Моделирование глобальной конкуренции
с учётом влияния новых агентов отраслевого рынка
Е.А. Клёнов,
асп., eaklenov@gmail.com
МАИ, г. Москва
В работе исследуется новый подход к решению задач
конкурентного анализа, основанный на моделировании глобальной конкуренции в
отрасли. Классические теоретико-игровые модели анализа конкуренции не учитывают
всю полноту сил, действующих в отрасли. В работах М.Портера конкуренция в
отрасли определяется как взаимодействие пяти сил: основных игроков, продуктов-заменителей,
новых игроков, поставщиков и потребителей. Однако для современных рыночных
систем модель М.Портера оказывается неполной. С целью развития модели с учетом
развития информационных технологий вводятся новые силы, расширяющие исходную модель
М.Портера за счет комплементоров, производящих
дополняющую продукцию основных производителей, и инфлюенторов,
оказывающих влияние на конкурентоспособность продукции и, как следствие,
увеличивающих или уменьшающих прибыль компании.
In
this paper we investigate a new approach to solving the problems of competitive
analysis, based on modeling of global competition. Classic models of
competition analysis don’t include the full forces of the industry. In the
works of Michael Porter competition is defined as the interaction of the five
forces. However, Michael Porter’s model is incomplete for the modern market
systems. In order to develop the model, we introduce the new forces that extend
the original model at the expense of complementors
that produce complementary products and influentors,
which affect the competitiveness of the products.
Решение задач конкурентного анализа относится к
современной теории принятия решений. Лица принимающие
решения (ЛПР) должны располагать необходимой и достаточной информацией (о новых
технологиях, основных конкурентах, возможных рисках и др.), а также иметь время
для её обработки и принятия оптимальных решений. Для моделирования и
оптимизации сложных систем особое внимание уделяется компьютерному моделированию,
в частности, имитационному и агентному моделированию.
Современные агентные модели базируются на теории игр.
Целью данной работы является создание
инструментария конкурентного анализа, то есть методического, математического и
программного обеспечения системы поддержки принятия решений (СППР) на базе
моделирования глобальной конкуренции на основных этапах жизненного цикла высокотехнологичной
продукции аэрокосмической отрасли.
К классическим
теоретико-игровым моделям анализа конкуренции относят модели Ж.Бертрана, Г.Штакельберга и О.Курно. Данные
модели применимы в условиях олигополии, то есть в условиях доминирования малого
количества игроков (агентов). Для проведения конкурентного анализа задаются
общие параметры игры, после чего исследуются состояния равновесия модели (по Дж.Нэшу) при стремлении достижения
игроками своих целей (например, максимум прибыли или минимум издержек) с учетом
действий других игроков. Однако эти модели не
учитывают всю полноту сил, действующих в отрасли. Попытка решения проблемы
предпринята в работах М.Портера, определившего конкуренцию в отрасли, как
взаимодействие пяти сил (модель анализа пяти сил М.Портера): 
– основных игроков, 
– продуктов-заменителей, 
– новых игроков, 
– поставщиков, 
– потребителей [1].
Однако для современных
рыночных систем модель М.Портера оказывается неполной. С
целью развития модели в работе предлагается ввести новые силы, расширяющие
кортеж сил/агентов {
,
,
,
,
} за счет комплементоров –
{
}, производящих
дополняющую продукцию к основной (А.Бранденбургер, Б.Нейлбафф) [2], и инфлюенторов – {
}, оказывающих
влияние на конкурентоспособность продукции. В аэрокосмической отрасли в
роли комплементоров выступают, в частности, специальные
учебные заведения, аэропорты, производители топлива и др., а в роли инфлюенторов, в свою очередь, выступают, удовлетворенные
потребители, социальные сети, СМИ и другие агенты рынка. Комплементоры и инфлюенторы, не
являются прямыми участниками конкурентной борьбы в отрасли, однако влияют на
конкурентоспособность выпускаемой продукции. Расширенная модель конкуренции
представлена на рис. 1.
Рис.
1. Новая модель конкурентного анализа (с
участием комплементоров и инфлюенторов)
При анализе кортежа сил {
} обнаруживается,
что отдельные агенты также могут образовывать собственную структуру, в которой
они становятся основными игроками, позволяет постулировать аксиому о самоподобии и иерархичности рыночных подсистем, преобразуя исходную
модель конкуренции в модель глобальной конкуренции [3].
Конкуренция в отрасли
может быть представлена в виде гиперкомплексной динамической системы (ГДС), то
есть как многоуровневый фрактальный нагруженный граф, вершинами которого являются
элементы системы (игроки), а ребрами – взаимосвязи между ними (рис. 2).
Ресурсами, перемещаемыми во времени по ребрам такого графа, являются: материальные
потоки – продукция компании и комплектующие, информационные потоки, финансовые
средства и др.
Рис.
2. Модель глобальной конкуренции на
отраслевом рынке
Моделирование конкуренции проводится с использованием математического аппарата
теории игр. Модель конкуренции в данном случае задается как кортеж элементов 
Здесь 
, где 
– множество агентов, являющихся игроками в
многошаговой некооперативной игре. В роли
агентов выступают компании, соответствующие рыночным силам, наследующие их
свойства, и взаимодействующие между собой. Для
анализа конкуренции в аэрокосмической отрасли используется теоретико-игровая
модель глобальной конкуренции, построенная на основе модели олигополии О.Курно.
Одним из условий применения данной модели является выпуск конкурентами однородной
продукции. В результате, на основе предложенной здесь модели, на отраслевом
рынке конкурируют 
производителей (основные игроки, продукты-заменители
и новые игроки).
Взаимодействие между
парой агентов определяется соотношением 
, здесь 
в случае взаимодействия на одном иерархическом
уровне. Значение 
зависит от таких параметров интеллектуального
агента как: 1) тип агента/силы, 2) существующие аналоги, 3) статус агента
вследствие действий инфлюенторов и др. Для анализа
действий отдельных агентов, например, в случае увеличения объема выпуска
продукции или уменьшения издержек, задается набор функций 
. Список основных
характеристик взаимодействия между парой агентов, а также действий отдельных
агентов представлен в табл. 1.
При построении модели 
задается число уровней иерархии, период
прогнозирования, общие параметры игры –
функции спроса и предложения,
определяется множество сил/агентов на каждом иерархическом уровне, и для
каждого игрока – объем выпуска продукции и издержки, а также – набор действий
игроков. За период моделирования 
агенты 
выполняют набор действий 
соответствующих функциям 
и/или 
, с учетом действий других игроков.
Набор действий ограничен ресурсами, выделяемыми компанией с учетом заданной
стратегии и бюджета, а также временным интервалом. Одновременно могут
выполняться несколько действий; возможна пауза (период бездействия для анализа
действий конкурентов), а также – отмена начатого действия в случае его неэффективности.
Поскольку каждое
действие агента направлено на максимизацию прибыли компании, то оптимальной
стратегией компании 
при заданных ограничениях 
является последовательность шагов: 
Полученный набор действий рассматривается здесь как одна из четырех возможных
конкурентных стратегий: 1) 
– стратегия лидер, 2) 
– бросающий вызов лидеру, 3) 
– следующего за лидером, 4) 
– стратегия специализации.
Таблица
1
Характеристики
взаимодействия между парой агентов
|
Сила { |
input |
Характеристика
взаимодействия |
|
|
|
Изменить
объем выпуска продукции |
|
--״-- |
|
Изменить
порог допустимых издержек |
|
--״-- |
|
Изменить
характеристики продукта |
|
--״-- |
|
Изменить
объём закупок комплектующих |
|
--״-- |
|
Взаимодействовать
с новым поставщиком |
|
--״-- |
|
Изменить
объём продаж продукции |
|
--״-- |
|
Вывести
новую продукцию на рынок |
|
--״-- |
|
Взаимодействовать
с новым потребителем |
|
--״-- |
|
Продвигать
новый продукт на рынок |
|
|
|
Изменить
стоимость комплектующих |
|
--״-- |
|
Изменить
объем производимых комплектующих |
|
--״-- |
|
Взаимодействовать
с новыми игроками |
|
|
|
Изменить
спрос на продукцию |
|
--״-- |
|
Взаимодействовать
с новыми игроками |
|
|
|
Изменить
стоимость дополняющей продукции |
|
--״-- |
|
Взаимодействовать
с новыми игроками |
|
|
|
Дать положительный отзыв о продукте |
|
--״-- |
|
Дать отрицательный отзыв о продукте |
Методика конкурентного анализа позволяет
анализировать качество и конкурентоспособность продукции на основных этапах жизненного
цикла: а) научно-техническом, б) технологическом, в) рыночном. Концептуальная
схема применения модели глобальной конкуренции на основных этапах жизненного
цикла объектов авиационной техники представлена на рис. 3.
Рис.
3. Схема применения модели глобальной
конкуренции на основных этапах жизненного цикла продукции
Для достижения конкурентных преимуществ компании производителя высокотехнологичной
продукции ОАТ в работе предложены методы управления характеристиками продукта
(показателями качества), позволяющие расширить его функциональные возможности,
либо сконцентрироваться на специальных свойствах, переводящих продукт в новую
рыночную нишу, привлекающую дополнительную аудиторию потребителей. Поскольку
конкурентные преимущества предполагают наличие уникальных характеристик
продукта, отличающих его от конкурентов, то при моделировании глобальной
конкуренции вводятся новые характеристики, определяемые методом экспертных
оценок. Например, это использование новых комплектующих, задающих такие
характеристики на научно-техническом или технологическом
этапах производства, которые позволяют модернизировать или создавать инновационный
продукт.
Для реализации программной части системы используется программный каркас Django, в основе которого лежит высокоуровневый язык программирования
Python. В качестве системы управления базами данных
используется MySQL, а в качестве веб-сервера
– nginx. Для запуска Django-приложения, передачи ему
запроса от пользователя и возвращения ответа
используется стандарт взаимодействия Python-программ и веб-сервра Web Server Gateway Interface (WSGI), а именно одна из его реализаций uWSGI. Таким образом, схема взаимодействия пользователя с
приложением реализована следующим образом: [пользователь] → [веб-сервер (nginx)] → [сокет] → [uWSGI] → [Django] → [База данных].
В основе ПАК лежит трехуровневая архитектура (рис. 4) – архитектурная
модель, предполагающая наличие трех компонентов: клиента (слой клиента –
пользовательский интерфейс), сервера приложений (слой логики – модуль
автоматизированного сбора данных и система поддержки принятия решений) и
сервера базы данных (слой данных – хранилище большого объёма данных).
Рис.
4. Архитектура ПАК Competition
Система поддержки принятия решений построена на основе модели глобальной
конкуренции. СППР решает
задачи проектирования оптимальной конкурентной стратегии, прогнозирования состояния
отраслевых рынков и оценки показателей конкурентоспособности
высокотехнологичной продукции на основных этапах жизненного цикла.
Для поддержки эффективной работы СППР необходимо располагать большим
объемом релевантных данных. Накопление таких данных происходит с использованием
разработанного модуля автоматизированного сбора данных (МАСД). Принципиальная
схема работы СППР и МАСД, интегрированных в состав ПАК для проведения
конкурентного анализа представлен диаграммой потоков данных (рис. 5).
Компоненты обработки данных в МАСД построены на основе ETL-процесса (Extract – Извлечение, Transform –
Преобразование, Load – Загрузка). За сбор данных отвечают
интегрированные в МАСД специальные программные средства с помощью разработанного
API: система конкурентной
разведки Avalanche, программа поиска, сбора, мониторинга
и анализа информации SiteSputnik, а также сервис
сравнения характеристик товаров и их цен Яндекс.Маркет.
Рис.
5. Принципиальная схема работы ПАК Competition
В основе разработанного пользовательского интерфейса нашли отражение ключевые
принципы построения информационной архитектуры. Интерфейс представлен формами
ввода и вывода данных и состоит из основного блока (настройки параметров
отраслевого рынка, добавление агентов, определение формата вывода данных и др.),
блока построения модели глобальной конкуренции и блока редактирования характеристик
и связей между агентами.
Разработанный программно-аппаратный комплекс был использован для проведения
конкурентного анализа в трех системах аэрокосмической отрасли: а) летательных
аппаратов как объектов авиационной техники; б) медицинских информационных систем,
используемых в авиации и космонавтике; в) носимых и встраиваемых устройствах
цифровой медицины.
Так, например, для системы объектов авиационной техники была построена модель
ГДС глобальной конкуренции (рис. 6), состоящая из трех уровней иерархии: N1 – истребителей 5-го поколения (F-22 Raptor – США, ПАК ФА T-50 – Россия, Chengdu
J-20 – Китай), N2 –
беспилотных летательных аппаратов (MQ-1 Predator –
США, Скат – Россия, HERMES 1500 – Израиль) и N3 – микродирижаблей и аэростатов (Ирбис –
Россия, Рысь – Россия, Гепард – Россия).
Рис.
6. Принципиальная схема работы ПАК Competition
В работе предложена новая методика
анализа конкуренции в отрасли на основе следующих преобразований классической
модели конкуренции: введены самоподобные
иерархические рыночные подсистемы и новые силы конкурентной борьбы – комплементоры, инфлюенторы. Также была разработана агентная модель глобальной конкуренции, включающая в себя
предложенные автором модификации, а также – концептуальная схема применения модели на основных этапах жизненного
цикла продукции: научно-техническом, технологическом, рыночном. Полученные
результаты положены в основу программно-аппаратного комплекса Competition, и
позволяют решать прикладные задачи конкурентного анализа производителей объектов
аэрокосмической отрасли. Разработанное ПО использовалось
при анализе глобальной конкуренции для действующих предприятий аэрокосмической
промышленности и показало свою эффективность.
Литература
1.
Портер М. Конкуренция. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. – 608 с.
2. Brandenburger
A.M., Nalebuff B.J. Co-opetition:
A revolutionary mindset that combines competition and cooperation. - NY:
Currency Doubleday, 1998. - 288p
3.
Бабенко Е.А., Клёнов Е.А. Математическое моделирование и инструментарий
конкурентного анализа высокотехнологичного рынка // В трудах 13-ой
международной конференции «Системы проектирования, технологической подготовки
производства и управления этапами жизненного цикла промышленного продукта
(CAD/CAM/PDM – 2013)», 15-17 октября 2013 года, М.: ООО «Аналитик». – 2013.