У статті проведено дослідження використання нейронних мереж у інтелектуальній системі підтримки прийняття рішень на підприємстві та сформульовано модель аналізу, а також дослідження можливостей нейромережевих методів прогнозування в інтелектуальній системі підтримки прийняття рішень у процесі управління підприємством. Запропоновано розглянути практичні аспекти застосування нейронних мереж (НС) у маркетинговій інформаційній системі (МІС) підприємства. Метою дослідження є удосконалення інформаційної системи підприємства шляхом впровадження інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень (IDSS) з використанням нейронної мережі та врахуванням її можливостей у прогнозуванні стану маркетингового середовища. За результатами дослідження розроблено рекомендації щодо використання такої вдосконаленої системи та проведено випробування за трьома напрямками. Перший напрям – прогнозування показників макросередовища компанії як основного фактора маркетингового середовища шляхом розробки відповідної математичної моделі, з метою реалізації відповідних стратегій виходу на зовнішні ринки. Другий напрямок – використання НН при прогнозуванні стану елементів внутрішнього середовища підприємства, наприклад, підприємства, що надає інженерні послуги. Третій напрямок апробації довів ефективність застосування НН для прогнозу макроекономічних показників. Отже, запропонована підсистема аналізу та прогнозування на основі ІСС з використанням НН дозволить прогнозувати показники маркетингового середовища підприємства. На цій основі керівники зможуть приймати виважені рішення на основі інформаційної основи, адекватних дій, кваліфікованого виконання і, як наслідок, забезпечити успіх всього підприємства. Специфіка IDSS із запропонованою в дослідженні нейронною мережею полягає в тому, що підтримка прийняття рішень з різних функціональних областей підприємства підтримується на основі прогнозних результатів, отриманих за допомогою нейронних мереж
Удосконалення інформаційної системи підприємства шляхом використання нейромережі
Анотація
Ключові слова
маркетингове середовище; інформаційна система; нейронна мережа; прийняття рішень; прогнозування
[1] Çavdar, A., & Ferhatosmanoğlu, N. (2018). Airline customer lifetime value estimation using data analytics supported by social network information. Journal of Air Transport Management, 67, 19-33.
[2] Frolenko, O. (2014). Marketing information system as a means of realizing the strategic potential of an industrial enterprise. Innovative Economy, 6, 238-244.
[3] Kachayeva, G., & Mustafayev, A. (2018). The use of neural networks for the automatic analysis of electrocardiograms in diagnosis of cardiovascular diseases. Herald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences, 45(2), 114-124. doi: 10.21822 /2073-6185-2018-45-2-114-124.
[4] Kalantaievska, S., Pievtsov, H., Kuvshynov, O., Shyshatskyi, A., Yarosh, S., Gatsenko, S., Zubrytskyi, H., Zhyvotovskyi, R., Petruk, S., & Zuiko, V. (2018). Method of integral estimation of channel state in the multiantenna radio communication systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(9 (95), 60-76. doi: 10.15587/1729-4061.2018.144085.
[5] Katranzhy, L., Podskrebko, O., & Krasko, V. (2018). Modelling the dynamics of the adequacy of bank’s regulatory capital. Baltic Journal of Economic Studies, 4(1), 188-194. doi: 10.30525/2256-0742/2018-4-1-188-194.
[6] Kuchuk, N., Mohammed, A., Shyshatskyi, A., & Nalapko, O. (2019). The method of improving the efficiency of routes selection in networks of connection with the possibility of self-organization. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 8(1.2), 1-6,
[7] Manea, E., Di Carlo, D., Depellegrin, D., Agardy, T., & Gissi, E. (2019). Multidimensional assessment of supporting ecosystem services for marine spatial. For reading only planning of the Adriatic Sea. Ecological Indicators, 101, 821-837. doi: 10.1016/j.ecolind.2018.12.017.
[8] Savchuk, L., & Bushuyev, K. (2017). Research of mathematical model of forecasting of macroeconomic indicators of economy of Ukraine. Dnipro.
[9] Sokhatska, O., & Romanchukevych, M. (2005). Construction of marketing information system: Ukrainian specifics. Bulletin of Zhytomyr State Technological University, 3(33), 330-339.
[10] Synytsina, Yu., Kaut, O., & Bushuiev, K. (2019). The use of neural networks in forecasting macroeconomic indicators of the enterprise. Black Sea Economic Studies, 41, 126-130.
[11] Synytsina, Yu., Kaut, O., & Fonareva, T. (2019). Intelligent decision support systems in the enterprise management process. Market Infrastructure, 32, 208-212.
[12] Zhang, J., & Ding, W. (2017). Concentration based on an extreme learning machine: The case of Hong Kong. International Journal of Environmental Research and Public Health, 14(2). doi: 10.3390/ijerph14020114.
[13] Zhdanov, V. (2016). Experimental method for forecasting avalanches based on neural networks. Lёd y sneh, 56(4), 502-510. doi: 10.15356/2076-6734-2016-4-502-510.