Стаття

Отримано 12.11.2024

Доопрацьовано 26.02.2025

Прийнято 29.03.2025

Взято з Вип. 117, Ч. 1, 2025

Сторінки 293 -305

Vorkut, T., & Volynets, L. (2025). MODEL FOR ASSESSMENT OF THE STATUS OF FUNCTIONING OF A LOGISTICS PROVIDER ORGANIZATION IN THE PROCESSES OF ORGANIZATIONAL STRATEGIC MANAGEMENT. Automobile Roads and Road Construction, (117.1), 293-305. https://doi.org/10.33744/0365-8171-2025-117.1-293-305

МОДЕЛЬ ОЦІНЮВАННЯ СТАНУ ФУНКЦІОНУВАННЯ ОРГАНІЗАЦІЇ ЛОГІСТИЧНОГО ПРОВАЙДЕРА В ПРОЦЕСАХ ОРГАНІЗАЦІЙНОГО СТРАТЕГІЧНОГО УПРАВЛІННЯ

Тетяна Воркут Людмила Волинець

Актуальність теми дослідження зумовлена необхідністю розроблення моделі оцінювання стану функціонування організації логістичного провайдера в процесах організаційного стратегічного управління. Мета дослідження – розробити комплексну модель для оцінювання стану функціонування організації в контексті результативної і ефективної реалізації стадії моніторингу і контролю стратегічного управління в організації логістичного провайдера. Об’єкт дослідження – процес організаційного стратегічного управління. Предмет дослідження – методи, моделі і механізми оцінювання стану функціонування організації для цілей стратегічного управління. У статті обґрунтовано, що на сьогоднішній день в стратегічному управлінні методи і моделі оцінювання організації зазвичай розглядають концептуальні питання формування відповідних систем оцінювання, проте залишають поза увагою питання реалізації відповідних систем, зокрема, в частині інформаційного забезпечення. В умовах вирішення проблеми розроблення комплексних, таких що беруть до уваги як методологічні аспекти власне процесу стратегічного управління, так і інформаційного забезпечення даного процесу, моделей актуальним є проведення аналізу математичного апарату, який заснований на використанні теорії штучного інтелекту. Розроблено комплексну, таку що ґрунтується на підходах стратегічного управління і інформаційних технологій, модель для оцінювання стану функціонування організації в контексті результативної і ефективної реалізації стадії моніторингу і контролю стратегічного управління в організації логістичного провайдера

організація логістичного провайдера, стратегічне управління, інформаційні технології, моніторинг, контроль
  1. Mintzberg, H., Lampel, J., & Ahlstrand, B. (2001). Strategy safari: A guided tour through the wilds of strategic management. Toronto: Free Press.
  2. Vorkut, T.A., Lushchai, Yu.V., Sevostianova, A.V., Sribna, N.V., & Kharuta, V.S. (2022). Strategically oriented management of logistics outsourcing projects in a dynamic external environment. Bulletin of the National Transport University. Series “Technical Sciences”, 1(51), 55-73. doi: 10.33744/2308-6645-2022-1-51-055-073.
  3. Niven, P.R. (2006). Balanced scorecard step-by-step: Maximizing performance and maintaining results (2nd ed.). Hoboken: Wiley.
  4. Kaplan, R.S., & Norton, D.P. (2000). The strategy-focused organization: How balanced scorecard companies thrive in the new business environment. Boston: Harvard Business School Press.
  5. Kaplan, R.S., & Norton, D.P. (2006). Alignment: Using the balanced scorecard to create corporate synergies. Boston: Harvard Business School Press.
  6. Neave, G.W. (2011). Organization as system: Principles for building a sustainable business by Edwards Deming (2nd ed.). Moscow: Alpina Publisher.
  7. Obruch, H., Derbentsev, V., Babenko, V., Khrustalev, K., & Khrustalova, S. (2021). Comparative performance of machine learning ensemble algorithms for forecasting cryptocurrency prices. International Journal of Engineering, 34(1), 140-148. doi: 10.5829/ije.2021.34.01a.16.
  8. Ko, Y.-C., & Fujita, H. (2019). An evidential analytics for buried information in big data samples: Case study of semiconductor manufacturing. Information Sciences, 486, 190-203. doi: 10.1016/j.ins.2019.01.079.
  9. Gödri, I., Kardos, C., Pfeiffer, A., & Váncza, J. (2019). Data analytics-based decision support workflow for high-mix low-volume production systems. CIRP Annals, 68(1), 471-474. doi: 10.1016/j.cirp.2019.04.001.
  10. Harding, J.L. (2013). Data quality in the integration and analysis of data from multiple sources: Some research challenges. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XL-2/W1, 59-63. doi: 10.5194/isprsarchives-XL-2-W1-59-2013.
  11. Chen, H. (2018). Evaluation of personalized service level for library information management based on fuzzy analytic hierarchy process. Procedia Computer Science, 131, 952-958. doi: 10.1016/j.procs.2018.04.233.
  12. Osman, A.M.S. (2019). Novel big data analytics framework for smart cities. Future Generation Computer Systems, 91, 620-633. doi: 10.1016/j.future.2018.06.046.
  13. Maccarone, A.D., Brzorad, J.N., & Stone, H.M. (2008). Characteristics and energetics of great egret and snowy egret foraging flights. Waterbirds, 31(4), 541-549. doi: 10.1675/1524-4695-31.4.541.
  14. Pérez-González, C.J., Colebrook, M., Roda-García, J.L., & Rosa-Remedios, C.B. (2019). Developing a data analytics platform to support decision making in emergency and security management. Expert Systems with Applications, 120, 167-184. doi: 10.1016/j.eswa.2018.11.023.
  15. Chan, H.K., Sun, X., & Chung, S.-H. (2019). When should fuzzy analytic hierarchy process be used instead of analytic hierarchy process? Decision Support Systems, advance online publication. doi:10.1016/j.dss.2019.113114.
  16. Vorkut, T., & Volynets, L. (2024). Devising a method for assessing the efficiency in managing logistics operations of motor transport enterprises. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(3(132)), 17-24. doi: 10.15587/1729-4061.2024.317567.

https://doi.org/10.33744/0365-8171-2025-117.1-293-305