Методи адаптивного управління смарт-підприємством з використанням слабких сигналів

dc.citation.epage372
dc.citation.issue14
dc.citation.journalTitleВісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі
dc.citation.spage357
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorЦмоць, Іван
dc.contributor.authorНазаркевич, Ганна
dc.contributor.authorTsmots, Ivan
dc.contributor.authorNazarkevych, Hanna
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-09-12T07:22:03Z
dc.date.created2023-02-28
dc.date.issued2023-02-28
dc.description.abstractСформовано вимоги до системи управління смарт-підприємством з використанням слабких сигналів, основними з яких є: збирання та інтеграція різноманітних даних за допомогою баз і сховищ даних; попереднє опрацювання та аналіз накопичених даних; визначення основних груп сигналів впливу на фінансову структуру, а саме підприємство, та їх оцінювання; обчислення узагальненого інтегрального сигналу впливу на компанію; візуалізація результатів обчислення цього значення; його прогнозування; виявлення слабких сигналів та їх класифікація; адаптація підприємства до швидких змін зовнішнього та внутрішнього середовища за допомогою своєчасного прийняття управлінських рішень; оцінювання майбутніх наслідків прийнятих рішень щодо управління підприємством. Запропоновано розроблення системи управління смарт-підприємством із використанням слабких сигналів виконувати на основі інтегрованого підходу та відповідно до таких принципів: системності; інтеграції комп’ютерних, комунікаційних і програмних компонентів; модульності; відкритості; сумісності; змінного складу обладнання. Розроблено метод виявлення слабких сигналів, який ґрунтується на використанні системних процедур, декомпозиції навколишнього середовища на сигнали впливу та порівняння порогового значення з різницею між обчисленим та прогнозованим значеннями інтегрального показника впливу на підприємство та забезпечує виявлення загроз на ранніх стадіях і збільшення часу на прийняття та реалізацію відповідних управлінських рішень. Розроблено на основі MATLAB програму для оцінювання сигналів навколишнього середовища, обчислення інтегрованого сигналу впливу на смарт-підприємство та виявлення слабких сигналів з можливістю адаптації до управління роботою конкретного підприємства.
dc.description.abstractThe methods of adaptive management of a smart enterprise are considered, and approaches to the management of the enterprise are defined, which, due to the monitoring of the surrounding environment and the forecast of the consequences of the implementation of management decisions, ensures the effective management of the enterprise in conditions of increasing instability of the external environment. The main characteristics of smart production are highlighted, including intelligent response, operational assets, adaptability, information availability, collection and processing of information in real time. A basic four-level structure of a smart enterprise management system using weak signals has been developed, which, due to the combination of the global Internet, wireless networks with transmitters, executive mechanisms and the external environment, ensures the collection, storage and processing of data and management of the enterprise in real time. A program has been developed for evaluating the signals of the surrounding environment, calculating the integrated signal of influence on the smart enterprise.
dc.format.extent357-372
dc.format.pages16
dc.identifier.citationЦмоць І. Методи адаптивного управління смарт-підприємством з використанням слабких сигналів / Іван Цмоць, Ганна Назаркевич // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2023. — № 14. — С. 357–372.
dc.identifier.citationenTsmots I. Methods of adaptive management of smart enterprise using weak signals / Ivan Tsmots, Hanna Nazarkevych // Information Systems and Networks. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2023. — No 14. — P. 357–372.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/sisn2023.14.357
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/111716
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofВісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі, 14, 2023
dc.relation.ispartofInformation Systems and Networks, 14, 2023
dc.relation.references1. Драган Я. П., Сікора Л. С., Яворський Б. І. Системний аналіз стану та обґрунтування основ сучасної теорії стохастичних сигналів: енергетична концепція, математичний субстрат, фізичне тлумачення: монографія. Львів: Українські технології, 2014. 240 с.
dc.relation.references2. Ящишина, І. (2018). Суть та особливості смарт-підприємств (Nature and features of smart factory). Наукові записки Національного університету “Острозька академія”. Серія “Економіка”: науковий журнал, (11 (39)), 14–18. DOI: 10.25264/2311-5149-2018-11(39)-14-18
dc.relation.references3. Мейтус В. Ю., Морозова Г. П., Таран Л. Ю., Козлова В. П., & Музальова В. О. (2020). “Розумне” підприємство – основні властивості та напрямки розвитку. Control systems & computers. DOI: https://doi.org/10.15407/usim.2020.04.021
dc.relation.references4. Impedovo, D., & Pirlo, G. (2020). Artificial intelligence applications to smart city and smart enterprise. Applied Sciences, 10(8), 2944. https://doi.org/10.3390/app10082944
dc.relation.references5. Jabir, B., Noureddine, F., & Rahmani, K. (2022). Big data analytics opportunities and challenges for the smart enterprise. Distributed Sensing and Intelligent Systems: Proceedings of ICDSIS 2020, 833–845.
dc.relation.references6. Цмоць, О. І. (2012). Особливості стратегічного управління підприємствами з використанням слабких сигналів. Технологический аудит и резервы производства, 4(1 (6)), 41–42.
dc.relation.references7. Ящишина І. В. (2018). Суть та особливості смарт-підприємств. Наукові записки Національного університету “Острозька академія”. Серія “Економіка”: наук. журнал. Острог: Вид-во НаУОА. № 11(39). С. 14–18.
dc.relation.references8. Вишневський, В. П., Вієцька, О. В., Гаркушенко, О. М., Князєв, С. І., Лях, О. В., Чекіна, В. Д., & Череватський, Д. Ю. (2018). Смарт-промисловість в епоху цифрової економіки: перспективи, напрями і механізми розвитку. Інститут економіки промисловості НАН України (Київ).
dc.relation.references9. Veza, I., Mladineo, M., & Gjeldum, N. (2016). Selection of the basic lean tools for development of croatian model of innovative smart enterprise. Tehnički vjesnik, 23(5), 1317–1324.
dc.relation.references10. Драган, Я. П., Сікора, Л. С., & Яворський, Б. І. (2014). Системний аналіз стану та обґрунтування основ сучасної теорії стохастичних сигналів: енергетична концепція, математичний субстрат, фізичне тлумачення. Львів: Вид-во НВФ “Українські технології”.
dc.relation.references11. Драґан, Я. П., Грицюк, Ю. І., Сікора, Л. С., Яворський, Б. І., & Паляниця, Ю. Б. (2016). Класи варіантності сиґналів і їх лінійних перетворень та чисельні методи – висліди системного аналізу ряду Тейлора.
dc.relation.references12. Teslyuk, V., Tsmots, I., Teslyuk, T., & Kazymyra, I. (2022). Methods for the Efficient Energy Management in a Smart Mini Greenhouse. Computers, Materials & Continua, 70(2).
dc.relation.references13. Nazarkevych, H., Nazarkevych, M., Kostiak, M., & Pavlysko, A. (2023). Designing an Information System to Create a Product in Terms of Adaptation. In Developments in Information and Knowledge Management Systems for Business Applications: Vol. 7, 153–169. Cham: Springer Nature Switzerland.
dc.relation.references14. Nazarkevych, H., Tsmots, I., Nazarkevych, M., Oleksiv, N., Tysliak, A., & Faizulin, O. (2022, November). Research on the effectiveness of methods adaptive management of the enterprise's goods sales using machine learning methods. In 2022 IEEE 17th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), 539–542. IEEE.
dc.relation.references15. Ящишина, І. (2018). Суть та особливості смарт-підприємств (Nature and features of smart factory). Наукові записки Національного університету “Острозька академія”. Серія “Економіка”: наук. журнал, (11 (39)), 14–18.
dc.relation.references16. Калініченко, Л. Л. (2011). Адаптивне управління підприємством в конкурентному середовищі. Вісник економіки транспорту і промисловості, (33), 177–180.
dc.relation.references17. Токмакова, І. В., & Литвинова, Т. С. (2015). Адаптивне управління розвитком вітчизняних підприємств. Вісник економіки транспорту і промисловості, (49).
dc.relation.references18. Ждаміров, Є. Ю. (2011). Адаптивна система управління підприємством. Вісник Полтавської державної аграрної академії, (4), 189–192.
dc.relation.references19. Підкамінний, І. М., & Ціпуринда, В. С. (2011). Системні фактори впливу на інноваційний розвиток підприємства. Ефективна економіка, (3).
dc.relation.references20. Назаркевич, М., & Назаркевич, Г. (2023). Адаптивний метод управління підприємством на основі нейронних мереж. Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security, (1), 93–99.
dc.relation.referencesen1. Dragan, Y. P., Sikora, L. S., Yavorskyi, B. I. (2014). System analysis of the state and substantiation of the foundations of the modern theory of stochastic signals: energy concept, mathematical substrate, physical interpretation: monograph. Lviv: Ukrainian technologies. 240 p.
dc.relation.referencesen2. Yashchyshyn, I. (2018). Nature and features of smart factories. Scientific notes of the National University “Ostroh Academy”. Series “Economics”: scientific journal, (11 (39)), 14–18. DOI: 10.25264/2311-5149-2018-11(39)-14-18
dc.relation.referencesen3. Meitus, V. Yu., Morozova, G. P., Taran, L. Yu., Kozlova, V. P., & Muzalyova, V. O. (2020). “Smart” enterprise – main properties and directions of development. Control systems & computers. DOI: https://doi.org/10.15407/usim.2020.04.021
dc.relation.referencesen4. Impedovo, D., & Pirlo, G. (2020). Artificial intelligence applications to smart city and smart enterprise. Applied Sciences, 10(8), 2944. https://doi.org/10.3390/app10082944
dc.relation.referencesen5. Jabir, B., Noureddine, F., & Rahmani, K. (2022). Big data analytics opportunities and challenges for the smart enterprise. Distributed Sensing and Intelligent Systems: Proceedings of ICDSIS 2020, 833–845.
dc.relation.referencesen6. Tsmots, O. I. (2012). Peculiarities of strategic management of enterprises using weak signals. Technological audit and production reserves, 4(1 (6)), 41–42.
dc.relation.referencesen7. Yashchyshina I. V. (December 2018). The essence and features of smart enterprises. Scientific notes of the National University “Ostroh Academy”. “Economics” series: scientific journal. Ostrog: Publication of NaUOA, No. 11(39), 14–18..
dc.relation.referencesen8. Vishnevskyi, V. P., Vietska, O. V., Harkushenko, O. M., Knyazev, S. I., Lyakh, O. V., Chekina, V. D., & Cherevatskyi, D. Yu. (2018). Smart industry in the era of the digital economy: prospects, directions and mechanisms of development. Institute of Industrial Economics of the National Academy of Sciences of Ukraine (Kyiv).
dc.relation.referencesen9. Veza, I., Mladineo, M., & Gjeldum, N. (2016). Selection of the basic lean tools for development of Croatian model of innovative smart enterprise. Technical journal, 23(5), 1317–1324.
dc.relation.referencesen10. Dragan, Y. P., Sikora, L. S., & Yavorskyi, B. I. (2014). System analysis of the state and substantiation of the foundations of the modern theory of stochastic signals: energy concept, mathematical substrate, physical interpretation. Lviv: Ukrainian Technologies Publishing House.
dc.relation.referencesen11. Dragan, Y. P., Hrytsyuk, Y. I., Sikora, L. S., Yavorskyi, B. I., & Palyanitsa, Yu. B. (2016). Classes of variability of signals and their linear transformations and numerical methods-results of system analysis of the Taylor series.
dc.relation.referencesen12. Teslyuk, V., Tsmots, I., Teslyuk, T., & Kazymyra, I. (2022). Methods for the Efficient Energy Management in a Smart Mini Greenhouse. Computers, Materials & Continua, 70(2).
dc.relation.referencesen13. Nazarkevych, H., Nazarkevych, M., Kostiak, M., & Pavlysko, A. (2023). Designing an Information System to Create a Product in Terms of Adaptation. In Developments in Information and Knowledge Management Systems for Business Applications: Vol. 7, 153–169. Cham: Springer Nature Switzerland.
dc.relation.referencesen14. Nazarkevych, H., Tsmots, I., Nazarkevych, M., Oleksiv, N., Tysliak, A., & Faizulin, O. (2022, November). Research on the effectiveness of methods of adaptive management of the enterprise’s goods sales using machine learning methods. In 2022 IEEE 17th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), 539–542. IEEE.
dc.relation.referencesen15. Yashchyshyn, I. (2018). Nature and features of smart factories. Scientific notes of the National University “Ostroh Academy”. Series “Economics”: scientific journal, (11 (39)), 14–18.
dc.relation.referencesen16. Kalinichenko, L. L. (2011). Adaptive enterprise management in a competitive environment. Bulletin of the Economy of Transport and Industry, (33), 177–180.
dc.relation.referencesen17. Tokmakova, I. V., & Litvynova, T. S. (2015). Adaptive management of the development of domestic enterprises. Bulletin of the Economy of Transport and Industry, (49).
dc.relation.referencesen18. Zhdamirov, E. Yu. (2011). Adaptive enterprise management system. Bulletin of the Poltava State Agrarian Academy, (4), 189–192.
dc.relation.referencesen19. Pidkaminny, I. M., & Tsipurinda, V. S. (2011). System factors influencing the innovative development of the enterprise. Efficient economy, (3).
dc.relation.referencesen20. Nazarkevych, M., & Nazarkevych, G. (2023). Adaptive method of enterprise management based on neural networks. Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security, (1), 93–99.
dc.relation.urihttps://doi.org/10.15407/usim.2020.04.021
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/app10082944
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2023
dc.rights.holder© Цмоць І., Назаркевич Г, 2023
dc.subjectсмарт-підприємство
dc.subjectметод виявлення слабких сигналів
dc.subjectсистема управління
dc.subjectзовнішнє середовище
dc.subjectадаптація
dc.subjectsmart enterprise
dc.subjectweak signal detection method
dc.subjectcontrol system
dc.subjectenvironment
dc.subjectadaptation
dc.subject.udc334.716
dc.subject.udc330.341.1
dc.titleМетоди адаптивного управління смарт-підприємством з використанням слабких сигналів
dc.title.alternativeMethods of adaptive management of smart enterprise using weak signals
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2023n14_Tsmots_I-Methods_of_adaptive_management_357-372.pdf
Size:
11.19 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2023n14_Tsmots_I-Methods_of_adaptive_management_357-372__COVER.png
Size:
455.75 KB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.81 KB
Format:
Plain Text
Description: