Главная    Конференция     О практических приемах определения главных функциональных параметров значимости продукта
"ТРИЗ-Конференция - 2007" Список участников и тематика выступлений


Хоренян Ростислав Григорьевич, кандидат физ.-мат. наук. Имеет сертификат специалиста ТРИЗ третьего уровня. Последние десять лет работает в области инновационно - технического консалтинга в НИЦ «Алгоритм», Санкт-Петербург.

Фейгенсон Олег Наумович, кандидат технических наук. Имеет сертификат специалиста ТРИЗ третьего уровня. Более трех лет работает в области инновационно - технического консалтинга в НИЦ «Алгоритм», Санкт-Петербург

О ПРАКТИЧЕСКИХ ПРИЕМАХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ГЛАВНЫХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ ЗНАЧИМОСТИ ПРОДУКТА

Р.Г. Хоренян, Россия, О.Н. Фейгенсон, Россия



В данной публикации представлена методика определения главных функциональных параметров значимости продукта, дальнейшее улучшение которых должно обеспечить повышение идеальности продукта в глазах Покупателя/Потребителя. Представляемые методические подходы были на практике использованы в ходе выполнения нескольких консультационных проектов.

Ключевые слова: параметры значимости продукта, физические параметры, причинно-следственный анализ, S-curve анализ

Определение главных функциональных параметров значимости продукта

В начале каждого инновационного проекта перед компанией, начинающей преобразования в технологии и в бизнесе встает вопрос: Какой из выпускаемого ассортимента продуктов или групп продуктов выбрать для дальнейшего улучшения и по каким параметрам следует его улучшать?

Если объект для дальнейшего инновационного улучшения выбран (в качестве объекта может быть как техническая система - конкретный продукт, так и технология), то необходимо определить по каким параметрам Потребитель оценивает и выбирает этот продукт на рынке.

Эти параметры принято называть MPV (Main Parameters of Value) - Главные параметры значимости продукта. Они определяются специальными методами из обширного багажа технологий исследования рынка и потребительского спроса в самом начале инновационного проекта. На выходе эти методики выдают список параметров, которые считаются Покупателем наиболее значимыми при покупке и оценке того или иного товара или услуги. Кроме того, параметры в списке проранжированы по важности.

Эти параметры являются отправной точкой для перехода к дальнейшему техническому анализу выбранной технической системы или технологии.

Шаг 1.

Для начала, необходимо перейти от MPV, часто формулируемым потребителем в виде эмоционального пожелания (хочу, чтобы радовал), к функциональным параметрам технической системы, т.е. к физическим атрибутам продукта, которые можно измерить или оценить количественно.

Для этого используется такой хорошо зарекомендовавший себя инструмент, как Причинно-Следственный Анализ (см. рисунок 1) . В результате этого анализа устанавливается причинно-следственная связь между MPV и FPV (функциональными параметрами) технической системы.

Рисунок 1. Для каждого из выбранных MPV выявляется зависимость
Рисунок 1. Для каждого из выбранных MPV выявляется зависимость от функциональных параметров технической системы

Обычно, в результате причинно-следственного анализ выявляется сложная зависимость MPV от большого количества функциональных параметров FPVs. Невозможно, да и нет смысла улучшать выбранную техническую систему (ТС) по всем параметрам сразу. Необходимо ограничить круг параметров по которым следует улучшать ТС.

Логика выбора параметров представляется следующим образом.

Шаг 2.

Выбрать MPV c самыми высокими весовыми коэффициентами. Тогда, любое улучшение таких параметра будет высоко оценено и принято покупателем. Количество MPV, выбранных в порядке убывания их значимости, зависит от бюджета, выделенного на запланированные инновации и от ценовой категории будущего продукта. Ибо, одновременное улучшение всех параметров потребует существенных затрат, которые необходимо будет возместить.

Шаг 3.

Для каждого из отобранных MPV необходимо определить FPVs, от которых они зависят в наибольшей степени. Например, вклад в улучшение какого-то MPV вносят десять параметров. Но от одного из функциональных параметров MPV зависит на 90%, а оставшиеся 9 параметров вносят суммарный вклад 10%. В этом случае представляется целесообразным сконцентрировать все усилия на улучшение наиболее значимого параметра.

Вклад каждого из найденных FPVs в улучшение MPV определяется методом экспертных оценок или методом парных сравнений.

Шаг 4.

Казалось бы, на этом можно завершить процедуру отбора параметров на роль главных функциональных параметров ТС. Однако, мы не учли еще один важный фактор - возможные теоретические пределы изменения функциональных параметров, от которых зависят MPV. Одни из параметров возможно изменить на порядки величины, а другие можно изменить лишь на десятые доли процента.

Для определения пределов развития того или иного параметра ТС мы использовали S-curve анализ. На рисунке 2 продемонстрирована часто встречаемая ситуация, когда один из параметров достиг своего предела в рамках существующей ТС, а другой имеет существенный потенциал роста.

Для того, чтобы попытаться дать количественную оценку возможному потенциалу роста функционального параметра мы ввели шкалу оценок, представленную на рисунке 3. Параметр с максимально возможным потенциалом роста получает оценку 10, а параметр, исчерпавший возможности дальнейшего изменения в рамках данной ТС получает оценку ноль.

Рисунок 2.  Применение S-curve анализа для оценки пределов развития ТС по выбранным FPVs
Рисунок 2. Применение S-curve анализа для оценки пределов развития ТС по выбранным FPVs

Рисунок 3.
Рисунок 3. Оценка потенциала изменения параметра

Шаг 5.

Посчитать весовой коэффициент для каждого FPVi. Весовой коэффициент определяется произведением его значимости [ai] (удельного веса, определенного на шаге 3) и потенциала роста параметра определенного на шаге 4 по формуле 1:

Именно подсчет весового коэффициента позволяет учесть все комбинации важности каждого функционального параметра и возможности его улучшения (изменения в нужную для нас сторону).

Два типичных крайних случая:

  • Параметр имеет большой весовой коэффициент (сильное влияние на данный MPV) - 9 из десяти возможных, но потенциал роста исчерпан . Произведение двух величин - ноль.
  • Параметр менее значимый - весовой коэффициент - 2, но потенциал роста очень велик - 10. Произведение равно 20.

Вывод вполне очевиден: лучше сконцентрировать усилия на улучшении того параметра, который еще можно существенно менять.

Шаг 6.

В связи с тем, что возможен вариант, когда один и тот же FPV влияет на несколько MPVs, необходимо все определенные FPVs свести в таблицу, в которой учитывается их вклад в каждый из возможных MPVs, значимость самих MPVs, а также потенциал роста . Произведение этих величин для каждого FPV (формула 2) представляет собой итоговую суммарную значимость FPV для покупателя.

Пример подобной таблицы представлен ниже.

Шаг 7.

Определить MFPV - главные функциональные параметры значимости ТС. Главными объявляются те функциональные параметры, которые набрали наибольшую сумму .

Методика выбора MFPVs проста. Все выявленные параметры располагаются в порядке убывания общей суммы баллов. Список параметров отсекается на уровне, который определяется двумя составляющими: требуемым уровнем увеличения идеальности продукта для Потребителя/Покупателя в рамках отведенных для этого финансовых и временных ресурсов.

Видимые проблемы и следующие шаги по развитию методики

Безусловно, предложенная методика не является окончательно отработанной и имеет ряд недостатков, которые необходимо устранить.

Среди проблем следует отметить следующие:

  • Нет четких методических наработок по поводу того, на каком иерархическом уровне функциональных параметров следует остановиться в ходе причинно-следственного анализа зависимости MPV от FPVs. Первый в цепочке измеряемый физический параметр зависит от других физических параметров. Какой выбрать? С верхнего уровня цепочек или с нижнего?
  • Следует ли просто перемножать важность параметра и потенциал его дальнейшего роста или вводить более сложную математическую зависимость?
  • В S-curve анализе в качестве предела развития параметра выбирается тот, который теоретически достижим в рамках существующей системы. В нашем подходе к выбору MFPVs мы поступили аналогично. Однако, в связи с тем, что мы проводим не традиционный S-curve анализ ТС, а лишь пытаемся оценить физические рамки изменения того или иного параметра, можно было бы расширить границы рассмотрения за рамки существующей ТС. Это может оказаться резонным, ибо мы можем предложить значительно повысить идеальность продукта, а следовательно его Value для Покупателя/Потребителя, через существенный рост функционального параметра, возможный при переходе на другой принцип действия.

Нам представляется целесообразным разработать новые методические подходы по решению указанных проблем. Все эти шаги следует опробовать на практике в рамках выполнения других консультационных проектов.


Главная    Конференция     О практических приемах определения главных функциональных параметров значимости продукта