СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ СОСТАВА АВТОМОБИЛЬНОГО РЫНКА РЕГИОНА

SYSTEMATIC ANALYSIS OF THE COMPOSITION OF THE AUTOMOTIVE MARKET IN THE REGION

Anton Miller

Student, Orenburg State University, Russia, Orenburg

Аннотация. В современном автомобильном бизнесе сотрудники дилерского центра затрачивают колоссальное количество времени на анализ потребностей клиентов. Необходимо найти список автомобилей на продажу с высоким показателем выгоды и наименьшим простоем. Для автоматизации данной задачи решено разработать систему поддержки принятия решений, которая будет предоставлять работнику свой список автомобилей на продажу.

Abstract. In today's automotive business, dealership employees spend an enormous amount of time analyzing customer needs. You need to find a list of cars for sale with the highest profit margin and the least downtime. To automate this task, it was decided to develop a decision support system that will provide the employee with his list of cars for sale.

Ключевые слова: автоматизация, автомобили, выгода, параметр.

Keywords: automation, cars, benefit, parameter.

Введение

На современном уровне развития автоматизация процессов представляет собой один из подходов к управлению процессами на основе применения информационных технологий. Этот подход позволяет осуществлять управление операциями, данными, информацией и ресурсами за счет использования компьютеров и программного обеспечения, которые сокращают степень участия человека в процессе, либо полностью его исключают.

Проблема прогнозирования состава автомобилей на рынке региона заключается в том, что сотруднику необходимо затрачивать большое количество времени на решение данной задачи и есть вероятность совершить ошибку из-за объема данных. Автоматизация процесса прогнозирования автомобильного рынка поможет диспонентам дилерских центров правильно оценить будущие продажи. Данная задача реализована в приложениях для отдельных дилерских центров на основе собственных данных, но они не являются общедоступными и созданы для определенного региона, что говорит об актуальности автоматизации данного информационного процесса и необходимости разработки собственного программного средства, позволяющего избежать указанные недостатки. Автоматизация данного процесса позволит повысить прибыли компании и избежать риск простоя.

1. Системы прогнозирования состава автомобильного рынка

Проблемами прогнозирования в дилерских центрах занимаются диспоненты. Их задача состоит в распределении квоты на наиболее продаваемые модели, которые к тому же имеют высокую маржу.

Анализируя текущую ситуацию на автомобильном рынке, диспонент должен оценивать множество параметров: цена, количество квот, марка, модель, мощность, тип кузова, курс валют, сезон, комплектация, год выпуска автомобиля, цвет. На текущий момент данную задачу в основном решают сотрудники дилерского центра, что значительно замедляет этот процесс. Есть и автоматизированные системы поддержки принятия решений для отдельных дилерских центров, которых нет в общем доступе. Данные решения являются индивидуальными и подходят только определенному бренду и региону.

Также диспонент пользуется статистикой, собранной за предыдущие года дилерским центром. Но есть и возможность приобретения различной статистики у аналитического агентства «Автостат», которая является основным поставщиком информации по автомобильному рынку в России.

Автостат является лидером в своей области и практически не имеет конкуренции. Отсюда развитие этой отросли является актуальной тематикой для научных исследований, объектом которых становится процесс прогнозирования состава автомобильного рынка региона.

2. Постановка задачи

Системный анализ предметной области выявил ряд противоречий между требованиями практики и состоянием теории прогнозирования продаж, основным из которых становится противоречие между объемным рынком автомобилей, где выбрать наиболее рентабельную модель для продажи все сложнее и отсутствием методов прогнозирования списка автомобилей для достижения наибольшей выгоды. Отсюда предметом исследования становятся методы, модели и средства для прогнозирования наиболее выгодного для продаж списка автомобилей.

Эти обстоятельства определяют цель исследования: повышение прибыли дилерского центра на основе интеллектуального анализа проданных автомобилей.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач научного характера:

- разработать систему оценивания критериев проданных автомобилей;

- реализовать систему для прогнозирования наиболее выгодного для продажи списка автомобилей с динамическими показателями;

- оценить эффективность предложенных методов, моделей и средств.

Повысить выгоду от продажи автомобиля предлагается за счет заказа автомобилей с наивысшей маржей.

На рисунке 1 предложена гипотеза технологии реализации системы прогнозирования наиболее выгодного для продажи в дилерском центре списка автомобилей.

Рисунок 1. Гипотеза технологии реализации ПС

Подготовка базы данных заключается в сборе информации по уже проданным автомобиля, внесение этой информации в БД.

Внесение показателей для расчетов включает в себя введение количества квот на заказ автомобилей и модели, которые доступны к заказу.

Фаза расчетов включает в себя анализ всех внесенных в БД продаж и подбор по стартовым параметрам списка автомобилей, который будет наиболее выгоден для продажи.

Представление результатов подводит к итогу всю собранную информацию и отображает ее в файле формата .xls.

На рисунке 2 представлена контекстная диаграмма, которая показывают объекты — информационные и материальные потоки, которые преобразуются в бизнес-процессе.

Рисунок 2. Контекстная диаграмма в нотации IDEF0

Модель системы в контексте DFD представляется в виде некоторой информационной модели, основными компонентами которой являются различные потоки данных, которые переносят информацию от одной подсистемы к другой. Каждая из подсистем выполняет определенные преобразования входного потока данных и передает результаты обработки информации в виде потоков данных для других подсистем. Диаграмма представлена на рисунке 3.

Рисунок 3. Диаграмма потоков данных (DFD)