Оцінка економічних ризиків в процесі управління якістю продукції підприємства
| dc.contributor.author | Романовський, Ігор Георгійович | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2022-06-29T11:18:33Z | |
| dc.date.available | 2022-06-29T11:18:33Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description | І. Романовський: ORCID 0000-0002-2479-9457 | uk_UA |
| dc.description.abstract | UKR: Мета. Метою роботи є створення математичної моделі для визначення та оцінювання економічних ризиків в процесі управління якістю продукції промислового підприємства, висвітлення результатів опробування такої моделі та формулювання рекомендацій щодо скорочення таких ризиків. Методика. Аналіз підходів системи менеджменту якості промислового підприємства виявив, що суттєві труднощі викликає необхідність визначення економічних ризиків, які пов’язані із виходом із строю продукції підприємства протягом експлуатаційного строку експлуатації у споживачів. Запропонована математична модель, яка враховує пропорційний ризик із залученням регресії Кокса. Задля визначення економічних ризиків отримано рівняння функції вірогідності Кокса, для оцінки параметрів розподілу ймовірностей залучено метод максимальної ймовірності, який забезпечує визначення найбільшої вірогідності спостережуваних даних в рамках прийнятої моделі. Відповідно до отриманих коефіцієнтів регресії зроблено розподіл на значущі і незначущі параметри, для значущих параметрів здійснено аналіз чутливості в контексті виникнення економічних ризиків. Результати. На підставі аналізу існуючих підходів до оцінки економічних ризиків з урахуванням різної тривалості процесів спостереження за об’єктами дослідження та різною повнотою баз даних обрано для рішення поставленої задачі обрано регресію Кокса (модель пропорційного ризику). На підставі аналізу рекомендацій щодо практичного використання регресії Кокса зроблено висновок про можливість використання цього підходу для оцінки економічних ризиків. Ймовірність виникнення несприятливої події (миттєвий ризик) представлена у вигляді функції часу і коваріат, які враховують особливості виробничого процесу. Формулювання гіпотези на підставі визначенні пропорційних ризиків сприяло значному спрощенню структури функції ймовірності з точки зору подальшого практичного застосування в умовах виробничого підприємства. Із використанням стандартизованих залишки визначено рівняння функції вірогідності Кокса. Наукова новизна. Ймовірність виникнення несприятливої події (миттєвий ризик) представлена у вигляді функції часу і коваріат, які враховують особливості виробничого процесу. Формулювання гіпотези на підставі визначенні пропорційних ризиків сприяло значному спрощенню структури функції ймовірності з точки зору подальшого практичного застосування в умовах виробничого підприємства. Практична значимість. Апробацію моделі здійснено із залученням первинної бази даних промислового підприємства, яке виготовлює продукцію для сучасного транспортного обладнання. Визначено ступінь впливу окремих факторів на ймовірність виникнення несприятливих подій (руйнація виробів під час гарантійного строку експлуатації). Визначення коефіцієнтів регресії Кокса здійснювалось за допомогою ліцензійного забезпечення Excel 365 Microsoft office з використанням розширеного програмного забезпечення для статистичних розрахунків. Визначено асимптотична значимість яка свідчить про її надійність. Зроблено висновок щодо доступності і доцільності застосування результатів проведених досліджень для практичного використання у вигляді математичної моделі. Визначено напрямки подальших досліджень. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG: Purpose. The aim of the work is to create a mathematical model for determining and assessing economic risks in the process of product quality management of an industrial enterprise, highlighting the results of testing such a model and formulating recommendations for risk mitigation. Methodology. An analysis of the approaches of the quality management system of an industrial enterprise revealed that the need to determine the economic risks associated with the failure of the enterprise's products during the service life of consumers causes significant difficulties. A mathematical model that takes into account the proportional risk involving Cox regression is proposed. To determine the economic risks, the equation of the Cox probability function is obtained, to estimate the parameters of the probability distribution, the maximum probability method is used, which provides the determination of the highest probability of the observed data within the accepted model. According to the obtained regression coefficients, the division into significant and insignificant parameters was made, for significant parameters the sensitivity analysis in the context of economic risks was performed. Findings. Based on the analysis of recommendations for the practical use of Cox's regression, it was concluded that this approach can be applied to assessment of economic risks. The probability of an adverse event (instantaneous risk) is presented as a function of time and covariate, which responds to the characteristics of the production process. The formulation of the hypothesis applying proportional risks’ approach contributed to a significant simplification of the structure of the probability function in terms of its practical application in the terms of production enterprise. The equation of the Cox probability function is determined using standardized residues. Originality. The probability of an adverse event (instantaneous risk) is presented as a function of time and covariate, which responds to the characteristics of the production process. The formulation of the hypothesis applying proportional risks’ approach contributed to a significant simplification of the structure of the probability function in terms of its practical application in the terms of production enterprise. Practical value. The model was tested considering the primary database of an industrial enterprise that manufactures products for modern transport equipment. The influence of certain factors upon the probability of adverse events (destruction of products during the warranty period) is evaluated. Cox regression coefficients were determined using Excel 365 Microsoft office licensing software and statistical add-ins. The asymptotic significance value obtained testifies to reliability of the model. The conclusion was reached as to availability and feasibility of the results of the research in the form of a mathematical model. The directions of further research are set forth. | en |
| dc.identifier.citation | Романовський І. Г. Оцінка економічних ризиків в процесі управління якістю продукції підприємства. Проблеми економіки та політичної економії. 2020. № 2(11). С. 75–85. | uk_UA |
| dc.identifier.issn | 2518-7406 (Online) | |
| dc.identifier.uri | https://journals.indexcopernicus.com/api/file/viewByFileId/1326744 | |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/15426 | |
| dc.language.iso | uk_UA | |
| dc.publisher | НМетАУ, Дніпро | uk_UA |
| dc.subject | ризик | uk_UA |
| dc.subject | ймовірність | uk_UA |
| dc.subject | підприємство | uk_UA |
| dc.subject | якість | uk_UA |
| dc.subject | аналіз | uk_UA |
| dc.subject | модель | uk_UA |
| dc.subject | фактор | uk_UA |
| dc.subject | регресія | uk_UA |
| dc.subject | подія | uk_UA |
| dc.subject | risk | en |
| dc.subject | probability | en |
| dc.subject | enterprise | en |
| dc.subject | quality, analysis | en |
| dc.subject | model | en |
| dc.subject | factor | en |
| dc.subject | regression | en |
| dc.subject | event | en |
| dc.subject | КЕП | uk_UA |
| dc.title | Оцінка економічних ризиків в процесі управління якістю продукції підприємства | uk_UA |
| dc.title.alternative | Analysis of Assessment of Economic Risks in the Process of Managing the Quality of the Company's Products | en |
| dc.type | Article | en |