Теоретико-методологічне обґрунтування та математичний апарат методу розподіленого диференціалу для адаптивної оптимізації бізнес-процесів в умовах VUCA-середовища
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Видавничий дім «Гельветика»
Анотація
Сучасне бізнес-середовище, що характеризується волатильністю, невизначеністю, складністю та неоднозначністю, актуалізує потребу в адаптивній оптимізації бізнес-процесів. У статті обґрунтовано метод розподіленого диференціалу (МРД) як теоретико-методологічну основу динамічного управління бізнес-процесами в умовах стохастичних впливів. Концепція «динамічного поля ефективності» розглядає організацію як багатовимірну систему станів, у якій інтегральна функція ефективності визначає потенціал розвитку. Математичний апарат МРД, поданий у вигляді кортежу S=(X,U,F,Ω,P,t), забезпечує системність і адаптивність управлінських рішень. Принцип управлінського градієнта дозволяє здійснювати траєкторну навігацію та поєднує аналітичну строгість із парадигмами Lean, Agile та MVP, перетворюючи оптимізацію бізнес-процесів на інтегрований механізм стратегічного управління ефективністю.
The turbulence of the modern busines environment characterized by volatility, uncertainty, complexity, and ambiguity - requires the transformation of classical management paradigms toward adaptive, analytically grounded control of business processes. Traditional optimization approaches, including linear programming, heuristic algorithms, and statistical control, remain limited by their static nature and low managerial interpretability. This article introduces and substantiates the Distributed Differential Method (DDM), developed by the author as a theoretical and methodological framework for adaptive optimization of interrelated business processes within dynamic and stochastic environments. The method’s conceptual foundation - the “dynamic efficiency field” - reinterprets a business system as a multidimensional network of interacting processes, where the integral efficiency function F(X) defines the overall organizational potential for sustainable performance growth. The DDM’s mathematical apparatus is formalized as a tuple S=(X,U,F,Ω,P,t), integrating process states, managerial decisions, objective functions, constraints, probabilistic disturbances, and temporal dynamics. This construction enables real-time modeling of business process interdependencies and iterative correction of managerial trajectories under uncertainty. The managerial gradient principle, forming the method’s analytical core, transforms optimization from a static problem into a process of continuous, trajectory-based coordination and improvement of business processes. DDM ensures systemness through quantitative modeling of process relationships, adaptability through iterative gradient learning, and robustness through stochastic scenario integration. The method bridges mathematical optimization with managerial reasoning and aligns with Lean, Agile, and MVP paradigms, allowing for transparent and interpretable decision-making. Practical simulations of production, logistics, and service process chains confirm DDM’s potential to stabilize performance, reduce inefficiencies, and support proactive business process management in complex environments.
The turbulence of the modern busines environment characterized by volatility, uncertainty, complexity, and ambiguity - requires the transformation of classical management paradigms toward adaptive, analytically grounded control of business processes. Traditional optimization approaches, including linear programming, heuristic algorithms, and statistical control, remain limited by their static nature and low managerial interpretability. This article introduces and substantiates the Distributed Differential Method (DDM), developed by the author as a theoretical and methodological framework for adaptive optimization of interrelated business processes within dynamic and stochastic environments. The method’s conceptual foundation - the “dynamic efficiency field” - reinterprets a business system as a multidimensional network of interacting processes, where the integral efficiency function F(X) defines the overall organizational potential for sustainable performance growth. The DDM’s mathematical apparatus is formalized as a tuple S=(X,U,F,Ω,P,t), integrating process states, managerial decisions, objective functions, constraints, probabilistic disturbances, and temporal dynamics. This construction enables real-time modeling of business process interdependencies and iterative correction of managerial trajectories under uncertainty. The managerial gradient principle, forming the method’s analytical core, transforms optimization from a static problem into a process of continuous, trajectory-based coordination and improvement of business processes. DDM ensures systemness through quantitative modeling of process relationships, adaptability through iterative gradient learning, and robustness through stochastic scenario integration. The method bridges mathematical optimization with managerial reasoning and aligns with Lean, Agile, and MVP paradigms, allowing for transparent and interpretable decision-making. Practical simulations of production, logistics, and service process chains confirm DDM’s potential to stabilize performance, reduce inefficiencies, and support proactive business process management in complex environments.
Опис
Ключові слова
VUCA-середовище, етод розподіленого диференціалу, адаптивна оптимізація, бізнес-процеси, динамічне поле ефективності, управлінський градієнт, стохастична оптимізація, динамічні можливості, траєкторна навігація, VUCA environment, distributed differential method, adaptive optimization, business processes, dynamic efficiency field, management gradient, stochastic optimization, dynamic capabilities, trajectory navigation
Бібліографічний опис
Ковтун, О. Теоретико-методологічне обґрунтування та математичний апарат методу розподіленого диференціалу для адаптивної оптимізації бізнес-процесів в умовах VUCA-середовища [Текст] / О. Ковтун // Цифрова економіка та економічна безпека : науково-практичний журнал / Причорноморський науково-дослідний інститут економіки та інновацій, Сумський державний педагогічний університет імені А. С. Макаренка ; [редкол.: О. Ю. Кудріна (гол. ред.), В. В. Божкова, В. І. Борщ, Н. М. Вдовенко та ін.]. – 2025. – № 5 (20). – С. 118–128. – DOI: https://doi.org/10.32782/10.32782/dees.20-18