dc.contributor.author | Чайковська, І. І. | uk |
dc.contributor.author | Chaikovska, I. | en |
dc.date.accessioned | 2023-06-13T07:58:10Z | |
dc.date.available | 2023-06-13T07:58:10Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | Чайковська І. І. Дослідження впливу системи управління знаннями проєктної діяльності підприємства
на успішну реалізацію проєктів із використанням нечіткої логіки [Текст] / І. І. Чайковська // Innovation and Sustainability. – 2022. – № 2. – С. 84–99. | uk |
dc.identifier.issn | 2786-5940 | |
dc.identifier.issn | 2786-5959 | |
dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/37398 | |
dc.description.abstract | У статті розроблена економіко-математична модель, яка дозволяє оцінити вплив системи
управління знаннями проєктної діяльності підприємства на успішну реалізацію проєктів (PS).
Запропоновані наступні складові системи управління знаннями проєктної діяльності
підприємства: управління знаннями проєкту (PKM), управління знаннями між проєктами (KMaP)
та управління знаннями про управління проєктами (KMaP). PKM включає показники: Люди,
Технології, Процеси (формування та збереження знань; генерування та збереження знань; обмін
та використання знань). KMaP включає показники: організаційний аспект (наявність офісу
управління проєктами; тип організаційної структури; середовище взаємодії учасників різних груп
(команд проєктів)); технічний аспект (наявність єдиної інформаційно-комунікаційної
платформи); соціальний аспект (наявність атмосфери взаємодії та мотивування членів команд
до поширення знань). KMaP представлено комплексною оцінкою рівня сформованості областей
знань з управління проєктами. Модель побудована із використанням нечіткої логіки, а саме
нечіткого логічного висновку Мамдані, адже вхідна інформація носить якісний характер.
Реалізація запропонованої моделі включає наступні етапи: визначення показників системи
управління знаннями проєктної діяльності для дослідження її впливу на успіх проєкту та
формування дерева логічного висновку; опис лінгвістичних змінних; визначення функцій
належності лінгвістичних термів; формування бази знань системи нечіткого висновку; побудова
математичної моделі; побудова нечіткої моделі оцінки впливу системи управління знаннями
проєктної діяльності на успіх проєктів засобами Fuzzy Logic Toolbox та аналіз отриманих
результатів. Дослідження здійснювалося для проєктно-орієнтованого підприємства
комунального сектору України МКП «Хмельницьктеплокомуненерго». Встановлено, що за
наявних вхідних значень показників у 2020 році ймовірність успішної реалізації проєктів
становить 61,60 %. Виявлено взаємозв’язок (степенева залежність) між ймовірністю успішної
реалізації проєктів та індикатором ефективності – споживання електроенергії по
підприємству за період 2016-2020 років. З метою зменшення споживання електроенергії по
підприємству до рівня 9200 тис.кВт*год необхідно збільшити ймовірність успішної реалізації
проєкту до рівня 75,06%. Для досягнення даного рівня показника необхідно показник Люди
збільшити до рівня 10 балів; рівень обміну та використання знань – до рівня 5 балів; KMaPM –
до рівня 8 балів; створити структурний підрозділ «Офіс управління проєктами», що, в
результаті, призведе до рівня показника PS 75,10 %. | uk |
dc.description.abstract | In the article, an economic-mathematical model is developed, which allows to evaluate the impact of the
knowledge management system of the enterprise's project activities on the successful implementation of projects
(PS). The following component systems of knowledge management of project activities of the enterprise are
offered: project knowledge management (PKM), knowledge management between projects (KMaP) and knowledge management of project management (KMaP). PKM includes indicators: People, Technologies,
Processes (formation and preservation of knowledge; generation and preservation of knowledge; exchange and
use of knowledge). KMaP includes indicators: organizational aspect (availability of project management office;
type of organizational structure; interaction environment of participants of different groups (project teams));
technical aspect (availability of a single information and communication platform); social aspect (the presence
of an atmosphere of interaction and motivation of team members to share knowledge). KMaP is represented by
a comprehensive assessment of the level of formation of areas of project management knowledge. The model is
built using fuzzy logic, namely Mamdani fuzzy logic, because the input information is qualitative in nature. The
implementation of the proposed model includes the following stages: determination of the indicators of the
knowledge management system of project activity for the study of its influence on the success of the project and
the formation of a logical conclusion tree; description of linguistic variables; definition of functions belonging
to linguistic terms; formation of the knowledge base of the fuzzy inference system; construction of a mathematical
model; construction of a fuzzy model for assessing the impact of the knowledge management system of project
activities on the success of projects using the Fuzzy Logic Toolbox and analysis of the obtained results. The
research was carried out for the project-oriented enterprise of the utility sector of Ukraine,
Khmelnitskteplokomuninergo. It was established that with the available input values of the indicators in 2020,
the probability of successful project implementation is 61.60%. The relationship (degree dependence) between
the probability of successful project implementation and the efficiency indicator - electricity consumption by the
enterprise for the period 2016-2020 was revealed. In order to reduce the consumption of electricity at the
enterprise to the level of 9,200 thousand kWh, it is necessary to increase the probability of successful
implementation of the project to the level of 75.06%. To achieve this indicator level, it is necessary to increase
the People indicator to the level of 10 points; level of exchange and use of knowledge - up to the level of 5 points;
KMaPM - up to the level of 8 points; to create a structural division "Project Management Office", which, as a
result, will lead to a PS indicator level of 75.10%. | en |
dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Innovation and Sustainability. № 2 : 84–99. | en |
dc.subject | управління | uk |
dc.subject | нечітка логіка | uk |
dc.subject | організаційний аспект | uk |
dc.subject | management | en |
dc.subject | fuzzy logic | en |
dc.subject | organizational aspect | en |
dc.title | Дослідження впливу системи управління знаннями проєктної діяльності підприємства на успішну реалізацію проєктів із використанням нечіткої логіки | uk |
dc.title.alternative | Research of the influence of the knowledge management system of the project activity of the enterprise on the successful implementation of projects using fuzzy logic | en |
dc.type | Article | |
dc.identifier.udc | 331.101.262:330.46 | |
dc.relation.references | Чайковська І.І. Управління знаннями на проєктно-орієнтованих підприємствах. Український
журнал прикладної економіки. 2021. Том 6. № 4. С. 67-81. | uk |
dc.relation.references | Чайковська І.І. Економіко-математична модель формування комплексної оцінки рівня
сформованості областей знань з управління проєктами на підприємстві. Modeling the Development of the
Economic Systems. 2022. № 1. С. 92-107. | uk |
dc.relation.references | Ghosh S., Amaya L., Skibniewski M.J. Identifying areas of knowledge governance for successful
projects. Journal of Civil Engineering and Management. 2012. Vol. 18(4). P. 495–504. | en |
dc.relation.references | Handzic M., Durmic N. Knowledge Management, Intellectual Capital and Project Management:
Connecting the Dots. The Electronic Journal of Knowledge Management. 2015. Vol.13. Is.1. P. 51-61. | en |
dc.relation.references | Favoretto C., Monteiro de Carvalho M. An analysis of the relationship between knowledge management
and project performance: literature review and conceptual framework. Gestão & Produção. 2021. 28(1). e4888.
URL: https://doi.org/10.1590/0104-530X4888-20 | en |
dc.relation.references | Asgher butt S., Ghaffar B., Ali K. The impact of Development Perspective of HRM and Lesson Learned
System of Knowledge Management on Project Success. The Journal of Educational Paradigms. 2019. Vol.
01(01). P.1-12. | en |
dc.relation.references | Mihajlovic N., Apostolovska M. Analysis of project success in the function of knowledge management
in project organizations. European Project Management Journal. 2020. Vol. 10. Is. 2. Р.51-65. | en |
dc.relation.references | Bhatodra K. Efficacy of knowledge management in project’s success in IT companies. International
Journal of Engineering Applied Sciences and Technology. 2018. Vol. 3. Is. 3. P. 42-46. | en |
dc.relation.references | Nasiruzzaman, M., A. R. A. D. Project Success and Knowledge Management (KM) Practices in
Malaysian Institution of Higher Learning (IHL). Journal of Education and Vocational Research. 2013. 4(5). P.
159-164. | en |
dc.relation.references | Yeong A., Lim T.T. Integrating knowledge management with project management for project success.
Journal of Project, Program & Portfolio Management. 2010. Vol. 1. № 2. Р.8-19. | en |
dc.relation.references | Todorović M.L., Petrović D.C., Mihić M.M., Obradović V.L., Bushuyev S.D. Project success analysis
framework: A knowledge-based approach in project management. International Journal of Project
Management. 2015. № 33. P. 772–783. | en |
dc.relation.references | Nath A.K. Towards Understanding the Effects of Web 2.0 at the Project Level Knowledge Management
on Projects’ Success. Journal of Accounting, Business and Management (JABM). 2021. Vol. 28. № 1. Р.1-13. | en |
dc.relation.references | Obaid M.H., Habidin N.F. The Mediating Effect of Knowledge Transfer in Construction Project.
International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE). 2019. Vol. 8. Is.10.
Р.2412-2416. | en |
dc.relation.references | Alghail A.A., Liu Y., Cheng J. K., Alkawsi J. The Effect of Knowledge Management Capabilities on
Project Management Success. International Journal of Business Management (IJBM). 2017. № 2(2). Р.1-12. | en |
dc.relation.references | Azwir H.H., Kalinggo B.A. Multistage Fuzzy Inference System for Solving Problems in Performance
Appraisal. International Conference on Sustainable Engineering and Creative Computing (ICSECC). 2019. P.
200-205. | en |
dc.relation.references | Nicolas C., Müller J., Arroyo-Cañada F.-J. A Fuzzy Inference System for Management Control Tools.
Mathematics. 2021. № 9. 2145. URL: https://doi.org/10.3390/ math9172145 | en |
dc.relation.references | Srivastava U.K., Yadav R.K. Application of Fuzzy Inference System for Video
Compression. International Journal of Electrical, Electronics and Data Communication (IJEEDC). 2021. Vol.
9. Is. 1. P. 1-4. | en |
dc.relation.references | Tsatiris M., Kitikidou K. Giant Reed for Electricity Generation: A Fuzzy Inference System. Journal of
Scientific and Engineering Research. 2018. № 5(5). Р.40-48. | en |
dc.relation.references | Ahmmed S., Uddin Md. B. A Study on Mamdani Fuzzy Logic to Implement the Programs of Washing
Machine. Journal of Emerging Technologies and Innovative Research (JETIR). 2020. Vol. 7. Is. 10. P. 3734-
3738. | en |
dc.relation.references | Pasaribu, M.A., Handayani O.D.D., Gustian D. Іmplementasi fuzzy logic mamdani untuk menentukan
kelayakan kenaikan gaji karyawan. Jurnal Rekayasa Teknologi Nusa Putra. 2015. № 1(2), Р.1-8. | en |
dc.relation.references | Juniana Р., Hakim L. Kendali lampu lalu lintas dengan menggunakan metode fuzzy logic mamdani.
JUTEI. 2019.Vol. 3. № 1. Р. 1–10. | en |
dc.relation.references | Margana R.R. Determination of Production Amount Analysis With the Fuzzy Logic Approach Based
On Mamdani and Sugeno methods. Jour of Adv Research in Dynamical & Control Systems. 2019. 02-Special
Issue. P.914-919. | en |
dc.relation.references | Nasution V.M., Prakarsa G. Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani.
Jurnal Media Informatika Budidarma. 2020. Vol. 4. № 1. P. 129-135. | en |
dc.relation.references | Nasution V.M., Prakarsa G. Optimasi Produksi Barang Menggunakan Logika Fuzzy Metode Mamdani.
Rekayasa. 2020. № 13(1). Р. 82-87. | en |
dc.relation.references | Yepifanova І. Yu., Dzhedzhula V. V. Financial support of industrial enterprise's innovative directions
of energysaving : Monograph. Vinnytsia: VNTU, 2022. 138 p. | en |
dc.relation.references | Dzhedzhula V., Yepifanova I., Hurochkina V., Telnov A. Fuzzy Technologies for Modeling Social
Capital in the Emergent Economy. WSEAS Transactions on Business and Economicsthis link is
disabled, 2022, 19, pp. 915–923. | en |
dc.relation.references | Bęben K., Grzesik N. Kuźma K. Using Fuzzy Logic to Stabilize the Position of a Multi Rotor. Journal
of KONBiN. 2019. Vol.49. № 4. Р. 441-461. | en |
dc.relation.references | Чайковська І.І., Чайковський М.Ю. Розробка економіко-математичної моделі формування
команди проєкту в сучасних умовах: знаннєвий аспект. Вісник Хмельницького національного
університету. Економічні науки. 2021. №3. С. 129-147. | uk |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31649/ins.2022.2.84.99 | |
dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0001-7482-1010 | |