Науковий вісник НГУ

Штучний інтелект, ERP й ефективність бізнесу: економетричні дані української промисловості

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №3 2026

Останнє оновлення: 26 червня 2026

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 1302

Authors:

І. М. Труніна, orcid.org/0000-0002-7416-1830, Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського, м. Кременчук, Україна, e-mail Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

О. В. Мороз, orcid.org/0000-0003-4383-1544, Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського, м. Кременчук, Україна, e-mail Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

М. Ю. Білик*, orcid.org/0000-0002-9660-3708, Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського, м. Кременчук, Україна, e-mail Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2026, (3): 254 - 261

https://doi.org/10.33271/nvngu/2026-3/254

Abstract:

Мета. Кількісна оцінка впливу впровадження цифрових технологій на економічні показники промислових підприємств й обґрунтування пріоритетів цифрового розвитку в контексті структурних і військових викликів

Методика. Дослідження базується на кількісному підході із застосуванням кореляційного й регресійного аналізу. Параметри моделей оцінювалися методом найменших квадратів із подальшою перевіркою статистичної значущості коефіцієнтів за t-критерієм Стьюдента. Додатково розраховані коефіцієнти детермінації й еластичності для визначення інтенсивності впливу факторних змінних. Інформаційну основу становлять офіційні галузеві дані щодо використання цифрових рішень і показників рентабельності за 2021–2025 роки.

Результати. Визначено, що вплив інтелектуальних технологій є сильнішим порівняно із базовими інформаційними системами. Підтверджено існування накопичувального ефекту цифрових інвестицій і зростання їх ролі у забезпеченні стійкості підприємств під час кризових шоків. Виявлено суттєвий розрив між національними й європейськими показниками цифрової зрілості.

Наукова новизна. Полягає у розвитку підходу до вимірювання результативності цифрової трансформації на основі порівняння граничної віддачі різних класів технологій і доведенні переважної ролі рішень на основі штучного інтелекту у формуванні конкурентних переваг у країнах із наздоганяючою модернізацією.

Практична значимість. Отримані висновки можуть бути використані менеджментом підприємств для пріоритезації інвестицій у цифрові рішення, а органами державної влади – при формуванні політики стимулювання інновацій та інтеграції до європейського цифрового простору.

Ключові слова: цифрова трансформація, промислові підприємства, штучний інтелект, ERP-системи, конкурентоспроможність

References.

1. Zhao, X., Sun, X., Zhao, L., & Xing, Y. (2022). Can the digital transformation of manufacturing enterprises promote enterprise innovation? Business Process Management Journal, 28(4), 960-982, https://doi.org/10.1108/BPMJ-01-2022-0018

2. Battistoni, E., Gitto, S., Murgia, G., & Campisi, D. (2022). Adoption paths of digital transformation in manufacturing SME. International Journal of Production Economics, 255. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108675

3. Yu, H., Wei, W., Li, J., & Li, Y. (2022). The impact of green digital finance on energy resources and climate change mitigation in carbon neutrality: Case of 60 economies. Resources Policy, 79, 2022. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.103116

4. Feng, C., Huang, J., & Wang, M. (2019). The sustainability of China’s metal industries: features, challenges and future focuses, Resources Policy, 60, 215-224. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2018.12.006

5. Cheng, Y., Zhou, X., & Li, Y. (2023). The effect of digital transformation on real economy enterprises’ total factor productivity. International Review of Economics & Finance, 85, 488-501. https://doi.org/10.1016/j.iref.2023.02.007

6. Adamides, E., & Karacapilidis, N. (2020). Information technology for supporting the development and maintenance of open innovation capabilities. Journal of Innovation & Knowledge, 5(1), 29-38. https://doi.org/10.1016/j.jik.2018.07.001

7. Liu, J., Zhou, K., Zhang, Y., & Tang, F. (2023). The Effect of Financial Digital Transformation on Financial Performance: The Intermediary Effect of Information Symmetry and Operating Costs. Sustainability, 15(6), 5059. https://doi.org/10.3390/su15065059

8. Hanelt, A., Bohnsack, R., Marz, D., & Antunes-Marante, C. (2021). A Systematic Review of the Literature on Digital Transformation: Insights and Implications for Strategy and Organizational Change. Journal of Management Studies, 58(5), 1159-1197. https://doi.org/10.1111/joms.12639

9. Wamba-Taguimdje, S.-L., Fosso Wamba, S., Kamdjoug, J. R. K., & Tchatchouang Wanko, C. (2020). Influence of Artificial Intelligence (AI) on Firm Performance: The Business Value of AI-Based Transformation Projects. Business Process Management Journal, 26(7), 1893-1924. https://doi.org/10.1108/BPMJ-10-2019-0411

10.      Dalenogare, L. S., Benitez, G. B., Ayala, N. F., & Frank, A. G. (2018). The Expected Contribution of Industry 4.0 Technologies for Industrial Performance. International Journal of Production Economics, 204, 383-394. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2018.08.019

11.      Barua, D. A., Sami, S. A., & Barua, L. (2025). Leveraging artificial intelligence for smart production management in industry 4.0. Scientific Reports, 15, 1234. https://doi.org/10.1038/s41598-025-25413-6

12.      Colla, V. (2022). A big step ahead in Metal Science and Technology through the application of Artificial Intelligence. IFAC-PapersOnLine, 55(21), 7-18. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2022.09.234

13.      Zahid, A., Leclaire, P., Hammadi, L., Roberta, C., & Ballouti, A. E. (2025). Exploring the potential of industry 4.0 in manufacturing and supply chain systems: Insights and emerging trends from bibliometric analysis. Supply Chain Analytics. 4, 100108. https://doi.org/10.1016/j.sca.2025.100108

14.      Kipper, L. M., Furstenau, L. B., Hoppe, D., Frozza, R., & Iepsen, S. (2021). Scopus scientific mapping production in industry 4.0: A bibliometric analysis. International Journal of Production Research, 58(6), 1605-1627. https://doi.org/10.1080/00207543.2019.1671625

15.      Marioni, L., Rincon-Aznar, A., & Venturini, F. (2024). Productivity performance, distance to frontier and AI innovation: Firm-level evidence from Europe. Journal of Economic Behavior & Organization, 228. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2024.106762

16.      Brodny, J., & Tutak, M. (2022). Analyzing the Level of Digitalization among the Enterprises of the European Union Member States and Their Impact on Economic Growth, Journal of Open Innovation. Technology, Market, and Complexity, 8(2). https://doi.org/10.3390/joitmc8020070

17.      Anaya, L., Hustad, E., & Olsen, D. (2025). How do ERP systems contribute to sustainable development? A case study of two Middle Eastern enterprises. Procedia Computer Science, 256, 407-414. https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.136

18.      NBS-US (2024). What is an ERP System in the Pharmaceutical industry? Retrieved from https://blog.nbs-us.com/what-is-an-erp-system-in-the-pharmaceutical-industry

19.      Ring, D. (2021). Industry 4.0 & the Future of the Pharmaceutical Industry. Pharmaceutical Engineering. Retrieved from https://ispe.org/pharmaceutical-engineering/march-april-2021/industry-40-future-pharmaceutical-industry

20.      Zagirniak, D., Kratt, O., & Zagirnyak, M. (2020). Rationalization of the choice of professional education in the context of the needs of business environment. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (4), 158-163. https://doi.org/10.33271/nvngu/2020-4/158

21.      Petrova, M., Sushchenko, O., Vovk, K., Akhmedyarov, Y., & Pohuda, N. (2026). Comparative Analysis of the Features of Remarketing Implementation in the Context of Digital Transformation: Service vs. Manufacturing Sectors. Sustainability, 18(4), 1777. https://doi.org/10.3390/su18041777

22.      Sushchenko, O., & Aleksandrov, M. (2022). Information technologies and social networks in business: Integrated implementation. 2022 IEEE 9 ^th International Conference on Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC S&T), (pp. 353-358). https://doi.org/10.1109/PICST57299.2022.10238507

23.      Moroz, O., Trunina, I., Moroz, M., Zahorianskyi, V., & Vasylkovska, K. (2023). Digital Marketing Communications Transformation in Wartime. Proceedings of the 5 ^th International Conference on Modern Electrical and Energy System, MEES 2023. https://doi.org/10.1109/MEES61502.2023.10402369

24.      Trunina, I., Bilyk, M., Chumakova, A., & Usanova, O. (2022). Energy Management for the Development of Smart Regions. Proceedings of the 2022 IEEE 4 ^th International Conference on Modern Electrical and Energy System, MEES 2022. https://doi.org/10.1109/MEES58014.2022.10005643

25.      State Statistics Service of Ukraine (2024). Usage of information and communication technologies at enterprises: Statistical bulletin. Kyiv. Retrieved from https://stat.gov.ua/uk/publications/statystychnyy-shchorichnyk-ukrayiny-2024

26.      Eurostat (2023). E-business integration: Enterprises using ERP, CRM and BI software applications. Retrieved from https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/isoc_eb_iip/default/table

27.      Eurostat (2023). Use of artificial intelligence in enterprises. Retrieved from https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/isoc_eb_ai/default/table

28.      Eurostat (2025). Digital economy and society statistics: ICT usage in enterprises. European Union. Retrieved from: https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/isoc_eb_iitps/

29.      European Commission (2025). State of the Digital Decade Report 2025: Progress towards a digitally empowered Europe. European Union. Retrieved from https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/state-digital-decade-report-2025

30.      Ministry of Digital Transformation of Ukraine (2025). Report on the digital transformation of Ukraine: 2024 results and 2025 outlook. Government Portal. Retrieved from https://thedigital.gov.ua

31.      Vu, K. M., & Asongu, S. A. (2020). Backwardness advantage and economic growth in the information age: A cross-country empirical study (AGDI Working Paper No. WP/20/047). African Governance and Development Institute. Retrieved from https://hdl.handle.net/10419/228024

32.      OECD (2023). Artificial Intelligence and the Productivity Gap: A Sectoral Analysis. OECD Productivity Working Papers. Retrieved from https://www.oecd.org/en/publications/oecd-employment-outlook-2023_08785bba-en/full-report/artificial-intelligence-and-the-labour-market-introduction_ea35d1c5.html

33.      World Bank Group (2023). Ukraine’s Private Sector: Assessing Impact and Resilience. Washington, DC. Retrieved from https://www.worldbank.org/en/news/press-release/2025/02/25/updated-ukraine-recovery-and-reconstruction-needs-assessment-released

34.      European Commission (2023). Digital Economy and Society Index (DESI) 2023. European Union. Retrieved from https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/digital-economy-and-society-index-desi-2023

• < Попередня