NEURAL NETWORK APPROACHES TO EVALUATING THE SUPPLY ACTIVITIES OF ENTERPRISES IN THE CONTEXT OF DIGITAL TRANSFORMATION
Abstract
The purpose of the article is to study the possibilities of applying neural network approaches for economic evaluation of enterprises' supply activities in the current conditions of digital transformation of the economy. The relevance of the topic is determined by the need to find tools capable of ensuring high accuracy in the analysis of complex multifactorial supply processes, reducing the influence of the human factor on management decision-making, and increasing the flexibility and adaptability of enterprises in a changing market environment. The use of traditional approaches in assessing the effectiveness of procurement processes does not always allow for the nonlinearity of the relationships between economic, organizational, and quality indicators to be fully taken into account, therefore the introduction of intelligent technologies is a necessary prerequisite for strengthening competitive advantages. The methodological basis of the study was provided by methods of system analysis, economic and mathematical modeling, and machine learning tools, which made it possible to form an integrated model for evaluating supplier activities. In the process of building the model, the principles of multi-level information processing were applied, which allow identifying hidden dependencies between financial indicators, timeliness of deliveries, quality of service, and other factors that determine the effectiveness of procurement. The results of the study showed that the use of neural networks contributes to improving the accuracy of forecasts, expands the possibilities for integrating quantitative and qualitative parameters into a single assessment system, and reduces the subjectivity of management decisions. The application of the model allows enterprises to respond quickly to changes in demand, manage inventories more efficiently, and optimize costs, while creating the conditions for long-term stability and resilience to crises. The practical value of the article lies in the possibility of implementing the developed approach in the activities of enterprises in various industries to improve the effectiveness of logistics processes, strengthen partnerships with suppliers, and ensure their adaptability to the challenges of the digital economy.
References
Chopra S., Meindl P., Kalra D.V. Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. 7th ed. Pearson Education, 2019. 720 p.
Christopher M. Logistics and Supply Chain Management. London : Pearson, 2016. 310 p.
DARPA. Artificial Neural Networks Technology Program. Washington, DC : Defense Advanced Research Projects Agency, 1988. 124 p.
Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. Cambridge, MA : MIT Press, 2016. 775 p.
Haykin S. Neural Networks and Learning Machines. 3rd ed. New York : Pearson, 2008. 936 p.
Sanakuiev M., Mуkhalchenko H., Semenda O., Vdovichena O. Information marketing: the essence, characteristics, and trends of development. Futurity Economics & Law. 2023. Vol. 3. No. 1. P. 16–27.
Бурлєєв О.Л., Василенко О.О., Іваненко Р.М. Ефективність використання штучних нейронних мереж в економічній сфері. Економіка і суспільство. 2021. Вип. 31. URL: https://economyandsociety.in.ua/index.php/journal/article/download/694/667 (дата звернення: 20.09.2025).
Дикань В.Л., Кузьменко А.В. Маркетингово-логістичний підхід щодо розвитку транспортно-логістичної інфраструктури підприємств. Вісник економіки транспорту і промисловості. 2015. № 51. С. 9-16.
Дубовик С.Г., Сигида Н.О., Спесивий Ю.Ю. Управління ланцюгами поставок підприємств, їхні сутність і структура. Економіка і суспільство. 2018. Вип. 18. С. 402–410. URL: https://economyandsociety.in.ua/journals/18_ukr/56.pdf (дата звернення: 22.09.2025).
Крикавський Є.В., Похильченко О.А., Фертч М. Логістика та управління ланцюгами поставок : підручник. Львів : Вид-во Львів. політехніки, 2020. 848 с. URL: http://elib.chdtu.edu.ua/e-books/4247 (дата звернення: 22.09.2025).
Луценко І.С., Крисак Ж.М. Планування та організація закупівельної логістики як запорука оптимізації витрат виробничого підприємства. Сучасні підходи до управління підприємством. 2017. № 2. URL: http://spu.fmm.kpi.ua/article/view/106896 (дата звернення: 20.09.2025).
Мельник М. Оцінка логістики експедиторського підприємства на основі використання нейронних мереж. Наукові записки НаУОА. 2014. URL: https://naub.oa.edu.ua/otsinka-lohistyky-ekspedytorskoho-pidpryjemstva-na-osnovi-vykorystannya-nejronnyh-merezh (дата звернення: 20.09.2025).
Постніков О.О., Смерічевська С.В. Трансформація аналітики великих баз даних в управлінні закупівлями з розвитком штучного інтелекту. Вісник економічної науки України. 2023. № 1 (44). С. 77–85.
Рузакова О., Азарова А., Дибчук Л. Інтеграція методів штучного інтелекту та дослідження операцій для покращення ефективності рішень. Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки. 2025. № 3. С. 460–467.
Судук Н.В., Герасимович І.В. Застосування штучного інтелекту у виробничій логістиці: сучасні практики та перспективи розвитку. Економіка і суспільство. 2025. Вип. 57. URL: https://economyandsociety.in.ua/index.php/journal/article/download/5865/5804 (дата звернення: 20.09.2025).
Череп О., Калюжна Ю., Науменко Є. Роль штучного інтелекту у розширенні можливостей професійної діяльності. Економіка та суспільство. 2025. № 78. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2025-78-9 (дата звернення: 24.09.2025).
Чухрай Н.І., Гірна О.Б. Формування ланцюга поставок: питання теорії та практики : монографія. Львів : Інтелект-Захід, 2007. 232 с.
Chopra, S., Meindl, P., & Kalra, D. V. (2019). Supply chain management: Strategy, planning, and operation. Pearson Education.
Christopher, M. (2016). Logistics and supply chain management. Pearson.
Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). (1988). Artificial neural networks technology program. Defense Advanced Research Projects Agency.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
Haykin, S. (2008). Neural networks and learning machines. Pearson.
Sanakuiev, M., Mykhalchenko, H., Semenda, O., & Vdovichena, O. (2023). Information marketing: The essence, characteristics, and trends of development. Futurity Economics & Law, 3(1), 16–27.
Burleiev, O. L., Vasylenko, O. O., & Ivanenko, R. M. (2021). Efektyvnist vykorystannia shtuchnykh neironnykh merezh v ekonomichnii sferi [The effectiveness of artificial neural networks use in the economic sphere]. Ekonomika i suspilstvo, 31. Retrieved from https://economyandsociety.in.ua/index.php/journal/article/download/694/667
Dykan, V. L., & Kuzmenko, A. V. (2015). Marketynhovo-lohistychnyi pidkhid shchodo rozvytku transportno-lohistychnoi infrastruktury pidpryiemstv [Marketing and logistics approach to the development of enterprises’ transport and logistics infrastructure]. Visnyk ekonomiky transportu i promyslovosti, 51, 9–16.
Dubovyk, S. H., Syhyda, N. O., & Spesyvyj, Yu. Yu. (2018). Upravlinnia lantsiuhamy postavok pidpryiemstv, yikhni sutnist i struktura [Supply chain management of enterprises: Essence and structure]. Ekonomika i suspilstvo, 18, 402–410. Retrieved from https://economyandsociety.in.ua/journals/18_ukr/56.pdf
Krykavskyi, Ye. V., Pokhylchenko, O. A., & Fertch, M. (2020). Lohistyka ta upravlinnia lantsiuhamy postavok [Logistics and supply chain management]. Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky. Retrieved from http://elib.chdtu.edu.ua/e-books/4247
Lutsenko, I. S., & Krysak, Zh. M. (2017). Planuvannia ta orhanizatsiia zakupivelnoi lohistyky yak zaporuka optymizatsii vytrat vyrobnychoho pidpryiemstva [Planning and organization of procurement logistics as a guarantee of production cost optimization]. Suchasni pidkhody do upravlinnia pidpryiemstvom, 2. Retrieved from http://spu.fmm.kpi.ua/article/view/106896
Melnyk, M. (2014). Otsinka lohistyky ekspedytorskoho pidpryiemstva na osnovi vykorystannia neironnykh merezh [Evaluation of forwarding company logistics based on the use of neural networks]. Naukovi zapysky NaUOA. Retrieved from https://naub.oa.edu.ua/otsinka-lohistyky-ekspedytorskoho-pidpryjemstva-na-osnovi-vykorystannya-nejronnyh-merezh
Postnikov, O. O., & Smerichevska, S. V. (2023). Transformatsiia analityky velykykh baz danykh v upravlinni zakupivliamy z rozvytkom shtuchnoho intelektu [Transformation of big data analytics in procurement management with the development of artificial intelligence]. Visnyk ekonomichnoi nauky Ukrainy, 1(44), 77–85.
Ruzakova, O., Azarova, A., & Dybchuk, L. (2025). Intehratsiia metodiv shtuchnoho intelektu ta doslidzhennia operatsii dlia pokrashchennia efektyvnosti rishen [Integration of artificial intelligence methods and operations research to improve decision efficiency]. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu. Seriia: Tekhnichni nauky, 3, 460–467.
Suduk, N. V., & Herasymovych, I. V. (2025). Zastosuvannia shtuchnoho intelektu u vyrobnychii lohistytsi: suchasni praktyky ta perspektyvy rozvytku [Application of artificial intelligence in production logistics: Modern practices and development prospects]. Ekonomika i suspilstvo, 57. Retrieved from https://economyandsociety.in.ua/index.php/journal/article/download/5865/5804
Cherep, O., Kaliuzhna, Yu., & Naumenko, Ye. (2025). Rol shtuchnoho intelektu u rozshyrenni mozhlyvostei profesiinoi diialnosti [The role of artificial intelligence in expanding professional activity opportunities]. Ekonomika ta suspilstvo, 78. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2025-78-9
Chukhrai, N. I., & Hirna, O. B. (2007). Formuvannia lantsiuga postavok: pytannia teorii ta praktyky [Formation of supply chain: Issues of theory and practice]. Intelekt-Zakhid.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
