Анотація
Запропоновано модель архітектури та розглянуто функціонал, логіку та механізм роботи інноваційної системи управління підприємством на основі його цифрового віртуального профілю, так званого цифрового двійника підприємства (ЦДП). Технологія ЦД передбачає створення та утилітарне використання динамічної та синхронізованої віртуальної копії оригінального підприємства в режимі реального часу за різними показниками. Ця віртуальна цифрова копія та вбудована в неї технологія забезпечують постійне та динамічне оновлення найповнішого масиву внутрішніх операційних та зовнішніх даних про підприємство, його бізнес та критичні фактори, що на них впливають. Представлена архітектура проактивної системи управління (ПСУ) підприємства передбачає тісну інтеграцію та взаємодію ЦДП з «ГЗ» та штучною нейронною мережею (ШНМ) у рамках певної синергетичної моделі «ЦДП + ГЗ + ШНМ». Такий підхід до організації процесу обґрунтування управлінських та бізнес-рішень дозволяє вирішувати проблеми ефективного управління підприємством, враховуючи його цілі та функції, структуру бізнесу та стратегічний потенціал, усі зовнішні та внутрішні зв’язки, фактори успіху та ризики. Необхідність застосування нових підходів до організації управління підприємством на основі великих даних та інструментів для їх структурування, систематизації, контекстуалізації, нормалізації, аналітичної обробки та контекстного узагальнення, включаючи використання технологій ЦДП , ГЗ та ШНМ, зумовлена тим, що в умовах ДХ, які є умовами ведення бізнесу в сучасному світі, аналітика та управління складними багатофункціональними бізнес-системами, зокрема такими, як підприємство, повинні в першу чергу зосереджуватися на виявленні ймовірних ризиків та їх меж, а також на забезпеченні гнучкості та готовності цих бізнес-систем (підприємств) до раптових можливих збурень у бізнес-середовищі ДХ. Запропонована авторами синергетична архітектура ПСУ забезпечує системний підхід до вирішення проблеми ефективності та узгодженості управління підприємством, його бізнес-напрямками та складовими бізнес-процесами відповідно до змін ситуації у зовнішньому бізнес- та макросередовищі навколо цього підприємства. Це забезпечується інтеграцією функціональних та технологічних можливостей ЦДП, ГЗ та ШНМ щодо: а) моніторингу, збору, накопичення, аналізу та контекстного узагальнення великих масивів найбільш необхідної для вирішення управлінських завдань різноманітної інформації про підприємство, як складний об’єкт управління та суб’єкт господарювання, та про середовище його функціонування; б) моделювання різних сценаріїв розвитку подій у бізнес- та макросередовищі підприємства; в) моделювання реакції менеджменту на них (ці сценарії) з боку підприємства шляхом «програвання» різних варіантів управлінських, як стратегічних, так і тактико-операційних, рішень на різних рівнях управління підприємством, та оцінки наслідків цих рішень для конкретного бізнесу зокрема та підприємства в цілому, без реальної (ділової, фінансової чи матеріальної) шкоди для підприємства від невдалих або неоптимальних рішень чи дій; г) виявлення потенційних загроз, оцінка їхніх ризиків та, зрештою, розробка рекомендацій щодо ефективних альтернативних управлінських рішень, які допоможуть мінімізувати ці ризики та постійно підтримувати ключові показники ефективності підприємства (КПЕ) в оптимально прийнятних межах впродовж тривалого періоду часу.
Посилання
2. Digital twin (DT) market size & share analysis - growth trends and forecast (2026-2031). Mordor Intelligence. Page last updated on: July 31, 2026. URL: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/digital-twin-market
3. “Побачити” родовище газу – як цифровий двійник допомагає ДТЕК краще управляти видобутком. BusinessViews. 01 листопада 2023. URL: https://businessviews.com.ua/ua/digital-transformation/id/dtek-cifrovij-dvijnik-2389/.
4. ДТЕК Київські регіональні електромережі повністю оцифрував мережі Київщини. ДТЕК Київські регіональні електромережі. 10.07.2025. URL: https://www.dtek-krem.com.ua/ua/news/dtek-kijivski-regionalni-elektromerezhi-povnistyu-ocifruvav-merezhi-kijivshchini
5. Інвестиції в цифровий двійник елеваторів окупилися менш ніж за рік. НІБУЛОН. 22.10.2025. URL: https://www.nibulon.com/investytsii-v-tsyfrovyj-dvijnyk-elevatoriv-okupylysia-mensh-nizh-za-rik/
6. INTERPIPE впровадив проєкт цифрової трансформації виробництва разом з ІТ-enterprise. ІТ-enterprise. URL: https://www.it.ua/cases/article/interpipes-digital-transformation-of-manufacturing
7. Grieves M. Virtually Intelligent Product Systems: Digital Twins. In: Complex Systems Engineering: Theory and Practice. American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2019. P.p. 175-200. DOI: https://doi.org/10.2514/5.9781624105654.0175.0200
8. Riss U. V., Maus H., Javaid S., Jilek C. Digital Twins of an Organization for Enterprise Modeling. In: Grabis, J., Bork, D. (eds) The Practice of Enterprise Modeling. PoEM 2020. Lecture Notes in Business Information Processing. 2020. Vol. 400. Springer, Cham. P.p. 25-40. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-63479-7_3
9. Edrisi F. et al. EA Blueprint: An Architectural Pattern for Resilient Digital Twin of the Organization. In: Adler R., et al. Dependable Computing - EDCC 2021 Workshops. EDCC 2021. Communications in Computer and Information Science. 2021. Vol. 1462. Springer, Cham. P.p. 120-131. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86507-8_12
10. Falk Freese, André Ludwig. A conceptual framework for supply chain digital twins – development and evaluation. International Journal of Logistics Research and Applications. 2024. № 6. Pp. 676-698. DOI: https://doi.org/10.1080/13675567.2024.2324895
11. Ihimoyan M. K., Ibokette A. I., Olumide F. O., Ijiga O. M., Ajayi A. A. The Role of AI-Enabled Digital Twins in Managing Financial Data Risks for Small-Scale Business Projects in the United States. International Journal of Scientific Research and Modern Technology. 2024, 3(6), pp. 12-40. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.14598498
12. Kulkarni V., Clark T., Barn B. S. (eds). Digital Twins for Simulation-Based Decision-Making. Publisher: Springer, 2025. 412 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-89654-5
13. Kannan Ramasamy Digital Twins in Financial Services: From Simulation to Real-time Optimization. Linkedin. 2025. URL: https://www.linkedin.com/pulse/digital-twins-financial-services-from-simulation-ramasamy-phd--ezjac
14. Семененко Ю. С. Моделювання цифрових двійників бізнес-процесів як інструмент управління ефективністю компанії. Наукові записки НУ “Острозька академія”. Серія “Економіка” : науковий журнал. Острог: Вид-во НаУОА, 2025. № 38(66). С. 99-106. DOI: http://doi.org/10.25264/2311-5149-2025-38(66)-99-106
15. Слободянюк О., Капустян І., Стрижак К. Цифрові двійники в інформаційній системі підтримки управлінських рішень. Наукові перспективи. Серія “Економіка”. 2025. № 10(64). C. 610-620. DOI: https://doi.org/10.52058/2708-7530-2025-10(64)-610-620
16. Шевчук І. Б., Депутат Б. Я. Цифрові двійники у проєктному менеджменті: концепція та практичні застосування. БІЗНЕСІНФОРМ. 2025. № 10. С. 190-203. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2025-10-190-203
17. McKinsey & Company The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. 2025. 30 p. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai?hl=uk
18. Enterprise Digital Twin. Eero Hosiaisluoma. 03-08.2025. URL: https://hosiaisluoma.fi/design/enterprise-digital-twin/
19. Головський В. Ф., Оксанич І. М., Гречанінов В. Ф. та ін. Модель мультиагентної системи побудови графа знань. Математичні машини і системи. 2026. № 2. С. 79-91. DOI: https://doi.org/10.34121/1028-9763-2026-2-79-91
20. Chang Su, Yong Han, Xin Tang, Qi Jiang, Tao Wang, Qingchen He. Knowledge-based digital twin system: Using a knowlege-driven approach for manufacturing process modeling. Computers in Industry. Volumes 159-160, August 2024. Page 104101. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compind.2024.104101
1. Kutsyk, P. O. and Kovtun, O. I. (2026), Orhanizatsiia proaktyvnykh systemy ta protsesu upravlinnia pidpryiemstvom ta yoho biznes-ryzykamy na osnovi synerhetychnoi modeli “TsDP+HZ+ShI” [Organization of proactive systems and processes for managing an enterprise and its business risks based on the “DTP+HC+AI” synergetic model]. Tsyfrova ekonomika ta ekonomichna bezpeka, vol. 3 (24), pp. 96-102. DOI: https://doi.org/10.32782/dees.24-14
2. Digital twin (DT) market size & share analysis - growth trends and forecast (2026 - 2031). Mordor Intelligence. Page last updated on: July 31, 2026. Available at: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/digital-twin-market
3. “Pobachyty” rodovyshche hazu – yak tsyfrovyi dviinyk dopomahaie DTEK krashche upravliaty vydobutkom [“Seeing” a gas field – how a digital twin helps DTEK better manage extraction]. BusinessViews. Available at: https://businessviews.com.ua/ua/digital-transformation/id/dtek-cifrovij-dvijnik-2389/.
4. DTEK Kyivski rehionalni elektromerezhi povnistiu otsyfruvav merezhi Kyivshchyny [DTEK Kyiv Regional Grids has fully digitized the networks of the Kyiv region]. DTEK Kyivski rehionalni elektromerezhi. Available at: https://www.dtek-krem.com.ua/ua/news/dtek-kijivski-regionalni-elektromerezhi-povnistyu-ocifruvav-merezhi-kijivshchini
5. Investytsii v tsyfrovyi dviinyk elevatoriv okupylysia mensh nizh za rik. NIBULON. Available at: https://www.nibulon.com/investytsii-v-tsyfrovyj-dvijnyk-elevatoriv-okupylysia-mensh-nizh-za-rik/
6. INTERPIPE vprovadyv proiekt tsyfrovoi transformatsii vyrobnytstva razom z IT-enterprise. IT-enterprise. Available at: https://www.it.ua/cases/article/interpipes-digital-transformation-of-manufacturing
7. Grieves M. (2019), Virtually Intelligent Product Systems: Digital Twins, In: Complex Systems Engineering: Theory and Practice, American Institute of Aeronautics and Astronautics, p.p. 175-200. DOI: https://doi.org/10.2514/5.9781624105654.0175.0200
8. Riss, U. V., Maus H., Javaid S. and Jilek C. (2020), Digital Twins of an Organization for Enterprise Modeling, In: Grabis, J., Bork, D. (eds) The Practice of Enterprise Modeling. PoEM 2020, Lecture Notes in Business Information Processing, vol. 400, Springer, Cham, p.p. 25-40. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-63479-7_3
9. Edrisi F. et al. (2021), EA Blueprint: An Architectural Pattern for Resilient Digital Twin of the Organization, In: Adler R., et al. Dependable Computing - EDCC 2021 Workshops. EDCC 2021, Communications in Computer and Information Science, vol. 1462, Springer, Cham, p.p. 120-131. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86507-8_12
10. Falk Freese and André Ludwig (2024), A conceptual framework for supply chain digital twins – development and evaluation, International Journal of Logistics Research and Applications, no. 6, p. 676-698. DOI: https://doi.org/10.1080/13675567.2024.2324895
11. Ihimoyan, M. K., Ibokette, A. I., Olumide, F. O., Ijiga, O. M. and Ajayi, A. A. (2024), The Role of AI-Enabled Digital Twins in Managing Financial Data Risks for Small-Scale Business Projects in the United States, International Journal of Scientific Research and Modern Technology, vol. 3(6), pp. 12-40. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.14598498
12. Kulkarni V., Clark T. and Barn, B. S. (eds) (2025), Digital Twins for Simulation-Based Decision-Making, Springer, 412 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-89654-5
13. Kannan Ramasamy Digital Twins in Financial Services: From Simulation to Real-time Optimization. Linkedin. 2025. Available at: https://www.linkedin.com/pulse/digital-twins-financial-services-from-simulation-ramasamy-phd--ezjac
14. Semenenko, Yu. S. (2025), Modeliuvannia tsyfrovykh dviinykiv biznes-protsesiv yak instrument upravlinnia efektyvnistiu kompanii [Modeling digital twins of business processes as a tool for managing company performance]. Naukovi zapysky NU “Ostrozhska akademiia”. Seriia “Ekonomika” : naukovyi zhurnal, no. 38(66), pp. 99-106. DOI: http://doi.org/10.25264/2311-5149-2025-38(66)-99-106
15. Slobodianiuk O., Kapustian I. and Stryzhak K. (2025), Tsyfrovi dviinyky v informatsiinii systemi pidtrymky upravlinskykh rishen [Digital Twins in a Management Decision Support Information System]. Naukovi perspektyvy. Seriia “Ekonomika”, no. 10(64), pp. 610-620. DOI: https://doi.org/10.52058/2708-7530-2025-10(64)-610-620
16. Shevchuk, I. B. and Deputat, B. Ya. (2025), Tsyfrovi dviinyky u proiektnomu menedzhmenti: konceptsiia ta praktychni zastosuvannia [Digital Twins in Project Management: Concept and Practical Applications]. Biznes Inform, no. 10, pp. 190-203. DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2025-10-190-203
17. McKinsey & Company (2025) The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation, 30 p. Available at:https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai?hl=uk
18. Enterprise Digital Twin. Eero Hosiaisluoma. Available at: https://hosiaisluoma.fi/design/enterprise-digital-twin/
19. Holovskyi, V. F., Oksanych, I. M., Hrechaninov, V. F. ta in. (2026), Model multyahatentnoi systemy pobudovy hrafa znan [Multi-agent system model for knowledge graph construction]. Matematychni mashyny i systemy, no. 2, pp. 79-91. DOI: https://doi.org/10.34121/1028-9763-2026-2-79-91
20. Chang Su, Yong Han, Xin Tang, Qi Jiang, Tao Wang and Qingchen He (2024), Knowledge-based digital twin system: Using a knowlege-driven approach for manufacturing process modeling. Computers in Industry, vol. 159-160, August, p. 104101. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compind.2024.104101

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

