ФАКТОРИ РОЗВИТКУ СИСТЕМ ПЛАНУВАННЯ РЕСУРСНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ НА ОСНОВІ ІМІТАЦІЙНОГО МОДЕЛЮВАННЯ
Анотація
У результаті проведеного дослідження обґрунтовано, що розвиток систем планування ресурсного забезпечення підприємств на основі імітаційного моделювання зумовлюється сукупною дією комплексу взаємопов’язаних факторів, які охоплюють як внутрішні технологічні, організаційні та галузеві характеристики, так і зовнішні економічні, інституційні та часові умови. Аргументовано, що структуризація цих факторів за шістьма класифікаційними ознаками дозволяє всебічно оцінити передумови для ефективного впровадження імітаційного моделювання на підприємствах різного масштабу і профілю, а також сформувати стратегічні орієнтири цифрової трансформації ресурсного планування. Доведено, що взаємодія між факторами має комплексний характер: наприклад, економічна спроможність підприємства визначає рівень його технологічної оснащеності, яка, у свою чергу, впливає на гнучкість організаційної структури та можливість адаптації до інституційних вимог і ринкових змін. Таким чином, сформована класифікація виступає методологічною основою для поглибленого аналізу чинників впливу на розвиток імітаційного моделювання у системах планування ресурсного забезпечення, сприяє підвищенню обґрунтованості управлінських рішень і забезпечує формування ефективних цифрових стратегій у динамічному економічному середовищі.
Посилання
Aslam A. et al. Decision Support System for Risk Assessment and Management Strategies in Distributed Software Development. IEEE Access 5. 2017. 20349–20373. doi:10.1109/access.2017.2757605
Partiti E. (2021). The Place of Voluntary Standards in Managing Social and Environmental Risks in Global Value Chains. EJRR. 2021. 1–24. doi:10.1017/err.2021.34
Guo Y., Wang J. Spatiotemporal Changes of Chemical Fertilizer Application and Its Environmental Risks in China from 2000 to 2019. IJERPH, 12 November. 2021. №18(22). doi:10.3390/ijerph182211911.
Taherdoost H. A Review on Risk Management in Information Systems: Risk Policy, Control and Fraud Detection. Electronic. 2021. №10. 3065. doi:10.3390/electronics10243065
Ghazieh L., Chebana N. The effectiveness of risk management system and firm performance in the European context. JEFAS. 2021. №26. 182–196. doi:10.1108/jefas-07-2019-0118
Amraoui S. et al. Information Systems Risk Management: Litterature Review. Computer and Information Science. 2019. №12(1). doi:10.5539/cis.v12n3p1.
Gerardo V., Fajar A.N. Academic IS Risk Management using OCTAVE Allegro in Educational Institution. Journal ISI. 2022. №4. 687–708. doi:10.51519/journalisi.v4i3.319.
Sumets A. et al. Modeling of the environmental risk management system of agroholdings considering the sustainable development values. AREIS E-Journal. 2022. №8(4). 244-265. doi.org/10.51599/are.2022.08.04.11.
Bystrykh L.V. Generalized DNA Barcode Design Based on Hamming Codes. PLOS ONE. 2012. №7. e36852. doi:10.1371/journal.pone.0036852.
Prasad S., Pal A.K. Hamming code and logistic-map based pixel-level active forgery detection scheme using fragile watermarking. Multimed Tools Appl. 2020. №79. 20897–20928. doi.org/10.1007/s11042-020-08715-x.
Andryani R., Negara E. S., Triadi D. Social Media Analytics: Data Utilization of Social Media for Research. Journal-ISI. 2019. №1(2). 193–205. doi:10.33557/journalisi.v1i2.23.
Aslam, A. et al. (2017). Decision Support System for Risk Assessment and Management Strategies in Distributed Software Development. IEEE Access 5, pp. 20349–20373. doi:10.1109/access.2017.2757605.
Partiti, E. (2021). The Place of Voluntary Standards in Managing Social and Environmental Risks in Global Value Chains. EJRR, pр. 1–24. doi:10.1017/err.2021.34.
Guo, Y., Wang, J. (2021). Spatiotemporal Changes of Chemical Fertilizer Application and Its Environmental Risks in China from 2000 to 2019. IJERPH, 12 November, no.18(22). doi:10.3390/ijerph182211911.
Taherdoost, H. (2021). A Review on Risk Management in Information Systems: Risk Policy, Control and Fraud Detection. Electronics, no.10, pp. 3065. doi:10.3390/electronics10243065.
Ghazieh, L., Chebana, N. (2021). The effectiveness of risk management system and firm performance in the European context. JEFAS, no.26, pp.182–196. doi:10.1108/jefas-07-2019-0118 .
Amraoui, S. et al. (2019). Information Systems Risk Management: Litterature Review. Computer and Information Science, no.12(1). doi:10.5539/cis.v12n3p1.
Gerardo, V., Fajar, A.N. (2022). Academic IS Risk Management using OCTAVE Allegro in Educational Institution. Journal ISI, no.4, pp.687–708. doi:10.51519/journalisi.v4i3.319.
Sumets, A. et al. (2022). Modeling of the environmental risk management system of agroholdings considering the sustainable development values. AREIS E-Journal, no.8(4), pp.244-265. doi.org/10.51599/are.2022.08.04.11.
Bystrykh, L.V. (2012). Generalized DNA Barcode Design Based on Hamming Codes. PLOS ONE, no.7, pp.e36852. doi:10.1371/journal.pone.0036852.
Prasad, S., Pal, A.K. (2020). Hamming code and logistic-map based pixel-level active forgery detection scheme using fragile watermarking. Multimed Tools Appl, no.79, pp.20897–20928. doi.org/10.1007/s11042-020-08715-x.
Andryani, R., Negara, E. S., & Triadi, D. (2019). Social Media Analytics: Data Utilization of Social Media for Research. Journal-ISI, no.1(2), pp.193–205. doi:10.33557/journalisi.v1i2.23.
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
