Статті КУА (ДМетІ)
Permanent URI for this collectionhttp://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/16496
Browse
Now showing 1 - 3 of 3
- Results Per Page
- Sort Options
Item type:Item, Логістичний підхід до оцінки ризиків металургійного підприємства з використанням штучного інтелекту(Видавничий дім «Інтернаука», Київ, 2024) Козенков, Дмитро Євгенович; Каут, Ольга ВікторівнаUKR: Вступ. Останнім часом у вітчизняній і закордонній практиці стала популярною логістична концепція управління промисловим підприємством. Потреба у використанні логістики на підприємствах пов’язана із еволюцією процесу управління та особливостями виробничих процесів промислових підприємств. Особливої актуальності це набуває в умовах кризи, коли промислове підприємство повинно так організовувати свою діяльність, щоб мінімізувати ризики, збитки та витрати, що пов’язано з процесами виробництва, обслуговування, транспортування. Застосування штучного інтелекту цими сферами – питання актуальне, але неоднозначне. Використання штучного інтелекту з метою мінімізації ризиків функціонування підприємств України набуває особливого значення в сучасних умовах. Відповідно до суспільних очікувань, воєнний стан має в перспективі перейти в повоєнний період, що робить актуальною вже зараз потребу в коригуванні підходів до управління ризиками. Особливо це стосується підприємств, що переорієнтовуються на воєнні рейки. Мета. Метою дослідження є розкриття концептуальних підходів до інтеграції штучного інтелекту в управління ризиками мікрологістичної системи металургійного підприємства. Матеріали і методи. Матеріалами дослідження є положення економічної теорії, наукові праці вітчизняних і зарубіжних учених щодо питань управління ризиками, оцінці технічних ризиків і їх впливу на результати роботи підприємств, аналізу і прогнозування можливих збитків. В процесі здійснення дослідження було використано наступні наукові методи: експертних оцінок, нечіткої логіки, теоретичного узагальнення та групування (для оцінки ризиків і їх впливу на економічні наслідки, а також визначення виділення різних факторів ризику, ризикових подій та економічних наслідків а також для групування методів оцінки ризиків за певними ознаками. Результати. Потреба у використанні логістики на підприємствах пов’язана із еволюцією процесу управління та особливостями виробничих процесів промислових підприємств. Актуальною проблемою є узгодження інформації між учасниками логістичних ланцюжків. Не завжди можна переконатися в якості і достовірності отриманої інформації. Часто інформація має суб'єктивний характері і залежить від особистого сприйняття співробітника. Концепція виштовхуючої логістики (а саме така використовується переважною більшістю металургійних підприємств), заснована на визначенні потреби клієнта в логістичних послугах і максимально швидкому їх задоволенню відповідно до своїх можливостей. Спеціалізовані інформаційні системи для спостереження за ситуацією на ринку, які дозволяють самостійно сканувати інформаційні ресурси конкурентів, зможуть обробляти отриману інформацію в автоматичному режимі і здатні до самонавчання, зможуть працювати з нечіткими вхідними даними і дозволять як мінімум отримати інформаційну підтримку при прийнятті управлінні. максимум – автоматизувати ухвалення рішень. Система управління ризиками на металургійних підприємствах, що формується на основі логістичного підходу, орієнтована на інтеграцію політики управління ризиками в усіх виробничих ланках від одиничних об’єктів ризиків до мікрологістичної системи в цілому з оцінкою та прогнозуванням можливих збитків за всіма елементами логістичного ланцюга. До розвитку системи управління ризиками мікрологістичної системи веде застосування інтелектуальних інформаційних систем. В логістиці всі інформаційні повідомлення, що передаються горизонтальними зв'язками, упаковуються в дискретні інформаційні повідомлення, що складаються з двох блоків. У службовому блоці повідомлення передаються дані, необхідні маршрутизації та управління потоками, розрахунку вагових коефіцієнтів потоку (і навіть об'єкта чи параметра), дані подальшого навчання нейронної мережі тощо. Доведено, що застосування штучного інтелекту дозволить використовувати власні ретроспективні дані для навчання нейронної мережі, яка забезпечуватиме інформаційні повідомлення відповідними метаданими, необхідними для формування параметрів логістичних потоків та вироблення способів усунення логістичних бар'єрів тощо. Перспективи. В подальших наукових дослідженнях пропонується зосередити увагу на порядку впровадження штучного інтелекту в систему моніторингу ризиків промислового підприємства, а також розробки відповідної методики їх аналізу. Це надасть змогу покращити методику та організацію управління ризиками промислового підприємства.Item type:Item, Управління якістю продукції як необхідна складова забезпечення конкурентоспроможності підприємства(Східноєвропейський університет імені Рауфа Аблязова, Черкаси, Україна, 2023) Іванова, Марина Іллівна; Каут, Ольга Вікторівна; Усатенко, Олександр Васильович; Загорудько, Валерій ЛеонідовичUKR: Метою статті є визначення сучасних засад управління якістю продукції як необхідної складової забезпечення конкурентоспроможності підприємства. В умовах кризи на перший план виходить можливість керівництва приймати управлінські рішення спрямовані на усунення браку та впровадження заходів щодо покращення техніко-економічних характеристик продукції за рахунок внутрішніх резервів, використовуючи власні кошти в якості джерела інвестування. При виконанні даного дослідження були використані загальнонаукові та спеціальні методи системно-структурного аналізу і синтезу для виокремлення причин появи бракованої продукції; трендового аналізу – для розподілу бракованої продукції ТОВ «ПанаФарб» за місяцями за видами браку; схематичного зображення – для візуалізації лінії для виробництва та пакування лакофарбових матеріалів. За результатами огляду літератури було виокремлено умови забезпечення високого рівня конкурентоспроможності. Наведено авторське визначення трьох складових конкурентоспроможності: по-перше, наявна якість, що відповідає міжнародним стандартам; по-друге, організація на належному рівні післяпродажного обслуговування; по-третє, мотивація персоналу щодо виготовлення якісної продукції та надання якісних послуг. Апробацію теоретичних досліджень зроблено за результатами діяльності ТОВ «ПанаФарб», яке спеціалізується на випуску широкого асортименту лакофарбової продукції. Аналітичне дослідження показало, що у ТОВ «ПанаФарб» існує три причини появи бракованої продукції. Було запропоновано впровадити ряд заходів для повного позбавлення браку: по-перше, вмонтування в лінію виготовлення фарби системи автоматичного дозування сикативу та арОксіму; по-друге, запровадження пакування в гофрований картон. Перспективами подальшого розвитку є визначення мотиваційних механізмів впливу на персонал з метою забезпечення високої якості продукції.Item type:Item, Цифровий фінансовий моніторинг як інструмент прийняття рішень у публічному управлінні(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2025) Козенков, Дмитро Євгенович; Каут, Ольга Вікторівна; Шпортько, Ганна ЮріївнаUKR: У статті досліджено теоретичні та практичні аспекти інтеграції технологій штучного інтелекту у цифровий фінансовий моніторинг як інструмент підвищення ефективності прийняття рішень у публічному управлінні. Визначено роль штучного інтелекту у забезпеченні прозорості, підзвітності та аналітичної підтримки управлінських процесів. Проаналізовано приклади впровадження інтелектуальних технологій в українських банківських установах та системах відкритих фінансів, а також досвід країн Європейського Союзу. Увагу приділено ризикам і бар’єрам, що супроводжують цифрову трансформацію публічного фінансового сектору. Запропоновано комплекс рекомендацій щодо інституційного, правового та технологічного забезпечення впровадження штучного інтелекту у сферу фінансового моніторингу. У висновках окреслено перспективи подальших досліджень, зокрема у напрямах етичного аудиту алгоритмів, адаптації моделей штучного інтелекту до різних рівнів управління та розвитку інструментів громадського контролю (CivicTech).