ВДОСКОНАЛЕННЯ ІНСТРУМЕНТАРІЮ ДІАГНОСТИКИ ВНУТРІШНІХ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ АГРАРНИХ ПІДПРИЄМСТВ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.25313/2520-2294-2026-2-11956

Ключові слова:

діагностика бізнес-процесів, ERP, IoT, Big Data, KPI, Lean Six Sigma, BPM, аграрні підприємства, процесний підхід, цифрова трансформація

Анотація

Вступ. Сучасні аграрні підприємства функціонують в умовах високої залежності від зовнішніх ризиків — сезонності, погодних коливань, ринкової волатильності що актуалізує потребу у вдосконаленні діагностики внутрішніх бізнес-процесів як інструменту забезпечення стійкості та адаптивності виробничих систем. Традиційні підходи (Lean Six Sigma, BPM, BPR), попри ефективність, не охоплюють повною мірою цифрові аспекти управління, що обумовлює необхідність інтеграції цих методологій із технологіями ERP, IoT та Big Data.

Мета. Теоретичне обґрунтування та практичне удосконалення інструментарію діагностики внутрішніх бізнес-процесів аграрних підприємств шляхом поєднання процесних методологій та цифрових платформ для підвищення ефективності, адаптивності та інноваційного потенціалу агропідприємств.

Матеріали і методи. У роботі застосовано системний і процесний підходи, аналіз, методи порівняння, BPM-моделювання, концепції Lean Six Sigma, а також огляд технологічних рішень (ERP, IoT, Big Data). Методологічну основу становлять етапи DMAIC, CSF-аналіз та інструменти оцінювання KPI.

Результати. Обґрунтовано, що модернізований інструментарій діагностики має функціонувати як інтегрована платформа, де ERP забезпечує єдину базу транзакційних даних, IoT – моніторинг фізичних параметрів у режимі реального часу, BPM – автоматизацію та повторюваність вдосконалених процесів, а KPI – стратегічний вимір ефективності та мотивації персоналу. Показано, що включення управлінського стилю та організаційної зрілості до діагностичних параметрів покращує точність встановлення причин неефективності. Доведено доцільність пріоритезації BPR саме щодо процесів у критичній зоні CSF.

Перспективи подальших досліджень. Доцільним є розроблення методики оцінки організаційної зрілості аграрних підприємств, формування індикаторів адаптивності виробничих систем, створення моделей прогнозування ризиків на основі Big Data та дослідження впливу цифрової культури на результативність впровадження ERP, IoT та BPM у аграрному секторі.

Посилання

8 найкращих програм для управління бізнесом. Chanty. URL: https://www.chanty.com/blog/uk/business-process-management-uk/ (дата звернення: 01.12.2025).

Advanced Agronomy Data Analytics Tools: IoT Transforms Farming. Farmonaut. URL: https://farmonaut.com/precision-farming/advanced-agronomy-data-analytics-tools-iot-transforms-farming (дата звернення: 11.12.2025).

BAS АГРО ERP – ERP-система для агробізнесу. Rearden Group. URL: https://rearden.group/bas-agro-erp/ (дата звернення: 17.11.2025).

BAS АГРО. ERP - Енергія бізнесу. URL: https://www.energybiz.ua/bas-agro-erp/ (дата звернення: 28.11.2025).

Big Data в великих господарствах. Пропозиція – Головний журнал з питань агробізнесу. URL: https://propozitsiya.com/articles/tekhnolohiyi-vyroshchuvannya/big-data-v-velykykh-hospodarstvakh (дата звернення: 05.12.2025).

BPM in Agile, Lean, Six Sigma. PEX Network. URL: https://www.processexcellencenetwork.com/business-process-management-bpm/interviews/bpm-agile-lean-six-sigma (дата звернення: 21.11.2025).

IoT in Agriculture: 10 Use Cases for Smart Farming Technologies. Digi International. URL: https://www.digi.com/blog/post/iot-in-agriculture (дата звернення: 13.12.2025).

Lean Six Sigma and Business Process Management. Better Together. URL: https://www.bpminstitute.org/resources/articles/lean-six-sigma-and-business-process-management-better-together/ (дата звернення: 01.12.2025).

Tomsik P. Approaches to diagnostics of agricultural and food-processing subjects. Agric. Econ. Czech, 50, 2004 (12). P. 552–555. URL: https://www.agriculturejournals.cz/pdfs/age/2004/12/03.pdf (дата звернення: 01.12.2022).

Varfaliuk В. Business process management tools in large-scale agricultural enterprises. Bulletin of Lviv National Environmental University. Series "AIC Economics". 2024 (31). P. 146–152. DOI: https://doi.org/10.31734/economics2024.31.020

Гоменюк М.О. Реінжиніринг як одна з форм інноваційного бізнес-управління на підприємствах аграрної сфери. Агросвіт. 2019. № 22. С. 3-8.

Ефективність ERP систем для aгробізнесу. Спрощення ведення бізнесу через цифрові інновації. GrainElevatorSoft. URL: https://elevator.com.ua/blog/efektyvnist-erp-system-dlya-ahrobiznesu-sproshchennya-vedennya-biznesu-cherez-tsyfrovi (дата звернення: 28.11.2025).

Євтушенко Г.В., Тимків Н.Я., Шешеня А.А. Особливості управління ризиками в аграрному секторі економіки. Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету. URL: http://vestnik-econom.mgu.od.ua/journal/2016/17-2016/12.pdf (дата звернення: 17.01.2026).

Ключові показники ефективності (KPI) в логістиці. Logistics Operational Guide. URL: https://log.logcluster.org/uk/klyuchovi-pokaznyky-efektyvnosti-kpi-v-lohistytsi (дата звернення: 28.11.2025).

Падухевич О. Доцільність використання системи мотивації на базі KPI для підприємств агробізнесу. Uteka. URL: https://uteka.ua/ua/publication/agro-4-oplata-truda-i-kadry-v-sh-68-celesoobraznost-ispolzovaniya-sistemy-motivacii-na-baze-kpi-dlya-predpriyatij-agrobiznesa (дата звернення: 12.12.2025).

Світлишин І.І. Категоріальний аналіз поняття «бізнес-процес». Економіка, управління та адміністрування. 2023. № 2 (104). DOI: https://doi.org/10.26642/jen-2023-2(104)-58-64

Як встановити правильні ключові показники продуктивності (КРІ)? Myroniuk consulting. URL: https://www.myroniuk.com/how-to-set-key-performance-indicators-kpi/ (дата звернення: 12.12.2025).

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-02-28

Як цитувати

Андрєєв, А. Р. (2026). ВДОСКОНАЛЕННЯ ІНСТРУМЕНТАРІЮ ДІАГНОСТИКИ ВНУТРІШНІХ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ АГРАРНИХ ПІДПРИЄМСТВ. Економічна парадигма, (2(106), 32–39. https://doi.org/10.25313/2520-2294-2026-2-11956