EnglishНа русском

Переглянути у форматі pdf

ВИКОРИСТАННЯ ТЕОРІЇ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ОЦІНКИ РЕЗУЛЬТАТІВ УПРАВЛІНСЬКИХ ДІЙ НА ЕКОНОМІЧНУ БЕЗПЕКУ ПІДПРИЄМСТВ ТОЧНОГО МАШИНОБУДУВАННЯ
О. А. Гавриш, С. В. Салоїд

Назад

DOI: 10.32702/2306-6814.2018.21.21

УДК: 351.824.1:338.45:621

О. А. Гавриш, С. В. Салоїд

ВИКОРИСТАННЯ ТЕОРІЇ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ОЦІНКИ РЕЗУЛЬТАТІВ УПРАВЛІНСЬКИХ ДІЙ НА ЕКОНОМІЧНУ БЕЗПЕКУ ПІДПРИЄМСТВ ТОЧНОГО МАШИНОБУДУВАННЯ

Анотація

У статті розглянуто основні характеристики, фактори економічної безпеки машинобудівного підприємства. Розглянуто мету, показники, заходи щодо забезпечення процесу організації економічної безпеки на підприємствах у сучасних умовах їх розвитку. Проаналізовано чинні концепції розвитку вітчизняних підприємств точного машинобудування з урахуванням безпеки їх економічної поведінки. Описано та обгрунтовано основну функцію забезпечення безпеки персоналу як складової економічної безпеки машинобудівних підприємств загалом. Запропоновано методичні підходи щодо усунення існуючих загроз економічній безпеці. Шляхом дослідження дестабілізуючих чинників внутрішнього і зовнішнього середовищ машинобудівних підприємств встановлено факт існування надмірного втручання державних органів у виробничу діяльність, що проявляється у невиправданій кількості планових та позапланових перевірок, обтяженні надмірно жорсткими регламентаціями, національними стандартами і/або технічними умовами тощо. Така ситуація призводить до зростання кількості неофіційних способів вирішення питань з державними органами влади.

Ключові слова: штучні нейронні мережі; підприємства точного машинобудування; економічна безпека підприємств; логістична нормалізація; кореляційна матриця показників.

Література

1. Згуровський М.З. Інтелектуальний аналіз та системне узгодження наукових даних в міждисциплінарних дослідженнях / Згуровський М.З., Болдак А.О., Єфремов К.В. // Кибернетика и системный анализ. — 2013. — № 4. — С. 62—75.
2. NEURAL NETWORKS by Christos Stergiou and Dimitrios Siganos. Access Link: https://www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_96/journal/vol4/cs11/report.html
3. М.А. Новотарський, Б.Б. Нестеренко. Штучні нейронні мережі: обчислення // Праці Інституту математики НАН України. — Т. 50. — Київ: Ін-т математики НАН України, 2004. — 408 с.
4. David Kriesel A Brief Introduction to Neural Networks [Text]. — 2007. — 244 p. Access Link: http://www.dkriesel.com/en/science/neural_networks
5. Lukas Falat, Lucia Pancikova. Quantitative Modelling in Economics with Advanced Artificial Neural Networks // Procedia Economics and Finance. — Volume 34. — 2015. — Р. 194—201.
6. Foresight and construction of the strategies of socio-economic development of Ukraine on mid-term (up to 2020) and long-term (up to 2030) time horizons / Scientific advisor of the project acad. of NAS of Ukraine M. Zgurovsky // International Council for Science (ICSU); Committee for the System Analysis of the Presidium of NAS of Ukraine; National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"; Institute for Applied System Analysis of MES of Ukraine and NAS of Ukraine; World Data Center for Geoinformatics and Sustainable Development; Agrarian Superstate Foundation. — 2nd ed. — Kyiv : NTUU "Igor Sikorsky KPI", Publ. house "Polytechnica", 2016. — 184 p.

O. Gavrysh, S. Saloid

USING THE THEORY OF THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TO ASSESS THE RESULTS OF ADMINISTRATIVE ACTION ON THE ECONOMIC SECURITY OF EXCITABLE MACHINE BUILDING ENTERPRISES

Summary

The article deals with the main characteristics, factors of economic safety of the machine-building enterprise. The purpose, indicators, measures to ensure the process of organization of economic security at enterprises in the modern conditions of their development are considered. The machine-building complex is the main component of the larger processing industry, whose contribution to gross value added in the processing industry is 25% and, in turn, about 3.5% to the gross domestic product of Ukraine. The existing concepts of development of domestic enterprises of precision engineering are analyzed, taking into account the safety of their economic behavior. The main function of ensuring personnel safety as a component of economic safety of machine-building enterprises in general is described and grounded. Methodical approaches to eliminating existing threats to economic security are offered. Based on the analysis of financial results of the enterprises of precision engineering in Ukraine, the lack of a significant share of labor costs, which is dominant in the structure of these indicators abroad, is established. Such a situation leads to the leveling of the value of workers in the production process, which negatively affects the performance of activities and levels of achievement of the desired indicators. The fact of significant depreciation of production assets and prevailing material content of products has been confirmed.
By investigating the destabilizing factors of the internal and external environments of machine-building enterprises, the existence of excessive interference of state bodies in production activity, which is manifested in an unjustified number of scheduled and unscheduled inspections, overburdening of excessively rigid regulations, national standards and / or technical specifications, was established. This situation leads to an increase in the number of unofficial ways to resolve issues with public authorities.

Keywords: artificial neural networks; enterprises of precise mechanical engineering; economic safety of enterprises; logistic normalization; correlation matrix of indicators.

References

1. Zghurovs'kyj, M.Z. Yefremov, K.V. and Boldak, A.O. (2013), "Intellectual analysis and systematic coordination of scientific data in interdisciplinary research", Kybernetyka y systemnyj analyz, vol. 4, pp. 62—75.
2. Stergiou, C. and Siganos D. (1996), "Neural networks", available at: https://www.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_96/journal/vol4/cs11/report.html (Accessed 17 October 2018).
3. Novotars'kyj, M.A. and Nesterenko, B.B (2014), "Artificial Neural Networks: Computing", Pratsi Instytutu matematyky NAN Ukrainy, vol. 50, 408 p.
4. Kriesel, D. (2007), "A Brief Introduction to Neural Networks" available at: http://www.dkriesel.com/en/science/neural_networks (Accessed 17 October 2018).
5. Falat, L. and Pancikova, L. (2015) "Quantitative Modelling in Economics with Advanced Artificial Neural Networks", Procedia Economics and Finance, vol. 34, pp. 194—201.
6. Zgurovsky, M. (2016), Foresight and construction of the strategies of socio-economic development of Ukraine on mid-term (up to 2020) and long-term (up to 2030) time horizons, Publ. house "Polytechnica", Kyiv, Ukraine.

№ 21 2018, стор. 21 - 27

Рубрика: Економіка

Дата публікації: 2018-11-19

Кількість переглядів: 1156

Відомості про авторів

О. А. Гавриш

д. т. н., професор кафедри міжнародної економіки, Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського", м. Київ

O. Gavrysh

Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of International EconomicsNational Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"


С. В. Салоїд

старший викладач кафедри менеджменту, Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського", м. Київ

S. Saloid

Senior Lecturer, Department of ManagementNational Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"

Як цитувати статтю

Гавриш О. А., Салоїд С. В. Використання теорії штучних нейронних мереж для оцінки результатів управлінських дій на економічну безпеку підприємств точного машинобудування. Інвестиції: практика та досвід. 2018. № 21. С. 21–27. DOI: 10.32702/2306-6814.2018.21.21

Gavrysh, O. and Saloid, S. (2018), “Using the theory of the artificial neural networks to assess the results of administrative action on the economic security of excitable machine building enterprises”, Investytsiyi: praktyka ta dosvid, vol. 21, pp. 21–27. DOI: 10.32702/2306-6814.2018.21.21

Creative Commons License

Стаття розповсюджується за ліцензією
Creative Commons Attribution 4.0 Міжнародна.