«Модернизация экономики и управления. Книга 1»

Очевидно, необходима оценка данных групп факторов, формирующих конкурентные преимущества АТО.

В ходе проведения анализа факторов, определяющих конкурентные преимущества АТО, невозможно избежать проблем неясностей и точных данных о характеристиках и оценках. Результатом этого анализа являются качественные характеристики объекта исследования. Это связано с объективными причинами (неопределённость, связанная с нестабильностью и изменчивостью среды, а также с неполнотой, неточностью имеющейся информации), так и субъективными причинами (неопределённость целей, поведения, решений участников процесса). Чтобы учесть качественные характеристики и формализовать их, используем субъективные оценки специалистов (экспертов, руководителей) и аппарат теории нечётких множеств, который позволяет аналитически работать с трудноформализуемы-ми параметрами, напрямую не создавая как модели самого процесса обеспечения конкурентоспособности АТО, так и системы управления им. Теория размытых множеств позволяет описывать системы управления АТО на основе обработки и моделирования, приближенных плохо определённых суждений и понятий.

Существуют два типа размытости: восприятия и значения (важности). Размытость восприятия вызвана сложностью объекта или среды, которые не могут быть поняты сразу (или оказались непоняты вообще). Второй тип размытости связан с относительностью значения, т. е. с тем, что значения объектов связаны с функциями, которые они выполняют при реализации различных целей.

Теория нечетких множеств (нечеткая логика) предполагает неточные, приблизительные, примерные оценки [6, 7]. На наш взгляд, необходимость такого подхода к оценке факторов, формирующих конкурентные преимущества АТО, вызвана тем, что, по мере роста сложности социально-экономической системы, постепенно падает наша способность делать точные (количественные оценки) и, в то же время, значащие утверждения относительно факторов, формирующих конкурентные преимущества автотранспортной организации. Согласно нечеткой логики для работы с качественными характеристиками (нечеткими понятиями) вводят так называемую «функцию принадлежности». Эта функция нечисловые значения (слова и даже предложения естественного языка) формально переводит в числовые.