ОПТИМІЗАЦІЯ РЕСУРСНИХ ПОТОКІВ ПІДПРИЄМСТВ У СИСТЕМІ МЕРЕЖЕВОЇ ТОРГІВЛІ

ОПТИМІЗАЦІЯ РЕСУРСНИХ ПОТОКІВ ПІДПРИЄМСТВ У СИСТЕМІ МЕРЕЖЕВОЇ ТОРГІВЛІ

Authors

  • Роман Русин-Гриник Національний університет «Львівська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0003-2895-6437
  • Марина Балута Національний університет «Львівська політехніка», Україна

DOI:

https://doi.org/10.36074/grail-of-science.17.04.2026.029

Keywords:

ресурсні потоки, мережeва торгівля, ланцюги постачання, цифровізація, оптимізація, управління

Summary

Досліджено теоретико-методичні засади оптимізації ресурсних потоків підприємств у системі мережевої торгівлі в умовах цифровізації економіки та зростання складності ланцюгів постачання. Розглянуто трансформацію логіки управління ресурсними потоками, яка полягає у переході від локальної оптимізації до системного інтегрованого підходу, що поєднує матеріальні, інформаційні та фінансові компоненти. Установлено, що сучасні підходи до оптимізації формуються на основі багатокритеріальної, мережевої та цифрової парадигм, які забезпечують узгодження економічної ефективності, гнучкості, рівня сервісу та стійкості функціонування підприємств. Проаналізовано наукові підходи до оптимізації ресурсних потоків із використанням моделей мережевих потоків, методів машинного навчання, штучного інтелекту та графових нейронних мереж. Обґрунтовано значення інтеграції інформаційних потоків і цифрових технологій як ключової передумови підвищення адаптивності систем управління. Визначено роль прогнозування попиту та врахування ризиків у забезпеченні ефективності й стійкості ресурсних потоків. Сформовано концептуальну модель оптимізації ресурсних потоків підприємств, що включає структурний, процесний та аналітичний рівні управління. Установлено, що впровадження інтегрованих цифрових рішень і ризик-орієнтованих підходів дозволяє підвищити ефективність функціонування підприємств і забезпечити їх конкурентоспроможність у середовищі мережевої торгівлі.

Downloads

Downloads

Download data is not yet available.

References

Kong, Y., Zhang, L., Pan, Y., Tang, D. Research on supply chain network optimization of AH company. Sustainability. 2024, 16(21). DOI: 10.3390/su16219241 DOI: https://doi.org/10.3390/su16219241

Dalal, S., Lilhore, U. K., Simaiya, S., Radulescu, M., Belascu, L. Improving efficiency and sustainability via supply chain optimization through CNNs and BiLSTM. Technological Forecasting and Social Change. 2024, 209, 123841. DOI: 10.1016/j.techfore.2024.123841 DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123841

Pan, L., Dai, Y., et al. Optimization of sustainable supply chain network for perishable products. Sustainability. 2024, 16(12), 5003. DOI: 10.3390/su16125003 DOI: https://doi.org/10.3390/su16125003

Mahgoub, A., Yu, Z. Integrating technology, collaboration and sustainability in supply chains and project management. Journal of Project Management. 2025, 11(1), 35-48. DOI: 10.5267/j.jpm.2025.11.004 DOI: https://doi.org/10.5267/j.jpm.2025.11.004

Khvedelidze P. Strategic management of digital transport and logistics systems. Economics Ecology Socium. 2024, 8(4), 99-108. DOI: 10.31520/2616-7107/2024.8.4-9 DOI: https://doi.org/10.61954/2616-7107/2024.8.4-9

Memari A., et al. Strategies for improving supply chain efficiency in PPP infrastructure projects. Management Decision. 2025, 1-41. DOI: 10.1108/MD-05-2024-0975 DOI: https://doi.org/10.1108/MD-05-2024-0975

Zhang T., et al. Sustainable closed-loop supply chain network planning under competition. Scientific Reports. 2025, 15, 17964. DOI: 10.1038/s41598-025-02656-x DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-02656-x

Koushki F., et al. Predicting sustainability of supply chains using network DEA and machine learning. Journal of Industrial and Management Optimization. 2025, 21(8), 5326-5347. DOI: 10.3934/jimo.2025094 DOI: https://doi.org/10.3934/jimo.2025094

Ahn H.-il, Olivar S., Mehta H., Song Y. Generative probabilistic planning for optimizing supply chain networks. 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2404.07511

Wasi A. T., Anik M. A., Rahman A., Hoque M. I., Islam M. S., Ahsan M. M. Graph-based digital twins for supply chain management and optimization. 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2504.03692 DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.5293091

Author Biographies

Роман Русин-Гриник, Національний університет «Львівська політехніка», Україна

доктор філософії, доцент, доцент кафедри підприємництва та екологічної експертизи товарів

Марина Балута, Національний університет «Львівська політехніка», Україна

здобувач першого (бакалаврського) рівня вищої освіти

Downloads

Published

17.04.2026

Number of views 54

How to Cite

Русин-Гриник, Р., & Балута, М. . (2026). ОПТИМІЗАЦІЯ РЕСУРСНИХ ПОТОКІВ ПІДПРИЄМСТВ У СИСТЕМІ МЕРЕЖЕВОЇ ТОРГІВЛІ. Grail of Science, (66), 286–292. https://doi.org/10.36074/grail-of-science.17.04.2026.029

Google Scholar

OUCI

OpenAIRE

CrossRef

Index Copernicus

Semantic Scholar

Scilit

ResearchGate

WorldCat

Mendeley

Loading...