ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ РИЗИК-МЕНЕДЖМЕНТУ ЛОГІСТИЧНОЇ СИСТЕМИ ПІДПРИЄМСТВА МЕТОДОМ ДИСКРИМІНАНТНОГО АНАЛІЗУ

  • Кривов’язюк Ігор Луцький національний технічний університет
  • Кулик Юлія Луцький національний технічний університет
Ключові слова: управління ризиками ланцюга поставок, логістична система, дискримінантний аналіз, технологія оцінювання, групування підприємств, ефективність ризик-менеджменту

Анотація

В даній статті вирішено проблему пошуку адекватної технології математичної статистики, яка дозволить підвищити ефективність управління ризиками в ланцюгу поставок. Основною метою дослідження є удосконалення моделі оцінювання ефективності ризик-менеджменту логістичної системи, яка забезпечить високий рівень точності класифікації сукупності досліджуваних підприємств за рівнями ефективності управління ризиками. Критичний аналіз наукових джерел з вирішення досліджуваної проблеми вказує на широке використання методів оцінки компромісів між логістичним ризиком та ефективністю логістичної системи та доцільність використання дискримінантного аналізу в якості найбільш прийнятного з них. Актуальність вирішення даної наукової проблеми полягає в тому, що своєчасне вдосконалення управління ризиками логістичної системи підприємств шляхом оцінювання ефективності його реалізації на основі заздалегідь обгрунтованих методів аналізу та моделювання процесів управління ризиками забезпечує комплексну протидію різноманітним ризикам внутрішнього та зовнішнього середовища впливу, попереджуючи порушення інтеграції логістичних ланок і виникнення матеріальних втрат. Теоретико-методичну та практичну основу дослідження становили наступні методи: абстрактно-логічний та узагальнення – при дослідженні наукових положень теорії ризик-менеджменту для логістичних систем сучасних підприємств і методів аналізу та оцінки ефективності управління ризиками; абстрагування та формалізації – при розкритті методики реалізації дискримінантного аналізу для оцінювання ефективності ризик-менеджменту логістичної системи; математико-статистичний – при розрахунку та побудові дискримінаційної моделі оцінювання ефективності ризик-менеджменту логістичної системи машинобудівних підприємств; узагальнення – при зведенні висновків і рекомендацій за результатами досліджень. Об’єктом дослідження є управління ризиками логістичної системи машинобудівних підприємств. Результатами дослідження встановлено, що найбільший вплив на ефективність ризик-менеджменту логістичних систем машинобудівних підприємств має швидкість обертання в ланцюзі постачання, менш вагомими є швидкість товарообороту та ступінь обслуговування споживачів. Здійснене групування підприємств за рівнем ефективності управління ризиками логістичної системи визначило п’ять класифікаційних груп щодо їх розподілу: 40,74% аналізованих підприємств характеризує високий, 15,93% – середній, 20,11% – достатній, 17,14% – низький та 6,08% – критичний рівень ефективності управління ризиками логістичної системи. Для кожної з груп рекомендовано комплекс програмних продуктів, які забезпечать оптимізацію та удосконалення логістичних процесів, що має практичну цінність.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографії авторів

Кривов’язюк Ігор, Луцький національний технічний університет

к.е.н., професор

https://orcid.org/0000-0002-8801-4700

igor.kryvovjazyuk@lntu.edu.ua

Кулик Юлія, Луцький національний технічний університет

к.е.н.

https://orcid.org/0000-0001-8538-6034

y.kulyk@lntu.edu.ua

Посилання

Кривов’язюк, І.В., & Усков, О.Р. (2011). Управління логістичними інформаційними системами підприємства. Львів: Манускрипт.

Кривов’язюк, І.В., & Кулик, Ю.М. (2012). Управління надійністю логістичної системи підприємства. Львів: Манускрипт.

Кривов’язюк, І.В., Смерічевський, С.Ф., & Кулик, Ю.М. (2018). Ризик-менеджмент логістичної системи машинобудівних підприємств. Київ: Кондор.

Bartosova, T., Taraba, P., & Peterek, K. (2021). Approach to the Risk Management Process in Logistics Companies. Chemical Engineering Transactions, 86, 403-408. https://doi.org/10.3303/CET2186068

Baryannis, G., Validi, S., Dani, S., & Antoniou, G. (2019). Supply chain risk management and artificial intelligence: state of the art and future research directions. International Journal of Production Research, 57:7, 2179–2202, DOI: 10.1080/00207543.2018.1530476.

Choi, T.-M., Chiu, C.-H., & Chan, H.-K. (2016). Risk management of logistics systems. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 90, 1–6. https://doi.org/10.1016/j.tre.2016.03.007.

Fan, Y., & Stevenson, M. (2018). A review of supply chain risk management: definition, theory, and research agenda. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 48 (3), 205-230. https://doi.org/10.1108/IJPDLM-01-2017-0043.

Friday, D., Ryan, S., Sridharan, R., & Collins, D. (2018). Collaborative risk management: a systematic literature review. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 48 (3), 231-253. https://doi.org/10.1108/IJPDLM-01-2017-0035.

Fuchs, H., & Wohinz, J. W. (2009). Risk management in logistics systems. Advances in Production Engineering & Management, 4, 233–242.

Hosseini, S., & Ivanov, D. (2020). Bayesian networks for supply chain risk, resilience and ripple effect analysis: A literature review. Expert Systems with Applications, 161, 113649. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113649.

Gao, Q., Guo, S., Liu, X., Manogaran, G., Chilamkurti, N., & Kadry, S. (2020). Simulation analysis of supply chain risk management system based on IoT information platform. Enterprise Information Systems, 14:9-10, 1354–1378. https://doi.org/10.1080/17517575.2019.1644671.

Jacyna-Gołda, I., Merkisz-Guranowska, A., & Żak, J. (2014). Some aspects of risk assessment in the logistics chain. Journal of KONES Powertrain and Transport, 21(4), 193–201.

Kara, M.E., Fırat, S.Ü.O., & Ghadge A. (2020). A data mining-based framework for supply chain risk management. Computers & Industrial Engineering, 139, 105570. https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.12.017.

Kryvovyazyuk, I.V., Volynchuk, Y.V., & Pushkarchuk, I.M. (2015). Methodological approach to the efficiency evaluation of innovative processes in logistical activity of enterprises. Actual problems of economics, 12 (174), 408–414.

Kryvovjaziuk, I. V. (2019). Risk management of energy efficient projects of an industrial enterprise. In: Smerichevskyi, S. F. (Ed.), Methodological Principles of Energy Efficiency Improvement of Ukrainian Industrial Enterprises. Poznań: Wydawnictwo naukowe WSPiA, 137–162.

Liu, H., Wang, L., Li, Z., & Hu, Y. (2019). Improving Risk Evaluation in FMEA With Cloud Model and Hierarchical TOPSIS Method. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 27 (1), 84–95. doi: 10.1109/TFUZZ.2018.2861719.

Oliveira, J.B., Jin, M., Lima, R.S., Kobza, J.E., & Montevechi, J.A.B. (2019). The role of simulation and optimization methods in supply chain risk management: Performance and review standpoints. Simulation Modelling Practice and Theory, 92, 17–44. https://doi.org/10.1016/j.simpat.2018.11.007.

Ouabouch, L., & Pache, G. (2014). Risk Management In The Supply Chain: Characterization And Empirical Analysis. Journal of Applied Business Research (JABR), 30 (2), 329–340. https://doi.org/10.19030/jabr.v30i2.8401.

Stefanova, M. (2022). Integrating Quality and Risk Management in Logistics. IntechOpen, London. https://dx.doi.org/10.5772/103050.

Tillmanns, S., & Krafft, M. (2022). Logistic Regression and Discriminant Analysis. In: Homburg, C., Klarmann, M., Vomberg, A. (eds) Handbook of Market Research. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-57413-4_20.

Vakhovych, I., Kryvovyazyuk, I., Kovalchuk, N., Kaminska, I., Volynchuk, Y., & Kulyk, Y. (2021). Application of Information Technologies for Risk Management of Logistics Systems. 62nd International Scientific Conference on Information Technology and Management Science of Riga Technical University (ITMS), 1–6. doi: 10.1109/ITMS52826.2021.9615297.

Wu, P.-J., & Chaipiyaphan, P. (2020). Diagnosis of delivery vulnerability in a logistics system for logistics risk management. The International Journal of Logistics Management, 31 (1), 43–58. https://doi.org/10.1108/IJLM-02-2019-0069.

Yang, Q., Wang, Y., & Ren, Y. (2019). Research on financial risk management model of internet supply chain based on data science. Cognitive Systems Research, 56, 50–55. https://doi.org/10.1016/j.cogsys.2019.02.001.

Опубліковано
2022-10-01
Як цитувати
Кривов’язюк Ігор, & Кулик Юлія. (2022). ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ РИЗИК-МЕНЕДЖМЕНТУ ЛОГІСТИЧНОЇ СИСТЕМИ ПІДПРИЄМСТВА МЕТОДОМ ДИСКРИМІНАНТНОГО АНАЛІЗУ. Економічний форум, 1(3), 62-71. https://doi.org/10.36910/6775-2308-8559-2022-3-8
Розділ
МЕНЕДЖМЕНТ