ТЕОРЕТИКО-МНОЖИННИЙ ПІДХІД ДО МОДЕЛЮВАННЯ КАСКАДНИХ ПОХІДНИХ РИЗИКІВ У СОЦІАЛЬНО-ТЕХНІЧНИХ СИСТЕМАХ

Анотація

У статті розв’язано актуальну науково-прикладну задачу моделювання складних ієрархічних зв’язків між факторами ризику, що виникають у діяльності високотехнологічних соціально-орієнтованих систем. Об’єктом дослідження обрано мережу сортувальних станцій, яка розглядається як складна динамічна система із розподіленими бізнес-процесами. Актуальність дослідження обумовлена високим рівнем турбулентності зовнішнього середовища та необхідністю переходу від якісного опису ризиків до їхньої цифрової формалізації та кількісного вимірювання. В основу запропонованого підходу покладено метод системного аналізу, який дозволив здійснити багаторівневу декомпозицію структури організації на підсистеми фінансового планування, логістики, збуту та маркетингу. Для математичного опису взаємодії між цими підсистемами використано апарат теорії множин. Це дозволило представити каскадний розвиток ризиків як послідовність станів системи, де виникнення базової загрози (дефіциту фінансування) ініціює множину похідних ризиків: від технологічної деградації ліній сортування до втрати інтелектуального капіталу. Наукова новизна роботи полягає у подальшому розвитку теоретико-множинних моделей належності, які дозволяють встановити логічні зв’язки між причинами та наслідками розвитку критичних ситуацій у форматі, придатному для автоматизованої обробки. Вперше запропоновано алгоритм кількісного оцінювання каскадних впливів через інтегральний показник очікуваної величини ризику (ОВР), що базується на комбінації ймовірнісних характеристик та ступенів впливу на цільові показники системи. Практична значущість дослідження реалізована у вигляді стратегічної карти-схеми управління, яка є набором алгоритмізованих стратегій реагування (уникнення, зменшення, прийняття). Запропоновані заходи інтегрують у собі як управлінські рішення, так і техніко-технологічні інновації, зокрема використання роботизованих комплексів для автоматизації сортування, що дозволяє знизити критичну залежність від людського фактора та мінімізувати операційні ризики. Застосування розроблених моделей створює математичний фундамент для створення інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень (DSS), здатних здійснювати предиктивний моніторинг стану складних систем та автоматично формувати сценарії нейтралізації каскадних загроз. Використання таких цифрових інструментів забезпечує не лише короткострокову стабілізацію об’єктів господарювання, а й створює умови для їхнього сталого розвитку та підвищення конкурентоспроможності в умовах цифрової трансформації економіки.