Пом’якшення операційних ризиків у критичній інфраструктурі за допомогою інтегрованого ERP-BPMS: дослідження кількох прикладів

Автор(и)

  • Юрій Володимирович Черненко Заклад вищої освіти «Міжнародний університет бізнесу та права», Україна https://orcid.org/0000-0002-7008-7274
  • Дмитро Іванович Бедрій Державне підприємство «Український науково-дослідний інститут радіо і телебачення», Україна https://orcid.org/0000-0002-5462-1588
  • Оксана Володимирівна Гайдаєнко Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова, Україна https://orcid.org/0000-0002-6614-5443
  • Олег Ігорович Меліксетов Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова, Україна https://orcid.org/0009-0008-6858-7844

DOI:

https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.330660

Ключові слова:

ERP, BPMS, інтеграція, ризик, управління, інфраструктура, дані, врядування, кейс, дослідження

Анотація

Операційні ризики в секторах критичної інфраструктури – від житлово-комунальних послуг та спеціалізованого будівництва до водних технологій та енергетики – мають значні соціально-економічні наслідки. У цьому дослідженні розглядається, як інтегрована система планування ресурсів підприємства та управління бізнес-процесами (ERP-BPMS), підтримана спеціальним Інформаційним Адміністратором (ІА), може систематично знижувати ці ризики. Використовуючи квазіекспериментальний багатокейсовий підхід, чотири анонімізовані організації надали базові дані (3–9 місяців) та дані після впровадження (6–8 місяців). Відстежувалися шість ключових показників ефективності: Інтегральний показник кваліфікації (IQS), Точність прогнозування витрат (CPA), Індекс стабільності системи (SSI), Співвідношення профілактичного обслуговування (PMR), Оцінка постачання та Коефіцієнт використання інформації (IUR).

Результати показують, що IQS суттєво зріс у всіх випадках (наприклад, з 9,5 до 42,1), тоді як значення CPA зазвичай перевищували 0,85. Коефіцієнти профілактичного обслуговування зросли на 15–20 процентних пунктів, що свідчить про помітний перехід від реактивних до проактивних стратегій. Ці поліпшення призвели до вимірюваної економії ресурсів, що значно перевищує витрати на підтримку ролі ІА, що підтверджує економічну доцільність цієї посади навіть в організаціях з обмеженими ресурсами. Нагляд ІА виявився вирішальним для забезпечення послідовного управління даними, стандартизації показників та оптимізації міжвідомчої координації. Міжкейсовий аналіз додатково свідчить, що поетапне впровадження, починаючи з пілотної фази для основних модулів, може виявити невідповідності даних на ранній стадії та інформувати про адаптовані програми навчання. Керівники в таких секторах, як будівництво та водні технології, де точність витрат і терміни проєктів є критичними, можуть значно виграти від такого поетапного впровадження. Загалом, ці висновки підкреслюють, що уніфікована платформа ERP-BPMS, підсилена структурованим управлінням, може значно посилити управління ризиками в критично важливих контекстах.

Біографії авторів

Юрій Володимирович Черненко, Заклад вищої освіти «Міжнародний університет бізнесу та права»

Кандидат технічних наук

Дмитро Іванович Бедрій, Державне підприємство «Український науково-дослідний інститут радіо і телебачення»

Доктор технічних наук, доцент, старший дослідник, в. о. директора

Оксана Володимирівна Гайдаєнко, Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформаційних управляючих систем та технологій

Олег Ігорович Меліксетов, Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова

Аспірант

Кафедра інформаційних управляючих систем та технологій

Посилання

  1. Gorenstein, A., Kalech, M. (2022). Predictive maintenance for critical infrastructure. Expert Systems with Applications, 210, 118413. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118413
  2. Pestana, G., Sofou, S. (2024). Data Governance to Counter Hybrid Threats against Critical Infrastructures. Smart Cities, 7 (4), 1857–1877. https://doi.org/10.3390/smartcities7040072
  3. Chernenko, Y., Danchenko, O., Melenchuk, V. (2022). Conceptual model of risk management in development projects of providers of housing and utility services. Management of Development of Complex Systems, 51, 41–48. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2022.51.41-48
  4. Maglaras, L., Kantzavelou, I., Ferrag, M. A. (2021). Digital Transformation and Cybersecurity of Critical Infrastructures. Applied Sciences, 11 (18), 8357. https://doi.org/10.3390/app11188357
  5. Moussa, A., Ezzeldin, M., El-Dakhakhni, W. (2024). Predicting and managing risk interactions and systemic risks in infrastructure projects using machine learning. Automation in Construction, 168, 105836. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105836
  6. Bernardo, B. M. V., Mamede, H. S., Barroso, J. M. P., dos Santos, V. M. P. D. (2024). Data governance & quality management – Innovation and breakthroughs across different fields. Journal of Innovation & Knowledge, 9 (4), 100598. https://doi.org/10.1016/j.jik.2024.100598
  7. Rahi, K., Bourgault, M., Preece, C. (2022). Risk and vulnerability management, project agility and resilience: a comparative analysis. International Journal of Information Systems and Project Management, 9 (4), 5–21. https://doi.org/10.12821/ijispm090401
  8. Varajão, J., Trigo, A., Pereira, J. L., Moura, I. (2022). Information systems project management success. International Journal of Information Systems and Project Management, 9 (4), 62–74. https://doi.org/10.12821/ijispm090404
  9. Loggen, T., Ravesteyn, P. (2023). How does BPM maturity affect process performance? Communications of the IIMA. https://doi.org/10.58729/1941-6687.1437
  10. Gavali, A., Halder, S. (2019). Identifying critical success factors of ERP in the construction industry. Asian Journal of Civil Engineering, 21 (2), 311–329. https://doi.org/10.1007/s42107-019-00192-4
  11. Hewavitharana, T., Nanayakkara, S., Perera, A., Perera, J. (2019). Impact of enterprise resource planning (ERP) systems to the construction industry. International Journal of Research in Electronics and Computer Engineering, 7 (2), 887–893. Available at: https://figshare.com/articles/journal_contribution/Impact_of_Enterprise_Resource_Planning_ERP_Systems_to_the_Construction_Industry/8868392?file=16257764
  12. Jayamaha, B. H. V. H., Perera, B. A. K. S., Gimhani, K. D. M., Rodrigo, M. N. N. (2023). Adaptability of enterprise resource planning (ERP) systems for cost management of building construction projects in Sri Lanka. Construction Innovation, 24 (5), 1255–1279. https://doi.org/10.1108/ci-05-2022-0108
  13. Pontoh, G. T., Indrijawati, A., Handayanto, A. B., Tahang, R. A., Supardi, T. S. (2024). Transforming public sector operations with enterprise resource planning: Opportunities, challenges, and best practices. Corporate Law and Governance Review, 6 (2), 8–24. https://doi.org/10.22495/clgrv6i2p1
  14. Szelągowski, M., Berniak-Woźny, J., Lupeikiene, A., Senkus, P. (2023). Paving the way for tomorrow: the evolution of erp and bpms systems. Scientific Papers of Silesian University of Technology. Organization and Management Series, 2023 (185), 481–510. https://doi.org/10.29119/1641-3466.2023.185.27
  15. Szelągowski, M., Lupeikiene, A., Berniak-Woźny, J. (2022). Drivers and Evolution Paths of BPMS: State-of-the-Art and Future Research Directions. Informatica, 33 (2), 399–420. https://doi.org/10.15388/22-infor487
  16. Martín-Navarro, A., Lechuga Sancho, M. P., Medina-Garrido, J. A. (2023). Determinants of BPMS use for knowledge management. Journal of Knowledge Management, 27 (11), 279–309. https://doi.org/10.1108/jkm-07-2022-0537
  17. Szelągowski, M., Berniak-Woźny, J., Lupeikiene, A. (2022). The Direction of the Future Development of ERP and BPMS: Towards a Single Unified Class? Digital Business and Intelligent Systems, 111–124. https://doi.org/10.1007/978-3-031-09850-5_8
  18. Szelągowski, M., Berniak-Woźny, J., Lupeikiene, A. (2022). The Future Development of ERP: Towards Process ERP Systems? Business Process Management: Blockchain, Robotic Process Automation, and Central and Eastern Europe Forum, 326–341. https://doi.org/10.1007/978-3-031-16168-1_21
  19. Ochoa Pacheco, P., Coello-Montecel, D., Tello, M., Lasio, V., Armijos, A. (2023). How do project managers’ competencies impact project success? A systematic literature review. PLOS ONE, 18 (12), e0295417. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0295417
  20. ISO 31000:2018 Risk management – Guidelines (2018). International Organization for Standardization. Available at: https://www.iso.org/standard/65694.html
  21. Zubair, M. U., Farid, O., Hassan, M. U., Aziz, T., Ud-Din, S. (2024). Framework for Strategic Selection of Maintenance Contractors. Sustainability, 16 (6), 2488. https://doi.org/10.3390/su16062488
  22. Joshi, D., Pratik, S., Rao, M. P. (2021). Data governance in data mesh infrastructures: The Saxo Bank case study. Proceedings of the ICEB 2021 Conference. Available at: https://aisel.aisnet.org/iceb2021/52
  23. Papamichael, M., Dimopoulos, C., Boustras, G. (2024). Performing risk assessment for critical infrastructure protection: an investigation of transnational challenges and human decision-making considerations. Sustainable and Resilient Infrastructure, 9 (4), 367–385. https://doi.org/10.1080/23789689.2024.2340368
  24. Janssens, G., Kusters, R., Martin, H. (2021). Expecting the unexpected during ERP implementations: a complexity view. International Journal of Information Systems and Project Management, 8 (4), 68–82. https://doi.org/10.12821/ijispm080404
  25. Schuh, G., Jussen, P., Optehostert, F. (2019). Iterative Cost Assessment of Maintenance Services. Procedia CIRP, 80, 488–493. https://doi.org/10.1016/j.procir.2019.01.067
  26. Alexander, A., Li, Y., Plante, R. (2023). Comparative study of two menus of contracts for outsourcing the maintenance function of a process having a linear failure rate. IISE Transactions, 55 (12), 1230–1241. https://doi.org/10.1080/24725854.2023.2175939
  27. Stenström, C., Norrbin, P., Parida, A., Kumar, U. (2015). Preventive and corrective maintenance – cost comparison and cost–benefit analysis. Structure and Infrastructure Engineering, 12 (5), 603–617. https://doi.org/10.1080/15732479.2015.1032983
  28. Bouabdallaoui, Y., Lafhaj, Z., Yim, P., Ducoulombier, L., Bennadji, B. (2021). Predictive Maintenance in Building Facilities: A Machine Learning-Based Approach. Sensors, 21 (4), 1044. https://doi.org/10.3390/s21041044
  29. Rousso, B. Z., Do, N. C., Gao, L., Monks, I., Wu, W., Stewart, R. A. et al. (2024). Transitioning practices of water utilities from reactive to proactive: Leveraging Australian best practices in digital technologies and data analytics. Journal of Hydrology, 641, 131808. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2024.131808
  30. Summers, D. J., Visser, J. K. (2021). Factors that influence the decision to outsource maintenance in the processing industry. South African Journal of Industrial Engineering, 32 (1), 10–20. https://doi.org/10.7166/32-1-2127
  31. Mostofi, F., Tokdemir, O. B., Bahadır, Ü., Toğan, V. (2024). Performance‐driven contractor recommendation system using a weighted activity-contractor network. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 40 (3), 409–424. Portico. https://doi.org/10.1111/mice.13332
  32. Bilir, C., Yafez, E. (2022). Project success/failure rates in Turkey. International Journal of Information Systems and Project Management, 9 (4), 24–40. https://doi.org/10.12821/ijispm090402
  33. Parra, N., Giraldo, S., la Rotta, D., Gómez, B., Mejía, Y., Morales, L. et al. (2024). A step towards digital transformation within a utility company through process automation for a sustainable energy transition. The Journal of Engineering, 2024 (12). https://doi.org/10.1049/tje2.70036
  34. Saeed, S., Gull, H., Aldossary, M. M., Altamimi, A. F., Alshahrani, M. S., Saqib, M. et al. (2024). Digital Transformation in Energy Sector: Cybersecurity Challenges and Implications. Information, 15 (12), 764. https://doi.org/10.3390/info15120764
  35. Shaheen, B. W., Németh, I. (2022). Integration of Maintenance Management System Functions with Industry 4.0 Technologies and Features – A Review. Processes, 10 (11), 2173. https://doi.org/10.3390/pr10112173
  36. Pan, Y., Zhang, L. (2021). A BIM-data mining integrated digital twin framework for advanced project management. Automation in Construction, 124, 103564. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103564
  37. Chen, C., Fu, H., Zheng, Y., Tao, F., Liu, Y. (2023). The advance of digital twin for predictive maintenance: The role and function of machine learning. Journal of Manufacturing Systems, 71, 581–594. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2023.10.010
  38. van Dinter, R., Tekinerdogan, B., Catal, C. (2022). Predictive maintenance using digital twins: A systematic literature review. Information and Software Technology, 151, 107008. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2022.107008
  39. Mohammed, A., Al Busaeedi, N., Mohamed, A. A., Saud, S. (2022). Smart Project Management System (SPMS) – An Integrated and Predictive Solution for Proactively Managing Oil & Gas client Projects. ADIPEC. https://doi.org/10.2118/210877-ms
  40. van Besouw, J., Bond-Barnard, T. (2021). Smart project management information systems (SPMIS) for engineering projects – Project performance monitoring & reporting. International Journal of Information Systems and Project Management, 9 (1), 78–97. https://revistas.uminho.pt/index.php/ijispm/article/view/4452
Mitigating operational risks in critical infrastructure through integrated ERP-BPMS: a multi-case study

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-05-30

Як цитувати

Черненко, Ю. В., Бедрій, Д. І., Гайдаєнко, О. В., & Меліксетов, О. І. (2025). Пом’якшення операційних ризиків у критичній інфраструктурі за допомогою інтегрованого ERP-BPMS: дослідження кількох прикладів. Technology Audit and Production Reserves, 3(4(83), 53–63. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.330660

Номер

Том 3 № 4(83) (2025): Економіка підприємств. Макроекономіка

Розділ

Економічна кібернетика

Ліцензія

Авторське право (c) 2025 Yuri Chernenko, Dmytro Bedrii, Oksana Haidaienko, Oleh Meliksetov

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.