АРХІТЕКТУРА МОДЕЛІ РЕІНЖИНІРИНГУ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ ІТ-ПІДПРИЄМСТВА В ЕКОСИСТЕМІ ІНДУСТРІЇ 4.0
Main Article Content
Анотація
У дослідженні вивчено критичну проблему трансформації управлінського інструментарію ІТ-підприємств в умовах четвертої та п'ятої промислових революцій. Автор ідентифікував і детально проаналізував парадокс «цифрового розриву», за якого високотехнологічні компанії, що створюють інноваційні цифрові продукти для зовнішніх ринків, у внутрішній діяльності продовжують покладатися на інертні, децентралізовані та фрагментарні операційні моделі. Актуальність дослідження підсилюється сучасним «парадоксом продуктивності ШІ», згідно з яким масове впровадження інтелектуальних технологій часто не супроводжується пропорційним зростанням економічної ефективності через відсутність системної інтеграції даних. Обґрунтовано необхідність переходу від класичної концепції радикального разового реінжинірингу до сучасної моделі безперервної, керованої даними (data-driven) адаптації бізнес-процесів. Об’єктом дослідження є система управління ІТ-підприємством, а предметом — методи та інструменти її реінжинірингу в цифровій екосистемі. Методологічну базу роботи становлять системний підхід, концептуальне моделювання та об’єктно-центрований аналіз цифрових слідів (event logs). Метою роботи є розробка цілісної багаторівневої архітектури моделі реінжинірингу, що забезпечує безшовну інтеграцію технологічного стеку Індустрії 4.0/5.0 (AI, Process Mining, Digital Twins) до системи процесно-орієнтованого менеджменту. Основним науковим результатом дослідження є запропонована авторська трирівнева архітектура, що включає рівень даних (Data Layer) на основі об'єктно-центрованого аналізу процесів (OCPM), рівень інтелекту (Intelligence Layer) для предиктивної аналітики та рівень виконання (Execution Layer) для автоматизованої конфігурації ресурсів. Запропонована модель дозволяє автоматизувати аудит і редизайн життєвого циклу розробки ПЗ на основі об’єктивних цифрових слідів, нівелюючи суб'єктивізм експертних оцінок. Сформульовано висновок, що впровадження такої архітектури забезпечує інтелектуальну інтенсифікацію діяльності й розриває лінійну залежність між кількістю персоналу та обсягом прибутку. Доведено, що ключовим макроекономічним індикатором успіху реінжинірингу 4.0/5.0 є зростання показника доходу на одного працівника (Revenue Per Employee — RPE), що є критичним фактором конкурентоспроможності ІТ-бізнесу в умовах глобальної турбулентності й дефіциту людського капіталу.
Посилання
Derkach, A. (2022). Business process reengineering of a construction enterprise in terms of digitalization. Ways to Improve the Efficiency of Construction in the Context of Market Relations, 50(2), 251–265. https://doi.org/10.32347/2707-501x.2022.50(2).251-265 DOI: https://doi.org/10.32347/2707-501x.2022.50(2).251-265
Dumas, M., La Rosa, M., Mendling, J., & Reijers, H. A. (2018). Fundamentals of business process management (2nd ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-56509-4 DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-56509-4
Ferraz Junior, S., & Gonçalves, R. F. (2025). Quality 4.0 in industrial organizations: Challenges, benefits, and a research agenda. The TQM Journal. https://doi.org/10.1108/TQM-01-2025-0034 DOI: https://doi.org/10.1108/TQM-01-2025-0034
Gnanasambandam, C., Harrysson, M., & Singh, R. (2025, February 10). How an AI-enabled software product development life cycle will fuel innovation. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/how-an-ai-enabled-software-product-development-life-cycle-will-fuel-innovation
Gutsaliuk, O. M., Bondar, Yu. A., & Tsaturyan, R. O. (2023). Features of the formation of the business process reengineering system of enterprises using digital technologies. Economic Bulletin of Donbass, 2(72), 40-47. https://doi.org/10.12958/1817-3772-2023-2(72)-40-47 DOI: https://doi.org/10.12958/1817-3772-2023-2(72)-40-47
Hammer, M., & Champy, J. (1993). Reengineering the corporation: A manifesto for business revolution. Harper Business. DOI: https://doi.org/10.1016/S0007-6813(05)80064-3
Khliebnikova, T. M., Temchenko, O. V., & Khliebnikov, V. O. (2022). Business process reengineering as a way to increase management efficiency. Efektyvna Ekonomika, 12. https://doi.org/10.32702/2307-2105.2022.12.52 DOI: https://doi.org/10.32702/2307-2105.2022.12.52
Lopez-Arredondo, L. P., Garcia-Cano, J. Z., & Hernandez-Perez, G. D. (2020). Reengineering of the software development process in a technology services company. Business Process Management Journal, 26(2), 657–676. https://doi.org/10.1108/BPMJ-06-2019-0226 DOI: https://doi.org/10.1108/BPMJ-06-2018-0155
Lyytinen, K., Weber, B., Becker, M. C., & Pentland, B. T. (2024). Digital twins of organization: Implications for organization design. Journal of Organization Design, 13, 77–93. https://doi.org/10.1007/s41469-023-00151-z DOI: https://doi.org/10.1007/s41469-023-00151-z
Mangal, A., Gupta, P., & Goel, O. (2023). The role of RPA and AI in automating business processes in large corporations. International Journal of Novel Research and Development, 8(3), 786–799. https://www.ijnrd.org/papers/IJNRD2303502.pdf
Matvieieva, N. M., Pan, M. P., Starov, O. S., Bazetska, G. I., & Lysenko, B. S. (2025). Reengineering as a personnel technology for increasing the efficiency of the enterprise personnel. Business Inform, 5, 440-449. https://doi.org/10.32983/2222-4459-2025-5-440-449 DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2025-5-440-449
Mohammed, A. A., Azad, M. A. K., & Rakibuzzaman, M. (2024). AI-enhanced process mining in business analysis: Driving operational excellence by smart insights. American Journal of Engineering, Mechanics and Architecture, 2(11), 143-170. https://grnjournal.us/index.php/AJEMA/article/view/6219
Moumad, H., & Radgui, M. (2025). Bridging the gap between traditional process mining and object-centric process mining. Engineering Proceedings, 112(1), 54. https://doi.org/10.3390/engproc2025112054 DOI: https://doi.org/10.3390/engproc2025112054
Schwab, K. (2017). The fourth industrial revolution. Crown Business.
Semenenko, Y. S. (2025). Modeling digital twins of business processes as a tool for company performance management. Scientific Notes of NaUOA. Series "Economics", 38(66), 99-106. https://doi.org/10.25264/2311-5149-2025-38(66)-99-106 DOI: https://doi.org/10.25264/2311-5149-2025-38(66)-99-106
Tkachuk, H. Y., Sotnyk, A. A., & Biliak, T. O. (2025). Digital transformation of business models of enterprises in the retail trade. Efektyvna Ekonomika, 2. https://doi.org/10.32702/2307-2105.2025.2.89 DOI: https://doi.org/10.32702/2307-2105.2025.2.89
Urrea-Contreras, S. J., Astorga-Vargas, M. A., Flores-Rios, B. L., Ibarra-Esquer, J. E., Gonzalez-Navarro, F. F., Garcia Pacheco, I., & Pacheco Agüero, C. L. (2024). Applying process mining: The reality of a software development SME. Applied Sciences, 14(4), 1402. https://doi.org/10.3390/app14041402 DOI: https://doi.org/10.3390/app14041402
Van der Aalst, W. M. P. (2023). Object-centric process mining: Unraveling the fabric of real processes. Mathematics, 11(12), 2691. https://doi.org/10.3390/math11122691 DOI: https://doi.org/10.3390/math11122691
Vorobiov, Y. V. (2025). A conceptual model for business process reengineering in transport enterprises. Business Inform, 7, 570–578. https://doi.org/10.32983/2222-4459-2025-7-570-578 DOI: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2025-7-570-578
Yau, E. (2026). Why 88% of companies use AI but only 6% see significant returns: What high performers do differently. Medium. https://medium.com/@edyau/why-88-of-companies-use-ai-but-only-6-see-significant-returns-what-high-performers-do-11bb41b5ba96