Розробка методу визначення залежності конкурентоспроможності бізнесу від технологій мобільного зв'язку

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.326272

Ключові слова:

матриця ризиків, матриця ефективності, критерій Гурвіца, критерій Севіджа, критерій Вальда

Анотація

Об'єктом дослідження є фактори, які суттєво впливають на конкурентоспроможність підприємств, що функціонують у сучасному високотехнологічному суспільстві. Предметом дослідження є бізнес-середовище, яке активно використовує сучасні технології мобільного зв'язку.

Актуальність цього дослідження зумовлена занепокоєнням суспільства, пов'язаним із сучасними технологіями мобільного зв'язку (3G, 4G, 5G) та стрімким розвитком 6G, які можуть становити потенційні ризики. Ці ризики можуть вплинути на бізнес, який покладається на такі технології у своїй діяльності.

У цій роботі запропоновано підхід до визначення залежності конкурентоспроможності бізнесу від технологій мобільного зв'язку на основі теорії ігор. Побудовано матриці ефективності та проведено аналіз ризиків за критеріями Вальда, Севіджа та Гурвіца. Потенційні операційні стратегії проаналізовано в контексті станів зовнішнього середовища з урахуванням реакції на ринкові коливання та непередбачувані фактори. Вплив конкретних факторів на конкурентоспроможність підприємства оцінювався в умовах повної невизначеності.

Для порівняння впливу технологій мобільного зв'язку було розроблено імітаційну модель на мові C#. У дослідженні було розглянуто 240 підприємств на ринку Республіки Казахстан. Порівнювалися два сценарії: використання технології 4G та 5G. Результати були візуалізовані у вигляді моделі рейтингу підприємств на основі впливу технології мобільного зв'язку. Відмінною особливістю дослідження є ідентифікація станів зовнішнього середовища, які послужили основою для групування факторів ризику за їх впливом на конкурентну позицію. Для опису поведінки підприємства в конкурентному середовищі було застосовано мінімаксний та максимінний принципи. Проведено розбиття імітаційної моделі. Імітаційна модель виявила викривлені переваги та недоліки в конкурентоспроможності підприємств, які були об'єктом моніторингу.

Запропонований підхід може бути застосований для проєктів зростання бізнесу, вдосконалення маркетингової стратегії та автоматизації завдань, спрямованих на підвищення конкурентоспроможності на підприємствах усіх форм власності. Він також може бути застосований банківськими та кредитними установами при обґрунтуванні та оптимізації кредитної політики.

Біографія автора

Nikita Ryzhkov, Kazakh-British Technical University

School of Information Technology and Engineering

Посилання

  1. Kankaew, K., Tansiri, E., Waramontri, R., Paethrangsi, N., Kungwol, K., Sitikarn, B., Charernit, K. (2021). Coping With the Changes That Challenge Business and Education Sectors in Thailand 4.0. International Journal of Asian Business and Information Management, 13 (2), 1–11. https://doi.org/10.4018/ijabim.287588
  2. del Río-Lanza, A.-B., Suárez-Vázquez, A., Suárez-Álvarez, L., Iglesias-Argüelles, V. (2020). Mobile health (mhealth): facilitators and barriers of the intention of use in patients with chronic illnesses. Journal of Communication in Healthcare, 13 (2), 138–146. https://doi.org/10.1080/17538068.2020.1777513
  3. Lin, H., Tang, C. (2022). Intelligent Bus Operation Optimization by Integrating Cases and Data Driven Based on Business Chain and Enhanced Quantum Genetic Algorithm. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23 (7), 9869–9882. https://doi.org/10.1109/tits.2021.3121289
  4. Rijanto, A. (2020). Business financing and blockchain technology adoption in agroindustry. Journal of Science and Technology Policy Management, 12 (2), 215–235. https://doi.org/10.1108/jstpm-03-2020-0065
  5. Karipidis, K., Mate, R., Urban, D., Tinker, R., Wood, A. (2021). 5G mobile networks and health – a state-of-the-science review of the research into low-level RF fields above 6 GHz. Journal of Exposure Science & Environmental Epidemiology, 31 (4), 585–605. https://doi.org/10.1038/s41370-021-00297-6
  6. Li, Z., Wang, X., Zhang, T. (2020). From 5G to 5G+. 5G+. Springer, 19–33. https://doi.org/10.1007/978-981-15-6819-0_3
  7. 5G devices: Ecosystem report (2019). GSA. Available at: https://web.archive.org/web/20191013024426/https://gsacom.com/paper/5g-devices-ecosystem-report-september-2019/
  8. Wu, T., Rappaport, T. S., Collins, C. M. (2015). Safe for Generations to Come: Considerations of Safety for Millimeter Waves in Wireless Communications. IEEE Microwave Magazine, 16 (2), 65–84. https://doi.org/10.1109/mmm.2014.2377587
  9. Lim, H., Jun, D. B., Hamoudia, M. (2019). A choice-based diffusion model for multi-generation and multi-country data. Technological Forecasting and Social Change, 147, 163–173. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2019.06.009
  10. Cho, I., Park, M. (2014). Technological-level evaluation using patent statistics: model and application in mobile communications. Cluster Computing, 18 (1), 259–268. https://doi.org/10.1007/s10586-014-0368-x
  11. Simkó, M., Mattsson, M.-O. (2019). 5G Wireless Communication and Health Effects – A Pragmatic Review Based on Available Studies Regarding 6 to 100 GHz. International Journal of Environmental Research and Public Health, 16 (18), 3406. https://doi.org/10.3390/ijerph16183406
  12. Yrjola, S., Ahokangas, P., Matinmikko-Blue, M. (2022). Value Creation and Capture From Technology Innovation in the 6G Era. IEEE Access, 10, 16299–16319. https://doi.org/10.1109/access.2022.3149590
  13. Li, H., Wu, J., Xu, H., Li, G., Guizani, M. (2021). Explainable Intelligence-Driven Defense Mechanism against Advanced Persistent Threats: A Joint Edge Game and AI Approach. IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 19 (2). https://doi.org/10.1109/tdsc.2021.3130944
  14. Bardakhchyan, V. G., Allahverdyan, A. E. (2023). Regret theory, Allais’ paradox, and Savage’s omelet. Journal of Mathematical Psychology, 117, 102807. https://doi.org/10.1016/j.jmp.2023.102807
  15. Nise, N. S. (2015). Control systems engineering. Wiley. Available at: https://gnindia.dronacharya.info/EEE/5thSem/Downloads/ControlSystem/Books/CONTROL-SYSTEM-REFERENCE-BOOK-2.pdf
  16. Fox, W. P., Burks, R. (2019). Applications of Operations Research and Management Science for Military Decision Making. International Series in Operations Research & Management Science. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-20569-0
Development of a method for determining the dependence of business competitiveness on mobile communication technology

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-05-12

Як цитувати

Ryzhkov, N. (2025). Розробка методу визначення залежності конкурентоспроможності бізнесу від технологій мобільного зв’язку. Technology Audit and Production Reserves, 3(2(83), 27–32. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.326272

Номер

Том 3 № 2(83) (2025): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2025 Nikita Ryzhkov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.