І Г Дейнека - Аналіз теоретичних основ про вивчення впливу агресивних середовищ на матеріали з полімерним покриттям - страница 17
2. Съем металла осуществляется за счет косых ударов. Прямые удары вызывают ухудшения микрошероховатостей, но почти не влияет на съем.
3. Для каждого соотношения масс частица-деталь существуют свои оптимальные условия для съема металла.
Литература
1. Бабичев А.П., Бабичев И.А. Основы вибрационной технологии. - Ростов-на-Дону, 1999. - 622 с.
2. Карташов И.Н. и др. Обработка деталей свободными абразивами в вибрирующих резервуарах. - К.: Вища школа, 1975. - 188 с.
УДК 685.31+338.67.339
Гаркавенко С.С.
ФОРМУВАННЯ КОНСТРУКТОРСЬКО-ТЕХНОЛОГІЧНИХ ХАРАКТЕРИСТИК ВЗУТТЯ НА ОСНОВІ СУМІСНОГО АНАЛІЗУ
В умовах монополістичної конкуренції одним з основних напрямів підвищення конкурентоспроможності підприємства вважається стратегія диференціації. Відповідно актуальним завданням передпроектних досліджень на етапі конструкторсько-технологічної підготовки виробництва є дослідження споживчих вимог, які в подальшому використовуються для обґрунтування технічних та економічних показників виробів; визначають напрями науково-дослідних робіт, що дозволяють реалізувати ці вимоги .
В публікаціях з цієї проблематики, серед яких роботи [1-4], автори здебільшого віддають перевагу композиційному підходу для визначення вимог споживачів щодо конкретного виду товару, асортиментних груп, окремих моделей виробів тощо. Згідно з процедурою, передбаченою даним підходом, формування характеристик товару здійснюється від часткового до загального, що, враховуючи простоту реалізації, пояснює популярність такого підходу серед дослідників, проте суттєво відрізняється від реальної моделі поведінки споживачів, що доводить доцільність використання з цією метою іншого підходу.
Альтернативою композиційному є декомпозицїйний підхід, яким передбачено протилежну процедуру. Інформація, отримана в процесі опитування респондентів щодо концепцїі товару, описаної, як правило, технічними характеристиками виробу, ранжується відносно переваг щодо запропонованих концепцій. Наступним аналітичним завданням передбачено формулювання часткової корисності для кожної характеристики. На основі рейтингів або рангів різних сукупностей можуть бути визначені часткові корисності, на яких вони базуються, після чого визначається структура переваг споживачів [ 5,6,8 ] .
Наукове обґрунтування вирішення проблеми ідентифікації атрибутів таких об'єктів, як моделі виробів зі шкіри, визначення їх рівнів та розробка методикирозробки нового товару на основі результатів сумісного аналізу є актуальним завданням передпроектних досліджень.
Для досягнення поставленої мети в роботі поставлено та вирішено такі завдання:
• ідентифікація атрибутів спортивного та повсякденного жіночого взуття та їх рівнів як основи побудови мультиатрибутивної моделі товару;
• дослідження споживчих переваг на ринку спортивного та жіночого повсякденного взуття методом сумісного аналізу;
• визначення сегментів споживачів за подібністю вимог до спортивного взуття методом кластерного аналізу;
• визначення напрямів дослідження щодо вдосконалення методології формування конструкторсько-технологічних характеристик виробів зі шкіри.
Вимоги споживачів постійно є об'єктом досліджень взуттєвих фірм, оскільки рівень їх задоволення визначає комерційний успіх фірми, що дозволяє знайти оптимальне рішення щодо структури асортименту, конструкції взуття та їх вдосконалення.
Дослідження вимог різних груп споживачів до взуття, вивчення поведінки покупців під час вибору товару надають можливість спрогнозувати попит на новий товар на основі аналізу переваг певної торгової марки на ринку, визначити ціну відповідно до його споживчої цінності.
Питання визначення атрибутів товарів та їх рівнів залишається дискусійним. Як наслідок, в опублікованих результатах досліджень спостерігається дублювання окремих показників як у вигляді одиничних, так і в узагальненій формі -- групових або комплексних показників [1-4]. Наприклад, макроатрибут "комфортність взуття" використовується паралельно з мікроатрибутами "легкість", "маса", "зручність" взуття тощо.
В даній роботі з метою вивчення споживчих переваг, а також прогнозу переваг щодо певної торгової марки на ринку взуття як критерію ефективності конструкторської підготовки виробництва, методом опитування визначено наступні атрибути, які формують економічний інтерес споживачів спортивного взуття: А1 -дизайн (оцінюванню підлягали три різні за стилем конструкції спортивного взуття); А2 - матеріал верху (натуральна шкіра, текстиль, штучна шкіра); А3 - ціна взуття (Ц1=150 грн, Ц2=300 грн та Ц3=650 грн).
Згідно з процедурою сумісного аналізу, респонденти розташували запропоновані профілі в порядку зменшення їхніх переваг Узагальнені результати опитування 200 респондентів (молодь 18-25 років), в якому вони надали певний ранг важливості дев'яти профілям спортивного взуття, представлено в табл. 1.
Таблиця 1
Узагальнені результати опитування споживачів спортивного взуття
Профіль
Ранг важливості
профілю
9
8
7
6
5
4
3
2
1
Профіль 1
147
18
8
19
8
0
0
0
0
Профіль 2
0
38
31
29
54
18
30
0
0
Профіль 3
11
19
40
21
28
32
19
10
20
Профіль 4
10
52
18
41
0
9
49
21
0
Профіль 5
0
9
32
0
21
20
0
70
48
Профіль 6
22
19
21
18
23
19
28
11
39
Профіль 7
9
0
41
20
19
30
52
19
10
Профіль 8
0
20
0
0
38
47
10
43
42
Профіль 9
9
20
11
49
11
19
11
32
38
За результатами опитування визначено ранги важливості для дев'яти комбінацій товару за формулою:
Rank (k) = N - p + 1, (1)
де Rank (k) - ранг важливості профілю k;
p - місце, на яке респондент поставив профіль k;
N - кількість профілів у плані.
Подальші дослідження передбачають вибір моделі сумісного аналізу - математичної моделі, яка виражає залежність корисності від характеристик товару. При цьому базову модель сумісного аналізу можна представити формулою (2):
U ( x) = Ha,
(2)
де и(X) - корисність альтернативного варіанту;
a.. - часткова корисність або корисність, яка відповідає j-му рівню (j=1, 2, k
го варіанту ( i=1, 2, m);
ki - число рівнів характеристики ; m - кількість характеристик. Корисність характеристики I визначають через діапазон корисностей a.. :
Іг ={max(ay.)- min(ay.)\, (3) а вагомість Wj - на основі нормованих показників:
W = -їі- *100% (4)
I I г
г=1
Для подальших розрахунків використано найбільш поширений метод використання базової моделі - регресійний аналіз з фіктивними змінними. При цьому визначені змінні складаються з фіктивних змінних для атрибутивних рівнів. Якщо характеристика має k рівнів, то її кодують через k фіктивних змінних. Отримані раніше ранги виступають залежними змінними.
В даному дослідженні кількість атрибутів у плані дорівнює 3: перший атрибут - дизайн, другий - матеріал верху, третій - ціна. Кожен атрибут має 3 рівні. Так, для першого профілю отримано такі значення змінних ху: х11=1 (перший рівень атрибуту - дизайн); х21=1 (матеріал верху - натуральна шкіра); х31=1 (ціна 150 грн). Для другого профілю отримано такі значення: х11=1 (перший рівень атрибуту - дизайн); х22=1 (матеріал верху - штучна шкіра); х32=1 (ціна 300 грн). і
т.д. (k)
У відповідності із формулою (1) складено систему рівнянь Rank (k). Рішення системи здійснюється регресивними методами, що дозволяє визначити значення ajj так, щоб при цьому досягалася мінімальна похибка. Розрахунок даної системи рівнянь проведено в програмному пакеті MathCAD, а фрагмент отриманих результатів розрахунків представлено в табл. 2.
Оброблення відповідей респондентів дозволяє зробити такі висновки: найважливішою характеристикою для респондентів є дизайн взуття, потім - матеріал верху взуття та його ціна.
Корисності рівнів атрибутів спортивного взуття
І Дизайн І Матеріал верху | Ціна
Номер респондента
а її
а12
а13
а21
а22
а23
а31
а32
а33
1
3,012
2,548
1,524
2,59
1,519
2,054
3,005
1,469
0,066
2
0,837
-1,39
1,58
5,121
1,126
2,555
0,165
1,036
2,264
3
0,262
0,858
2,334
2,303
3,183
1,423
3,435
1,555
0,325
4
2,65
3,074
0,074
4,342
3,342
2,342
1,731
1,731
1,731
5
2,357
0,653
2,791
4,89
2,446
2,001
2,346
1,79
0,901
6
2,024
1,814
1,228
3,598
1,682
0,64
0,546
2,588
1,63
7
2,271
2,064
0,953
2,087
0,344
0,687
1,167
2,36
0,408
8
1,076
1,431
0,121
2,665
0,355
3,309
1,602
1,57
0,786
9
1,651
2,712
0,288
3,162
2,162
4,162
1,55
1,55
1,55
10
2,559
0,441
3,441
4,071
3,071
2,071
2,37
2,37
2,37
11
2,019
1,149
0,919
1,183
1,034
2,252
0,915
1,667
1,736
12
3,339
0,354
2,179
2,87
2,045
2,696
2,134
0,483
3,308