Podejście rozmyte w prototypowaniu strategii konkurencyjności MŚP

• Authors: Katarzyna Rostek

Title variants

EN

The Fuzzy Approach in Prototyping SMEs Competitiveness Strategy

Abstracts

EN

Supporting the decision-making in unstructured problems, such as tasks related to developing a competitiveness strategy, is difficult and inefficient without access to expert knowledge. However, not all companies, for example SMEs, have the ability to use their resources. There is a need to replace the experience and skills of experts by knowledge obtained through the analysis of data from the company and its environment. This data is usually incomplete and inaccurate, which affects the precision of decisions made. The methods of developing competitiveness strategies that are known from literature do not use available data mining techniques or fuzzy inference techniques taking into account the uncertainty of data. The proposed method, which integrates the above techniques, is an attractive alternative to the use of qualitative or qualitative-quantitative methods. The verification of the method was carried out on a group of SMEs providing medical services.

PL

Wspomaganie problemów decyzyjnych źle strukturalizowanych, a do takich należy zaliczyć zadania z zakresu wyznaczania strategii konkurencyjności, przy braku dostępu do wiedzy eksperckiej jest trudne i nieefektywne. Jednak nie wszystkie przedsiębiorstwa, czego przykład stanowią MŚP, mają możliwość korzystania z zasobów wiedzy eksperckiej. Istnieje zatem potrzeba zastąpienia doświadczenia i umiejętności ekspertów wiedzą pozyskiwaną poprzez analizę danych pochodzących z przedsiębiorstwa oraz jego otoczenia. Dane te są zazwyczaj niekompletne i niedokładne, co decyduje o precyzji podejmowanych decyzji. Znane z literatury przedmiotu metody wyznaczania strategii konkurencyjności nie wykorzystują dostępnych technik drążenia danych i uwzględniających ich niepewność technik wnioskowania rozmytego. Proponowana metoda integrująca te techniki stanowi atrakcyjną alternatywę dla stosowanych metod jakościowych lub jakościowo-ilościowych. Weryfikacja metody została przeprowadzona na grupie MŚP świadczących usługi medyczne.

Keywords

EN

competitiveness strategy; competitive analysis; uncertain and imprecise data; hybrid AHP; regression analysis; uzzy decision trees

• Publisher: Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
• Journal: Problemy Zarządzania
• Year: 2015
• Issue: 2/2015 (52), t.1
• Pages: 162-175

Dates

published

2015

Contributors

author

Katarzyna Rostek

• Politechnika Warszawska, Wydział Zarządzania

References

• Farooq, S. (2007). Manufacturing Technology Selection: A Supply Chain Perspective. Praca doktorska. Nottingham: University of Nottingham.
• Hofmann, E. i Knébel, S. (2013). Alignment of Manufacturing Strategies to Customer Requirements Using Analytical Hierarchy Process. Production & Manufacturing Research, 1 (1), 19–43.
• Marszk, A. (2012). Industry Analysis and Strategic Groups: A Theoretical and Empirical Review. ARSA-Advanced Research in Scientific Areas, 1 (2012), 117–121.
• Rostek, K. (2012). The Reference Model of Competitiveness Factors for SME Medical Sector. Economic Modelling, 29 (2012), 2039–2048.
• Rostek, K. (2013). Dedicated Business Intelligence System for SMEs Consortium. African Journal of Business Management, 7 (13), 999–1014, http://dx.doi.org/10.5897/AJBM12.1420.
• Rostek, K. (2014). The Paradigm of Mutual Benchmarking in the Context of SMEs’ Competitiveness Development. International Journal of Business and Management Research, 2 (1), 66–89.
• Udo-Imeh, P.T., Edet, W.E. i Anani, R.B. (2012). Portfolio Analysis Models: A Review. European Journal of Business and Management, 4 (18), 101–120.
• Williamson, D., Cooke, P., Jenkins, W. i Moreton, K.M. (2004). Strategic Management and Business Analysis. Elsevier.
• Wu, C.R., Lin, C.T. i Chen, H.C. (2007). Optimal Selection of Location for Taiwanese Hospitals to Ensure a Competitive Advantage by Using the Analytic Hierarchy Process and Sensitivity Analysis. Building and Environment, 42 (3), 1431–1444.
• Yu, E., Giorgini, P., Maiden, N. i Mylopoulos, J. (2011). Social Modeling for Requirements Engineering. Cambridge, London: MIT Press.

Identifiers

DOI

10.7172/1644-9584.52.13

Biblioteka Nauki

526184