Please use this identifier to cite or link to this item: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44728

Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКовалевський, Сергій Вадимович
dc.contributor.authorКовалевська, Олена Сергіївна
dc.contributor.authorСидюк, Дар’я Миколаївна
dc.contributor.authorKovalevskyy, Sergiy
dc.contributor.authorKovalevska, Olena
dc.contributor.authorSydiuk, Daria
dc.date.accessioned2024-05-01T15:08:27Z-
dc.date.available2024-05-01T15:08:27Z-
dc.date.created2024-02-20
dc.date.issued2024-02-20
dc.date.submitted2023-11-01
dc.identifier.citationКовалевський 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).
dc.identifier.issn2409-8892
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44728-
dc.description.abstractРозглянуто 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.
dc.description.abstractThis 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.
dc.format.extent115-125
dc.language.isouk
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofГалицький економічний вісник, 1 (86), 2024
dc.relation.ispartofGalician economic journal, 1 (86), 2024
dc.relation.urihttps://doi.org/10.31732/2663-2209-2019-53-221-229
dc.relation.urihttps://doi.org/10.5267/j.ac.2021.4.018
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/su10103821
dc.relation.urihttps://doi.org/10.15407/development_strategy_2023
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.eng.2019.11.014
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.iotcps.2022.05.005
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.03.001
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.04.015
dc.subjectцифрові технології
dc.subjectматематичні моделі
dc.subjectІндустрія 4.0
dc.subjectмашиноремонтне виробництво
dc.subjectефективність
dc.subjectпродуктивність
dc.subjectінноваційні підходи
dc.subjectстійкість в ринковому середовищі
dc.subjectdigital technologies
dc.subjectmathematical models
dc.subjectIndustry 4.0
dc.subjectmachine repair production
dc.subjectefficiency
dc.subjectproductivity
dc.subjectinnovative approaches
dc.subjectsustainability in the market environment
dc.titleСтворення інноваційних виробничих систем машиноремонтного спрямування
dc.title.alternativeCreation of innovative production systems in the machinery repair direction
dc.typeArticle
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages11
dc.subject.udc621.9.048.4
dc.subject.udc004.451.5
dc.relation.references1. 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
dc.relation.references2. 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
dc.relation.references3. 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.
dc.relation.references4. Чепелюк М. І. Інструментарій стратегічного управління в контексті сучасних концепцій та трендів світового економічного розвитку: монографія. Харків: ФОП Лібуркіна Л. М., 2021. 20 с.
dc.relation.references5. 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
dc.relation.references6. 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
dc.relation.references7. 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
dc.relation.references8. 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
dc.relation.references9. 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
dc.relation.references10. 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
dc.relation.referencesen1. 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
dc.relation.referencesen2. 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
dc.relation.referencesen3. 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.
dc.relation.referencesen4. 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.
dc.relation.referencesen5. 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
dc.relation.referencesen6. 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
dc.relation.referencesen7. 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
dc.relation.referencesen8. 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
dc.relation.referencesen9. 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
dc.relation.referencesen10. 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
dc.identifier.citationenKovalevskyy 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].
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33108/galicianvisnyk_tntu2024.01.115
dc.contributor.affiliationДонбаська державна машинобудівна академія, Краматорськ, Україна
dc.contributor.affiliationDonbass state engineering academy, Kramatorsk, Ukraine
dc.citation.journalTitleГалицький економічний вісник
dc.citation.volume86
dc.citation.issue1
dc.citation.spage115
dc.citation.epage125
Appears in Collections:Галицький економічний вісник, 2024, № 1 (86)



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.