Отримано 27.12.2021, Доопрацьовано 25.03.2022, Прийнято 01.06.2022

Дослідження впливу системи управління знаннями проєктної діяльності підприємства на успішну реалізацію проєктів із використанням нечіткої логіки

Інна Чайковська

У статті розроблена економіко-математична модель, яка дозволяє оцінити вплив системи управління знаннями проєктної діяльності підприємства на успішну реалізацію проєктів (PS). Запропоновані наступні складові системи управління знаннями проєктної діяльності підприємства: управління знаннями проєкту (PKM), управління знаннями між проєктами (KMaP) та управління знаннями про управління проєктами (KMaP). PKM включає показники: Люди, Технології, Процеси (формування та збереження знань; генерування та збереження знань; обмін та використання знань). KMaP включає показники: організаційний аспект (наявність офісу управління проєктами; тип організаційної структури; середовище взаємодії учасників різних груп (команд проєктів)); технічний аспект (наявність єдиної інформаційно-комунікаційної платформи); соціальний аспект (наявність атмосфери взаємодії та мотивування членів команд до поширення знань). KMaP представлено комплексною оцінкою рівня сформованості областей знань з управління проєктами. Модель побудована із використанням нечіткої логіки, а саме нечіткого логічного висновку Мамдані, адже вхідна інформація носить якісний характер. Реалізація запропонованої моделі включає наступні етапи: визначення показників системи управління знаннями проєктної діяльності для дослідження її впливу на успіх проєкту та формування дерева логічного висновку; опис лінгвістичних змінних; визначення функцій належності лінгвістичних термів; формування бази знань системи нечіткого висновку; побудова математичної моделі; побудова нечіткої моделі оцінки впливу системи управління знаннями проєктної діяльності на успіх проєктів засобами Fuzzy Logic Toolbox та аналіз отриманих результатів. Дослідження здійснювалося для проєктно-орієнтованого підприємства комунального сектору України МКП «Хмельницьктеплокомуненерго». Встановлено, що за наявних вхідних значень показників у 2020 році ймовірність успішної реалізації проєктів становить 61,60 %. Виявлено взаємозв’язок (степенева залежність) між ймовірністю успішної реалізації проєктів та індикатором ефективності – споживання електроенергії по підприємству за період 2016-2020 років. З метою зменшення споживання електроенергії по підприємству до рівня 9200 тис.кВт*год необхідно збільшити ймовірність успішної реалізації проєкту до рівня 75,06%. Для досягнення даного рівня показника необхідно показник Люди збільшити до рівня 10 балів; рівень обміну та використання знань – до рівня 5 балів; KMaPM – до рівня 8 балів; створити структурний підрозділ «Офіс управління проєктами», що,  в результаті, призведе до рівня показника PS 75,10 %

управління; нечітка логіка; організаційний аспект
84-99
Chaikovska, I. (2022). Research of the influence of the knowledge management system of the project activity of the enterprise on the successful implementation of projects using fuzzy logic. Innovation and Sustainability, 2(2), 84-99. https://doi.org/10.31649/ins.2022.2.84.99

Використані джерела

[1] Chaikovska, I. (2021). Knowledge management at project-oriented enterprises. Ukrainian Journal of Applied Economics and Technology, 6(4)67-81. doi: 10.36887/2415-8453-2021-4-9.

[2] Chaikovska, I. (2022). Economic-mathematical model for comprehensive assessment of the formation level of knowledge areas of project management at the enterprise. Modeling the Development of the Economic Systems, 1, 92-107. doi: 10.31891/mdes/2022-3-12.

[3] Ghosh, S., Amaya, L., & Skibniewski, M.J. (2012). Identifying areas of knowledge governance for successful projects. Journal of Civil Engineering and Management, 18(4), 495-504. doi: 10.3846/13923730.2012.700642.

[4] Handzic, M., & Durmic, N. (2015). Knowledge management, intellectual capital and project management: Connecting the dots. Electronic Journal of Knowledge Management, 13(1), 51-61.

[5] Favoretto, C., & de Carvalho, M.M. (2021). An analysis of the relationship between knowledge management and project performance: Literature review and conceptual framework. Gestão & Produção, 28(1). doi: 10.1590/0104-530X4888-20.

[6] Asgher, B.S., Ghaffar, B., & Ali, K. (2019). The impact of development perspective of HRM and lesson learned system of knowledge management on project success. Journal of Educational Paradigms, 1(1), 1-12.

[7] Mihajlović, N., & Apostolovska, M. (2020). Analysis of project success in the function of knowledge management in project organizations. European Project Management Journal, 10(2), 51-65. doi: 10.18485/epmj.2020.10.2.6.

[8] Bhatodra, K. (2018). Efficacy of knowledge management in project’s success in IT companies. International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology, 3(3), 42-46.

[9] Nasiruzzaman, Md., & Dahlan, A.R.A. (2013). Project success and knowledge management (KM) practices in malaysian institution of higher learning (IHL). Journal of Education and Vocational Research, 4(5), 159-164. doi: https://doi.org/10.22610/jevr.v4i5.114.

[10] Yeong, A., & Lim, T.T. (2010). Integrating knowledge management with project management for project success. Journal of Project, Program & Portfolio Management, 1(2). doi: 10.5130/pppm.v1i2.1735.

[11] Todorović, M.Lj., Petrović, D.Č., Mihić, M.M., Obradović, V.Lj., & Bushuyev, S.D. (2015). Project success analysis framework: A knowledge-based approach in project management. International Journal of Project Management, 33(4), 772-783. doi: 10.1016/j.ijproman.2014.10.009.

[12] Nath, A.K. (2021). Towards understanding the effects of Web 2.0 at the project level knowledge management on projects’ success. Journal of Accounting, Business and Management (JABM), 28(1), 1-13.

[13] Obaid, M.H., & Habidin, N.F. (2019). The mediating effect of knowledge transfer in construction project. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), 8(10), 2412-2416. doi: 10.35940/ijitee.H6718.0881019.

[14] Alghaila, A.A., Yaob, L., Kiec, C.J., & Alkawsid, J. (2017). The effect of knowledge management capabilities on project Management Success. International Journal of Business Management (IJBM), 2(2).

[15] Azwir, H.H., & Kalinggo, B.A. (2019). Multistage fuzzy inference system for solving problems in performance appraisal. In The 2019 International Conference on Sustainable Engineering and Creative Computing (ICSECC) (pp.  200-205). Bandung: IEEE.

[16] Nicolas, C., Müller, J., & Arroyo-Cañada, F-J. (2021). A fuzzy inference system for management control tools. Mathematics, 9(17), article number 2145. doi: 10.3390/math9172145.

[17] Srivastava, U.K., & Yadav, R.K. (2021). Application of fuzzy inference system for video compression. International Journal of Electrical, Electronics and Data Communication (IJEEDC), 9(1), 1-4.

[18] Tsatiris, M., & Kitikidou, K. (2018). Giant reed for electricity generation: A fuzzy inference system. Journal of Scientific and Engineering Research, 5(5), 40-48.

[19] Ahmmed, S., & Uddin, Md.B. (2020). A study on mamdani fuzzy logic to implement the programs of washing machine. Journal of Emerging Technologies and Innovative Research (JETIR), 7(10), 3734-3738.

[20] Pasaribu, M.A., Handayani, O.D.D., & Gustian, D. (2015). Іmplementation of fuzzy logic Mamdani to determine the eligibility of employee salary increases. Rekayasa Teknologi Nusa Putra, 1(2), 1-8. doi: 10.52005/rekayasa.v1i2.152.

[21] Juniana, Р., & Hakim, L. (2019). Traffic light control using mamdani fuzzy logic method. JUTEI, 3(1), 1-10. doi: 10.21460/jutei.2019.31.126.

[22] Margana, R.R. (2019). Determination of production amount analysis with the fuzzy logic approach based on mamdani and sugeno methods. Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems, 11(2), 914-919.

[23] Nasution, V.M., & Prakarsa, G. (2020). Optimisation of goods production using fuzzy logic Mamdani method. Media Informatika Budidarma, 4(1), 129-135. doi: 10.30865/mib.v4i1.1719.

[24] Nasution, V.M., & Prakarsa, G. (2020). Optimisation of goods production using fuzzy logic Mamdani method. Rekayasa, 13(1), 82-87. doi: 10.21107/rekayasa.v13i1.5893. 

[25] Yepifanova, I.Yu., & Dzhedzhula, V.V. (2022). Financial support of industrial enterprise's innovative directions of energy saving. Vinnytsia: VNTU.

[26] Dzhedzhula, V.V., Hurochkina, V.V., & Yepifanova, I.Yu. (2022). Fuzzy technologies for modeling social capital in the emergent economy. WSEAS Transactions on Business and Economics, 19, 915-923.

[27] Bęben, K., Grzesik, N., & Kuźma, K. (2019). Using fuzzy logic to stabilize the position of a multi rotor. Journal of KONBiN, 49(4), 441-451. doi: 10.2478/jok-2019-0095.

[28] Tchaikovska, I.I., & Tchaikovsky, M.Yu. (2021)ю Development of an economic and mathematical model of project team formation in modern conditions: a knowledge aspect. Herald of Khmelnytskyi National University. Economic Sciences, 3, 129-147.