Аналізування імітаційних моделей в управлінні бізнес-процесами

Размещено на http://www.allbest.ru/

Національний університет “Львівська політехніка”

Аналізування імітаційних моделей в управлінні бізнес-процесами

Свірський Юрій Васильович

аспірант кафедри менеджменту і

міжнародного підприємництва

Анотація

імітаційний моделювання джерело інформація

У статті обґрунтовано, що для потреб управління бізнес-процесами застосовуються багато типів імітаційних моделей. Їх використовують відомі компанії для виконання різноманітних завдань, таких як оптимізація маршрутів, прогнозування попиту, аналіз ризиків тощо. Ці моделі відрізняються за своїми характеристиками, методами та призначенням. Встановлено спільні (використання математичних алгоритмів та комп'ютерного моделювання; прогнозування та аналіз результатів; оптимізація та планування; врахування невизначеності та ризиків; підтримка прийняття рішень) та відмінні (сфера застосування; джерела даних; методи імітації) ознаки імітаційних моделей. Доведено, що усі проаналізовані типи моделей мають певні переваги та обмеження. Вони можуть базуватися на різних джерелах даних, таких як реальні дані, симульовані дані або їхня комбінація. Аргументовано, що об'єктивність та достовірність інформації, отриманої з цих джерел, може варіюватись у залежності від сутності даних, їх якості та доступності.

Визначено альтернативні джерела інформації, які можуть використовуватись для імітаційного моделювання. З позиції об'єктивності отримуваної інформації джерела даних можна розподілити на дві категорії - об'єктивні (внутрішні дані організації, публічні дані офіційної статистики, бази даних та репозиторії (сервери, на яких зберігається програмне забезпечення)) та суб'єктивні (експертні оцінки та знання, візуалізація та симуляція). З позиції складності отримання інформації аналітиком, джерела даних характеризуються різною складністю доступу та обробки. Проведено порівняльну характеристику альтернативних методів імітації за критеріями сфери застосування, переваг і обмежень.

Обґрунтовано, що імітаційне моделювання є важливим інструментом в управлінні бізнес-процесами, що дозволяє підприємствам прогнозувати, оптимізувати та приймати стратегічні рішення. Вибір конкретної імітаційної моделі та джерела даних має бути обґрунтованим на основі конкретних вимог та цілей підприємства. Доведено, що підхід до вибору та застосування імітаційних моделей управління бізнес-процесами є ключовим для досягнення успіху в сучасному бізнес-середовищі.

Ключові слова: управління, бізнес-процес, імітаційне моделювання, імітаційна модель, підприємство, джерело інформації.

Svirskyi Yurij Vasyliovych, postgraduate student, Department of Management and International Business, Lviv Polytechnic National University

Analysis of simulation models in business process management

Abstract

The article substantiates that many types of simulation models are used for the needs of business process management. They are used by well-known companies to perform various tasks such as route optimization, demand forecasting, risk analysis, etc. These models differ in their characteristics, methods and purpose. Common (use of mathematical algorithms and computer modeling; forecasting and analysis of results; optimization and planning; consideration of uncertainty and risks; decision support) and distinctive (scope of application; data sources; simulation methods) features of simulation models are established. It is proved that all analyzed types of models have certain advantages and limitations. They can be based on different data sources, such as real data, simulated data, or a combination of these. It is argued that the objectivity and reliability of information obtained from these sources may vary depending on the nature of the data, its quality and availability.

Alternative sources of information that can be used for simulation modeling are identified. From the point of view of the objectivity of the received information, data sources can be divided into two categories - objective (internal data of the organization, public data of official statistics, databases and repositories (servers on which software is stored)) and subjective (expert assessments and knowledge, visualization and simulation). From the point of view of the complexity of obtaining information by the analyst, data sources are characterized by different complexity of access and processing. A comparative characterization of alternative simulation methods was carried out according to the criteria of scope, advantages and limitations.

It is substantiated that simulation modeling is an important tool in business process management, which allows enterprises to forecast, optimize and make strategic decisions. The choice of a specific simulation model and data source should be justified based on the specific requirements and goals of the enterprise. It has been proven that the approach to the selection and application of simulation models of business process management is key to achieving success in the modern business environment.

Keywords: management, business process, simulation modeling, simulation model, enterprise, source of information.

Постановка проблеми

Управління бізнес-процесами є складним завданням, яке вимагає врахування багатьох факторів, зв'язків між ними, прогнозування зміни ринкової кон'юнктури, адекватного оцінювання можливостей підприємства щодо його адаптування до ринкових викликів і можливостей. У зв'язку із такою багатоаспектністю однією з базових умов його виконання є досягнення системності в управлінні бізнес-процесами. З сучасної системології відомо, що формування складних систем управління вимагає застосування імітаційних моделей. Імітаційні моделі часто використовують для розв'язання складних завдань у сфері економіки та управління. Попри це, проблематичним залишається формалізація їх застосування для прикладних аспектів розвитку систем менеджменту, особливо в умовах коли йдеться про змінні умови реалізації бізнес-процесів, які супроводжуються цифровізацією, глобалізацію і активним застосування штучного інтелекту. Враховуючи це, проблема полягає у недостатньому науковому підґрунті для формалізації і систематизації підходів щодо розвитку управління бізнес-процесами шляхом імітаційного моделювання.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Особливості застосування імітаційного моделювання розглядаються у багатьох працях вітчизняних та зарубіжних авторів. Так, Братушка С.М. [1], Середюк В.Б. [4], Соколовська З.М. і Клепікова О.А. [5] описують застосування імітаційного моделювання в економічних процесах та системах. Праці таких науковців, як Корзаченко О.В. [2], Лепейко Т.І. [3], Пономаренко В.С., Мінухін С.В. і Знахур С.В. [6], присвячені моделюванню бізнес-процесів підприємств на засадах імітаційного моделювання, а Шматковська Т., Дзямулич М., Стащук О. [7] і Яценко В.В. [8] розкривають особливості моделювання бізнес-процесів в умовах формування цифрової економіки та діджиталізації. Проте, недослідженими залишаються питання типів імітаційних моделей, альтернативних джерел інформації для імітаційного моделювання та факторів, що впливають на їх вибір, а також альтернативних методів імітації.

Мета статті

Метою даної статті є на засадах вивчення літературних джерел дослідити типи імітаційних моделей; встановити альтернативні джерела інформації, які можуть використовуватись для імітаційного моделювання; визначити фактори, що впливають на процес вибору джерела отримання інформації; провести порівняльну характеристику альтернативних методів імітації за критеріями сфери застосування, переваг і обмежень.

Виклад основного матеріалу

На основі критичного аналізу та систематизації позицій науковців виявлено, що для управління бізнес-процесами імітаційні моделі використовують для аналізу та прогнозування різних аспектів діяльності підприємства. Прикладами імітаційних моделей, які найбільш широко описані науковцями, є такі:

Моделі структури підприємства. Ці моделі допомагають аналізувати організаційну структуру підприємства, включаючи розподіл ресурсів, ієрархію та комунікаційні потоки. Вони можуть оцінити вплив змін у структурі на продуктивність праці та інші показники.

Моделі ланцюжка постачання, які дозволяють симулювати різні сценарії управління ланцюжком постачання, включаючи запаси, виробництво, транспортування та доставку. Вони допомагають визначити оптимальні стратегії управління запасами, мінімізувати витрати та витрати, а також забезпечити надійність постачання.

Моделі ринкової конкуренції. Ці моделі дозволяють досліджувати вплив різних стратегій конкуренції, таких як ціноутворення, маркетингові дії та розміщення ринку продукту. Вони допомагають прогнозувати реакцію конкурентів та оцінювати результати застосування різних стратегій.

Моделі фінансових-ризиків, які допомагають аналізувати ризики, пов'язані з фінансовою діяльністю підприємства, зокрема щодо інвестування, кредитування та страхування. Вони можуть оцінити вплив різних факторів на фінансові показники та розрахувати ймовірність втрат.

Моделі оптимізації процесів. Ці моделі допомагають знайти оптимальні рішення для різних бізнес-процесів, таких як виробництво, розподіл ресурсів, розподіл завдань тощо. З їхньою допомогою можна оптимізувати втратити, здійснювати пошук резервів підвищення продуктивності праці тощо.

Моделі прогнозування попиту, які призначені для прогнозування попиту на продукти або послуги на основі різних факторів, таких як реклама, ціноутворення, погодні умови та інші чинники. Вони допомагають планувати виробничий процес, обсяг запасів, уникати факторів, які спричиняють брак виробництва, виникнення надлишків товарів.

Моделі управління проектами. Ці моделі допомагають налаштувати оптимальний графік постачання ресурсів для виконання проекту. Вони можуть аналізувати вплив змін на графік, розподіляти черговість реалізації завдань, встановлювати термін закупівлі ресурсів на період реалізації проекту.

Моделі прийняття рішень, які використовуються для аналізу різних альтернатив та вибору оптимального рішення в умовах невизначеності. Вони допомагають оцінити ризики, вигоди та можливість наслідування різних варіантів рішень.

Моделі поведінки клієнта. Ці моделі дозволяють досліджувати поведінку клієнтів, споживчі уподобання та реакцію на різні маркетингові стратегії. Вони допомагають ідентифікувати сегменти ринків, прогнозувати зміни запитів споживачів та розробляти персоналізовані маркетингові кампанії.

Моделі розробки продукту, які використовуються для моделювання процесу розробки нового продукту або вдосконалення існуючого. Вони допомагають оцінити вплив різних факторів, таких як дизайн, технічні характеристики та витрати, на успішність та прибутковість продукту.

Моделі розподілу ресурсів. Ці моделі допомагають налаштувати оптимальний розподіл ресурсів, таких як робоча сила, обладнання, матеріали та інше, для досягнення найкращих результатів.

Моделі планування маркетингу, які допомагають планувати та оптимізувати маркетингові кампанії. Вони дозволяють аналізувати ефективність рекламних стратегій, каналів розповсюдження, ціноутворення та інших маркетингових факторів.

Моделі управління відносинами з клієнтами. Ці моделі допомагають підприємствам краще розуміти своїх клієнтів та взаємодіяти з ними. Вони враховують дані про покупки, попередні взаємодії, прогнозують вплив різних дій на лояльність клієнта та тривалість співпраці.

Моделі ризик-аналізу, які допомагають ідентифікувати та оцінювати ризики, пов'язані з діяльністю підприємства. Вони враховують технологічні, правові та інші фактори, що впливають на успішність реалізації бізнес-процесів.

Моделі управління взаємодією зі споживачами, які допомагають створити оптимальну стратегію взаємодії зі споживачами, включаючи обслуговування клієнтів, пошук шляхів розв'язання проблем, розвиток комунікацій та побудову раціональних відносин.

Ці імітаційні моделі призначені для допомоги в управлінні бізнес- процесами, зокрема для вибору оптимальних рішень, прогнозування результатів та зменшення ризиків. Вони застосовуються для проведення експериментів та аналізування різних віртуальних сценаріїв щодо підвищення ефективності та прибутковості функціонування підприємства.

Аналізування змістових характеристик вказаних імітаційних моделей дозволяє виділити як спільні, так і відмінні ознаки (табл. 1).

Таблиця 1. Спільні та відмінні ознаки імітаційних моделей, призначених для управління бізнес-процесами

Розглянемо ці ознаки більш ретельно. Розпочнемо зі спільних ознак імітаційних моделей:

Використання математичних алгоритмів та комп'ютерного моделювання. Усі імітаційні моделі базуються на математичних алгоритмах та комп'ютерному моделюванні реальних бізнес-процесів та сценаріїв.

Прогнозування та аналіз результатів. Усі імітаційні моделі допомагають прогнозувати результати та аналізувати вплив різних факторів на бізнес-показники. Ці моделі допомагають формувати обґрунтовані рішення та зменшити ризики.

Оптимізація та планування. Багато з цих імітаційних моделей спрямовані на оптимізацію та планування різних аспектів діяльності підприємства, таких як ланцюги постачання, розподіл ресурсів, маркетингові кампанії тощо.

Врахування невизначеності та ризиків. Усі імітаційні моделі враховують невизначеність та ризики, що є необхідною характеристикою бізнес-середовища. Вони можуть оцінювати ризики та здійснювати пошук оптимальної стратегії прийняття рішень.

Підтримка прийняття рішень. Усі ці імітаційні моделі служать інструментами для прийняття обґрунтованих рішень у бізнесі. Вони забезпечують аналітичними даними та прогнозами, що сприяють кращому розумінню ситуації та вибору оптимальних стратегій. Ці спільні риси підкреслюють значення імітаційних моделей в управлінні бізнес-процесами як інструментів для аналізу, прогнозування та прийняття рішень з метою досягнення ефективності, прибутковості та успіху підприємства.

Щодо відмінних ознак, то до них, як показали проведені дослідження, належать такі:

Сфера застосування. Кожна з проаналізованих імітаційних моделей призначена для вирішення конкретних завдань, пов'язаних з певними бізнес-процесами. Наприклад, моделі прогнозування попиту спрямовані на прогнозування попиту на продукти, тоді як моделі ризик-аналізу фокусуються на оцінці ризиків. Вони можуть використовуватися в різних сферах бізнесу, в залежності від конкретних потреб та завдань підприємства.

Джерела даних. Кожна імітаційна модель використовує різні джерела даних. Наприклад, моделі поведінки клієнтів використовують дані про покупки та поведінку клієнтів, тоді як моделі розподілу ресурсів базуються на даних про доступні ресурси та їх використання.

У табл. 2 наведено альтернативні джерела інформації, які можуть використовуватись для імітаційного моделювання. Ці джерела даних можна поєднувати та використовувати для отримання комплексного розуміння поведінки побудованої моделі та середовища її реалізації. Вибір конкретного джерела даних залежить від доступності та достовірності інформації, а також характеру поставленої задачі для імітаційної моделі.

Таблиця 2. Альтернативні джерела інформації, які можуть використовуватись для імітаційного моделювання

Примітка: побудовано автором

З позиції об'єктивності отримуваної інформації джерела даних можна розподілити на дві категорії - об'єктивні та суб'єктивні. Об'єктивні джерела даних, такі як внутрішні дані організації, публічні дані офіційної статистики, бази даних та репозиторії (сервери, на яких зберігається програмне забезпечення) мають тенденцію бути більш об'єктивними. Інформація з цих джерел обґрунтована фактами, що виміряні конкретними показниками. Вони можуть бути піддані перевірці, аналізу та реплікації (в даному випадку, розподіл даних між уздами інформаційно-комунікаційної мережі). Зазначені джерела даних зазвичай вважаються більш достовірними та об'єктивними, у порівнянні з іншими джерелами, оскільки вони базуються на конкретних даних або емпіричних спостереженнях. Суб'єктивні джерела даних, такі як експертні оцінки та знання, візуалізація та симуляція, зазвичай, вважаються менш об'єктивними, оскільки вони відображають суб'єктивні оцінки, думки та інтерпретацію експертів або створені на основі створених та модельних сценаріїв. Вони можуть характеризуватись певною неоднозначністю або стати предметом інтерпретації. Однак, вони також бувають цінними джерелами інформації, особливо при обмеженості об'єктивних даних. Під час використання різних джерел даних для імітаційного моделювання слід враховувати те, що навіть об'єктивні джерела даних можуть мати певні обмеження, зокрема такі, як: помилки вимірювання, неповнота даних або залежність від контексту. Тому, при використанні будь-якого джерела даних в імітаційних моделях, важливо оцінювати їхню достовірність, точність та контекстуальну відповідність конкретній задачі моделювання.

З позиції складності отримання інформації аналітиком, джерела даних характеризуються різною складністю доступу та обробки. Існує велика кілька факторів, які впливають на процес вибору джерела отримання інформації, а саме:

доступність інформації. Деякі джерела даних є легко доступні, наприклад, внутрішні дані організації або публічні бази даних. Аналітик може мати прямий доступ до цих джерел даних або зайти до них за допомогою стандартних інструментів і методів;

складність обробки даних. Деякі джерела даних є складними для обробки. Наприклад, сенсорні дані або дані з IoT-пристроїв стають доступними в реальному часі за умови використання спеціальних інструментів або алгоритмів для їх збору, обробки та аналізу;

формат і структура даних. Різні джерела даних можуть мати різний формат і структуру, що може вплинути на складність їх обробки. Наприклад, структуровані бази даних можуть бути легше оброблені, ніж неструктуровані бази даних із соціальних медіа чи відео;

обмеження доступу. Деякі джерела даних мають обмеження доступу, такі як конфіденційність або правові обмеження. У таких випадках аналітик потребує додаткових дозволів, угод або процедур для отримання можливості користуватись джерелами даних з обмеженим доступом;

перетин даних. Для деяких імітаційних моделей необхідно поєднувати дані з різних джерел. Це може створити складність у вирішенні проблеми синхронізації, вирівнювання та інтеграції даних.

Складність отримання інформації з різних джерел даних в імітаційному моделюванні варіюється у залежності від доступності, формату, структури, обмеження доступу та необхідності з'єднання даних з різними джерелами. Аналітик повинен враховувати ці фактори при виборі та роботі з джерелами даних для успішного імітаційного моделювання.

Методи імітації. Кожна імітаційна модель може використовувати різні методи імітації для симуляції-процесів. Наприклад, деякі моделі базуються на використанні агентної бази моделювання, тоді як інші передбачають використання системних динамічних моделей або математичних алгоритмів. У табл. 3 наведено перелік і характеристики поширених методів імітації. Це лише декілька методів імітаційного моделювання, які можуть бути використані для розробки імітаційних моделей в управлінні бізнес-процесами. Вибір конкретного методу залежить від характеру системи та завдань, які потребують вирішення.

Таблиця 3. Альтеративні методи імітації

Примітка: побудовано автором

Виконані дослідження дозволили здійснити порівняльну характеристику наведених у табл. 3 методів імітації:

Метод системної динаміки. Застосування: моделювання динамічних зв'язків у складних системах. Переваги: враховує динаміку системи, зміни в часі, взаємозв'язки між елементами. Обмеження: вимагає великої кількості даних і параметрів для точного моделювання.

Метод агентного моделювання. Застосування: моделювання взаємодії багатьох агентів у складній системі. Переваги: дозволяє відтворити складну соціальну, економічну або поведінкову динаміку. Обмеження: складність моделювання великої кількості агентів та їх взаємодія.

Метод моделювання мереж. Застосування: аналіз та моделювання взаємодії між елементами мережі. Переваги: враховує структуру та топологію мережі, взаємозв'язки між її компонентами. Обмеження: складність моделювання великої мережі зі значним числом вузлів та зв'язків.

Метод Монте-Карло. Застосування: статистичне моделювання на основі випадкових величин. Переваги: дозволяє оцінити ймовірні результати та ризики, зробити прогнози. Обмеження: можна використовувати велику кількість ітерацій для точності результатів.

Метод оптимізаційного моделювання. Застосування: знаходження оптимальних рішень на основі математичних алгоритмів. Переваги: дозволяє знайти найкращі варіанти планування та розподілу ресурсів. Обмеження: складність моделювання задач зі значно обмеженими та змінними обмеженнями.

Дискретно-подієвий метод. Застосування: система моделювання, де події відбуваються в певний момент часу або при виникненні умов. Переваги: точність відтворення часових та подійних залежностей в системі. Обмеження: обробка великої кількості подій та змінених може бути вимогливою для обчислювальних ресурсів.

Метод статичного моделювання. Застосування: аналіз статичних даних та оцінка стану системи в конкретний момент часу. Переваги: простота моделювання, швидке отримання результатів для статичних ситуацій. Обмеження: не ураховує динаміку та зміни в системі протягом часу.

Метод імітаційного моделювання на основі базових правил. Застосування: система моделювання зі встановленими базовими правилами взаємодії. Переваги: простота реалізації, можливість моделювати процеси з чіткими правилами. Обмеження: не враховує складні динамічні відносини та адаптивність системи.

Метод мультиагентних систем. Застосування: моделювання взаємодії та поведінки багатьох агентів у складній системі. Переваги: створює складні соціальні, економічні або поведінкові взаємодії. Обмеження: складність моделювання великої кількості агентів та їх взаємодія.

Метод часових рядів. Застосування: аналіз та прогнозування змін у часі на основі статистичного аналізу даних. Переваги: дозволяє прогнозувати та виявляти тренди, сезонність та інші відносини в часових рядах. Обмеження: потребує наявності достатньої кількості часових даних для точних прогнозів.

Метод симулювання масового обслуговування. Застосування: моделювання процесів обслуговування клієнтів або заявок у системах. Переваги: дозволяє оцінити продуктивність, швидкість обслуговування та рівень задоволеності клієнтів. Обмеження: складність моделювання реальних процесів обслуговування зі значною кількістю факторів.

Метод генетичного алгоритмування. Застосування: оптимізація та пошук оптимальних рішень на основі принципів природного відбору. Переваги: ефективність у розрішенні завдань оптимізації з великою кількістю варіантів. Обмеження: можна вимагати багато часу для знаходження оптимального рішення в складних завданнях.

Метод побудови моделей Марковського. Застосування: моделювання стохастичних процесів з урахуванням залежностей від попереднього стану системи. Переваги: дозволяє прогнозувати та аналізувати стохастичні процеси з марківськими властивостями. Обмеження: точність моделі може залежати від складності та багатьох залежностей у системі.

Метод черг. Застосування: аналіз та оптимізація процесів з відвідуванням та очікуванням. Переваги: дозволяють визначити оптимальні параметри обслуговування та зменшити час очікування. Обмеження: потребує великої кількості даних та параметрів для точного моделювання чергових процесів.

15 Метод нейромережевого моделювання. Застосування: прогнозування, класифікація та аналіз даних на основі штучних нейронних мереж. Переваги: здатність моделювати складні нелінійні погляди та виявляти скриті шаблони в даних. Обмеження: можуть вимагати значних обчислювальних ресурсів та тривалого навчання для досягнення оптимальних результатів.

Висновки

Для потреб управління бізнес-процесами застосовується досить велика кількість типів імітаційних моделей. Ці моделі відрізняються за своїми характеристиками, методами та призначенням. Їх використовують для вирішення різноманітних завдань, таких як оптимізація маршрутів, прогнозування попиту, аналіз ризиків та багато іншого. Кожна з цих моделями має свої переваги і обмеження. Вони можуть базуватись на різних джерелах даних, таких як: реальні дані, симульовані дані або їхня комбінація. Об'єктивність та достовірність інформації, отриманої з цих джерел, варіюється залежно від їх природи, якості та доступності. Загалом, імітаційне моделювання є потужним інструментом в управлінні бізнес-процесами, що дозволяє підприємствам прогнозувати, оптимізувати та приймати стратегічні рішення. Використання різних моделей залежить від конкретних вимог та цілей підприємства. Вибір імітаційної моделі та джерел даних повинен базуватись на основі конкретної управлінської задачі, що передбачає чіткі обмеження щодо оптимальності використання різних видів ресурсів.

Література

1. Братушка С.М. Імітаційне моделювання як інструмент дослідження складних економічних систем // Вісник Української академії банківської справи 2009. № 2 (27). С. 113-118.

2. Корзаченко О.В. Моделювання бізнес-процесів підприємств: методології, підходи та методи // Науковий вісник Херсонського державного університету. Серія «Економічні науки». 2015. Вип. 11. Ч. 1. С. 171-175.

3. Лепейко Т.І. Організаційно-економічні засади реінжинірингу бізнес-процесів сучасного підприємства // Український журнал прикладної економіки. 2019. Том 4. No 1. С. 143-150.

4. Середюк В.Б. Застосування методів імітаційного моделювання при прогнозуванні фінансових показників діяльності підприємства // Моделювання та інформаційні системи в економіці. 2014. № 90. С. 126-136. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mise_2014_90_13.

5. Соколовська З.М., Клепікова О.А. Комп'ютерне моделювання складних економічних систем: монографія. Одеса: Астропринт, 2011. 512 с.

6. Пономаренко В.С., Мінухін С.В., Знахур С.В. Теорія та практика моделювання бізнес-процесів: монографія. Харків: ХНЕУ, 2013. 244 с.

7. Шматковська, Т., Дзямулич, М., Стащук, О. Особливості моделювання бізнес-процесів в умовах формування цифрової економіки // Економіка та суспільство. 2021. № 26. URL: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2021-26-66.

8. Яценко В.В. Діджиталізація - сучасний фактор розвитку бізнес-процесів // Ефективна економіка. 2022. № 2. URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=10042.

References

1. Bratushka, S.M. (2009). Imitatsiine modeliuvannia yak instrument doslidzhennia skladnykh ekonomichnykh system [Simulation modeling as a tool for the study of complex economic systems] // Visnyk Ukrainskoi akademii bankivskoi spravy. - Herald of the Ukrainian Academy of Banking, 2 (27), 113-118 [in Ukrainian].

2. Korzachenko, O.V. (2015). Modeliuvannia biznes-protsesiv pidpryiemstv: metodolohii, pidkhody ta metody [Modeling business processes of enterprises: methodologies, approaches and methods] // Naukovyi visnyk Khersonskoho derzhavnoho universytetu. Seriia «Ekonomichni nauky». - Scientific Bulletin of Kherson State University. Series «Economic Sciences», 11 (1), 171-175 [in Ukrainian].

3. Lepeiko, T.I. (2019). Orhanizatsiino-ekonomichni zasady reinzhynirynhu biznes-protsesiv suchasnoho pidpryiemstva [Organizational and economic principles of reengineering business processes of a modern enterprise] // Ukrainskyi zhurnal prykladnoi ekonomiky - Ukrainian Journal of Applied Economics and Technology, 4 (1), 143-150 [in Ukrainian].

4. Serediuk, V.B.(2014). Zastosuvannia metodiv imitatsiinoho modeliuvannia pry prohnozuvanni finansovykh pokaznykiv diialnosti [Application of simulation modeling methods in forecasting financial indicators of the enterprise] // Modeliuvannia ta informatsiini systemy v ekonomitsi - Modeling and Information System in Economics, 90, 126-136. Retrieved from: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mise_2014_90_13 [in Ukrainian].

5. Sokolovska, Z.M. & Klepikova, O.A. (2011). Kompiuterne modeliuvannia skladnykh ekonomichnykh system [Computer modeling of complex economic systems]: monohrafiia. Odesa: Astroprynt [in Ukrainian].

6. Ponomarenko, V.S., Minukhin, S.V. & Znakhur, S.V. (2013). Teoriia ta praktyka modeliuvannia biznes-protsesiv [Theory and practice of modeling business processes]: monohrafiia. Kharkiv: KhNEU [in Ukrainian].

7. Shmatkovska, T., Dziamulych, M. & Stashchuk, O. (2021). Osoblyvosti modeliuvannia biznes-protsesiv v umovakh formuvannia tsyfrovoi ekonomiky [Peculiarities of modeling business processes in the conditions of the formation of the digital economy] // Ekonomika ta suspilstvo - Economy and Society, 26. Retrieved from: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2021-26-66 [in Ukrainian].

8. latsenko, V.V. (2022). Didzhytalizatsiia - suchasnyi faktor rozvytku biznes-protsesiv [Digitization is a modern factor in the development of business processes] // Efektyvna ekonomika - Electronic scientific journal "Efektyvna ekonomika", 2. Retrieved from: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=10042 [in Ukrainian].

Размещено на Allbest.ru