Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44728

Başlık: Створення інноваційних виробничих систем машиноремонтного спрямування
Diğer Başlıklar: Creation of innovative production systems in the machinery repair direction
Yazarlar: Ковалевський, Сергій Вадимович
Ковалевська, Олена Сергіївна
Сидюк, Дар’я Миколаївна
Kovalevskyy, Sergiy
Kovalevska, Olena
Sydiuk, Daria
Affiliation: Донбаська державна машинобудівна академія, Краматорськ, Україна
Donbass state engineering academy, Kramatorsk, Ukraine
Bibliographic description (Ukraine): Ковалевський С. В. Створення інноваційних виробничих систем машиноремонтного спрямування / Ковалевський Сергій Вадимович, Ковалевська Олена Сергіївна, Сидюк Дар’я Миколаївна // ГЕВ. — Т. : ТНТУ, 2024. — Том 86. — № 1. — С. 115–125. — (Менеджмент).
Bibliographic description (International): Kovalevskyy S., Kovalevska O., Sydiuk D. (2024) Stvorennia innovatsiinykh vyrobnychykh system mashynoremontnoho spriamuvannia [Creation of innovative production systems in the machinery repair direction]. GEJ (Tern.), vol. 86, no 1, pp. 115-125 [in Ukrainian].
Is part of: Галицький економічний вісник, 1 (86), 2024
Galician economic journal, 1 (86), 2024
Journal/Collection: Галицький економічний вісник
Issue: 1
Volume: 86
Yayın Tarihi: 20-Şub-2024
Submitted date: 1-Kas-2023
Date of entry: 1-May-2024
Yayıncı: ТНТУ
TNTU
Place of the edition/event: Тернопіль
Ternopil
DOI: https://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2024.01.115
UDC: 621.9.048.4
004.451.5
Anahtar kelimeler: цифрові технології
математичні моделі
Індустрія 4.0
машиноремонтне виробництво
ефективність
продуктивність
інноваційні підходи
стійкість в ринковому середовищі
digital technologies
mathematical models
Industry 4.0
machine repair production
efficiency
productivity
innovative approaches
sustainability in the market environment
Number of pages: 11
Page range: 115-125
Start page: 115
End page: 125
Özet: Розглянуто вплив цифровізації на машиноремонтне виробництво через використання математичних моделей. Основні дослідницькі завдання включають аналіз останніх досліджень і публікацій, визначення практичних аспектів упровадження інноваційних цифрових підходів у машиноремонтному виробництві України, розроблення математичних моделей, що описують вплив інтеграції «Індустрії 4.0» на процеси машиноремонту та їх дослідження, розроблення рекомендацій для машиноремонтних підприємств щодо використання інноваційних підходів для досягнення стійкості у змінному ринковому середовищі. Основна увага зосереджена на аналізі об’єднання концепцій «Індустрія 4.0» та гнучкого виробництва на процесах машиноремонту. Дослідження показує значний потенціал для покращення ефективності та продуктивності у даній сфері за умови впровадження інноваційних цифрових технологій. На підставі моделювання розглянуто можливість оцінювання впливу інноваційності на результати в контексті машиноремонту. Важливо враховувати, що це лише найбільш вірогідний сценарій інноваційності. Реальні результати можуть залежати від багатьох факторів, наприклад, це може бути кількість ресурсів, які вкладаються в дослідження та впровадження інновацій, також рівень компетенцій персоналу та інші фактори. Врахування цих додаткових факторів дозволяє зрозуміти, яка комбінація чинників має найбільший вплив на результати. Рекомендації для подальших досліджень включають використання алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту для підвищення точності й прогностичних можливостей математичних моделей. Також рекомендується дослідити можливості інтеграції різних цифрових технологій для досягнення синергії ефекту. Для успішного впровадження рекомендацій важливо систематично моніторити їхню реалізацію та вносити необхідні корективи. У цілому, дане дослідження відкриває перспективи використання цифрових технологій для покращення ефективності машиноремонтного виробництва. Впровадження рекомендацій може призвести до значного підвищення продуктивності та якості процесів, що, в свою чергу, сприятиме підвищенню конкурентоспроможності даного сектора ринку.
This article examines the impact of digitization on machine repair production through the use of mathematical models. The main research tasks include analyzing recent studies and publications, identifying practical aspects of implementing innovative digital approaches in the machine repair production of Ukraine, developing mathematical models that describe the influence of «Industry 4.0» integration on machine repair processes and their research, and providing recommendations for machine repair enterprises to use innovative approaches to achieve stability in a changing market environment. The main focus is on analyzing the combination of «Industry 4.0» concepts and flexible production in machine repair processes. The research demonstrates significant potential for improving efficiency and productivity in this field with the implementation of innovative digital technologies. Based on the modeling, the possibility of assessing the impact of innovativeness on results in the context of machine repair has been considered. It is important to consider that this is only the most likely scenario of innovativeness, and actual results may depend on various factors, such as the amount of resources invested in research and implementation of innovations, as well as the level of competence of the personnel and other factors. Taking into account these additional factors allows understanding which combination of factors has the greatest impact on the results. Recommendations for further research include the use of machine learning algorithms and artificial intelligence to increase the accuracy and predictive capabilities of mathematical models. It is also recommended to explore the possibilities of integrating various digital technologies to achieve a synergy effect. For successful implementation of recommendations, it is important to systematically monitor their implementation and make necessary adjustments. Overall, this study opens up prospects for using digital technologies to improve the efficiency of machine repair production. Implementing the recommendations can lead to a significant increase in productivity and quality of processes, thereby enhancing the competitiveness of this market sector.
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44728
ISSN: 2409-8892
Copyright owner: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
URL for reference material: https://doi.org/10.31732/2663-2209-2019-53-221-229
https://doi.org/10.5267/j.ac.2021.4.018
https://doi.org/10.3390/su10103821
https://doi.org/10.15407/development_strategy_2023
https://doi.org/10.1016/j.eng.2019.11.014
https://doi.org/10.1016/j.iotcps.2022.05.005
https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.03.001
https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.04.015
References (Ukraine): 1. Цюцюпа С. В. Вплив конкуренції на інноваційну діяльність підприємства. Вчені записки Університету «КРОК». 2019. № 1 (53). С. 221–229. URL: https://doi.org/10.31732/2663-2209-2019-53-221-229 (дата звернення: 10.10.2023). DOI: https://doi.org/10.31732/2663-2209-2019-53-221-229
2. Lupak R., Kunytska-Iliash M., Berezivskyi Y., Nakonechna N., Ivanova L., Vasyltsiv T. Information and analytical support system of enterprise competitiveness management. Accounting. 2021. No. 7. С. 1785–1798. URL: https://doi.org/10.5267/j.ac.2021.4.018 (дата звернення: 10.10.2023). DOI: https://doi.org/10.5267/j.ac.2021.4.018
3. Білоусов Є. М., Борисов І. В., Глібка С. В. (Ред.). Концепція «Індустрія 4.0»: проблеми впровадження і окремі правові аспекти її реалізації в Україні: монографія. Харків: НДІ правової забезпеченості інноваційного розвитку НАПрН України, 2021. 20 с.
4. Чепелюк М. І. Інструментарій стратегічного управління в контексті сучасних концепцій та трендів світового економічного розвитку: монографія. Харків: ФОП Лібуркіна Л. М., 2021. 20 с.
5. Piccarozzi M., Aquilani B., Gatti C. Industry 4.0 in Management Studies: A Systematic Literature Review. Sustainability. 2018. No. 10. 3821. URL: https://doi.org/10.3390/su10103821 (дата звернення: 10.10.2023). DOI: https://doi.org/10.3390/su10103821
6. Шевченко А. І., Барановський С. В., Білокобильський О. В., Ковалевський С. В. та ін. Стратегія розвитку штучного інтелекту в Україні: монографія / ред. Шевченко А. І. Київ: ІПШІ, 2023. Doi: 10.15407/development_strategy_2023. DOI: https://doi.org/10.15407/development_strategy_2023
7. Foresti R., Rossi S., Magnani M., Guarino Lo Bianco C., Delmonte N. Smart Society and Artificial Intelligence: Big Data Scheduling and the Global Standard Method Applied to Smart Maintenance. Engineering. 2020. No. 6 (7). С. 835–846. URL: https://doi.org/10.1016/j.eng.2019.11.014 (дата звернення: 13.10.2023). DOI: https://doi.org/10.1016/j.eng.2019.11.014
8. Javaid M., Haleem A., Singh R. P., Suman R. Enabling flexible manufacturing system (FMS) through the applications of industry 4.0 technologies. Internet of Things and Cyber-Physical Systems. 2022. No. 2. P. 49–62. URL: https://doi.org/10.1016/j.iotcps.2022.05.005 (дата звернення: 13.10.2023). DOI: https://doi.org/10.1016/j.iotcps.2022.05.005
9. Kleber R., Frota Neto J. Q., Reimann M. The role of part failure rates asymmetry and spare part proprietariness on remanufacturing decision making. European Journal of Operational Research. 2023. No. 310 (1). P. 185–200. URL: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.03.001 (дата звернення: 13.10.2023). DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.03.001
10. Dombi J., Jónás T., Tóth Z. E. Modeling and long-term forecasting demand in spare parts logistics businesses. International Journal of Production Economics. 2018. No. 201. P. 1–17. URL: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.04.015 (дата звернення: 13.10.2023). DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.04.015
References (International): 1. Tsutsiupa S V. (2019). Vplyv konkurentsii na innovatsiinu diialnist pidpryiemstva [Influence of competition on innovative activity of the enterprise]. Vcheni zapysky Universytetu “KROK”. No. 1 (53). P. 221–229. URL: https://doi.org/10.31732/2663-2209-2019-53-221-229 (accessed: 10 October 2023). DOI: https://doi.org/10.31732/2663-2209-2019-53-221-229
2. Lupak R., Kunytska-Iliash M., Berezivskyi Y., Nakonechna N., Ivanova L., Vasyltsiv T. (2021). Information and analytical support system of enterprise competitiveness management. Accounting. No. 7. P. 1785–1798. URL: https://doi.org/10.5267/j.ac.2021.4.018 (accessed: 10 October 2023). DOI: https://doi.org/10.5267/j.ac.2021.4.018
3. Bilousov Ye. M., Borysov I. V., Hlibka S. V. (Red.). (2021). Kontseptsiia “Industriia 4.0”: problemy vprovadzhennia i okremi pravovi aspekty yii realizatsii v Ukraini [Concept “Industry 4.0”: problems of implementation and certain legal aspects of its realization in Ukraine]: monograph. Kharkiv: NDI pravovoi zabezpechennosti innovatsiinoho rozvytku NAPrN Ukrainy.
4. Chepeliuk M. I. (2021). Instrumentarii stratehichnoho upravlinnia v konteksti suchasnykh kontseptsii ta trendiv svitovoho ekonomichnoho rozvytku [Tools of strategic management in the context of modern concepts and trends of world economic development]: monograph. Kharkiv: FOP Liburkina L. M.
5. Piccarozzi M., Aquilani B., Gatti C. (2018). Industry 4.0 in Management Studies: A Systematic Literature Review. Sustainability. No. 10. 3821. URL: https://doi.org/10.3390/su10103821 (accessed: 10 October 2023). DOI: https://doi.org/10.3390/su10103821
6. Shevchenko A. I., Baranovskyi S. V., Bilokobylskyi O. V., Kovalevskyi S. V. et al. (2023). Stratehiia rozvytku shtuchnoho intelektu v Ukraini: monohrafiia [Strategy of artificial intelligence development in Ukraine: monograph]. Ed. A. I. Shevchenko. Kyiv: IPShI. Doi: 10.15407/development_strategy_2023. DOI: https://doi.org/10.15407/development_strategy_2023
7. Foresti R., Rossi S., Magnani M., Guarino Lo Bianco C., Delmonte N. (2020). Smart Society and Artificial Intelligence: Big Data Scheduling and the Global Standard Method Applied to Smart Maintenance. Engineering. No. 6 (7). P. 835–846. URL: https://doi.org/10.1016/j.eng.2019.11.014 (accessed: 13 October 2023). DOI: https://doi.org/10.1016/j.eng.2019.11.014
8. Javaid M., Haleem A., Singh R. P., Suman R. (2022). Enabling flexible manufacturing system (FMS) through the applications of industry 4.0 technologies. Internet of Things and Cyber-Physical Systems. No. 2. P. 49–62. URL: https://doi.org/10.1016/j.iotcps.2022.05.005 (accessed: 13 October 2023). DOI: https://doi.org/10.1016/j.iotcps.2022.05.005
9. Kleber R., Frota Neto J. Q., Reimann M. (2023). The role of part failure rates asymmetry and spare part proprietariness on remanufacturing decision making. European Journal of Operational Research. No. 310 (1). P. 185–200. URL: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.03.001 (accessed: 13 October 2023). DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.03.001
10. Dombi J., Jónás T., Tóth Z. E. (2018). Modeling and long-term forecasting demand in spare parts logistics businesses. International Journal of Production Economics. No. 201. P. 1–17. URL: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.04.015 (accessed: 13 October 2023). DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.04.015
Content type: Article
Koleksiyonlarda Görünür:Галицький економічний вісник, 2024, № 1 (86)



DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.