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按照以下4个步骤将产品线或业务单元标在GE业务筛选模型上:
第一步:为每一产品线或业务单位选择衡量行业级别的指标,采用五级评分标准(1=毫无吸引力,2=没有吸引力,3=中性影响,4=有吸引力,5=极有吸引力)评估每一产品或业务单位整体的行业吸引力情况。
第二步:选择每一产品线或业务单位取得成功所需要的关键要素,然后也使用五级标准对内部因素进行类似的评定(1=极度竞争劣势,2=竞争劣势,3=同竞争对手持平,4=竞争优势,5=极度竞争优势),在这一部分应该选择一个总体上最强的竞争对手做对比的对象,评估每一产品或业务单位的自身优势/竞争地位。
第三步:将每一产品线或业务单位的目前地位标在矩阵上。
第四步:假定不改变目前的公司以及业务战略,在矩阵中绘制公司未来的组合。在目前组合与期望组合之间是否存在缺口"para" label-module="para">
GE业务筛选模型比BCG成长一份额矩阵考虑了更多的变量,较BCG成长一份额矩阵得出的简单化的结论具有一定优势。但GE业务筛选模型也有其不足之处,主要表现为:这一模型在使用中可能过于烦琐和复杂;估计行业吸引力以及企业自身优势的定量方法实际上也只是一种主观的评价,并不能与每一个人的评价相一致;模型无法标识正在发展中的产业内新产品或业务单位的地位。2100433B
该模型指出,企业必须从新行业的吸引力和企业自身进入优势两方面来对新业务进行评估。行业吸引力的评估因素主要包括:行业市场容量、发展前景、竞争强度、平均利润、进入/退出壁垒、整合程度、行业顾客量等。一般来说,企业要进入的行业大部分在这些指标上都表现得较为突出,显示出较大的吸引力。新行业的吸引力大并不意味着企业可以进入,因为决定企业是否可以进入的第二个因素是企业自身的进入优势,也就是企业现有哪些因素可以保证企业能够进入新行业并且获胜,这包括企业可以与新行业共享的采购、技术、生产、营销、品牌、人才、管理等因素,这些因素是企业能否多元化的决定因素,企业多元化的失败往往就是对自身进入优势夸大造成的。
在制作GE业务筛选模型时,以一个字母代表一个产品或业务,并用圆圈标在GE业务筛选模型中。每个圆圈的大小是用销售额表示的行业规模。圈中扇形面积的大小代表每一个产品或业务单位的市场份额。
矩阵中的每个象限有着不同的特点。方格中,左上角的3个象限称为赢家,列入它们中的单位都有很强或较强的实力和产业吸引力,类似于波士顿矩阵中的明星单位,一般可采用追加投资的扩张型战略;方格中右下角的3个象限称为输家,列入它们中的单位实力和产业吸引力都很弱或较弱,类似于波士顿矩阵中的瘦狗单位,一般可采用紧缩战略或稳定型战略;方格中左下角的象限称为利润提供者(创造利润),列入其中的单位实力很强而产业吸引力很弱,类似于波士顿矩阵中的金牛单位,宜采用维持现状、抽走利润、支持其他单位的战略;方格中右上角的象限称为问号单位,列入它们的单位产业吸引力很强,而实力很弱,类似于波士顿矩阵中的幼童单位,应一分为二,选择其中确有发展前途的采用扩张型战略,其余的放弃;方格中处于中心地位的象限称为中间状态(平均业务),列入此单位的无论是产业吸引力和实力都算中等,可采用维持现状的稳定型战略。
GE矩阵中,若一因素对所有竞争对手的影响相似,则对其影响做总体评估,若一因素对不同竞争者有不同影响,可比较它对自己业务的影响和重要竞争的影响。分析现状,对各项业务的定位是以行业吸引力和企业实力的历史与现实数据的分析为基础的。而未来处境的分析则是根据外部环境的预测,制定与之相适应的战略,从而将各项业务定位于矩阵中所期望的区域。
2018已经下架了没有程序可以共享了可以找官方客服或者是分支索取
这个不好讲,因为做沙盘一个项目就一次,你必须多接触房产老板或相关的领导,还有设计领导,象这些东西是在有形市场上是找不到业务的,全靠关系联系,我的经历希望对你有启发!
瀑布模型:将软件生命周期划分为制订计划、需求分析、软件设计、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动,并且规定了他们自上而下、相互衔接的固定次序,如同瀑布流水,逐级下落。其优点是:可以规范化过程,有...
基于AHP与重要性指标筛选的神经网络评价模型与应用
以对评价目标有影响的所有评价指标作为神经网络的输入,会导致网络模型复杂、降低其性能和影响计算精度的问题,因而提出基于层次分析法和重要性指标筛选法的神经网络评价建模方法即首先运用层次分析法对评价指标进行重要度排序,然后利用重要性指标筛选法过滤出对评价目标有重要影响的指标,以其结果作为神经网络的输入。该法不仅简化网络模型,而且提高网络的性能和计算精度。运用该法对企业安全工作评价,结果证明,不仅是可行的,而且达到了预期的目的。
基于五力模型的中冶集团建筑业务发展对策
通过对中国建筑业产业状况以及产业问题分析,利用五种力量模型分析方法,分析中冶集团建筑业务竞争的五种力量,从而为集团建筑业务发展提出相应的对策。
GE矩阵可以用来根据事业单位在市场上的实力和所在市场的吸引力对这些事业单位进行评估,也可以表述一个公司的事业单位组合判断其强项和弱点。在需要对产业吸引力和业务实力作广义而灵活的定义时,可以以GE矩阵为基础进行战略规划。按市场吸引力和业务自身实力两个维度评估现有业务(或事业单位),每个维度分三级,分成九个格以表示两个维度上不同级别的组合。两个维度上可以根据不同情况确定评价指标。
绘制GE矩阵,需要找出外部(行业吸引力)和内部(企业竞争力)因素,然后对各因素加权,得出衡量内部因素和市场吸引力外部因素的标准。当然,在开始搜集资料前仔细选择哪些有意义的战略事业单位是十分重要的。
(1) 定义各因素。选择要评估业务(或产品)实力和市场吸引力所需的重要因素。在GE内部, 分别称之为内部因素和外部因素。下面列出的是经常考虑的一些因素(可能需要根据各公司情况作出一些增减)。确定这些因素的方法可以采取头脑风暴法或名义群体法等,关键是不能遗漏重要因素,也不能将微不足道的因素纳人分析中。
(2) 估测内部因素和外部因素的影响。从外部因素开始,纵览这张表(使用同一组经理),并根据每一因素的吸引力大小对其评分。若一因素对所有竞争对手的影响相似,则对其影响做总体评估,若一因素对不同竞争者有不同影响,可比较它对自己业务的影响和重要竞争对手的影响。在这里可以采取五级评分标准(1=毫无吸引力,2=没有吸引力,3=中性影响,4=有吸引力,5=极有吸引力)。然后也使用5级标准对内部因素进行类似的评定(1=极度竞争劣势,2=竞争劣势,3=同竞争对手持平,4=竞争优势,5=极度竞争优势),在这一部分,应该选择一个总体上最强的竞争对手做对比的对象。
具体的方法是:
确定内外部影响的因素,并确定其权重- 根据产业状况和企业状况定出产业吸引力因素和企业竞争力因素的级数(五级) - 最后,用权重乘以级数,得出每个因素的加权数,并汇总,得到整个产业吸引力的加权值
下面分别用折线图和表格两种形式来表示。 (3) 对外部因素和内部因素的重要性进行估测,得出衡量实力和吸引力的简易标准。这里有定性和定量两种方法可以选择。
定性方法:审阅并讨论内外部因素,以在第二步中打的分数为基础,按强中弱三个等级来评定该战略事业单位的实力和产业吸引力如何。
定量方法:将内外部因素分列,分别对其进行加权,使所有因素的加权系数总和为1,然后用其在第二步中的得分乘以其权重系数,再分别相加,就得到所评估的战略事业单位在实力和吸引力方面的得分(介于1和5之间,1代表产业吸引力低或业务实力弱,而5代表产业吸引力高或业务实力强)。
(4) 将该战略事业单位标GE矩阵上。矩阵坐标纵轴为产业吸引力,横轴为业务实力。每条轴上用两条线将数轴划为三部分,这样坐标就成为网格图。两坐标轴刻度可以为高中低或1至5。根据经理的战略利益关注,对其他战略事业单位或竞争对手也可做同样分析。另外,在图上标出一组业务组合中位于不同市场或产业的战略事业单位时,可以用圆来表示各企业单位,图中圆面积大小与相应单位的销售规模成正比,而阴影扇形的面积代表其市场份额。这样GE矩阵就可以提供更多的信息。(5) 对矩阵进行诠释。通过对战略事业单位在矩阵上的位置分析,公司就可以选择相应的战略举措。外面有些文章归结为简单的一句很经典的话"高位优先发展,中位谨慎发展,低位捞它一把"。如果用上图进行分析: 绿色区域:采取增长与发展战略,应优先分配资源黄色区域:采取维持或有选择发展战略,保护规模,调整发展方向 红色区域:采取停止、转移、撤退战略。
说到GE矩阵就一定要结合BCG矩阵一起比较讨论,因为GE矩阵可以说是为了克服BCG矩阵缺点所开发出来的。由于基本假设和很多局限性都和BCG矩阵相同,最大的改善就在于用了更多的指标来衡量两个维度。
针对波士顿矩阵所存在的很多问题,美国通用电气公司(GE)于70年代开发了新的投资组合分析方法--GE矩阵。相信很多人都听过GE多元化的故事了,如果非"数一数二"的SBUs都要脱离GE的航母,GE就是用这个矩阵的。GE矩阵相比BCG矩阵,GE矩阵也提供了产业吸引力和业务实力之间的类似比较,但不象BCG矩阵用市场增长率来衡量吸引力,用相对市场份额来衡量实力,只是单一指标;而GE矩阵使用数量更多的因素来衡量这两个变量,纵轴用多个指标反应产业吸引力,横轴用多个指标反应企业竞争地位,同时增加了中间等级。也由于GE矩阵使用多个因素,可以通过增减某些因素或改变它们的重点所在,很容易地使GE矩阵适应经理的具体意向或某产业特殊性的要求。
高通量筛选的实验方法分子水平和细胞水平的实验方法(或称筛选模型)是实现药物高通量筛选的技术基础。由于药物高通量筛选要求同时处理大量样品,实验体系必须微量化,而这些微量化的实验方法应根据新的科研成果来建立。第四军医大学周四元研究认为,药物高通量筛选模型的实验方法,根据其生物学特点,可分为以下几类:受体结合分析法;酶活性测定法;细胞分子测定法;细胞活性测定法;代谢物质测定法;基因产物测定法。这些实验方法,均已广泛用于药物高通量筛选中。
高通量筛选的特色效用高通量筛选技术是将多种技术方法有机结合而形成的一种新技术体系,它以微板形式作为实验工具载体,以自动化操作系统执行实验过程,以灵敏快速的检测仪器采集实验数据,以计算机对数以千计的样品数据进行分析处理,从而得出科学准确的实验结果和特色效用。英国学者AlanD研究提示,一个实验室采用传统的方法,借助20余种药物作用靶位,1年内仅能筛选75000个样品;1997年高通量筛选技术发展初期,采用100余种靶位,每年可筛选100万个样品;1999年高通量筛选技术进一步完善后,每天的筛选量就高达10万种化合物。
近年来,光学测定技术在美、英两国研究人员在高通量筛选检测中,努力进行了光学测定方法的研究,建立了大量的非同位素标记测定法,如用分光光度检测法筛选蛋白酪氨酸激酶抑制剂、组织纤溶酶原激活剂等,均获得成功。
放射性检测技术美国学者GanieSM在高通量药物筛选研究中,应用放射性测定法,特别是亲和闪烁(SPA)检测方法,使在96孔板上进行的样本量实验得到发展。该方法灵敏度高,特异性强,促进了高通量药物筛选的实现,但存在环境污染问题。
荧光检测技术美国学者GiulianokA研究认为,采用FLIPR(fluorometricimagingreadet)荧光检测法,可在短时间内同时测定荧光的强度和变化,对测定细胞内钙离子流及测定细胞内pH和细胞内钠离子流等,是非常理想的一种高效检测方法。同时采用FDSS(Functional Drug Screening System)进行实时多通道荧光检测,96微孔板、384微孔板、1536微孔板一次性加样,实现实时荧光强度信号检测,可以进行如下应用:
·GPCR calcium influx assays
–All calcium wash or non-washing kits (Fluo-4 or Fura-2 based), Premo™ Cameleon, Aequorin
·Ion Channel assays
–FMP, VSP, potassium channel (FluxOR™), sodium channel (SBFI and ANG-2), chloride channel (YFP)
·Enzymatic assays
–Prolyl isomerase, GTPase, Kvb
·Transporter assays
·CytoStar-T
·Circadian clock
·Mosquito Odorant Receptors
·Light activated receptor or channel assays
多功能微板检测系统由西安交通大学药学院研制的1536孔板高通量多功能微板检测系统,目前是国际上先进的高通量检测系统,它可使筛选量进一步提高,现已在该院投入使用。
AlphaScreen assay应用广泛且拥有众多优点,更优化药物筛检试验的效果。其操作硬体之限制,导致这实验方法虽然已研发数年,大多数研究人员并未知晓或广泛应用它。
化学生物学研究项目的研究重点是在我们的平台上执行的筛选与蛋白质相互作用的高通量检测。为了这个目的,我们采用AlphaScreen assay(Amplified Luminescence Proximity Homogeneous Assay),正如它的名字所暗示的,ALPHA屏是基于发光接近检测。
AlphaScreen技术主要优势在于待测物质的范围宽泛,从小分子到大型复合物;均相体系、快速、稳定,灵敏度更高;AlphaScreen检测也不需要荧光标签的引入,避免了空间位阻影响生物分子的相互结合;可用于检测生物学粗提物例如细胞裂解物、血清、血浆、体液等,而不会影响测读效果。
AlphaScreen技术主要的限制在于反应体系对于强光或是长时间的室内光敏感;其次,某些化合物对于单体氧分子的捕获会降低光信号;供体珠光漂白效应使得信号检测以单次为佳。与ECL、FMAT技术相似,AlphaScreen也需要高能激光器;同其他技术相比,AlphaScreen对于检测仪器平台有要求。
我国进行药物高通量筛选的优势首先是化合物来源广泛,且多为天然;其次是对化合物生物活性的筛选目的较明确,无目的合成的化合物较少;第三,我国传统药物为筛选研究提供了一个巨大的资源库,可从中药中提取分离筛选新的化合物。这些优势为药物的高通量筛选打下了坚实基础。
我国药物高通量筛选初现规模:药物高通量筛选工作在我国起步较晚,且不规范。近几年,我国进行了外引内联的整体化、规模化基础建设,已初见成效。1996年中国医学科学院引进国内第一台Bionek2000型实验自动化工作站;1998年又引进全国第一台Topcount微量闪烁计数器,使放射配基实验、放射免疫实验等技术微量化、自动化。上海药物研究所、北京军事医学科学院分别成立了药物筛选专门机构,开始从事大规模筛选工作。西安交通大学药学院贺浪冲教授首创的细胞膜色谱(CMC)为化合物的体外高通量筛选提供了高选择性、高特异性、高效率的筛选手段。CMC已成功用于钙离子拮抗剂受体配体结合反应的研究,目前正在进行心血管化学合成药物的高通量筛选和中药有效部位及有效成分的寻找。今年将利用分子生物学方法建立CMC自动化筛选体系,促进我国药物高通量筛选技术的全面发展。
高通量筛选技术,是目前药物筛选领域研究的重要课题,近年来,对它的研究应用虽然已取得了长足的发展,但仍然存在许多难题,如体外模型的筛选结果与整体药理作用的关系;对高通量筛选模型的评价标准以及新的药物作用靶点的研究和发现等。随着医药学的进步,高通量筛选技术在创新药物的研发中,一定会开拓出更广阔的空间。