ДІАГНОСТИКА ПОТЕНЦІАЛУ ПІДПРИЄМСТВА В УМОВАХ НЕВИЗНАЧЕНОСТІ НА ОСНОВІ НЕЧІТКО-МНОЖИННОГО МОДЕЛЮВАННЯ З УРАХУВАННЯМ РЕЗИЛЬЄНТНОСТІ
DOI:
https://doi.org/10.15802/rtem2025/351798Ключові слова:
стратегія розвитку, адаптивність, невизначеність, функція належності, лінгвістичні змінні, нечітка логіка, нечіткі множини, діагностика, резильєнтність, потенціал підприємстваАнотація
Мета. Удосконалити методичний інструментарій діагностики потенціалу підприємства на основі теорії нечітких множин шляхом введення складової резилентності, що дозволяє оцінювати здатність підприємства протистояти зовнішнім шокам і адаптуватися до змін середовища в умовах економічної нестабільності. Методика. Використано методи теорії нечітких множин і нечіткої логіки для формалізації якісних характеристик потенціалу підприємства; методи експертного оцінювання для визначення вагових коефіцієнтів складових потенціалу; методи нечіткої арифметики для агрегування приватних оцінок; метод центру ваги для дефаззифікації результатів. Для обґрунтування складової резильєнтності застосовано концептуальний аналіз теорій організаційної резильєнтності. Емпіричну базу дослідження склали дані промислових підприємств України. Результати. Обґрунтовано необхідність розширення традиційної структури потенціалу підприємства шляхом включення складової резилентності, що відображає здатність підприємства передбачати загрози, поглинати шоки, адаптуватися до змін і відновлюватися після криз. Розроблено систему лінгвістичних змінних для оцінювання шести складових потенціалу підприємства: виробничого, фінансового, кадрового, інноваційного, маркетингового та резильєнтного. Визначено ключові індикатори резилентності: диверсифікація постачальників і клієнтів, фінансовий буфер, гнучкість потужностей, цифрова зрілість, швидкість прийняття рішень, наявність антикризових планів. Побудовано трапецієподібні функції належності для термінів «критичний», «низький», «середній», «високий», «дуже високий». Запропоновано алгоритм згортки нечітких оцінок в інтегральний показник стану потенціалу підприємства. Розроблено п'ятирівневу діагностичну шкалу ідентифікації стану потенціалу підприємства з визначенням інтервалів значень і управлінських рекомендацій. Наукова новизна. Удосконалено методичний інструментарій діагностики потенціалу підприємства, який, на відміну від існуючих, включає складову резильєнтності і базується на апараті нечітких множин, що дозволяє: комплексно оцінювати здатність підприємства протистояти зовнішнім шокам; формалізувати якісні експертні оцінки в умовах невизначеності; агрегувати різнорідні показники компонент потенціалу; визначати інтегральний рівень потенціалу та зони його критичного стану. Практична значимість. Результати дослідження можуть бути використані підприємствами України для комплексної оцінки стану потенціалу з урахуванням їх здатності до адаптації та відновлення, що особливо актуально в умовах економічної нестабільності та необхідності обґрунтування стратегічних рішень щодо зміцнення потенціалу.
Посилання
Altman, E. I., & Sabato, G. (2007). Modelling credit risk for SMEs: Evidence from the U.S. market. Abacus, 43(3), 332-357. https://doi.org/10.1111/j.1467-6281.2007.00234.x.
Amit, R., & Schoemaker, P. J. H. (1993). Strategic assets and organizational rent. Strategic Management Journal, 14(1), 33-46. https://doi.org/10.1002/smj.4250140105.
Ali, Z., Mahmood, T., Ullah, K., & Khan, Q. (2021). Einstein geometric aggregation operators using a novel complex interval-valued Pythagorean fuzzy setting with application in green supplier chain management. Reports in Mechanical Engineering, 2(1), 105-134. https://doi.org/10.31181/rme2001020105t.
Barney, J. B. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99-120. https://doi.org/10.1177/014920639101700108.
Bellman, R. E., & Zadeh, L. A. (1970). Decision-making in a fuzzy environment. Management Science, 17(4), 141-164. https://doi.org/10.1287/mnsc.17.4.B141.
Bhamra, R., Dani, S., & Burnard, K. (2011). Resilience: The concept, a literature review and future directions. International Journal of Production Research, 49(18), 5375-5393. https://doi.org/10.1080/00207543.2011.563826.
Büyüközkan, G., & Arsenyan, J. (2012). Collaborative product development: A literature overview. Production Planning & Control, 23(1), 47-66. https://doi.org/10.1080/09537287.2010.543169.
Deveci, M., Gokasar, I., Pamucar, D., Coffman, D., & Papadonikolaki, E. (2022). Safe E-scooter operation alternative prioritization using a q-rung orthopair fuzzy Einstein based WASPAS approach. Journal of Cleaner Production, 347, 131239. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.131239.
Dubois, D., & Prade, H. (1980). Fuzzy sets and systems: Theory and applications. New York: Academic Press.
Duchek, S. (2020). Organizational resilience: A capability-based conceptualization. Business Research, 13, 215-246. https://doi.org/10.1007/s40685-019-0085-7.
Dursun, M., & Karsak, E. E. (2010). A fuzzy MCDM approach for personnel selection. Expert Systems with Applications, 37(6), 4324-4330. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2009.11.067.
Fiksel, J., Polyviou, M., Croxton, K. L., & Pettit, T. J. (2015). From risk to resilience: Learning to deal with disruption. MIT Sloan Management Review, 56(2), 79-86.
Garg, H., & Chen, S. M. (2020). Multiattribute group decision making based on neutrality aggregation operators of q-rung orthopair fuzzy sets. Information Sciences, 517, 427-447. https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.035.
Grant, R. M. (1991). The resource-based theory of competitive advantage: Implications for strategy formulation. California Management Review, 33(3), 114-135. https://doi.org/10.2307/41166664.
Gunasekaran, A., Patel, C., & McGaughey, R. E. (2004). A framework for supply chain performance measurement. International Journal of Production Economics, 87(3), 333-347. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2003.08.003.
Hillmann, J., & Guenther, E. (2021). Organizational resilience: A valuable construct for management research? International Journal of Management Reviews, 23(1), 7-44. https://doi.org/10.1111/ijmr.12239.
Hosseini, S., Barker, K., & Ramirez-Marquez, J. E. (2016). A review of definitions and measures of system resilience. Reliability Engineering & System Safety, 145, 47-61. https://doi.org/10.1016/j.ress.2015.08.006.
Ivanov, D. (2022). Viable supply chain model: Integrating agility, resilience and sustainability perspectives. Annals of Operations Research, 319, 1411-1431. https://doi.org/10.1007/s10479-020-03640-6.
Ivanov, D., & Dolgui, A. (2020). Viability of intertwined supply networks: extending the supply chain resilience angles towards survivability. A position paper motivated by COVID-19 outbreak. International Journal of Production Research, 58(10), 2904-2915. https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1750727.
Kahraman, C., Deveci, M., Boltürk, E., & Türk, S. (2020). Fuzzy controlled humanoid robots: A literature review. Robotics and Autonomous Systems, 134, 103643. https://doi.org/10.1016/j.robot.2020.103643.
Kahraman, C., Ruan, D., & Doğan, I. (2003). Fuzzy group decision-making for facility location selection. Information Sciences, 157, 135-153. https://doi.org/10.1016/S0020-0255(03)00183-X.
Klir, G. J., & Yuan, B. (1995). Fuzzy sets and fuzzy logic: Theory and applications. Upper Saddle River: Prentice Hall.
Koronis, E., & Ponis, S. (2018). Better than before: The resilient organization in crisis mode. Journal of Business Strategy, 39(1), 32-42. https://doi.org/10.1108/JBS-10-2016-0124.
Kumar, K., & Chen, S. M. (2022). Group decision making based on q-rung orthopair fuzzy weighted averaging aggregation operator of q-rung orthopair fuzzy numbers. Information Sciences, 598, 1-18. https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.03.032.
Lin, C. T., Chiu, H., & Chu, P. Y. (2006). Agility index in the supply chain. International Journal of Production Economics, 100(2), 285-299. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2004.11.013.
Lengnick-Hall, C. A., Beck, T. E., & Lengnick-Hall, M. L. (2011). Developing a capacity for organizational resilience through strategic human resource management. Human Resource Management Review, 21(3), 243-255. https://doi.org/10.1016/j.hrmr.2010.07.001.
Limnios, E. A. M., Mazzarol, T., Ghadouani, A., & Schilizzi, S. G. (2014). The resilience architecture framework: Four organizational archetypes. European Management Journal, 32(1), 104-116. https://doi.org/10.1016/j.emj.2012.11.007.
Liao, H., Xu, Z., Herrera-Viedma, E., & Herrera, F. (2018). Hesitant fuzzy linguistic term set and its application in decision making: A state-of-the-art survey. International Journal of Fuzzy Systems, 20(7), 2084-2110. https://doi.org/10.1007/s40815-017-0432-9.
Linnenluecke, M. K. (2017). Resilience in business and management research: A review of influential publications and a research agenda. International Journal of Management Reviews, 19(1), 4-30. https://doi.org/10.1111/ijmr.12076.
Mishra, A. R., Rani, P., Cavallaro, F., & Alrasheedi, A. F. (2023). Assessment of sustainable wastewater treatment technologies using interval-valued intuitionistic fuzzy distance measure-based MAIRCA method. Facta Universitatis, Series: Mechanical Engineering, 21(3), 359-386. https://doi.org/10.22190/FUME230901034M.
Pavlov, R., Zarutska, O., Pavlova, T., Grynko, T., Levkovich, O., & Hordieieva-Herasymova, L. (2024). Blockchain as a management technology: Institutionalization of crypto-assets and transformation of entrepreneurial models using the example of Ethereum. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 6(59), 151-166. https://doi.org/10.55643/fcaptp.6.59.2024.4529.
Pavlov, R., Zarutska, O., Pavlova, T., Grynko, T., Levkovich, O., & Sokol, P. (2025). Solana as a high-frequency governance model: Temporal antifragility and microtransaction business models. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, 5(64), 287-301. https://doi.org/10.55643/fcaptp.5.64.2025.4848.
Prahalad, C. K., & Hamel, G. (1990). The core competence of the corporation. Harvard Business Review, 68(3), 79-91.
Riaz, M., & Farid, H. M. A. (2022). Picture fuzzy aggregation approach with application to third-party logistic provider selection process. Reports in Mechanical Engineering, 3(1), 227-236. https://doi.org/10.31181/rme20023062022r.
Ross, T. J. (2017). Fuzzy logic with engineering applications (4th ed.). Chichester: John Wiley & Sons.
Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process. New York: McGraw-Hill.
Sugeno, M. (1985). Industrial applications of fuzzy control. Amsterdam: Elsevier Science.
Schilke, O., Hu, S., & Helfat, C. E. (2018). Quo vadis, dynamic capabilities? A content-analytic review of the current state of knowledge and recommendations for future research. Academy of Management Annals, 12(1), 390-439. https://doi.org/10.5465/annals.2016.0014.
Sun, C. C. (2010). A performance evaluation model by integrating fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methods. Expert Systems with Applications, 37(12), 7745-7754. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.04.066.
Takagi, T., & Sugeno, M. (1985). Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 15(1), 116-132. https://doi.org/10.1109/TSMC.1985.6313399.
Teece, D. J., Pisano, G., & Shuen, A. (1997). Dynamic capabilities and strategic management. Strategic Management Journal, 18(7), 509-533. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199708)18:7<509::AID-SMJ882>3.0.CO;2-Z.
Tsai, C. F., & Cheng, J. W. (2012). Credit rating by hybrid machine learning techniques. Applied Soft Computing, 12(1), 374-380. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2011.08.030.
Ullah, K., Mahmood, T., Ali, Z., & Jan, N. (2020). On some distance measures of complex Pythagorean fuzzy sets and their applications in pattern recognition. Complex & Intelligent Systems, 6, 15-27. https://doi.org/10.1007/s40747-019-0103-6.
Valikangas, L., & Romme, G. (2013). How to design for strategic resilience: A case study in retailing. Journal of Organization Design, 2(2), 44-53. https://doi.org/10.7146/jod.7360.
Vogus, T. J., & Sutcliffe, K. M. (2007). Organizational resilience: Towards a theory and research agenda. IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 3418-3422. https://doi.org/10.1109/ICSMC.2007.4414160.
Wang, T. C., & Chang, T. H. (2007). Application of TOPSIS in evaluating initial training aircraft under a fuzzy environment. Expert Systems with Applications, 33(4), 870-880. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.07.003.
Yager, R. R. (1988). On ordered weighted averaging aggregation operators in multicriteria decision making. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 18(1), 183-190. https://doi.org/10.1109/21.87068.
Yazdani, M., Zarate, P., Kazimieras Zavadskas, E., & Turskis, Z. (2019). A combined compromise solution (CoCoSo) method for multi-criteria decision-making problems. Management Decision, 57(9), 2501-2519. https://doi.org/10.1108/MD-05-2017-0458.
Zavadskas, E. K., Turskis, Z., Antucheviciene, J., & Zakarevicius, A. (2012). Optimization of weighted aggregated sum product assessment. Elektronika ir Elektrotechnika, 122(6), 3-6. https://doi.org/10.5755/j01.eee.122.6.1810.
Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8(3), 338-353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X.
Zimmermann, H. J. (2001). Fuzzy set theory and its applications (4th ed.). Boston: Kluwer Academic Publishers.
