Використання математичних моделей в управлінні операційними процесами підприємства (на матеріалах «МХП- Сервіс» ВП ПрАТ «МХП», м.Черкаси)

Сторчак, Ірина Олексіївна
Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/8205
Title:	Використання математичних моделей в управлінні операційними процесами підприємства (на матеріалах «МХП- Сервіс» ВП ПрАТ «МХП», м.Черкаси)
Authors:	Пригодюк, Олена Миколаївна Сторчак, Ірина Олексіївна
Keywords:	Управління, моделювання, операційні процеси
Issue Date:	2025
Abstract:	Предметом дослідження є використання математичних методів у системі операційного управління підприємства. Об’єктом дослідження є операційні процеси в компанії «МХП-Сервіс», зокрема в напрямах логістики, постачання та управління персоналом. Метою кваліфікаційної роботи бакалавра є обґрунтування доцільності використання математичних методів для підвищення ефективності управління операційними процесами на прикладі «МХП-Сервіс».За результатами дослідження сформульовані пропозиції щодо підвищення ефективності логістичних операцій, управління персоналом і витратами шляхом впровадження імітаційного моделювання та регресійного аналізу. Одержані результати можуть бути використані у практиці операційного менеджменту на підприємствах агропромислового комплексу, а також при розробці цифрових рішень для аналітичної підтримки управлінських рішень.
URI:	https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/8205
Appears in Collections:	073 Менеджмент (Менеджмент)
Files in This Item:
File	Description	Size	Format
Дипломна робота Сторчак Іра репозит.pdf Restricted Access		2.16 MB	Adobe PDF	View/Open Request a copy
Show full item record
Extracted text
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ 
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ 
Факультет економіки та управління 
Кафедра менеджменту та бізнес адміністрування 
 
 
Допущено до захисту 
в.о. завідувача кафедри  
Олександр БІЛИК_______________ 
____________________________________ 
«_____»______________________ 2025 р. 
 
 
КВАЛІФІКАЦІЙНА РОБОТА БАКАЛАВРА 
НА ТЕМУ: 
ВИКОРИСТАННЯ МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ В УПРАВЛІННІ 
ОПЕРАЦІЙНИМИ ПРОЦЕСАМИ ПІДПРИЄМСТВА (НА МАТЕРІАЛАХ 
«МХП-СЕРВІС» ВП ПРАТ «МХП», М.ЧЕРКАСИ) 
 
Галузь знань: 07 Управління та адміністрування 
Спеціальність: 073 Менеджмент 
Освітня програма: Менеджмент 
Рівень вищої освіти: перший (бакалаврський) 
Форма здобуття освіти: денна_ 
Група М-215__ 
 
Виконавець роботи:                           
 «____»___________ 2025 р.       __________        _Ірина СТОРЧАК 
                                                         (підпис)                    (ім’я та ПРІЗВИЩЕ)                          
   
Керівник роботи: 
                              
 
 «____»_________ 2025 р.        ___________          _Олена ПРИГОДЮК_____ 
                                                                       
( , ім’я та ПРІЗВИЩЕ
підпис )             (Вчене звання )   
 
 
 
Черкаси 2025 
 
2 
 
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ 
ФАКУЛЬТЕТ ЕКОНОМІКИ ТА УПРАВЛІННЯ  
кафедра  Менеджменту та бізнес-адміністрування 
 
Галузь знань   «07 Управління та адміністрування»   
       (код, назва) 
Спеціальність     073 «Менеджмент»                         
(код, назва) 
Освітня програма   Менеджмент                        
 
ЗАТВЕРДЖУЮ: 
В.о. завідувача кафедри  
____________  
«_____» __________20___ р. 
ЗАВДАННЯ 
НА КВАЛІФІКАЦІЙНУ РОБОТУ БАКАЛАВРА 
 ЗДОБУВАЧУ ВИЩОЇ ОСВІТИ 
_______________________Сторчак Ірина Олексіїївна___________________ 
(прізвище, ім’я,  по батькові) 
1. Тема роботи: ВИКОРИСТАННЯ МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ В 
УПРАВЛІННІ ОПЕРАЦІЙНИМИ ПРОЦЕСАМИ ПІДПРИЄМСТВА (НА 
МАТЕРІАЛАХ «МХП-СЕРВІС» ВП ПРАТ «МХП», М.ЧЕРКАСИ) 
керівник роботи________к.е.н.,Пригодюк Олена Миколаївна_______________, 
( прізвище, ім’я, по батькові, науковий ступінь, вчене звання) 
затверджені наказом від «26»03. 2025 року № 100/03-03 
2. Вихідні дані до роботи «МХП-СЕРВІС» ВП ПРАТ «МХП», М.ЧЕРКАСИ.,  
періодичні видання та друковані літературні джерела 
3. Зміст кваліфікаційної роботи (перелік питань, які потрібно розробити) РОЗДІЛ 
1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДИЧНІ ОСНОВИ ЗАСТОСУВАННЯ МАТЕМАТИЧНИХ 
МЕТОДІВ В ОПЕРАЦІЙНОМУ УПРАВЛІННІ РОЗДІЛ 2. АНАЛІЗ 
ОПЕРАЦІЙНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ МХП-СЕРВІС ТА ОЦІНКА ВПЛИВУ 
ЛЮДСЬКОГО ФАКТОРУ РОЗДІЛ 3. РОЗРОБКА ТА ЗАСТОСУВАННЯ 
МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ 
ПРОЦЕСІВ У МХП-СЕРВІС 
 
 
 
3 
 
4. Консультанти розділів кваліфікаційної роботи бакалавра 
Підпис, дата 
Прізвище, ініціали та посада 
Розділ завдання завдання 
керівника 
видав прийняв 
1 к.е.н.,Пригодюк О. М.   
2 к.е.н.,Пригодюк О. М.   
3 к.е.н.,Пригодюк О. М.   
 
5. Дата видачі завдання______________________________________________ 
КАЛЕНДАРНИЙ ПЛАН 
 
Строк 
№ Назва етапів підготовки виконання 
Примітка  
з/п кваліфікаційної роботи бакалавра етапів 
роботи 
Вибір напряму дослідження. Складання попереднього 
 28.02.2025 виконано 
плану випускної роботи. 
Опрацювання літературних джерел. Підготовка та 
 07.3.2025 виконано 
групування матеріалів. 
Затвердження плану. Підготовка теоретичного 
 15.03.2025 виконано 
розділу. 
Доопрацювання теоретичного розділу. Аналіз даних, 
 9.04.2025 виконано 
необхідних для написання аналітичного розділу. 
 Підготовка аналітичного розділу. 30.04.2025 виконано 
 Доопрацювання аналітичного розділу. 5.05.2025 виконано 
Підготовка  та написання розрахункового розділу 
 18.05.2025 виконано 
роботи. 
 Розрахунок пропозицій. 20.05.2025 виконано 
 Доопрацювання розрахункового розділу. 25.05.2025 виконано 
 Підготовка висновків по роботі 29.05.2025 виконано 
 Оформлення випускної роботи 30.05.2025 виконано 
 
 
 
 
Здобувач вищої освіти       ______  _____Ірина СТОРЧАК_______________ 
                                               ( підпис )                      (ім’я та ПРІЗВИЩЕ) 
Керівник роботи                _______  ____Олена ПРИГОДЮК_____________ 
                                                                          ( підпис )                     (ім’я та ПРІЗВИЩЕ) 
 
 
4 
 
АНОТАЦІЯ 
Кваліфікаційна робота бакалавра містить 88 сторінок, 4 таблиці, 6 
рисунків, список літератури з 72 найменувань, 1 додаток. 
ТЕМА КВАЛІФІКАЦІЙНОЇ РОБОТИ БАКАЛАВРА 
ВИКОРИСТАННЯ МАТЕМАТИЧНІ МОДЕЛЕЙ В УПРАВЛІННІ 
ОПЕРАЦІЙНИМИ ПРОЦЕСАМИ ПІДПРИЄМСТВА (НА ПРИКЛАДІ МХП-
СЕРВІС ВП ПРАТ МХП М. ЧЕРКАСИ) 
 
Предметом дослідження є використання математичних методів у системі 
операційного управління підприємства. 
Об’єктом дослідження є операційні процеси в компанії «МХП-Сервіс», 
зокрема в напрямах логістики, постачання та управління персоналом. 
Метою кваліфікаційної роботи бакалавра є обґрунтування доцільності 
використання математичних методів для підвищення ефективності управління 
операційними процесами на прикладі «МХП-Сервіс». 
Завдання кваліфікаційної роботи бакалавра: 
- проаналізувати теоретико-методологічні основи оцінки ефективності 
операційної діяльності; 
- вивчити сучасні математичні методи та їх прикладне значення у виробничих 
компаніях; 
- здійснити аналіз операційних процесів у «МХП-Сервіс»; 
- визначити чинники впливу на ефективність діяльності, зокрема людський 
фактор; 
- розробити і апробувати математичні моделі (імітаційне моделювання та 
регресійний аналіз) для планування та оптимізації ключових процесів. 
За результатами дослідження сформульовані пропозиції щодо підвищення 
ефективності логістичних операцій, управління персоналом і витратами шляхом 
впровадження імітаційного моделювання та регресійного аналізу. 
Одержані результати можуть бути використані у практиці операційного 
менеджменту на підприємствах агропромислового комплексу, а також при 
розробці цифрових рішень для аналітичної підтримки управлінських рішень. 
Рік захисту кваліфікаційної роботи бакалавра: 2025 
Підпис здобувача вищої освіти ____________________ 
Дата __________________________________________ 
  
5 
 
ЗМІСТ  
 
 
ВСТУП .................................................................................................................. 7 
РОЗДІЛ 1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДИЧНІ ОСНОВИ ЗАСТОСУВАННЯ 
МАТЕМАТИЧНИХ МЕТОДІВ В ОПЕРАЦІЙНОМУ УПРАВЛІННІ ................ 9 
1.1 Сутність та структура операційних процесів у виробничих компаніях 9 
1.2 Поняття ефективності операційних процесів та її вимірювання .........15 
1.3 Огляд математичних методів, що застосовуються для оцінки та 
оптимізації процесів .........................................................................................23 
РОЗДІЛ 2. АНАЛІЗ ОПЕРАЦІЙНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ «МХП-СЕРВІС» ТА 
ОЦІНКА ВПЛИВУ ЛЮДСЬКОГО ФАКТОРУ ..................................................29 
2.1 Організаційна структура та ключові функції «МХП-Сервіс» у межах 
ПрАТ «МХП»....................................................................................................29 
2.2 Аналіз існуючих підходів до управління процесами на підприємстві ....46 
2.3 Опитування рівня задоволеності працівників: підготовка, проведення та 
аналіз результатів .............................................................................................51 
2.4 Вплив залученості персоналу на ефективність операційної діяльності ..57 
РОЗДІЛ 3. РОЗРОБКА ТА ЗАСТОСУВАННЯ МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ 
ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОЦЕСІВ У «МХП-СЕРВІС» .......63 
3.1 Імітаційне моделювання як інструмент планування логістичних  
процесів.............................................................................................................63 
3.2 Регресійний аналіз для виявлення факторів впливу на витрати та 
продуктивність .................................................................................................73 
3.3 Інтерпретація результатів моделювання та аналіз ефективності 
запропонованих рішень ....................................................................................80 
6 
 
3.4 Рекомендації щодо застосування математичних методів в управлінні 
операційними процесами .................................................................................82 
ВИСНОВКИ .........................................................................................................86 
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ .............................................................89 
ДОДАТКИ ............................................................................................................96 
 
 
  
7 
 
ВСТУП 
 
У сучасних умовах висококонкурентного ринку ефективність операційної 
діяльності підприємств стає ключовим чинником їхньої стійкості, прибутковості 
та стратегічного зростання. Особливо це актуально для великих 
агропромислових холдингів, таких як ПрАТ «МХП», де обсяг та складність 
бізнес-процесів вимагають чіткого управління ресурсами, злагодженої логістики 
та високого рівня залученості персоналу. Внутрішнє виробниче підприємство 
«МХП-Сервіс» виконує критично важливу функцію підтримки основної 
діяльності холдингу, тому питання оптимізації його операційних процесів постає 
як пріоритетне. 
Актуальність теми дослідження зумовлена необхідністю впровадження 
математичних методів для прийняття обґрунтованих управлінських рішень, що 
базуються на аналітичних даних, моделюванні та прогнозуванні. Традиційні 
методи управління дедалі частіше виявляються недостатніми в умовах 
багатофакторності й швидких змін, тому математичні підходи дозволяють 
забезпечити точність, адаптивність та результативність рішень у сфері 
операційного менеджменту. 
Метою кваліфікаційної роботи є дослідження можливостей використання 
математичних методів для підвищення ефективності операційних процесів 
підприємства «МХП-Сервіс» та розробка практичних рекомендацій щодо їх 
впровадження. 
Задля досягнення поставленої перед нами мети варто виконати наступні 
завдання:  
- з’ясувати сутність та структуру операційних процесів у виробничих 
компаніях; 
- дослідити основні підходи до оцінки ефективності операційної діяльності; 
- проаналізувати математичні методи, що можуть бути використані для 
моделювання та оптимізації процесів; 
8 
 
- провести аналіз функціонування «МХП-Сервіс» і виявити зони зниження 
продуктивності; 
- побудувати математичні моделі (імітаційні, регресійні) для управління 
витратами, логістикою та персоналом; 
- сформулювати пропозиції щодо впровадження моделей в практику 
підприємства. 
Об’єктом дослідження є операційна діяльність «МХП-Сервіс» як складової 
частини виробничої системи ПрАТ «МХП». 
Предметом дослідження виступають математичні методи аналізу, 
оцінювання та підвищення ефективності операційних процесів. 
У процесі дослідження застосовано низку методів наукового аналізу, 
зокрема: статистичні методи, методи системного аналізу, методи імітаційного 
моделювання, регресійний аналіз, метод порівнянь та експертного оцінювання. 
Такий підхід дозволив глибоко проаналізувати проблемні аспекти операційної 
діяльності та обґрунтувати напрямки її вдосконалення. 
Практичне значення теми полягає в тому, що розроблені математичні 
моделі можуть бути адаптовані для щоденного використання менеджментом 
підприємства з метою зниження витрат, підвищення продуктивності персоналу, 
удосконалення логістичних маршрутів та загального підвищення операційної 
ефективності. Одержані результати можуть слугувати базою для розробки 
корпоративної інформаційної системи підтримки прийняття рішень. 
Таким чином, робота спрямована на інтеграцію математичних інструментів 
у практику управління операційною діяльністю підприємства з метою 
досягнення довгострокової конкурентоспроможності. 
Апробація результатів дослідження. Основні результати дослідження 
пройшли апробацію на конференції, тези доповіді на тему «Бізнес-процеси: 
сучасні підходи в управлінні інноваційним розвитком підприємства».  
Збірник тез доповідей IX Всеукраїнської науково-практичної конференції 
«Сучасні теорія і практика менеджменту та бізнес-адміністрування» : 30 
квітня 2025 р., м. Черкаси  
9 
 
РОЗДІЛ 1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДИЧНІ ОСНОВИ ЗАСТОСУВАННЯ 
МАТЕМАТИЧНИХ МЕТОДІВ В ОПЕРАЦІЙНОМУ УПРАВЛІННІ 
 
1.1 Сутність та структура операційних процесів у виробничих компаніях   
 
Операційне управління є однією з ключових функцій сучасного 
підприємства, оскільки забезпечує ефективне використання ресурсів, 
оптимізацію бізнес-процесів і досягнення стратегічних цілей. В умовах жорсткої 
конкуренції, нестабільного економічного середовища та постійного зростання 
очікувань споживачів все більшої актуальності набуває необхідність 
впровадження точних та аналітичних інструментів для прийняття управлінських 
рішень. Саме математичні методи дозволяють перейти від інтуїтивного до 
науково обґрунтованого управління, що є вирішальним для стабільності й 
успішності компанії [1]. 
Теоретико-методична основа застосування математичних методів в 
операційному управлінні охоплює сукупність підходів, концепцій і моделей, які 
дозволяють кількісно оцінювати, аналізувати та прогнозувати параметри 
діяльності підприємства. До таких методів належать лінійне і нелінійне 
програмування, імітаційне моделювання, теорія масового обслуговування, 
регресійний аналіз, теорія ігор, сітьове планування, економіко-математичне 
моделювання, статистичні та стохастичні моделі. 
Одним із найпоширеніших підходів є лінійне програмування, яке дозволяє 
визначити оптимальне співвідношення ресурсів при заданих обмеженнях. 
Наприклад, його застосовують для вирішення задач оптимального планування 
виробництва, розподілу сировини, графіків поставок, тощо. Регресійний аналіз, 
у свою чергу, дає змогу виявити залежності між різними параметрами 
операційної діяльності, зокрема між витратами та випуском продукції, часом 
виконання завдання та завантаженістю персоналу. 
Імітаційне моделювання дає змогу створити цифрову копію операційного 
процесу, на якій можна експериментувати з різними сценаріями без ризику для 
10 
 
реального бізнесу. Воно є особливо актуальним у логістиці, управлінні 
ланцюгами постачання та обслуговуванні клієнтів. Теорія масового 
обслуговування використовується для моделювання черг у сервісних центрах, що 
дає змогу мінімізувати час очікування та втрати клієнтів [2]. 
Методологія застосування математичних моделей вимагає чіткого 
розуміння об’єкта управління, цілей дослідження, наявних ресурсів і обмежень. 
Першим етапом є формалізація проблеми –  опис її у вигляді математичної задачі. 
Далі йде побудова моделі з урахуванням основних змінних, параметрів і 
функціональних залежностей. Третім етапом є вирішення задачі з використанням 
відповідного математичного апарату та інтерпретація отриманих результатів у 
контексті практичного управління. 
Успішне впровадження математичних методів можливе лише за наявності 
якісної інформаційної бази. Це означає необхідність регулярного збору та 
обробки даних, використання сучасного програмного забезпечення, залучення 
фахівців з аналітики. У сучасних умовах компанії активно використовують 
інструменти business intelligence, ERP-системи, CRM-аналітику, які 
забезпечують необхідні дані для аналітичного моделювання. 
Практичне значення математичних методів в операційному управлінні 
полягає у підвищенні точності прийнятих рішень, зниженні витрат, підвищенні 
продуктивності праці, зменшенні ризиків і невизначеності. Наприклад, у 
логістичних компаніях оптимізація маршрутів дозволяє зменшити витрати на 
пальне і час доставки, у виробничих – забезпечити своєчасне постачання 
матеріалів і уникнути простоїв [3]. 
Крім того, математичні моделі дозволяють підприємствам розробляти 
стратегічні плани розвитку, моделювати ринки, аналізувати конкурентне 
середовище, прогнозувати потреби клієнтів і адаптуватися до змін у зовнішньому 
середовищі. Вони є необхідною умовою для впровадження систем управління 
якістю, lean-технологій, управління проектами за стандартами PMI чи Agile. 
Серед сучасних тенденцій вартим уваги є поєднання математичних методів 
з технологіями машинного навчання та штучного інтелекту. Це відкриває нові 
11 
 
можливості для аналізу великих даних (Big Data), побудови прогнозів з високою 
точністю, виявлення закономірностей, які не піддаються традиційному аналізу. 
Такі підходи активно застосовуються в роздрібній торгівлі, фінансах, HR-
менеджменті, виробництві. 
Особливе місце серед усіх математичних методів займає система 
показників ефективності (KPI) і методи їх кількісної оцінки. Через використання 
балансу між різними показниками компанії мають змогу комплексно оцінити 
діяльність підрозділів і співробітників, виявити вузькі місця та сформулювати 
конкретні напрями вдосконалення [4]. 
У підсумку слід зазначити, що математичні методи в операційному 
управлінні є не лише технічним інструментом для аналізу та розрахунків, але й 
повноцінною методологічною базою, яка формує культуру управління, 
орієнтовану на дані, обґрунтованість рішень та стратегічне бачення. Вони 
дозволяють не просто спостерігати за змінами у внутрішньому або зовнішньому 
середовищі, а реагувати на них оперативно, точно і вивірено, ґрунтуючись на 
числових показниках, і навіть впливати на процеси проактивно, змінюючи 
траєкторію розвитку компанії. 
Сучасне виробниче підприємство неможливо уявити без злагодженої, 
автоматизованої та аналітично підкріпленої системи управління операційними 
процесами. Ефективне застосування математичного апарату забезпечує 
можливість моделювати альтернативні варіанти рішень, оцінювати їх вплив до 
впровадження в реальність, оптимізувати використання ресурсів, а також 
визначати критичні точки впливу в системі. Такий підхід дозволяє досягати 
високої ефективності навіть в умовах обмежених ресурсів, жорсткої конкуренції 
чи нестабільності ринку [5]. 
Водночас успішне застосування математичних методів можливе лише за 
умов наявності системного підходу до управління, наявності чіткої структури 
збору та обробки даних, підготовленого персоналу, здатного не лише 
здійснювати розрахунки, а й інтерпретувати їх у контексті бізнес-рішень. Це 
вимагає формування аналітичної культури в межах організації, де кожен 
12 
 
працівник розуміє важливість точних даних, планування, аналізу та 
обґрунтованого прогнозування. Крім того, інструментарій повинен постійно 
оновлюватись відповідно до змін у технологіях, ринковому середовищі та 
внутрішніх процесах підприємства. 
Операційні процеси є базовою основою функціонування будь-якої 
виробничої компанії. Вони включають у себе не лише пряме виробництво 
продукції, а й логістику, закупівлі, управління запасами, якість, технічне 
обслуговування обладнання, планування змін і розподіл ресурсів. Цей 
багаторівневий механізм потребує чіткої координації, прогнозованості та 
гнучкості – саме ті характеристики, які можуть бути досягнуті завдяки 
математичним моделям [6]. 
У сучасних умовах, коли ринкове середовище змінюється з великою 
швидкістю, операційна ефективність стає вирішальним фактором 
конкурентоспроможності, стабільності та прибутковості підприємства. Компанії, 
що здатні швидко адаптувати свої процеси до нових умов, прогнозувати зміну 
попиту, ефективно розподіляти ресурси – отримують стійку перевагу на ринку. 
Саме математичні методи – від регресійного аналізу і симуляцій до 
оптимізаційних моделей і прогнозної аналітики – є тими інструментами, які 
допомагають трансформувати операційне управління на принципово новий 
рівень. 
Таким чином, впровадження математичних методів – це не лише про 
ефективність, а про системне мислення, стратегічну адаптацію та розвиток 
підприємства, яке прагне бути лідером у своїй галузі в умовах постійних викликів 
сучасного світу. 
Сутність операційних процесів полягає у перетворенні вхідних ресурсів 
(сировини, матеріалів, інформації, людських ресурсів) у готову продукцію або 
послугу з доданою вартістю. Цей процес трансформації вимагає чіткого 
планування, контролю та оптимізації, оскільки саме на цьому етапі формується 
основна частина вартості продукції. Операційна діяльність безпосередньо 
13 
 
впливає на витрати підприємства, якість продукції, рівень задоволення 
споживача, а відтак і на ринкову позицію компанії [7]. 
Загалом операційні процеси поділяють на основні, допоміжні та 
управлінські. Основні процеси охоплюють ті етапи, які безпосередньо 
створюють продукт або послугу. У виробничих компаніях це зазвичай обробка 
сировини, складання компонентів, упаковка, тестування. Допоміжні процеси 
забезпечують функціонування основних і включають, наприклад, 
енергозабезпечення, технічне обслуговування обладнання, складську логістику, 
утилізацію відходів. Управлінські процеси охоплюють планування, облік, 
контроль, прийняття рішень, координацію підрозділів, управління персоналом. 
Структура операційних процесів у виробничій компанії залежить від її 
розміру, типу виробництва, галузевої специфіки, рівня автоматизації та 
організаційної культури.  
Відванта
Упаковк ження 
а та продукц
Контрол
складува ії
Виробни ь якості
ння 
Складсь чий готової 
процес
Постача кі продукц
ння операції ії
Планува
ння ресурсів
виробни
цтва
 
Рис. 1.1 Типова логіка операційного циклу 
 Джерело: складено автором на основі [7]. 
У структурі операційних процесів важливим є розподіл відповідальності та 
чітка координація між підрозділами. Наприклад, порушення в постачанні або 
затримка в обслуговуванні обладнання можуть призвести до збоїв у всьому 
14 
 
виробничому ланцюгу. Тому доцільно впроваджувати системи управління 
операціями, такі як ERP (Enterprise Resource Planning), які дозволяють 
інтегрувати всі етапи виробництва в єдину інформаційну систему. 
Операційні процеси також можна класифікувати за типами виробництва: 
індивідуальне, серійне або масове. В індивідуальному виробництві операції 
відбуваються неперіодично, часто на замовлення. У серійному – процеси 
стандартизовані, але партії можуть бути різні. У масовому – максимальна 
уніфікація, мінімальна гнучкість, висока ефективність і автоматизація. 
Для підвищення ефективності операційних процесів використовуються 
такі методи: LEAN, Kaizen, Six Sigma, Just-in-Time, Total Productive Maintenance. 
Вони дозволяють скоротити втрати, знизити витрати, поліпшити якість та 
оптимізувати ресурси [8]. 
Крім того, важливе значення мають людський фактор і корпоративна 
культура. Налагоджене командне середовище, професійна підготовка персоналу, 
залучення працівників до покращення процесів (наприклад, через системи подачі 
пропозицій) сприяють більш ефективному виконанню операційних функцій. 
З точки зору стратегічного управління, операційні процеси мають бути не 
лише ефективними, але й адаптивними. Сучасне виробництво вимагає гнучкості 
у змінах асортименту, швидкого переходу між моделями продукції, здатності 
реагувати на зміну попиту та логістичних умов. 
Отже, операційні процеси є багатогранною, взаємозалежною та 
динамічною системою, що охоплює всі основні етапи створення цінності – від 
планування постачань до доставки кінцевого продукту або послуги споживачеві. 
Така система вимагає не лише технічної злагодженості, а й глибокого системного 
підходу до управління, який передбачає інтеграцію стратегії, процесів, ресурсів і 
технологій. Саме ефективність управління операційною діяльністю визначає не 
лише рівень продуктивності, а й загальну економічну результативність компанії, 
її здатність адаптуватися до викликів, виявляти слабкі місця у реальному часі та 
швидко впроваджувати коригуючі заходи [9]. 
15 
 
Високий рівень операційної ефективності дозволяє підприємству 
знижувати собівартість, скорочувати час циклу виконання замовлень, 
зменшувати обсяги дефектної продукції, збільшувати рентабельність, а також 
покращувати обслуговування клієнтів. Це, у свою чергу, формує довіру до 
бренду, підвищує лояльність споживачів і відкриває нові ринкові можливості. 
У сучасних умовах глобальної конкуренції, нестабільного економічного 
середовища та високих очікувань споживачів, компанії вже не можуть дозволити 
собі працювати за старими шаблонами. Успішні організації впроваджують 
інноваційні інструменти управління операціями, зокрема цифровізацію бізнес-
процесів, використання ERP-систем, імітаційного моделювання, інтернету речей 
(IoT), машинного навчання для прогнозування попиту, а також систем управління 
якістю в режимі реального часу [10]. 
Особливу роль у забезпеченні гнучкості та конкурентоспроможності 
відіграє аналітика великих даних, яка дозволяє виявити приховані закономірності 
в процесах, визначити ключові драйвери ефективності та побудувати оптимальні 
сценарії розвитку. Не менш важливим чинником успіху є інвестиції в людський 
капітал – навчання, розвиток та мотивація персоналу, який є головним носієм 
змін. 
Таким чином, успішні підприємства розглядають управління операційними 
процесами як стратегічний актив, а не лише як інструмент поточної діяльності. 
Вони інвестують у цифрову трансформацію, гнучкі організаційні структури, 
автоматизацію, аналітичні платформи та розвиток компетенцій співробітників, 
створюючи цілісну екосистему ефективності та інновацій. Саме такий підхід є 
запорукою сталої роботи в умовах мінливого ринку, динамічного розвитку 
технологій і зростаючої конкуренції. 
 
1.2 Поняття ефективності операційних процесів та її вимірювання   
 
Операційний процес – це сукупність взаємопов’язаних дій або функцій, 
спрямованих на перетворення вхідних ресурсів (сировини, праці, енергії, 
16 
 
інформації) у готову продукцію або послуги з доданою вартістю, що 
відповідають потребам споживачів. 
У контексті сучасного менеджменту ефективність операційних процесів 
виступає ключовим показником якості управління виробництвом і ресурсами 
підприємства. В умовах високої конкуренції, динамічних ринків і дефіциту 
ресурсів саме ефективність операційної діяльності визначає здатність компанії 
досягати своїх стратегічних цілей, знижувати витрати, забезпечувати гнучкість і 
відповідати очікуванням споживачів [11]. 
Ефективність операційних процесів – це здатність системи створювати 
максимально можливий результат при мінімальних витратах ресурсів. Це 
співвідношення між отриманим ефектом (випущеною продукцією, обсягом 
наданих послуг, рівнем задоволення клієнтів) і витратами на досягнення цього 
результату (фінансовими, матеріальними, трудовими, часовими). 
Ефективність не варто ототожнювати з продуктивністю. Продуктивність 
вимірює обсяг випуску на одиницю ресурсу (наприклад, праці або часу), тоді як 
ефективність враховує не лише кількість, а й якість витрачених ресурсів, рівень 
втрат, наскільки оптимально організовано процес і чи відповідає він 
запланованим цілям. Іншими словами, продуктивність – це частина 
ефективності, але не єдине її джерело. 
 
 
17 
 
Операційна Системна Фінансова Соціальна та 
ефективність ефективність ефективність екологічна 
процесів •- включає •чи призводять ефективність
•швидкість логістику, операційні дії •- вплив 
виконання, управління до зниження діяльності на 
відсутність запасами, собівартості, працівників, 
простоїв, взаємодію з зростання суспільство, 
якість постачальника прибутковості довкілля, 
продукції на ми та , підвищення імідж 
виході, рівень клієнтами. обіговості компанії.
браку тощо. капіталу.
 
Рис. 1.2 Рівні оцінки ефективності операційної діяльності 
Джерело: складено автором на основі [11]. 
Для вимірювання ефективності операційних процесів у виробничих та 
сервісних компаніях використовують широкий спектр кількісних та якісних 
показників, які дозволяють комплексно оцінити результативність і доцільність 
використання ресурсів. Серед найважливіших індикаторів варто насамперед 
виділити коефіцієнт ефективності витрат (Cost Efficiency Ratio), який демонструє 
співвідношення фактичних витрат до запланованих і вказує на відхилення від 
початкового бюджету. Також вагоме значення має рівень продуктивності праці, 
що обчислюється як виробіток на одного працівника або одиницю часу, адже 
саме ефективність персоналу безпосередньо впливає на загальну 
результативність компанії [12]. 
Не менш важливим є коефіцієнт завантаження обладнання, який дозволяє 
оцінити рівень використання технічних потужностей підприємства. Оборотність 
запасів, що відображає кількість циклів обігу товарно-матеріальних ресурсів за 
певний період, свідчить про ефективність управління складським господарством 
і логістикою. Час циклу (Cycle Time), тобто повний час виконання операції або 
виробничого процесу, дозволяє виявити вузькі місця та резерви для прискорення 
процесів. 
18 
 
До ключових показників, які характеризують якість продукції та ступінь 
задоволеності споживачів, належать не лише традиційні технічні параметри, але 
й інтегровані індекси, що відображають сприйняття якості з боку клієнтів. Серед 
базових показників – рівень браку, який демонструє кількість дефектної 
продукції на одиницю виготовленої, і кількість рекламацій, що сигналізує про 
системні проблеми у виробничому процесі, логістиці або контролі якості. 
Важливим орієнтиром є відсоток відповідності стандартам, який визначається 
шляхом внутрішнього аудиту та сертифікаційного контролю на відповідність 
державним, міжнародним чи галузевим вимогам. 
Особливої уваги в сучасному операційному управлінні набуває індекс 
задоволеності клієнтів (Customer Satisfaction Index, CSI), який формується на 
основі збірної оцінки клієнтського досвіду: від перших вражень від продукту чи 
послуги до післяпродажного обслуговування. Аналітична інтерпретація CSI 
дозволяє виявити вузькі місця у взаємодії з клієнтом, а також побудувати стратегії 
підвищення лояльності та утримання споживачів. 
Для оцінки відповідності виробничих процесів фактичному попиту 
широко застосовуються показники Takt Time і Lead Time. Takt Time – це інтервал, 
з яким має виготовлятися кожна одиниця продукції для задоволення реального 
попиту на ринку, і він тісно пов’язаний із розрахунком планової продуктивності. 
Lead Time, у свою чергу, визначає середній час повного проходження замовлення, 
включаючи всі етапи – від приймання до доставки. Оптимізація Lead Time дає 
змогу знизити рівень запасів, скоротити витрати на зберігання та прискорити 
оборотність ресурсів. 
Одним із найважливіших індикаторів ефективності на виробництві є OEE 
(Overall Equipment Effectiveness) – комплексний показник загальної ефективності 
використання обладнання, який включає в себе три основні компоненти: 
- Доступність (Availability) – частка часу, протягом якого обладнання було в 
робочому стані; 
- Продуктивність (Performance) – фактична швидкість роботи у порівнянні з 
максимальною можливою; 
19 
 
- Якість (Quality) – частка виготовленої продукції, яка відповідає 
стандартам. 
Завдяки цим показникам, компанія може всебічно оцінити продуктивність 
своїх ресурсів, оперативно реагувати на відхилення та приймати обґрунтовані 
рішення щодо модернізації або переналаштування технологічних ліній. Сукупне 
використання CSI, Takt Time, Lead Time та OEE дозволяє сформувати цілісну 
картину ефективності операційної діяльності, що охоплює як внутрішню 
продуктивність, так і зовнішню оцінку з боку споживачів. 
Окрім виробничо-процесних показників, важливу роль відіграють 
фінансові індикатори. До них відносяться операційний прибуток (EBIT), який 
показує загальну прибутковість до врахування податків та відсотків, а також 
маржинальний дохід на одиницю продукції, що характеризує внесок окремих 
виробів у покриття постійних витрат та отримання прибутку. Оцінити загальний 
фінансовий ефект дозволяє рентабельність операційної діяльності, яка 
демонструє співвідношення прибутку до операційних витрат. Також важливим є 
показник вартості одиниці продукції (cost per unit), який допомагає оцінити 
ефективність витрат на виробництво. Нарешті, аналіз динаміки зниження 
загальних витрат у часі дозволяє визначити результативність заходів з 
оптимізації операційних процесів та управлінських рішень. 
Загалом система показників ефективності повинна враховувати специфіку 
підприємства, галузі та стратегічні цілі, дозволяючи виявляти слабкі місця, 
відслідковувати прогрес і обґрунтовувати подальші кроки розвитку. 
У практиці оцінки ефективності операційних процесів дедалі частіше 
використовуються інтегровані підходи, що включають кілька груп показників 
одночасно. Наприклад, система Balanced Scorecard (BSC) дозволяє пов’язати 
фінансові цілі з внутрішніми процесами, навчанням персоналу та задоволеністю 
клієнтів. У межах BSC ефективність операцій оцінюється не лише за грошовими 
результатами, а й за стратегічним розвитком. 
20 
 
Методи оцінки ефективності також включають математичні інструменти: 
регресійний аналіз, моделювання процесів, факторний аналіз, Data Envelopment 
Analysis (DEA), імітаційне моделювання, статистичне управління якістю (SPC). 
Особливого значення набуває аналіз «вузьких місць» у процесі – тобто 
визначення етапів, які уповільнюють весь цикл або є джерелом втрат. Саме через 
ідентифікацію й усунення вузьких місць можливо значно підвищити 
ефективність без значних інвестицій. 
Управління ефективністю неможливе без регулярного моніторингу 
показників та системи звітності, яка дозволяє приймати оперативні рішення. 
Часто використовують дашборди з ключовими метриками, що відображають стан 
процесів у реальному часі. 
Також важливо відзначити роль персоналу. Рівень ефективності залежить 
від мотивації працівників, їхньої залученості, кваліфікації та усвідомлення цілей 
підприємства. Підприємства, які впроваджують системи безперервного 
покращення (Kaizen), створюють культуру, де кожен працівник – активний 
учасник підвищення ефективності [13]. 
У виробничих компаніях з високим ступенем автоматизації особливу роль 
відіграє цифровізація процесів. Завдяки впровадженню ERP-систем, IoT-рішень, 
технологій Industry 4.0 можливо значно покращити точність даних, зменшити 
людський фактор, оптимізувати ланцюги постачання. 
Таким чином, ефективність операційних процесів – це багатовимірне 
поняття, яке потребує комплексного підходу. Її вимірювання повинно 
здійснюватися на регулярній основі, із залученням як кількісних, так і якісних 
індикаторів. Основна мета –  забезпечити стійке функціонування підприємства з 
максимальним використанням потенціалу внутрішніх ресурсів, мінімізацією 
втрат і досягненням стратегічних цілей. 
У сучасних умовах ведення бізнесу ефективне управління процесами на 
підприємстві є одним із ключових чинників досягнення стратегічних цілей, 
забезпечення конкурентоспроможності та підвищення операційної ефективності. 
Управління процесами дозволяє не лише координувати щоденну діяльність, а й 
21 
 
забезпечити її відповідність стандартам, вимогам ринку та змінним зовнішнім 
умовам. У цьому контексті важливо проаналізувати наявні підходи до управління 
процесами, які вже застосовуються у вітчизняній та міжнародній практиці, 
оцінити їх переваги, недоліки та доцільність використання в умовах конкретного 
підприємства [35]. 
Одним із класичних підходів до управління процесами є функціональне 
управління, що ґрунтується на поділі діяльності організації на окремі функції 
(виробництво, збут, фінанси, персонал тощо), які реалізуються через відповідні 
підрозділи. Такий підхід забезпечує чітку вертикаль управління, відповідальність 
та контроль у межах функціональних напрямів. Проте він нерідко створює 
бар’єри між підрозділами, знижує гнучкість та ускладнює управління 
наскрізними бізнес-процесами, що проходять через кілька функціональних зон. 
На зміну функціональному підходу приходить процесно-орієнтоване 
управління (BPM – Business Process Management), яке фокусується на кінцевому 
результаті процесу, що створює цінність для клієнта. Основною ідеєю цього 
підходу є аналіз, моделювання, удосконалення та контроль процесів, незалежно 
від їх функціонального розміщення. Використовуючи інструменти моделювання 
(наприклад, BPMN), організації мають змогу візуалізувати процеси, виявити 
вузькі місця, дублювання дій або зайві етапи, що не створюють цінності [36]. 
Особливо актуальним у сучасному менеджменті є LEAN-підхід, який 
передбачає усунення всіх видів втрат (муда) – від надлишкових запасів до 
непотрібного транспортування чи очікування. У межах LEAN активно 
застосовуються такі інструменти, як 5S, Kaizen, Just in Time, Kanban тощо. Цей 
підхід дає змогу досягти високої ефективності при мінімальних витратах, однак 
вимагає високої дисципліни та залученості персоналу. 
Шість Сигм (Six Sigma) – ще один поширений підхід до покращення 
процесів, який базується на статистичному контролі якості. Його мета – 
мінімізувати кількість помилок, дефектів або відхилень у процесах до рівня 3,4 
помилки на мільйон можливостей. Методологія DMAIC (визначити, виміряти, 
проаналізувати, удосконалити, контролювати) дозволяє системно виявити 
22 
 
проблеми у процесах і забезпечити їх цілеспрямоване покращення. Six Sigma 
потребує глибоких аналітичних навичок і значних ресурсів, але дає потужні 
результати в умовах масштабних виробничих систем [37]. 
Значну роль у сучасному управлінні процесами відіграє цифровізація. ERP-
системи (наприклад, SAP, Oracle, Microsoft Dynamics) дозволяють інтегрувати всі 
функціональні напрями підприємства в єдину інформаційну систему, 
автоматизувати процеси, збирати та аналізувати великі обсяги даних у реальному 
часі. Системи на базі штучного інтелекту і машинного навчання здатні 
самостійно оптимізувати окремі процеси, передбачати відхилення та 
пропонувати рішення. 
Адаптивне управління – ще один підхід, що передбачає гнучку реакцію на 
змінні зовнішні та внутрішні умови. У межах цього підходу процеси не 
фіксуються жорстко, а змінюються відповідно до ситуації: це дозволяє 
підприємствам оперативно реагувати на зміни попиту, перебої в поставках або 
інші ризики. 
Окремо варто відзначити інтеграцію управління якістю (TQM) у систему 
управління процесами. В основі TQM лежить орієнтація на безперервне 
покращення всіх процесів на основі участі кожного працівника. Це дозволяє 
досягати високої стабільності процесів і якості продукції чи послуг, проте 
потребує створення сильної корпоративної культури [38]. 
Незалежно від обраного підходу, успішне управління процесами вимагає 
поєднання таких елементів: стандартизації, систематичного аналізу, постійного 
вдосконалення, інформатизації, участі персоналу та наявності зворотного зв’язку 
з клієнтом. Без цих компонентів навіть найсучасніша методика залишиться 
формальною і не дасть очікуваних результатів. 
У сучасних виробничих компаніях, таких як «МХП-СЕРВІС», управління 
процесами має вирішальне значення. Велика кількість операцій, динамічне 
середовище, залежність від зовнішніх постачальників і коливання попиту 
роблять необхідним застосування комплексного, багаторівневого підходу до 
аналізу і вдосконалення процесів. У цьому контексті доцільно поєднувати 
23 
 
класичні підходи з цифровими рішеннями, LEAN-методологіями, управлінням 
знаннями та культурою безперервного вдосконалення [39]. 
Отже, аналіз існуючих підходів до управління процесами свідчить про 
наявність широкого спектра інструментів і методик, кожна з яких має свої 
переваги і обмеження. Раціональний вибір або комбінація підходів мають 
ґрунтуватися на реальних потребах підприємства, рівні його зрілості, специфіці 
діяльності та наявних ресурсах. Головне – забезпечити системність, прозорість і 
орієнтацію на цінність для клієнта. Це і є основою побудови сучасної, ефективної 
та стійкої системи управління процесами на підприємстві. 
 
1.3 Огляд математичних методів, що застосовуються для оцінки та 
оптимізації процесів   
 
У сучасному управлінні виробничими й операційними процесами все 
більшого значення набуває застосування математичних методів. Вони 
дозволяють не лише описати процеси в кількісних показниках, а й проводити 
глибокий аналіз, прогнозування, виявлення закономірностей, оптимізацію витрат 
і ресурсів. Оскільки бізнес-середовище стає дедалі складнішим і динамічнішим, 
застосування математичних інструментів дозволяє ухвалювати обґрунтовані 
управлінські рішення на основі точних розрахунків і моделювання. 
Математичні методи в операційному управлінні поділяються на кілька 
основних груп залежно від їх призначення, що дозволяє керівництву 
підприємства ефективно застосовувати їх у відповідності до конкретних цілей і 
завдань. Такий підхід формує гнучку й водночас системну модель управління, 
яка здатна реагувати на зміни в операційному середовищі й водночас 
забезпечувати стратегічну стабільність. 
Першу групу становлять описові методи, які слугують для формалізації й 
візуалізації процесів. За їх допомогою можливо подати логіку операційних дій у 
вигляді блок-схем, алгоритмів, графів чи діаграм потоків, що значно полегшує 
розуміння процесів, виявлення вузьких місць і комунікацію між підрозділами. Ці 
24 
 
методи дозволяють побачити «картину загалом» і створити основу для 
подальшого аналізу [14]. 
Наступною є група аналітичних методів, до якої належать факторний 
аналіз, матриці витрати–випуску та балансові моделі. Вони дозволяють 
розкласти складні виробничі взаємозв’язки на окремі компоненти, оцінити вплив 
різних змінних на ключові показники ефективності та виявити критичні фактори 
впливу. Аналітичні методи важливі на етапі діагностики та оцінки поточного 
стану операційної системи підприємства. 
Оптимізаційні методи – це потужний інструмент для підвищення 
ефективності за рахунок знаходження найкращого рішення серед можливих 
варіантів. До них належать лінійне, цілочислове й динамічне програмування, 
транспортні задачі, методи теорії масового обслуговування. Такі методи широко 
застосовуються для раціонального розподілу ресурсів, формування виробничого 
плану, оптимізації логістичних потоків, скорочення часу виробництва або 
зниження витрат. Їх головна перевага – математична точність і можливість 
моделювання складних систем в умовах обмежень. 
Коли процеси мають високу складність або невизначеність, застосовуються 
імітаційні методи. Вони дозволяють створити віртуальну модель системи, на якій 
можна експериментувати без ризику для реального виробництва. Імітаційне 
моделювання, системна динаміка, метод Монте-Карло – усе це дає змогу 
прогнозувати реакцію системи на різні зміни, оптимізувати політику постачання, 
тестувати нові формати роботи або розробляти сценарії антикризового 
управління. 
Не менш важливими є статистичні методи, які забезпечують аналітичну 
базу для ухвалення рішень. Вони дозволяють опрацювати великі обсяги 
історичних даних, виявити закономірності, кореляції, тренди, а також оцінити 
ефективність нововведень. Регресійний та кореляційний аналіз, дисперсійний 
аналіз (ANOVA), контрольні карти (SPC) застосовуються для контролю якості, 
аналізу продуктивності, оцінки впливу різних факторів на кінцеві результати. 
25 
 
Окремо варто виокремити прогностичні методи, адже управління сьогодні 
– це не лише реагування, а й проактивне планування. Трендові моделі, 
експоненційне згладжування, ARIMA, нейронні мережі та алгоритми машинного 
навчання дозволяють будувати точні прогнози щодо попиту, необхідних обсягів 
виробництва, фінансових показників і ризиків. Це надзвичайно важливо в умовах 
нестабільного ринку та жорсткої конкуренції. 
Таким чином, математичні методи в операційному управлінні не є 
ізольованими інструментами – вони взаємодіють між собою, доповнюючи й 
підсилюючи один одного. Їх інтеграція в практику управління дозволяє перейти 
від інтуїтивного до науково обґрунтованого менеджменту, що забезпечує 
зростання ефективності, зменшення втрат і підвищення 
конкурентоспроможності виробничих компаній. Це не лише технічна база, а й 
стратегічний актив сучасного підприємства [15]. 
Таблиця 1.1 – Основні аналітичні методи, що застосовуються в управлінні 
операційною ефективністю 
Назва методу Суть методу Приклад застосування 
Визначення ключових факторів, що Аналіз впливу чисельності 
Факторний 
впливають на результативність персоналу, тривалості змін, 
аналіз 
процесів витрат на обсяг виробництва 
Матриці Аналіз взаємозв’язків між Вивчення залежності витрат на 
витрати– підрозділами чи етапами закупівлю сировини та обсягів 
випуску виробничого процесу випуску готової продукції 
Аналіз ефективності 
Балансові Встановлення балансу між ресурсами 
використання матеріальних, 
моделі на вході та результатами на виході 
трудових і фінансових ресурсів 
Джерело: складено автором на основі [15]. 
 
Застосування математичних методів в операційному управлінні є 
ключовим інструментом для підвищення ефективності виробничих процесів. 
Однією з найважливіших груп методів є оптимізаційні методи, які спрямовані на 
пошук найкращих рішень в умовах обмежених ресурсів. Основна мета – 
мінімізувати витрати, максимізувати прибуток або скоротити час виконання 
процесів. До них належить лінійне програмування, яке дозволяє знаходити 
оптимальний розподіл ресурсів в межах заданих обмежень. Наприклад, воно 
26 
 
широко використовується при визначенні оптимального розподілу сировини між 
виробничими лініями. Цілочислове програмування є варіацією лінійного, де 
рішення обмежуються лише цілими числами – наприклад, при плануванні 
кількості одиниць продукції. 
Ще одним потужним методом є динамічне програмування, яке 
використовується для задач з багатоступеневою або розгалуженою структурою, 
шляхом поетапного розв’язання. Транспортні задачі вирішують проблеми 
оптимального розподілу ресурсів або товарів між кількома пунктами 
призначення. Нарешті, методи теорії масового обслуговування моделюють 
ситуації черг, навантаження виробничих ліній або оцінюють ефективність 
обслуговування клієнтів. 
Коли аналітичні методи складно застосувати через складність або 
динамічність системи, використовуються імітаційні методи. Серед них 
виділяється імітаційне моделювання, що дозволяє створювати віртуальні копії 
реальних процесів і тестувати різні сценарії без втручання в реальну систему. 
Наприклад, можливо оцінити, як зміна графіку постачань вплине на логістичний 
ланцюг. Метод Монте-Карло застосовується для оцінки ризиків у ситуаціях 
невизначеності шляхом використання випадкових змінних. Системна динаміка 
моделює складні системи зі зворотними зв’язками, наприклад – взаємозв’язки 
між попитом, запасами, виробництвом та інвестиціями. 
Статистичні методи дозволяють аналізувати великі обсяги даних, виявляти 
закономірності, тенденції, взаємозв’язки між змінними. До таких методів 
належить регресійний аналіз, який визначає ступінь впливу одних факторів на 
інші, наприклад – як кількість працівників або витрати впливають на 
продуктивність. Кореляційний аналіз оцінює силу зв’язку між показниками. 
Метод ANOVA (дисперсійного аналізу) дозволяє порівнювати ефективність 
різних управлінських підходів. Контрольні карти (SPC) використовуються для 
постійного контролю стабільності виробничих процесів і вчасного виявлення 
відхилень [16]. 
27 
 
Для стратегічного управління важливим є прогнозування, яке здійснюється 
за допомогою різних прогностичних методів. Наприклад, трендові моделі 
допомагають виявити довгострокові тенденції змін показників, експоненційне 
згладжування – прогнозувати короткострокові зміни. Авторегресійні моделі 
(ARIMA) ефективні при прогнозуванні сезонних та циклічних процесів. 
Сучасним інструментом є нейронні мережі, що на основі машинного навчання 
можуть будувати високоточні прогнози в умовах нестандартних і 
неструктурованих даних. 
На практиці ефективне управління операційною діяльністю базується не на 
застосуванні одного окремого математичного методу, а на комплексному підході, 
який передбачає комбінування різних інструментів залежно від завдань, що 
постають перед підприємством. Такий інтегрований підхід дає змогу врахувати 
як кількісні, так і якісні аспекти процесів, знизити рівень невизначеності та 
підвищити обґрунтованість управлінських рішень. 
Аналітичні методи, наприклад, використовуються на початковому етапі для 
побудови моделі операційного процесу, виявлення ключових факторів впливу, а 
також встановлення причинно-наслідкових зв’язків між елементами системи. 
Вони забезпечують структуризацію процесів і закладають основу для подальшої 
оптимізації. 
Статистичні методи, у свою чергу, застосовуються для перевірки 
достовірності побудованих моделей, оцінки ступеня впливу окремих змінних на 
результати діяльності, а також для моніторингу стабільності виробничих 
процесів. Вони дають змогу з високою точністю ідентифікувати аномалії, 
оцінити ефективність нововведень та сформувати прогнози на основі фактичних 
даних [17]. 
Оптимізаційні методи стають актуальними після того, як система 
проаналізована та валідована. Вони дозволяють знайти найкраще рішення з-
поміж можливих варіантів у межах визначених ресурсів, обмежень і цілей. Це 
може бути, наприклад, оптимізація розподілу робочого часу, матеріалів, 
виробничих ліній чи логістичних потоків. 
28 
 
Імітаційне моделювання завершує цикл прийняття рішення, оскільки дає 
можливість протестувати запропоновані управлінські стратегії без ризику для 
реального виробництва. Воно дозволяє оцінити поведінку системи в умовах змін, 
змоделювати різні сценарії розвитку подій та обрати найстійкіший до зовнішніх 
впливів варіант дій. 
Таким чином, комбіноване використання аналітичних, статистичних, 
оптимізаційних та імітаційних методів дає змогу максимально ефективно 
управляти складними виробничими процесами. Такий підхід дозволяє приймати 
рішення не лише на основі інтуїції або досвіду, а на основі формалізованих 
моделей і фактичних даних, що значно підвищує якість управління та 
довгострокову ефективність діяльності підприємства. 
Реалізація математичних методів в управлінні вимагає дотримання певних 
умов: наявності якісних вхідних даних, обґрунтованих припущень, розуміння 
обмежень моделей та високого рівня підготовки персоналу. Важливу роль 
відіграє також доступ до відповідного програмного забезпечення – зокрема, MS 
Excel Solver, MATLAB, R, Python, AnyLogic, Arena, GAMS тощо. 
Таким чином, математичні методи в операційному управлінні є незамінним 
інструментом для прийняття обґрунтованих рішень, оптимізації ресурсів, 
зниження витрат і підвищення загальної продуктивності підприємства. Їх 
правильне поєднання забезпечує комплексний підхід до управління операціями 
в сучасних умовах конкуренції, ризиків та потреби в швидкій адаптації до змін. 
Математичні методи є потужним інструментом для підвищення 
ефективності операційного управління. Їх застосування дозволяє приймати 
раціональні рішення, знижувати витрати, підвищувати якість і надійність 
процесів, адаптуватися до змін зовнішнього середовища. Для компаній, що 
прагнуть до лідерства на ринку, володіння цими методами стає не лише 
конкурентною перевагою, а й обов’язковою умовою сталого розвитку. 
 
 
  
29 
 
РОЗДІЛ 2 АНАЛІЗ ОПЕРАЦІЙНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ «МХП-Сервіс» ТА ОЦІНКА 
ВПЛИВУ ЛЮДСЬКОГО ФАКТОРУ 
 
2.1 Організаційна структура та ключові функції «МХП-Сервіс» у межах 
ПрАТ «МХП»  
 
«МХП-СЕРВІС» є структурним підрозділом ПрАТ «Миронівський 
хлібопродукт» (МХП) – одного з найбільших агропромислових холдингів 
України, заснованого підприємцем Юрієм Косюком у 1998 році. Підрозділ МХП-
Сервіс було зареєстровано 26 листопада 2010 року як окрему філію, яка 
забезпечує технічну, логістичну та операційну підтримку діяльності ключових 
підприємств МХП. Головний офіс філії розташований у місті Черкаси, на вулиці 
Громова, а її керівником станом на 2023 рік є Теслевич Михайло Сергійович. 
Основна місія «МХП-СЕРВІС» полягає у забезпеченні безперебійного 
функціонування виробничої інфраструктури холдингу шляхом надання 
допоміжних послуг і забезпечення ресурсами, необхідними для ведення 
аграрного та промислового виробництва. Підрозділ здійснює широкий спектр 
господарських операцій, серед яких: ремонт і обслуговування 
сільськогосподарської техніки, виробництво бетонних виробів і розчинів, 
перевезення вантажів автомобільним транспортом, оптова торгівля молочними 
продуктами, яйцями, оліями та жирами, а також вирощування 
сільськогосподарських культур. 
Крім технічної підтримки, «МХП-СЕРВІС» також забезпечує 
внутрішньогосподарську логістику, включно з транспортуванням сировини та 
готової продукції, а також бере участь у процесах будівництва, модернізації 
виробничих об’єктів і розвитку інженерної інфраструктури холдингу. У сфері 
сільського господарства підрозділ виконує функції, пов’язані з післяурожайною 
обробкою продукції та підготовкою до її подальшого використання або 
реалізації. 
30 
 
«МХП-СЕРВІС» функціонує як складова частина вертикально інтегрованої 
моделі управління «МХП», що забезпечує ефективну координацію між усіма 
ланками виробничого ланцюга – від вирощування зернових до виробництва 
готової продукції. Завдяки такій інтеграції підрозділ не лише сприяє підвищенню 
продуктивності та якості послуг, але й забезпечує швидке реагування на зміни 
ринкової кон’юнктури, оперативну технічну підтримку і контроль за витратами. 
Загалом, «МХП-СЕРВІС» виконує критично важливу роль у стабільному 
функціонуванні агропромислового комплексу «МХП», виступаючи своєрідним 
внутрішнім постачальником сервісів, що дозволяє компанії бути 
конкурентоспроможною як на внутрішньому, так і на зовнішньому ринку. Його 
діяльність забезпечує сталий розвиток холдингу та відповідає стратегічним цілям 
компанії щодо сталості, технологічності та ефективності агровиробництва. 
Операційна діяльність у компанії, що працює в аграрному та виробничому 
секторі, є одним із ключових елементів, який забезпечує стабільне 
функціонування, конкурентоспроможність та сталий розвиток. Компанія МХП-
Сервіс, що входить до складу ПрАТ «Миронівський хлібопродукт» (МХП), є 
важливою структурною одиницею, яка виконує комплексну підтримку 
виробничих процесів, зокрема у сфері логістики, технічного забезпечення, 
сервісного обслуговування, постачання та управління персоналом. Саме 
злагоджена й ефективна операційна діяльність «МХП-СЕРВІС» дозволяє 
основному виробнику залишатися одним із лідерів в аграрній галузі України [23]. 
Аналіз операційної діяльності «МХП-СЕРВІС» передбачає вивчення 
основних напрямів її функціонування: закупівлі та постачання, логістичні 
операції, обслуговування технічних ресурсів, управління персоналом та 
підтримка внутрішньої інфраструктури. Основним завданням операційного 
управління є мінімізація витрат, забезпечення стабільності поставок, підтримка 
високої якості сервісу та безперебійність виробничих циклів. Компанія активно 
впроваджує ІТ-рішення, автоматизовані системи обліку, CRM-системи, що 
дозволяє підвищити точність даних, прискорити обробку заявок та покращити 
обслуговування внутрішніх і зовнішніх клієнтів. 
31 
 
Особливо важливим аспектом операційної ефективності є рівень 
використання технічного обладнання, зменшення втрат часу через простої, 
контроль запасів на складах, а також оптимізація логістичних маршрутів. «МХП-
СЕРВІС» активно використовує інструменти lean-менеджменту для зменшення 
зайвих витрат, підвищення якості обслуговування, скорочення часу виконання 
замовлень та підвищення задоволеності підрозділів-господарів. Проте навіть у 
високотехнологічному середовищі головним залишається людський фактор, який 
суттєво впливає на всі етапи операційної діяльності [24]. 
Людський фактор у сучасному виробничому менеджменті розглядається як 
один з ключових драйверів успішного функціонування підприємства. У випадку 
«МХП-СЕРВІС» він відіграє надзвичайно важливу роль, оскільки більшість 
функцій виконуються працівниками, залученими до логістики, ремонту техніки, 
адміністрування процесів, закупівель та обліку. Мотивація працівників, рівень 
їхньої кваліфікації, відповідальність та залученість безпосередньо впливають на 
ефективність операцій, терміни реалізації завдань, кількість помилок, втрати 
ресурсів та рівень сервісу. 
Для глибшого розуміння ролі людського фактору в діяльності «МХП-
СЕРВІС» було проведено внутрішній аналіз персоналу, що включав анкетування 
працівників, опитування керівного складу та оцінку ключових показників HR-
аналітики. Серед основних виявлених проблем були наступні: недостатній рівень 
залученості деяких працівників у прийняття рішень, нерівномірне навантаження 
між підрозділами, зниження мотивації у зв’язку з відсутністю чітких горизонтів 
кар’єрного росту, а також потреба в удосконаленні системи внутрішньої 
комунікації. У відповідь на ці виклики компанія почала впроваджувати практики 
регулярного зворотного зв’язку, створення командних ініціатив та розробку 
програм підвищення кваліфікації. 
Також було виявлено, що продуктивність персоналу прямо корелює з 
рівнем внутрішнього навчання, адаптації нових співробітників та наявності 
чітких регламентів роботи. «МХП-СЕРВІС» впровадив систему наставництва 
для новачків, що дозволило зменшити час адаптації та покращити якість 
32 
 
виконання завдань з перших тижнів роботи. Такі заходи дали змогу зменшити 
кількість помилок, збільшити продуктивність на окремих ділянках до 12% та 
знизити плинність кадрів. 
Паралельно з цим було вдосконалено систему KPI (ключових показників 
ефективності) для працівників, які тепер охоплюють не лише кількісні, а й якісні 
результати роботи. Наприклад, для співробітників логістичного відділу 
важливими стали показники точності доставки, своєчасність виконання 
маршрутів та відсутність скарг з боку клієнтів. У підрозділах сервісного 
обслуговування акцент робиться на швидкості ремонту, якісному документуванні 
та рівні задоволеності внутрішніх користувачів. Такий підхід дозволяє оцінити 
реальний вклад кожного працівника у загальний результат. 
У результаті впроваджених змін спостерігається помітне підвищення 
загальної ефективності операційної діяльності компанії. Скоротилася кількість 
простоїв обладнання, підвищилася точність логістичних операцій, зменшилися 
втрати через неузгодженість між підрозділами. Найбільш цінним є те, що 
працівники почали проявляти більшу ініціативу, відповідальність і прагнення до 
вдосконалення внутрішніх процесів [25]. 
У контексті цифровізації економіки «МХП-СЕРВІС» робить акцент на 
розвитку корпоративної культури постійного навчання, вдосконалення та 
командної роботи. Компанія розвиває внутрішні освітні програми, проводить 
тренінги з lean-менеджменту, управління проектами, цифрових інструментів для 
аналізу даних та логістичного планування. Це дозволяє працівникам бути не 
просто виконавцями, а активними учасниками операційних змін. 
Підсумовуючи, можна зазначити, що операційна діяльність «МХП-
СЕРВІС» є важливою основою для успішної роботи всього холдингу «МХП». 
Вона потребує постійного аналізу, вдосконалення та адаптації до викликів ринку. 
Водночас людський фактор залишається визначальним чинником 
результативності. Саме тому управління персоналом, розвиток компетенцій, 
мотивація, комунікація та створення умов для самореалізації працівників мають 
бути у центрі операційної стратегії. Впровадження сучасних HR-практик і 
33 
 
аналітичного підходу до управління дозволяє компанії досягати високих 
результатів, зберігаючи гнучкість, інноваційність та стабільність у складному 
економічному середовищі. 
«МХП-СЕРВІС»– важливий структурний підрозділ ПрАТ «Миронівський 
хлібопродукт» (МХП), одного з провідних агропромислових холдингів України. 
Основне призначення «МХП-СЕРВІС» полягає у забезпеченні якісного 
функціонування допоміжних та сервісних процесів у межах холдингу, а також у 
наданні підтримки основній виробничій діяльності підприємства. Дана 
структура є прикладом того, як великі корпорації створюють внутрішні сервіси 
для підвищення ефективності, контролю та стандартизації внутрішніх бізнес-
процесів [26]. 
«МХП-СЕРВІС» інтегрований у корпоративну систему управління 
«МХП», виконуючи функції підтримки основних напрямів діяльності – 
аграрного виробництва, м’ясопереробки, логістики, торгівлі, експорту. Його 
місія – створення єдиного центру експертизи з сервісних напрямів, що дозволяє 
мінімізувати дублювання функцій, знизити витрати, впроваджувати єдині 
стандарти управління та розвивати інноваційні рішення. 
Організаційно структура «МХП-СЕРВІС» відображає підхід до 
централізованого управління окремими функціями у великій корпоративній 
системі. Це дозволяє забезпечити високу ступінь контролю над критичними 
бізнес-процесами, а також створювати гнучкі команди, здатні швидко 
адаптуватися до змін. 
Організаційна структура «МХП-СЕРВІС» є функціональною, тобто 
поділеною на окремі відділи та департаменти за видами діяльності.  
34 
 
Департамен
т логістики 
Інформаційно- Відділ кадрів Фінансово- Сервісно-
Юридичний 
технологічний та розвитку економічний адміністративни
відділ 
департамент (ІТ) персоналу департамент й департамент
 
Рис. 2.1 Основні структурні одиниці організаційної структури «МХП-
СЕРВІС» 
Джерело: складено автором на основі [26]. 
У структурі «МХП-СЕРВІС» кожен функціональний підрозділ відіграє 
важливу роль у забезпеченні ефективної діяльності підприємства та підтримці 
основних виробничих процесів. Так, департамент логістики відповідає за 
організацію транспортування, складування, ефективне планування маршрутів і 
управління автопарком. Його діяльність спрямована на оптимізацію логістичних 
операцій з метою скорочення часу доставки, мінімізації втрат і забезпечення 
точності постачання продукції до всіх підрозділів холдингу та партнерських 
структур. 
Інформаційно-технологічний департамент (IT) виконує ключову функцію 
підтримки та розвитку корпоративних інформаційних систем, зокрема ERP-
рішень, впровадження цифрових платформ, автоматизації внутрішніх бізнес-
процесів і контролю якості даних. Саме завдяки роботі цього департаменту 
компанія має змогу реалізовувати цифрову трансформацію, підвищуючи 
прозорість управління, прискорюючи прийняття рішень та формуючи 
конкурентні переваги [27]. 
Відділ кадрів та розвитку персоналу займається управлінням людськими 
ресурсами на всіх етапах: від найму та адаптації нових співробітників до 
організації системи навчання, підвищення кваліфікації, мотивації та кар’єрного 
зростання. Крім того, він впроваджує системи оцінювання результативності 
35 
 
праці, що дозволяє підвищити залученість працівників і забезпечити стратегічне 
управління людським капіталом. 
Важливу роль відіграє фінансово-економічний департамент, який здійснює 
планування бюджету, контроль за витратами, оцінку економічної ефективності 
проєктів, складання звітності. Його діяльність забезпечує фінансову дисципліну, 
прозорість витрат і сприяє досягненню стратегічних фінансових цілей компанії. 
Це дає змогу оперативно реагувати на зміни у ринковому середовищі, приймати 
обґрунтовані управлінські рішення та забезпечувати стабільність бізнесу. 
Юридичний відділ відповідає за правовий супровід усіх процесів у межах 
«МХП-СЕРВІС». До його завдань належать контроль за дотриманням чинного 
законодавства, перевірка та укладення договорів, проведення правової 
експертизи внутрішніх документів, участь у розв’язанні господарських спорів. 
Це забезпечує правову безпеку діяльності компанії та мінімізує юридичні ризики. 
Сервісно-адміністративний департамент охоплює напрямки, пов’язані з 
технічним обслуговуванням інфраструктури, енергопостачанням, забезпеченням 
ремонтних робіт, утриманням адміністративних будівель і комунікацій. Його 
ефективна робота є запорукою безперебійного функціонування підприємства, 
високої якості виробничого середовища та комфорту працівників [28]. 
Злагоджена діяльність усіх перелічених структур забезпечує надійну 
організаційну підтримку бізнесу, дозволяє зосередитися на стратегічних 
завданнях, сприяє зростанню ефективності операційної діяльності та створює 
умови для сталого розвитку «МХП-СЕРВІС» як сервісної ланки великого 
агропромислового холдингу. Крім того, в структурі присутні аналітичні служби, 
служби внутрішнього аудиту, відділи контролю якості, безпеки праці та охорони 
довкілля. 
36 
 
Централізація та оптимізація сервісних функцій.
Стандартизація процесів.
Цифрова трансформація.
Управління персоналом.
Фінансовий контроль.
Супровід масштабних проєктів.
 
Рис. 2.2 Ключові функції «МХП-СЕРВІС»  
Джерело: складено автором на основі [27]. 
 
«МХП-СЕРВІС» забезпечує єдине управління послугами, які раніше 
виконувалися різними підрозділами на місцях. Це дозволяє скоротити витрати, 
уникнути дублювання функцій, підвищити прозорість та контроль. Одна з 
ключових задач – розробка і впровадження єдиних стандартів роботи у всіх 
сферах: від логістики до кадрових процедур. Це створює єдину корпоративну 
культуру та підвищує керованість системи [29]. 
«МХП-СЕРВІС» відповідає за автоматизацію бізнес-процесів, 
впровадження програмного забезпечення, створення електронних сервісів, які 
спрощують управлінську діяльність та прийняття рішень. Завдяки зусиллям 
кадрового відділу відбувається не лише підбір кадрів, а й розробка систем 
мотивації, оцінювання, розвиток талантів. «МХП-СЕРВІС» формує кадрову 
стратегію холдингу. 
Планування бюджету, контроль за витратами, економічна ефективність 
проектів – усе це у сфері відповідальності фінансового підрозділу. Він виступає 
важливим інструментом контролю для вищого менеджменту «МХП». «МХП-
СЕРВІС» бере участь у реалізації інвестиційних, інфраструктурних, соціальних 
37 
 
проєктів «МХП». Зокрема, це модернізація виробництва, запуск нових ліній, 
екологічні ініціативи. 
«МХП-СЕРВІС» функціонує у тісній взаємодії з основними операційними 
та бізнес-підрозділами холдингу. Його завдання – забезпечити оперативну 
підтримку, впроваджувати системи контролю та звітності, надавати рекомендації 
щодо підвищення ефективності. Він також служить каналом комунікації між 
корпоративним центром та виробничими активами «МХП». 
«МХП-СЕРВІС» відіграє стратегічну роль у забезпеченні стійкого 
розвитку «МХП». Його функції безпосередньо впливають на ключові показники: 
собівартість продукції, швидкість логістики, ефективність персоналу, безпеку та 
інноваційність процесів. Впровадження Lean-практик, цифрових рішень, 
централізованих закупівель дозволяє досягати значної економії коштів. 
У період трансформацій та криз (зокрема, COVID-19, війна), саме такі 
централізовані сервісні структури забезпечують гнучкість, стійкість та 
адаптивність бізнесу [30]. 
Таким чином, «МХП-СЕРВІС» виступає важливим механізмом, що 
забезпечує внутрішню ефективність та сталий розвиток усього холдингу. Його 
функції охоплюють як операційну, так і стратегічну підтримку, забезпечуючи 
високу конкурентоспроможність підприємства на національному та 
міжнародному рівнях. Ефективне функціонування такої структури можливе 
лише за умови інтеграції з бізнес-підрозділами, високого рівня аналітики, 
технологічного розвитку та постійного вдосконалення процесів. 
Ефективність операційної діяльності підприємства є результатом 
злагодженої роботи всіх його функціональних підрозділів. У сучасних умовах 
високої конкуренції, нестабільного зовнішнього середовища та стрімкого 
розвитку технологій особливої уваги заслуговують три ключові сфери, які часто 
виступають вузькими місцями у великій виробничій компанії: логістика, 
управління персоналом та постачання. Аналізуючи їхню діяльність на прикладі 
компанії «МХП-СЕРВІС», можна виділити низку критичних аспектів, що 
вимагають підвищення ефективності [31]. 
38 
 
Таблиця 2.1 – Основні проблемні зони в операційних процесах «МХП-
СЕРВІС»  
Потенційний 
Напрям Проблема Причина Рекомендації 
наслідок 
Відсутність Перевитрати 
Нерівномірне Впровадження 
динамічного пального, низький 
Логістика завантаження транспортного 
планування рівень 
транспорту модуля в ERP 
маршрутів обслуговування 
Запровадження 
Зниження 
Високий рівень Відсутність бонусної 
Управління продуктивності, 
плинності мотиваційної програми, 
персоналом витрати на навчання 
кадрів системи адаптаційних 
новачків 
тренінгів 
Розробка 
Нестабільність Недостатня Простої у 
багаторівневої 
Постачання постачання диверсифікація виробництві, зрив 
системи 
матеріалів постачальників термінів 
постачання 
Джерело: складено автором на основі [31]. 
 
Логістика, як один із найскладніших і витратних процесів у виробничому 
ланцюгу, безпосередньо впливає на рівень витрат, своєчасність постачання, 
якість обслуговування клієнтів та фінансові результати підприємства. У контексті 
«МХП-СЕРВІС» спостерігається необхідність підвищення ефективності 
маршрутного планування, особливо в умовах сезонних піків і високої 
інтенсивності транспортних потоків. Оптимізація маршрутів за допомогою 
сучасних програмних рішень, впровадження GPS-контролю, трекінгу вантажів, а 
також алгоритмів автоматизованого розподілу замовлень дозволить скоротити 
холості пробіги, зменшити витрати на паливо та знизити зношення автопарку. 
Крім того, проблема недостатньої інтеграції між логістичними процесами 
і даними з виробництва призводить до неузгодженості графіків постачання і 
завантаження складів. Це викликає надлишкові запаси, порушення термінів 
доставки, і як наслідок – додаткові витрати. Впровадження наскрізних цифрових 
платформ управління логістикою, які синхронізують виробничі замовлення з 
постачанням, дозволить досягти більшої прозорості й оперативного управління 
поставками [32]. 
39 
 
Управління персоналом – це ще один напрям, що потребує уваги. 
Незважаючи на значні ресурси, що інвестуються в підбір і навчання працівників, 
результати опитувань, що проводилися в межах дослідження, свідчать про 
наявність проблем з мотивацією, плинністю кадрів та невідповідністю між 
навичками працівників і потребами підприємства. Одним із головних викликів є 
недостатнє використання аналітики у HR-сфері: відсутність інструментів 
прогнозування кадрових ризиків, оцінки ефективності навчальних програм, 
розрахунку return on training investment. 
Також потребує оптимізації структура комунікації між рівнями управління. 
У деяких підрозділах «МХП-СЕРВІС» спостерігається перевантаження 
середньої ланки менеджменту, що знижує швидкість прийняття рішень. 
Впровадження KPI-платформ, гнучких схем мотивації, автоматизованих систем 
адаптації нових працівників та постійного моніторингу задоволеності персоналу 
є важливим кроком до підвищення продуктивності людського капіталу. 
Щодо системи постачання, то її ефективність безпосередньо пов'язана з 
гнучкістю та швидкістю реакції на потреби виробництва. В «МХП-СЕРВІС» 
існують труднощі з уніфікацією специфікацій закупівель, що ускладнює 
узгодження з постачальниками. Це призводить до затримок, перевищення 
бюджетів та нераціонального використання ресурсів. Особливе значення має 
запровадження стратегічного підходу до закупівель: сегментація постачальників 
за критеріями надійності та вартості, автоматизація тендерних процедур, 
розвиток електронного документообігу [33]. 
Крім того, неефективною є система контролю запасів: надлишки на одних 
складах при дефіциті на інших. Оптимізація цієї системи можлива за рахунок 
впровадження методів прогнозування попиту (наприклад, з використанням 
ARIMA-моделей), застосування ABC/XYZ-аналізу, а також інтеграції 
закупівельної системи з ERP-комплексом. Підвищити ефективність постачання 
також можна через розвиток відносин з ключовими постачальниками на умовах 
довгострокового партнерства. 
 
40 
 
Таблиця 2.2 – Основні KPI для оцінки ефективності процесів 
Цільове 
Напрям Показник (KPI) Формула/Опис 
значення 
Вартість доставки на Загальні логістичні 
Логістика ≤ 150 грн/т 
1 т продукції витрати / тоннаж 
Рівень запізнення % замовлень, виконаних 
Логістика ≤ 5% 
постачань із запізненням 
(Звільнення / 
Рівень плинності 
Персонал Середньоспискова ≤ 10% 
кадрів 
чисельність) * 100% 
Продуктивність Вироблена продукція / Зростання на ≥ 
Персонал 
праці кількість працівників 5% щороку 
Частка замовлень, 
Постачання Вчасність постачань ≥ 95% 
доставлених у строк 
Середній час циклу Дні від замовлення до 
Постачання ≤ 5 днів 
постачання надходження 
Джерело: складено автором на основі [33]. 
 
Таким чином, три проаналізовані напрями – логістика, управління 
персоналом і постачання – є критично важливими зонами для покращення 
ефективності в рамках діяльності «МХП-СЕРВІС». Кожен із них безпосередньо 
впливає на рівень витрат, якість обслуговування внутрішніх і зовнішніх клієнтів, 
швидкість реагування на зміни середовища та здатність компанії забезпечувати 
стабільну операційну діяльність. Затримки в логістиці, нестача кваліфікованого 
персоналу або невчасні поставки можуть спричинити ланцюгову реакцію збоїв у 
виробничих процесах [34]. 
Своєчасна діагностика слабких місць, активне використання цифрових 
інструментів (ERP, CRM, TMS, BI-аналітика), впровадження імітаційного 
моделювання, прогнозної аналітики, а також розробка адаптивних стратегій 
кадрового управління є тими критичними чинниками, які забезпечують 
підвищення гнучкості та стійкості до ризиків. Особливо важливою є взаємодія 
між підрозділами, яка дозволяє скоротити «сліпі зони» у процесах, налагодити 
ефективний обмін інформацією і зробити планування більш прозорим та точним. 
Усе це створює надійну основу для побудови ефективної операційної 
моделі підприємства. В умовах посилення конкуренції, стрімкого розвитку 
цифрових технологій і зростаючих очікувань клієнтів, лише системна, науково 
41 
 
обґрунтована робота над підвищенням ефективності ключових процесів може 
гарантувати компанії довгострокову успішність, рентабельність і лідерські 
позиції на ринку. Таким чином, аналіз зазначених напрямів має стати відправною 
точкою для побудови стратегії операційної досконалості «МХП-СЕРВІС». 
Для глибшої оцінки ефективності операційної діяльності доцільно 
доповнити аналіз розрахунками ключових фінансових показників. Оскільки 
безпосередньо по «МХП-СЕРВІС» відкритої фінансової звітності немає, 
доцільно використати дані материнської компанії –  ПрАТ «МХП», у структурі 
якої діє цей підрозділ. Це дозволяє зробити обґрунтовані висновки про загальні 
фінансові тенденції в холдингу, до яких долучається і сервісна функція. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
42 
 
Таблиця 2.3 – Динаміка основних фінансових показників ПрАТ «МХП» 
Показник 2022 рік 2023 рік 2024 рік Абсолютне Відносне 
відхилення відхилення 
(%) 
Дохід (тис грн) 46 072 255 51 298 072 46 793 252 +720 997 +1.56% 
Чистий прибуток -423 136 -747 096 -1 458 698 -1 035 562 +244.74% 
(тис грн) 
Активи (тис грн) 32 549 331 46 625 668 43 353 354 +10 804 023 +33.19% 
Гроші та їх 1 300 000 3 529 087 1 953 837 +653 837 +50.30% 
еквіваленти (тис 
грн) 
Довгострокові 5 270 071 2 632 816 5 409 002 +138 931 +2.64% 
зобов’язання (тис 
грн) 
Поточні 34 439 110 51 914 180 45 482 166 +11 043 056 +32.06% 
зобов'язання (тис 
грн) 
Власний капітал -7 159 850 -7 921 328 -7 537 814 -377 964 +5.28% 
(тис грн) 
Коефіцієнт 0.43 0.48 0.42 -0.01 -2.33% 
поточної 
ліквідності 
Коефіцієнт 0.04 0.07 0.04 0.00 -2.13% 
абсолютної 
ліквідності 
Коефіцієнт 0.42 0.46 0.40 -0.02 -4.34% 
швидкої 
ліквідності 
Коефіцієнт -0.22 -0.17 -0.17 +0.05 -22.73% 
автономії 
Рентабельність 0.08 -0.02 0.01 -0.07 -87.50% 
активів (ROA) 
Рентабельність -0.30 0.10 -0.05 +0.25 -82.99% 
власного капіталу 
(ROE) 
Чиста маржа 0.06 -0.01 0.01 -0.05 -83.33% 
Коефіцієнт -0.41 -0.37 -0.31 +0.10 -24.39% 
покриття 
необоротних 
активів власним 
капіталом 
Коефіцієнт 1.06 1.11 1.05 -0.01 -0.94% 
заборгованості 
Джерело: [11]  
 
Дохід підприємства у 2024 році зріс порівняно з 2022 роком на 720,997 тис. 
грн або на 1,56%. Незважаючи на незначне зростання, варто відзначити 
43 
 
стабільність рівня доходів, яка забезпечується на фоні скорочення персоналу та 
зміни структури активів. 
 
Чистий прибуток (тис грн)
0
2022 2023 2024
-200,000
-400,000
-600,000
-800,000
-1,000,000
-1,200,000
-1,400,000
-1,600,000
Чистий прибуток (тис грн)
Рис. 2.3 Тенденція зміни чистого прибутку за 2022-2024 рр. 
Джерело: розраховано автором на основі [11] 
 
Чистий прибуток у 2024 році погіршився на 1 035 562 тис. грн, що вказує 
на зростання збитковості підприємства. Відносне відхилення становить 244,74%, 
що може бути наслідком зростання витрат, зміни цінової політики або впливу 
зовнішніх економічних факторів. 
 
44 
 
Активи (тис грн)
50,000,000
45,000,000
40,000,000
35,000,000
30,000,000
25,000,000
20,000,000
15,000,000
10,000,000
5,000,000
0
2022 2023 2024
Активи (тис грн)
 
Рис. 2.4 Тенденція змін активів за 2022-2024 рр. 
Джерело: розраховано автором на основі [11] 
 
Активи підприємства зросли на 10 804 023 тис. грн, що становить приріст 
на 33,19%. Це може свідчити про збільшення інвестиційної активності або 
переоцінку активів, а також зміну в структурі балансу за рахунок залучення 
капіталу. 
Обсяг грошових коштів та їх еквівалентів зріс на 653 837 тис. грн (на 
50,30%), що свідчить про зростання ліквідності підприємства та посилення його 
здатності до покриття короткострокових зобов’язань. 
Довгострокові зобов’язання незначно зросли – на 138 931 тис. грн або на 
2,64%, що може вказувати на залучення нових кредитних ресурсів або 
реструктуризацію частини короткострокової заборгованості. 
Поточні зобов’язання збільшилися на 11 043 056 тис. грн (на 32,06%), що 
свідчить про підвищене фінансове навантаження на підприємство у 
короткостроковій перспективі та зростання зовнішніх джерел фінансування. 
Власний капітал залишається від’ємним, проте спостерігається його 
покращення на 377 964 тис. грн (на 5,28%), що може бути наслідком зменшення 
накопичених збитків або внутрішньої оптимізації структури капіталу. 
45 
 
Коефіцієнт поточної ліквідності зменшився з 0,43 до 0,42, що свідчить про 
незначне погіршення спроможності підприємства покривати поточні 
зобов’язання за рахунок оборотних активів. Такий рівень залишається нижчим за 
нормативне значення, що свідчить про наявність ризиків платоспроможності. 
Коефіцієнт абсолютної ліквідності залишився на рівні 0,04, що 
характеризує низьку частку грошових коштів у загальному обсязі 
короткострокових зобов’язань. Це підтверджує обмежені можливості 
підприємства щодо негайного погашення боргів. 
Коефіцієнт швидкої ліквідності зменшився з 0,42 до 0,40, що свідчить про 
незначне зниження спроможності підприємства покривати короткострокові 
зобов’язання за рахунок найбільш ліквідних активів, крім запасів. 
Коефіцієнт автономії залишився на рівні -0,17, що вказує на збереження 
високої залежності підприємства від зовнішніх джерел фінансування, при 
відсутності позитивного власного капіталу. 
Рентабельність активів у 2024 році становила 0,01, що є суттєвим 
зменшенням порівняно з 2022 роком, коли показник складав 0,08. Це свідчить 
про зниження ефективності використання активів для генерування прибутку. 
Рентабельність власного капіталу зросла з -0,30 у 2022 році до -0,05 у 2024 
році, що свідчить про часткове зменшення збитковості, проте показник 
залишається негативним, що вказує на відсутність доходу для акціонерів. 
Чиста маржа покращилася з 0,06 до 0,01, що демонструє погіршення 
прибутковості від реалізації продукції або послуг. Зниження може бути пов’язане 
з підвищенням собівартості або недостатнім зростанням виручки. 
Коефіцієнт покриття необоротних активів власним капіталом зріс з -0.41 до 
-0.31, що вказує на незначне покращення структури джерел формування 
необоротних активів, хоча показник залишається від’ємним, що свідчить про 
дефіцит власного капіталу. 
Коефіцієнт заборгованості знизився з 1.06 до 1.05, що свідчить про 
незначне покращення структури капіталу та зменшення частки зобов’язань у 
загальному обсязі фінансових ресурсів підприємства 
46 
 
2.2 Аналіз існуючих підходів до управління процесами на підприємстві   
 
У сучасній практиці операційного управління «МХП-СЕРВІС» поєднує 
класичні функціональні моделі з елементами процесного та проєктного підходу. 
В рамках виконання сервісних функцій підприємство інтегрує свої дії з 
основними бізнес-напрямами ПрАТ «МХП», адаптуючи інструменти управління 
під специфіку агропромислового виробництва. 
Відповідно до даних таблиці 2.1 та ілюстрації на рис. 2.1, в період з 2021 
по 2024 рік на ПрАТ «МХП» спостерігається суттєве скорочення чисельності 
персоналу: з 4 948 осіб у 2021 році до 2 513 осіб у 2024 році. Абсолютне 
відхилення становить –2 435 осіб, а відносне –49,21%, що свідчить про майже 
половинне скорочення кадрового складу протягом трьох років. 
Таблиця 2.1 – Аналіз плинності кадрів на ПрАТ «МХП» за 2021-2024 рр 
Абсолютне Відносне 
2021 2022 2023 2024 
  відхилення  відхилення  
Кількість персоналу 4 948 6 175 5 825 2 513 -2 435 -49,21 
 
У 2022 році фіксується найбільша чисельність працівників – 6 175 осіб, що, 
ймовірно, було зумовлено розширенням виробничих потужностей, відновленням 
після COVID-19 або реалізацією короткострокових інвестиційних проектів. 
Проте вже в 2023 році починається поступове зниження чисельності персоналу 
(5 825 осіб), а у 2024 році – різке скорочення майже вдвічі. 
47 
 
КІЛЬКІСТЬ ПЕРСОНАЛУ
2021 2022 2023 2024
13%
25%
30%
32%
 
Рис. 2.5 Аналіз динаміки плинності кадрів на ПрАТ «МХП» за 2021-2024 
рр 
 
Скорочення чисельності персоналу на ПрАТ «МХП» у 2023–2024 роках 
зумовлене комплексом макроекономічних і соціально-політичних чинників. 
Одним із ключових факторів став воєнний стан і повномасштабне вторгнення РФ 
на територію України з 2022 року, що спричинило масштабну евакуацію 
населення, вимушену міграцію, знищення або зупинку виробничих об’єктів у 
зонах бойових дій, а також глибоку нестабільність на ринку праці й дефіцит 
кваліфікованих кадрів. Значний вплив мало й загальне погіршення економічної 
ситуації в країні: стрімке зростання інфляції, подорожчання енергоресурсів, 
логістичні розриви та загальна невизначеність змусили підприємства 
оптимізувати витрати, у тому числі шляхом скорочення штату.  
Додатковим дестабілізуючим чинником стала мобілізація частини 
трудового ресурсу до Збройних Сил України, що суттєво зменшило кількість 
працівників, зокрема серед чоловіків. Водночас підприємства почали активніше 
впроваджувати автоматизацію та цифровізацію процесів, намагаючись зменшити 
залежність від людської праці, що також сприяло зниженню потреби у великому 
обсязі персоналу. 
48 
 
Для стабілізації кадрової ситуації на підприємстві доцільно реалізувати 
комплекс антикризових заходів. Насамперед, це розробка програм повернення 
трудових мігрантів, які передбачають створення безпечних умов праці, надання 
соціальних гарантій, бонусних механізмів і преміального фонду. Важливо 
впроваджувати гнучкі моделі зайнятості, зокрема віддалену роботу, гібридні 
формати чи часткову зайнятість, що дозволить адаптуватися до змін умов. Значну 
увагу варто приділити інвестуванню в навчання та перекваліфікацію персоналу, 
особливо у сферах, що потребують технічної підготовки. Крім того, 
автоматизація має поєднуватися з перенавчанням співробітників, щоб уникнути 
масового безробіття. Також підприємство може активніше долучатися до 
державних програм підтримки бізнесу в умовах війни –  для отримання 
фінансових ресурсів на відновлення діяльності, модернізацію виробництва та 
створення нових робочих місць. 
Управління логістичними процесами здійснюється на базі 
централізованого автопарку, з використанням систем внутрішнього обліку 
маршрутів, диспетчеризації та трекінгу. Проте, як показав попередній аналіз, у 
цій сфері все ще відсутня наскрізна інтеграція логістики з виробничими планами. 
Планування маршрутів здійснюється переважно вручну, без алгоритмічної 
оптимізації, що призводить до нерівномірного завантаження транспорту та 
перевитрат ресурсів. Відсутність модулів прогнозування транспортного 
навантаження також обмежує ефективність у пікові сезони. 
Управління закупівлями в «МХП-СЕРВІС» частково автоматизоване, проте 
базується на декларативних заявках підрозділів. Це ускладнює оперативність, 
унеможливлює аналіз історичних даних і знижує гнучкість у кризових ситуаціях. 
Водночас не всі закупівельні процеси проходять через єдину цифрову систему, 
що призводить до дублювання зусиль, різного підходу до оцінки постачальників 
та розбіжностей у специфікаціях. Система не використовує електронні торги або 
рейтингування постачальників на базі KPI, хоча такі практики поширені у 
світовому агросекторі. 
49 
 
Управління персоналом здійснюється відповідно до загальної HR-стратегії 
«МХП», з елементами централізованої оцінки, внутрішніх освітніх програм і 
KPI. Проте в межах «МХП-СЕРВІС» система мотивації не має гнучкої прив'язки 
до результативності на рівні окремих команд або процесів. Також обмежене 
використання аналітичних даних для прийняття кадрових рішень: зокрема, не 
застосовується аналіз плинності кадрів, не прогнозуються ризики дефіциту 
кваліфікації, відсутня аналітика щодо ефективності навчальних програм 
(наприклад, через ROI на навчання). 
Наразі в «МХП-СЕРВІС» діє система управління за напрямами 
(функціональна модель), що забезпечує високу вертикальну підконтрольність, 
проте створює бар'єри між підрозділами. Така структура часто призводить до 
того, що між суміжними процесами виникають «сліпі зони» –  наприклад, 
несвоєчасне узгодження потреб у постачанні з графіком виробництва, або слабка 
взаємодія логістики з HR-відділом у пікові періоди. 
У сфері цифрового управління застосовуються окремі елементи ERP та 
CRM, однак ці інструменти часто працюють у фрагментованому режимі. 
Відсутня єдина інтегрована система управління процесами на всіх рівнях. 
Наприклад, заявка на закупівлю не завжди автоматично інтегрується в систему 
контролю складських запасів, а звіти про виконання логістичних завдань не 
підв’язуються до оцінки ефективності працівників. 
Позитивним кроком є запуск внутрішньої ініціативи з впровадження Lean-
проєктів, зокрема на об'єктах логістичної інфраструктури. Уже реалізовані 
проєкти з оптимізації маршрутів та скорочення простоїв техніки показали 
потенціал для значного скорочення витрат. 
У цілому, аналіз існуючих підходів до управління в «МХП-СЕРВІС» 
засвідчив наявність стійкої функціональної основи, проте високу потребу в 
глибшій процесній інтеграції, автоматизації аналітики, впровадженні систем 
наскрізного управління та розширенні використання цифрових платформ для 
ухвалення рішень на основі даних. 
 
50 
 
Таблиця 2.4 – SWOT-аналіз операційної діяльності «МХП-СЕРВІС»  
Сильні сторони (Strengths) Слабкі сторони (Weaknesses) 
• Високий рівень інтеграції з • Відсутність наскрізного цифрового 
материнською компанією «МХП» планування 
• Доступ до централізованих ресурсів • Нерівномірне навантаження 
(ERP, HR, логістика) транспорту 
• Наявність внутрішніх навчальних • Високий рівень плинності кадрів у 
програм та кадрового резерву критичних зонах 
• Досвід впровадження Lean-практик • Обмежене використання HR-
у логістиці аналітики і KPI 
• Стабільне фінансування та • Слабка взаємодія між 
стратегічна підтримка функціональними підрозділами 
Можливості (Opportunities) Загрози (Threats) 
• Впровадження наскрізної цифрової • Залежність від централізованих 
системи управління процесами рішень холдингу 
• Автоматизація закупівель, трекінгу, • Нестабільність зовнішнього 
персоналізованої HR-мотивації середовища (війна, логістичні ризики) 
• Розвиток внутрішнього аудитингу та • Втрата ключових працівників через 
контролю ефективності конкуренцію на ринку праці 
• Запуск системи Business Intelligence • Затримки у впровадженні цифрових 
для процесної аналітики ініціатив через брак компетенцій 
Джерело: складено автором на основі аналізу внутрішніх процесів «МХП-
СЕРВІС» та стратегічних орієнтирів «МХП».  
 
Таким чином, проведений аналіз управлінських підходів у діяльності 
«МХП-СЕРВІС» свідчить про наявність міцного організаційного фундаменту, 
проте також виявляє критичні точки, які стримують досягнення вищого рівня 
ефективності. Зокрема, недостатня інтеграція між підрозділами, обмежене 
використання цифрових технологій, слабка аналітична підтримка кадрових 
51 
 
рішень і незбалансоване навантаження логістичних ресурсів потребують 
системного вдосконалення. SWOT-аналіз дозволяє окреслити потенційні 
напрями стратегічного розвитку, серед яких – впровадження наскрізних 
цифрових платформ управління, автоматизація закупівель і посилення ролі HR-
аналітики. Перехід від функціональної до процесно-орієнтованої моделі 
управління здатен підвищити гнучкість, зменшити витрати та забезпечити стійку 
адаптацію підприємства до зовнішніх викликів. 
 
2.3 Опитування рівня задоволеності працівників: підготовка, проведення та 
аналіз результатів   
 
У сучасних умовах конкурентного бізнес-середовища рівень задоволеності 
працівників стає одним із ключових чинників успішності підприємства. Саме 
задоволені працівники є джерелом високої продуктивності, лояльності до 
організації, зменшення плинності кадрів і формування позитивного іміджу 
роботодавця. Проведення опитувань щодо задоволеності персоналу є важливою 
складовою системи управління персоналом, що дозволяє отримати об’єктивну 
картину внутрішнього середовища компанії. 
Підготовка до опитування розпочинається з визначення його мети та 
обсягу. Найчастіше підприємства прагнуть з’ясувати рівень задоволеності 
умовами праці, системою мотивації, взаємовідносинами в колективі, 
можливостями професійного розвитку та управлінською політикою. На цьому 
етапі важливо сформулювати чіткі цілі: чи йдеться про загальну оцінку клімату, 
чи про виявлення вузьких місць у системі мотивації, чи, можливо, про вивчення 
ставлення до нововведень [40]. 
Розробка анкети – наступний етап, що потребує глибокого розуміння 
специфіки підприємства та особливостей сприйняття працівників. Запитання 
мають бути нейтральними, лаконічними, зрозумілими кожному респонденту. Як 
правило, використовуються шкали Лайкерта для кількісної оцінки, а також 
відкриті запитання для отримання якісного зворотного зв’язку. Не менш важливо 
52 
 
забезпечити анонімність опитування, адже саме це є запорукою щирості 
відповідей та достовірності даних. 
Проведення опитування може відбуватися як у паперовій формі, так і через 
онлайн-платформи – залежно від технічного рівня компанії. На цьому етапі 
важливо забезпечити високий рівень залученості персоналу: через попередню 
інформаційну кампанію, підтримку керівництва, зручний формат участі та 
пояснення важливості зворотного зв’язку. Для досягнення високої 
репрезентативності слід забезпечити участь максимальної кількості працівників 
з усіх структурних підрозділів [41]. 
Аналіз результатів розпочинається зі статистичної обробки зібраних даних. 
Показники агрегуються за категоріями – загальна задоволеність, задоволеність 
оплатою праці, відносинами з керівництвом, організацією роботи тощо. Далі 
здійснюється порівняльний аналіз за відділами, стажем роботи, посадою тощо. 
При наявності попередніх замірів –  проводиться динамічний аналіз для 
виявлення позитивних або негативних тенденцій. 
Отримані результати візуалізуються у вигляді діаграм, гістограм, теплових 
карт, які дозволяють легко інтерпретувати інформацію навіть неспеціалістам. 
Обов’язково проводиться якісний аналіз відкритих запитань – він дозволяє 
виявити приховані проблеми, які не потрапляють у стандартні формулювання. 
На основі результатів формуються управлінські рекомендації. Наприклад, 
якщо виявлено низьку задоволеність оплатою праці – варто переглянути політику 
преміювання. Якщо виявлена напруженість у відносинах між керівництвом і 
підлеглими – впроваджуються тренінги з лідерства, налагоджується внутрішня 
комунікація. Якщо працівники скаржаться на відсутність розвитку – 
створюються програми підвищення кваліфікації або планування кар’єри [42]. 
Таким чином, систематичне проведення опитувань задоволеності 
працівників стає важливим стратегічним інструментом управління. Воно 
дозволяє не лише виявляти проблеми, але й підтримувати культуру відкритості, 
довіри та взаємоповаги в компанії. 
53 
 
У 2023 році загальна кількість опитаних становила 663 особи з 677 
можливих, що демонструє надзвичайно високий рівень залученості – 98%. Лише 
14 осіб не взяли участі в опитуванні. 
У 2024 році кількість опитаних дещо зросла – 710 співробітників із 824 
можливих, що становить 86% рівень участі. При цьому 114 працівників не 
долучилися до заповнення анкети. 
На загальному плані зліва зазначено, що у 2024 році 86% співробітників 
«МХП-СЕРВІС» ВП ПРАТ «МХП» взяли участь в опитуванні, що свідчить про 
сталий інтерес до внутрішніх процесів компанії та готовність персоналу брати 
участь у вдосконаленні корпоративного середовища. Дані візуалізовано за 
допомогою горизонтальних смуг, де темно-синім кольором позначено кількість 
зареєстрованих відповідей, а сірим –  кількість працівників, які не взяли участь. 
Ця динаміка є важливим індикатором внутрішньої культури відкритості та 
готовності працівників висловлювати свою думку, що, у свою чергу, створює 
підґрунтя для ефективного управління людським капіталом. Хоча рівень участі 
дещо знизився у 2024 році порівняно з 2023-м, він залишається високим і 
свідчить про довіру працівників до опитувань як інструменту покращення умов 
праці [43]. 
Згідно з діаграмою структури працівників за статтю, абсолютну більшість 
становлять жінки – 88% (див. рис. 2.3.) , у той час як чоловіки становлять лише 
12% персоналу. Такий розподіл свідчить про значну фемінізацію робочої сили в 
компанії, що, можливо, пов’язано зі специфікою виконуваних функцій або 
галузевими особливостями. 
54 
 
12%
88%
Жінки Чоловіки
 
Рис. 2.6 Структура працівників за статтю 
Джерело: складено автором на основі опитувань 
Щодо структури працівників за періодом роботи в компанії (див. рис. 2.4.), 
найбільша частка – 34% –  припадає на співробітників зі стажем від 1 до 3 років. 
Це свідчить про активне оновлення персоналу та можливу ротацію кадрів. Далі 
йдуть працівники зі стажем до 12 місяців – 20%, що може вказувати на 
розширення компанії або адаптаційний період. Працівники зі стажем від 3 до 5 
років становлять 14%, від 5 до 10 років – 15%, а понад 10 років – 18%. Такий 
розподіл демонструє баланс між досвідченими кадрами та новими 
співробітниками [44]. 
від 10 років 129 16%
від 5 до 10 років 105 15%
від 3 до 5 років 96 14%
від 1 до 3 років 240 34%
від 0 до 12 міс. 140 20%
0 0%
0 50 100 150 200 250 300
кількість %
 
Рис. 2.7 Структура працівників за віком  
Джерело: складено автором на основі опитувань 
55 
 
У рисунку 2.5 зображено структуру працівників за віком найбільшу 
категорію становлять співробітники зі стажем роботи від 1 до 3 років – 240 осіб, 
або 34% від загальної кількості. Друге місце займають працівники, які працюють 
до 12 місяців – 140 осіб (20%), що ще раз підкреслює наявність значного 
оновлення штату. Інші групи розподілені більш рівномірно: від 3 до 5 років –  96 
осіб (14%), від 5 до 10 років — 105 осіб (15%), понад 10 років — 129 осіб (16%). 
 
18% 20%
15%
34%
14%
від 0 до 12 міс. від 1 до 3 років від 3 до 5 років
від 5 до 10 років від 10 років 
 
Рис 2.8 Структура працівників за періодом роботи в компанії  
Джерело: складено автором на основі опитувань 
Загалом, ці дані дозволяють зробити висновки про кадрову динаміку, 
гендерну специфіку та структуру досвіду працівників компанії. Такий аналіз є 
корисним для формування HR-стратегії, адаптаційних програм, мотиваційних 
систем та планування розвитку персоналу в межах «МХП-СЕРВІС» ВП ПРАТ 
«МХП». 
У розрізі статі видно, що жінки демонструють вищий рівень лояльності у 
порівнянні з чоловіками. У 2024 році eNPS серед жінок становив 75%, що на 2% 
більше, ніж у 2023 році (73%). У чоловіків навпаки – спостерігається незначне 
зниження з 66% у 2023 році до 62% у 2024 році. Це свідчить про стабільно 
високий рівень задоволеності жінок роботою в компанії, а також про потребу 
глибшого аналізу причин зниження серед чоловіків [45]. 
56 
 
Аналіз за віковими групами демонструє найвищий приріст eNPS серед 
працівників віком від 55 років –  у 2024 році показник сягнув 93%, що є суттєвим 
зростанням порівняно з 40% у 2023 році. Це може свідчити про підвищення 
залученості та визнання досвідчених кадрів. У вікових категоріях 36–55 років і 
26–35 років показники залишаються стабільно високими: 76% і 75% відповідно 
у 2024 році, що порівнювано з 79% і 71% у попередньому році. Молодь віком 18–
25 років демонструє помірну лояльність – 63% у 2024 році проти 66% у 2023-му. 
Щодо періоду роботи в компанії, найвищий рівень eNPS характерний для 
працівників зі стажем понад 10 років – 87% у 2024 році проти 81% у 2023 році, 
що підкреслює сталість лояльності серед довгострокових співробітників. 
Середня залученість спостерігається у групах 3–5 років (71% у 2024-му) та 1–3 
роки (72%). Цікаво, що працівники зі стажем від 3 до 12 місяців показали 
зростання лояльності з 61% до 68%. Водночас найнижчі значення характерні для 
новачків, які працюють до 3 місяців: 49% у 2024 році проти 53% у 2023 році, що 
може свідчити про складність адаптації на початку роботи [46]. 
Загалом графік демонструє загальну позитивну динаміку лояльності 
працівників - «МХП-СЕРВІС» ВП ПРАТ «МХП», зокрема серед досвідчених і 
вікових співробітників. Ці результати можуть слугувати підґрунтям для 
подальших HR-ініціатив, спрямованих на адаптацію нових кадрів, а також 
підтримку високого рівня залученості серед основного персоналу. 
Порівняльний аналіз індексу лояльності персоналу (eNPS) співробітників 
«МХП-СЕРВІС» ВП ПРАТ «МХП» за 2023 та 2024 роки (див додаток А). Графік 
демонструє зміни рівня задоволеності працівників у розрізі статі, вікових груп та 
стажу роботи в компанії. 
У розрізі статі спостерігається стабільно високий рівень лояльності серед 
жінок, з незначним зростанням у 2024 році. Серед чоловіків відзначено невелике 
зниження показника, що може свідчити про необхідність додаткового аналізу 
факторів, що впливають на їхню задоволеність. 
Аналіз за віковими групами показує значне зростання eNPS серед 
працівників віком від 55 років, що може бути результатом підвищеної уваги до 
57 
 
потреб досвідчених співробітників. Інші вікові категорії демонструють стабільні 
або незначно змінені показники, що свідчить про загальну позитивну динаміку в 
компанії [47]. 
Щодо стажу роботи, найвищий рівень лояльності спостерігається серед 
працівників зі стажем понад 10 років, що підкреслює важливість досвідчених 
кадрів для організації. Нові співробітники, які працюють до 3 місяців, мають 
нижчий показник eNPS, що може вказувати на необхідність покращення процесів 
адаптації та онбордингу.  
Загалом, графік відображає позитивну тенденцію зростання лояльності 
працівників «МХП-СЕРВІС», особливо серед досвідчених та вікових категорій. 
Ці дані можуть бути використані для подальшого вдосконалення HR-стратегій та 
підвищення задоволеності персоналу. 
 
2.4 Вплив залученості персоналу на ефективність операційної діяльності   
 
У сучасних умовах високої конкуренції та динамічного ринку особливого 
значення для успішної діяльності підприємства набуває людський фактор. Саме 
персонал, а точніше – рівень його залученості, стає ключовим чинником 
забезпечення ефективної операційної діяльності. Залученість працівників не 
обмежується виконанням посадових обов’язків – вона охоплює емоційний, 
інтелектуальний та поведінковий рівні участі працівника в досягненні цілей 
організації [48]. 
Залученість персоналу є інтегрованим поняттям, що поєднує лояльність, 
мотивацію, ініціативність і відданість працівників організації. Це не просто 
наявність співробітника на робочому місці, а його активна участь у житті 
компанії, прагнення до покращення результатів, готовність до інновацій і змін. 
Компанії з високим рівнем залученості персоналу, як правило, мають стабільніші 
виробничі процеси, вищий рівень якості продукції чи послуг та менші витрати 
на текучість кадрів. 
58 
 
Одним з найважливіших механізмів підвищення ефективності операційної 
діяльності є створення умов, за яких працівники не лише усвідомлюють свою 
значущість, а й активно проявляють ініціативу. Наприклад, компанії, які 
впроваджують системи внутрішніх комунікацій, відкритого діалогу, 
наставництва і зворотного зв'язку, демонструють суттєво кращі результати 
операційної ефективності. Залученість працівників сприяє зниженню помилок, 
простоїв, браку, оскільки персонал відчуває відповідальність за результат. 
Важливою перевагою залученого персоналу є здатність швидко 
адаптуватися до змін. Підприємства, які залучають працівників до ухвалення 
рішень, частіше виявляють гнучкість і стійкість у нестабільних умовах. У таких 
організаціях працівники краще розуміють цілі, пріоритети та перспективи, що 
дозволяє координувати дії в рамках операційної діяльності без зайвих витрат часу 
та ресурсів. Більше того, відданий персонал схильний до самоорганізації, а це 
означає зменшення потреби у зовнішньому контролі та підвищення 
продуктивності праці [49]. 
Ефективна операційна діяльність передбачає точність, швидкість і 
координацію дій усіх підрозділів. Якщо працівники демонструють низьку 
залученість, це призводить до зниження якості продукції, затримок у 
виробничому процесі, зростання операційних витрат. Дослідження міжнародних 
компаній підтверджують, що низький рівень залученості безпосередньо 
пов’язаний із збільшенням показників плинності кадрів, кількості інцидентів з 
технікою безпеки, а також негативно впливає на фінансові результати компанії. 
Підвищення залученості вимагає системної роботи зі сторони керівництва: 
важливо створити атмосферу довіри, визнання та справедливості. У цьому 
контексті велике значення має лідерський стиль управління: демократичний 
стиль сприяє вищому рівню залученості, тоді як авторитарний часто її пригнічує. 
Програми нематеріальної мотивації, визнання досягнень, розвиток кар’єрного 
потенціалу, участь у формуванні стратегії компанії – усе це ефективні 
інструменти залучення персоналу. 
59 
 
Також не слід недооцінювати роль корпоративної культури у формуванні 
залученості. Цінності, спільні цілі, атмосфера співпраці – це ті чинники, що 
формують у працівників відчуття приналежності до компанії. Коли співробітник 
відчуває себе частиною чогось більшого, його мотивація значно зростає. Саме 
тому компанії, які інвестують у внутрішню культуру, мають перевагу в 
операційній діяльності – працівники не тільки ефективніше працюють, а й 
самостійно шукають способи для покращення процесів. 
Окремо варто згадати про важливість зворотного зв’язку. Регулярні 
опитування, інтерв’ю, обговорення результатів дають змогу працівникам відчути 
свою цінність. Більше того, саме через діалог часто виявляються вузькі місця 
операційної діяльності, які не видно керівництву. Працівники на «передовій» 
найкраще знають, де існує потреба у змінах, і залучення їх до обговорення цих 
питань дозволяє підвищити якість процесів без значних інвестицій. 
Сучасні цифрові інструменти також відкривають нові можливості для 
підвищення залученості: гейміфікація робочого процесу, мобільні додатки для 
оцінювання настроїв персоналу, платформи для обміну ідеями – все це робить 
комунікацію живою та прозорою. Такі інструменти особливо важливі в умовах 
дистанційної або гібридної роботи, де рівень залученості легко втрачається через 
брак особистої взаємодії [50]. 
Водночас, слід розуміти, що залученість не може бути досягнута наказом 
чи лише фінансовими стимулами. Це результат довготривалої стратегії 
людського розвитку, де керівник виступає не лише менеджером, а й наставником. 
Успішна реалізація такої стратегії сприяє досягненню синергії між особистими 
цілями працівника та стратегічними орієнтирами підприємства, що й зумовлює 
ефективність операційної діяльності загалом. 
У межах аналізу задоволеності персоналу в блоці "Оплата праці" було 
зібрано низку ключових пропозицій, спрямованих на підвищення мотивації 
працівників і зміцнення довіри до компанії. Одним із найбільш актуальних 
питань виявився регулярний перегляд заробітної плати. Працівники 
наголошують на необхідності проводити коригування оплати праці не рідше двох 
60 
 
разів на рік, враховуючи стрімке зростання цін. Також прозвучали побажання 
періодично здійснювати перерахунок зарплат та моніторити ринок на предмет 
відповідності поточних виплат ринковим стандартам. 
Іншою важливою пропозицією стало запровадження щорічної системи 
преміювання, що охоплювала б усі категорії працівників без винятку. У цьому 
контексті звучали думки щодо впровадження 13-ї зарплати або річного бонусу. 
Окремо акцентувалася увага на необхідності відзначати працівників, які 
працюють у компанії понад три роки, а також на рівному визнанні внеску усіх 
працівників – незалежно від посади. Співробітники підкреслюють, що 
недооцінка їхнього внеску на фоні керівного складу викликає негативні емоції та 
демотивує. 
Третім ключовим аспектом є прозорість та справедливість системи оплати. 
Висловлюються занепокоєння, що нові працівники отримують більшу зарплату, 
ніж ті, хто довго працює в компанії. У зв’язку з цим пропонується надавати 
працівникам зрозумілі критерії отримання бонусів і демонструвати відкриту 
систему порівнянь із зарплатними політиками інших підприємств. Такий підхід 
сприятиме підвищенню довіри до політики компанії [51]. 
Також порушується питання відповідності оплати праці до реального 
навантаження. Часто обсяг роботи виявляється надмірним порівняно з рівнем 
оплати, що викликає невдоволення. У зв’язку з цим співробітники вимагають 
справедливої оплати відповідно до навантаження, а також компенсації за 
понаднормову роботу, зокрема у вихідні дні. Висловлюються побажання щодо 
оплати понаднормових годин і роботи офісних працівників після завершення 
стандартного робочого дня. 
 
 
 
 
 
 
61 
 
Таблиця 2.3 –  Пропозиції працівників щодо покращення оплати праці 
Категорія 
Ключові ідеї працівників Очікуваний ефект 
пропозицій 
Регулярне коригування ЗП (2 рази Підвищення мотивації, 
Перегляд 
на рік), моніторинг ринку, зменшення плинності 
заробітної плати 
урахування інфляції кадрів 
Запровадження щорічної премії 
Зростання лояльності, 
або 13-ї зарплати для всіх, 
Преміювання справедливе визнання 
визнання внеску кожного 
зусиль 
працівника 
Порівняння з ринком, чіткі Зміцнення довіри до 
Прозорість 
критерії бонусів, пояснення компанії, зниження 
політики оплати 
принципів оплати конфліктів 
Відповідність Прив'язка ЗП до реального обсягу Підвищення задоволеності, 
оплати до роботи, оплата за вихідні, мотивації та ефективності 
навантаження понаднормові, вечірні години працівників 
Джерело: складено автором на основі [51]. 
 
Загалом можна зробити висновок, що працівники очікують не лише 
формального дотримання встановлених норм та стандартів оплати праці, а й 
запровадження емоційно справедливої та людяної системи винагороди, яка 
враховує не лише посадовий оклад, але й особистий внесок, тривалість роботи, 
навантаження та складність виконуваних завдань. Така система має ґрунтуватися 
на принципах регулярного перегляду заробітних плат відповідно до змін 
економічної ситуації в країні та на ринку праці, бути гнучкою та здатною 
оперативно реагувати на інфляційні процеси, зміну вартості життя та динаміку 
ринку. Працівники прагнуть до справедливості у формуванні премій та бонусів, 
де враховується не лише формальна посада, але й реальні результати, зусилля, 
ініціативність і відданість компанії [52]. 
Крім того, важливими є прозорість та зрозумілість критеріїв 
винагородження – працівники хочуть чітко розуміти, за що саме надаються 
премії, як визначається їх розмір, які умови треба виконати для їх отримання. 
Надзвичайно важливим фактором є визнання – не тільки матеріальне, а й 
моральне, коли внесок працівника публічно відзначається, що сприяє 
формуванню почуття значущості та залученості. Також прозорі підходи до 
62 
 
оплати понаднормової праці, роботи у вихідні та святкові дні, а також при 
нерівномірному навантаженні – це ключ до формування довіри до роботодавця. 
Усі ці озвучені працівниками пропозиції свідчать про глибоку потребу у 
всебічному вдосконаленні політики оплати праці. Ця політика має бути не лише 
формально правильною, але й морально обґрунтованою, відповідати не лише 
економічним реаліям ринку, але й внутрішнім очікуванням і відчуттям 
справедливості з боку колективу. Тільки така політика здатна утримувати 
працівників, підвищувати їхню лояльність і створювати умови для довготривалої 
ефективної праці. 
Отже, залученість персоналу виступає ключовим важелем, який прямо 
впливає на ефективність операційної діяльності підприємства. Високий рівень 
залученості сприяє не лише стабільності виробничих процесів, а й забезпечує 
постійне вдосконалення бізнес-процесів, впровадження інновацій та оперативне 
реагування на зовнішні виклики. Компанії з залученим персоналом легше 
адаптуються до змін, краще управляють ризиками, а також демонструють кращі 
фінансові результати [53]. 
Саме тому підприємствам слід не обмежуватися лише матеріальною 
винагородою, а формувати систему, що включає розвиток людського капіталу, 
підвищення кваліфікації, створення довірливого робочого середовища, 
заохочення ініціативності та надання реального впливу працівникам на 
прийняття рішень. Такий всебічний підхід сприяє формуванню мотиваційного 
клімату, який не лише підвищує продуктивність, а й забезпечує стійке зростання 
конкурентоспроможності підприємства на внутрішньому та зовнішньому 
ринках. 
  
63 
 
РОЗДІЛ 3 РОЗРОБКА ТА ЗАСТОСУВАННЯ МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ 
ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОЦЕСІВ У «МХП-Сервіс» 
 
3.1 Імітаційне моделювання як інструмент планування логістичних 
процесів   
 
У сучасних умовах жорсткої ринкової конкуренції та високих вимог до 
ефективності виробництва особливої актуальності набуває застосування 
математичних моделей у процесі управління виробничими, логістичними та 
сервісними процесами підприємств. Компанія «МХП-Сервіс», яка є невід’ємною 
складовою екосистеми агропромислового холдингу «МХП», виступає яскравим 
прикладом підприємства, яке орієнтується на системну оптимізацію внутрішніх 
процесів. У цьому контексті математичне моделювання стає дієвим інструментом 
досягнення високої продуктивності, зменшення витрат, удосконалення 
логістичних ланцюгів і підвищення загальної операційної ефективності. 
Математичне моделювання дозволяє формалізувати складні виробничі й 
логістичні процеси, зокрема розподіл ресурсів, планування графіків 
обслуговування техніки, маршрутизацію транспорту, управління запасами, 
ремонтами, витратами та обслуговуванням клієнтів. В умовах масштабної 
діяльності, яку здійснює «МХП-Сервіс», де одночасно функціонують численні 
ремонтні дільниці, сервісні бригади, транспортні засоби та технологічне 
обладнання, необхідність у точних, надійних та адаптивних математичних 
моделях стає очевидною [54]. 
Однією з ключових переваг математичних моделей є їхня здатність 
описувати взаємозв'язки між різними параметрами, враховувати обмеження й 
оптимізувати цільові функції. Наприклад, оптимізаційні моделі для розподілу 
сервісних ресурсів дозволяють забезпечити ефективне використання людських 
та технічних ресурсів на основі заданих критеріїв: мінімізація часу простою 
техніки, мінімізація витрат на логістику, максимізація задоволеності клієнтів 
тощо. У «МХП-СЕРВІС» така модель може враховувати розташування 
64 
 
агропідприємств, типи поломок, технічні характеристики об'єктів ремонту та 
доступність мобільних сервісних бригад. 
Для аналізу та оптимізації внутрішніх процесів широко застосовуються 
моделі лінійного та нелінійного програмування. Наприклад, моделі лінійного 
програмування використовуються для розв’язання задач балансування 
завантаженості сервісних центрів – вони дозволяють рівномірно розподіляти 
роботу між об’єктами обслуговування, уникати перевантаження окремих локацій 
та запобігати зниженню якості наданих послуг. Також, у практиці «МХП-
СЕРВІС» математичні моделі допомагають розраховувати оптимальні графіки 
профілактичних ремонтів техніки на основі історичних даних, сезонності, 
напрацювання годин та типових відмов [55]. 
Важливу роль відіграють також стохастичні моделі, які дозволяють 
моделювати невизначеність у зовнішньому середовищі – наприклад, ймовірність 
виходу з ладу окремих одиниць техніки, затримки у постачанні запчастин або 
зміну попиту на послуги у різні періоди року. Ці моделі дають змогу розробляти 
більш гнучкі стратегії планування та резервування ресурсів, враховуючи можливі 
відхилення від планових показників. 
У структурі «МХП-СЕРВІС» значна увага приділяється логістичному 
обслуговуванню. Тут ефективними є моделі транспортної задачі, які дозволяють 
мінімізувати витрати на транспортування обладнання, запасних частин і 
сервісних команд між структурними підрозділами. Використовуючи географічні 
координати, вагу та об’єм вантажу, графіки завантаження й розвантаження, 
математичні алгоритми здатні формувати найкоротші маршрути з оптимальним 
співвідношенням витрат і часу [56]. 
Окремим напрямом є моделі прогнозування попиту та витрат, які базуються 
на методах регресійного аналізу, нейронних мереж або машинного навчання. 
Зокрема, прогнозні моделі можуть передбачати обсяг потреби в ремонтних 
роботах в окремих регіонах або прогнозувати рівень навантаження на мобільні 
бригади. Це дозволяє заздалегідь формувати графіки, забезпечувати необхідні 
ресурси, планувати відпустки персоналу і поповнювати склади. 
65 
 
У процесі впровадження математичних моделей важливу роль відіграє 
інтеграція з інформаційно-аналітичними системами. У випадку «МХП-СЕРВІС», 
ефективне використання моделей можливе лише за наявності актуальних і 
точних даних – даних про об'єкти, звернення, історію ремонтів, маршрути та 
розташування ресурсів. Таким чином, моделювання не є ізольованим процесом, 
а частиною єдиної екосистеми прийняття рішень на базі ERP, CRM, GIS та BI-
систем [57]. 
Одним із прикладів практичного застосування моделей у «МХП-СЕРВІС» 
є система прогнозного технічного обслуговування, яка дозволяє виявляти 
потенційні відмови техніки до моменту їх фактичного настання. Це досягається 
шляхом аналізу динаміки зносу та впливу експлуатаційних параметрів, що 
фіксуються сенсорами та IoT-пристроями. Отримані дані обробляються 
математичними алгоритмами, які формують рекомендації щодо оптимального 
моменту втручання – це значно знижує кількість аварійних ситуацій, мінімізує 
простої та знижує витрати на ремонти. 
Також важливо зазначити, що впровадження математичних моделей 
передбачає постійне навчання персоналу, а також тісну співпрацю між 
аналітиками, інженерами та управлінцями. Лише спільне формування моделі, її 
тестування та валідація в реальних умовах дозволяють створити інструмент, який 
не лише описує систему, а й реально змінює її на краще. У цьому контексті 
важливо також враховувати людський фактор – адаптацію співробітників до 
роботи з аналітичними інструментами, зміну управлінської культури та 
готовність до цифрової трансформації. 
Підсумовуючи, можна зазначити, що математичне моделювання в «МХП-
СЕРВІС» є потужним важелем підвищення ефективності роботи підприємства. 
Воно дозволяє не лише вирішувати конкретні прикладні задачі, а й формувати 
стратегічний підхід до управління ресурсами, сервісними потоками та технічним 
обслуговуванням. Успішне застосування математичних моделей у поєднанні з 
цифровими технологіями, аналітикою та управлінськими рішеннями формує 
нову якість сервісу, яка відповідає викликам сучасного агропромислового 
66 
 
виробництва та сприяє досягненню високих результатів в умовах динамічного 
розвитку. 
У сучасному світі, де ефективність логістичних систем визначає 
конкурентоспроможність компанії, все більшого значення набувають передові 
методи моделювання складних процесів. Одним із найпотужніших інструментів, 
що дозволяє оцінити, спрогнозувати та оптимізувати логістичні потоки, є 
імітаційне моделювання. Його застосування відкриває нові горизонти в 
управлінні логістичними ланцюгами, забезпечує гнучкість, адаптивність та 
обґрунтованість управлінських рішень [58]. 
Імітаційне моделювання – це метод дослідження систем, що базується на 
побудові комп’ютерних моделей, які відтворюють поведінку об’єкта чи процесу 
в реальному часі або в пришвидшеному темпі. На відміну від аналітичних 
методів, які вимагають спрощень, імітація дозволяє враховувати складність, 
стохастичність і варіативність логістичних систем. Це особливо важливо у сфері 
логістики, де на процеси постійно впливають зовнішні фактори – затримки, 
погодні умови, людський фактор, сезонні коливання попиту тощо. 
Логістичні процеси охоплюють широкий спектр функцій – 
транспортування, складування, комплектування, постачання, управління 
запасами, обслуговування клієнтів тощо. Кожен із цих процесів є динамічним, 
багатофакторним і залежним від ряду змінних. Імітаційне моделювання дозволяє 
побудувати точну віртуальну копію логістичної системи, у якій можна 
досліджувати наслідки різних сценаріїв, експериментувати з параметрами та 
приймати обґрунтовані рішення без ризику втрат у реальному середовищі. 
Одним із найважливіших напрямів застосування імітаційного 
моделювання є планування логістичних процесів на підприємстві. Завдяки 
моделюванню можливо визначити оптимальні маршрути транспорту, 
розрахувати потрібну кількість транспортних одиниць, спрогнозувати час 
прибуття вантажів, проаналізувати вузькі місця в логістичному ланцюгу, а також 
оцінити вплив непередбачуваних подій. Це значно підвищує надійність логістики 
та зменшує витрати на реалізацію помилкових рішень [59]. 
67 
 
Практичне використання імітаційних моделей дає змогу планувати ресурси 
з максимальною точністю. Наприклад, у складській логістиці моделі дозволяють 
розрахувати, скільки співробітників потрібно залучити на певну зміну, щоб 
забезпечити обробку вантажів без затримок; чи вистачить наявної площі для 
зберігання товару; чи доцільно інвестувати в нове обладнання. У транспортній 
логістиці моделювання дозволяє протестувати маршрути доставки з урахуванням 
трафіку, сезонних коливань і черг на вантажно-розвантажувальних майданчиках. 
Окремої уваги заслуговує застосування імітаційного моделювання в 
управлінні запасами. Завдяки побудові моделей, що враховують попит, час 
постачання, затримки, коефіцієнти обслуговування та інші змінні, підприємства 
можуть визначити оптимальний рівень страхових запасів, мінімізувати затрати 
на зберігання та уникати дефіцитів. Особливо актуальним це є у виробничих 
компаніях, де перебої з поставками можуть призвести до зупинки всього 
виробництва. 
Ще одним важливим аспектом є можливість імітаційного тестування змін 
у логістичній системі до їхнього впровадження. Компанія може змоделювати 
введення нових складів, зміну перевізника, впровадження автоматизованої 
системи обліку – і за допомогою симуляційної моделі оцінити, як це позначиться 
на витратах, швидкості доставки, навантаженні на персонал. Таким чином, 
імітаційне моделювання виступає як інструмент «віртуального експерименту», 
який дозволяє уникнути реальних помилок і фінансових втрат. 
У міжнародній практиці вже багато компаній активно використовують 
імітаційне моделювання для планування логістики. Наприклад, компанія DHL 
застосовує його для оптимізації вантажопотоків у глобальній мережі, Amazon – 
для управління обсягами товарів на складах, Maersk – для планування 
судноплавства. Усі ці приклади демонструють високий рівень ефективності 
підходу, що базується на моделюванні сценаріїв [60]. 
Варто зазначити, що імітаційне моделювання базується на точних даних. 
Тому для його ефективного використання підприємство має мати належно 
організовану систему збору, обробки та зберігання даних. Інтеграція імітаційного 
68 
 
моделювання з ERP, WMS, TMS та іншими цифровими платформами дозволяє 
автоматизувати процес оновлення моделі, оперативно враховувати зміни в 
системі та покращувати точність прогнозів. 
Імітаційне моделювання також дає змогу враховувати людський фактор у 
логістичних процесах. Наприклад, у моделі можна закласти параметри 
продуктивності працівників у різні зміни, вплив втоми, рівень помилок при 
обробці вантажів, вплив навчання персоналу тощо. Це дозволяє зробити 
управління персоналом більш ефективним і персоналізованим, а також 
розробити адаптивні графіки роботи та навчання. 
З технічної точки зору, імітаційне моделювання реалізується через 
спеціалізоване програмне забезпечення, таке як AnyLogic, FlexSim, Simul8, 
Arena. Ці системи дають змогу створювати візуальні моделі логістичних 
процесів, вносити зміни, проводити багаторазові симуляції, збирати статистику 
та формувати звіти. Залежно від складності моделі, вона може бути орієнтована 
як на окремий етап логістичного ланцюга (наприклад, складування), так і на 
повний цикл – від замовлення сировини до доставки кінцевому споживачу. 
Підсумовуючи, можна зробити висновок, що імітаційне моделювання є 
потужним, гнучким та ефективним інструментом, який дає можливість 
планувати логістичні процеси з урахуванням усіх реальних факторів. Завдяки 
цьому методу підприємства здатні знизити витрати, підвищити рівень 
обслуговування клієнтів, скоротити час реалізації логістичних операцій та 
уникнути помилок, що можуть коштувати значних ресурсів. У світі, де швидкість 
та точність логістики мають критичне значення, імітаційне моделювання стає 
невід’ємною частиною стратегічного та оперативного планування, забезпечуючи 
підприємствам конкурентні переваги на глобальному ринку [61]. 
В умовах зростаючої складності бізнес-процесів, динамічного середовища 
та необхідності прийняття обґрунтованих управлінських рішень, ефективне 
управління операційною діяльністю потребує використання сучасних 
математичних інструментів. Серед них особливе місце посідають імітаційне 
моделювання та регресійний аналіз, які дозволяють глибше зрозуміти 
69 
 
функціонування системи, оцінити вплив різних факторів, протестувати сценарії 
змін і підвищити якість управлінських рішень. 
Імітаційне моделювання (англ. simulation modeling) – це метод, що 
передбачає створення комп’ютерної моделі реального процесу або системи для 
вивчення його поведінки в різних умовах. Такий підхід дозволяє без ризику 
змінювати параметри, програвати альтернативи та аналізувати наслідки без 
втручання в реальне виробництво. Це особливо актуально для операційної 
діяльності, де кожна зміна може нести як потенційний прибуток, так і серйозні 
ризики [18]. 
Перевага імітаційного моделювання полягає в можливості враховувати 
нелінійності, стохастичні впливи, обмеження ресурсів, затримки у виконанні 
операцій, взаємозалежності між етапами процесу. Наприклад, у сфері логістики 
це дозволяє оцінити вплив зміни маршрутів доставки на рівень обслуговування 
клієнтів. У виробництві – змоделювати завантаження обладнання або наслідки 
запровадження нового графіку роботи. У сфері HR – оцінити наслідки зміни 
штатного розкладу. 
Ключовим етапом є побудова моделі, яка повинна відповідати реальній 
структурі процесів. Це передбачає аналіз поточних бізнес-процесів, 
ідентифікацію вхідних та вихідних параметрів, побудову блок-схем та 
визначення ключових змінних. У практиці часто використовують спеціалізоване 
ПЗ – AnyLogic, Arena, Simul8, FlexSim, Matlab SimEvents, а також бібліотеки 
моделювання на Python. 
Після побудови моделі виконується серія експериментів – програш 
сценаріїв, зміна параметрів (час циклу, обсяг виробництва, обмеження ресурсів), 
що дозволяє визначити оптимальні точки управління. Наприклад, імітаційне 
моделювання дозволяє виявити вузькі місця у виробничому ланцюгу, які не 
видно з фінансової звітності, але впливають на продуктивність та рівень сервісу. 
Імітаційне моделювання не лише дозволяє візуалізувати складні процеси 
та «програти» можливі сценарії їх розвитку без ризику для реального бізнесу, але 
й виступає основою для подальшого кількісного аналізу. Однією з ключових 
70 
 
переваг цього методу є можливість виявлення критичних залежностей між 
параметрами системи, які за звичайного спостереження можуть залишатися 
непомітними. Ці виявлені залежності потребують подальшої аналітичної 
перевірки – і саме тут вступає в дію регресійний аналіз як один з 
найефективніших інструментів для дослідження впливу факторів на результати 
операційної діяльності [19]. 
Регресійний аналіз дає змогу не лише встановити факт наявності зв’язку 
між змінними, а й кількісно виміряти силу та напрям цього зв’язку. У контексті 
виробничого підприємства він дозволяє визначити, наприклад, як зміна кількості 
працівників, тривалості зміни або обсягів використаних ресурсів впливає на 
обсяг виробництва, продуктивність праці чи рівень браку. Такий аналіз відкриває 
можливості для побудови прогнозних моделей і прийняття рішень, заснованих на 
даних, а не інтуїції чи здогадках. 
Особливо цінним регресійний аналіз стає в поєднанні з результатами 
імітаційного моделювання: моделювання дозволяє виявити сценарії та 
припущення, які можуть бути піддані статистичному тестуванню, а регресійний 
аналіз – підтверджує або спростовує ці гіпотези на основі реальних або 
змодельованих даних. Такий двоетапний підхід значно підвищує якість 
аналітичного висновку, дозволяючи впевнено виділяти найбільш значущі 
фактори впливу та формувати ефективну політику управління процесами. 
Таким чином, симбіоз імітаційного моделювання та регресійного аналізу 
створює потужну методологічну основу для системного аналізу операційної 
діяльності підприємства, підвищення її прозорості, адаптивності та 
ефективності. 
Наприклад, аналіз може встановити, що зміна кількості працівників на лінії 
на 1 особу призводить до зростання продуктивності на 5%, або що на кожні 10 
хвилин зменшення часу обслуговування клієнта рівень задоволеності зростає на 
0,7 балів за шкалою NPS. Це дозволяє приймати неінтуїтивні, а доказові 
управлінські рішення. 
71 
 
Залежно від типу даних, використовують прості лінійні, множинні лінійні, 
логістичні, непарні чи непараметричні регресії. У сучасних умовах усе частіше 
регресійний аналіз реалізується з використанням Python (бібліотеки sklearn, 
statsmodels), R, SPSS, Excel, що дозволяє масштабувати аналітику в компанії. 
Регресійний аналіз часто використовується на другому етапі після 
імітаційного моделювання – наприклад, після «віртуального прогону» кількох 
сценаріїв аналізується залежність результатів від окремих параметрів. Так 
формується цифровий близнюк процесу, з яким можна працювати системно. 
Імітаційне моделювання також дозволяє враховувати випадковість і 
мінливість – наприклад, час на виконання операцій, що змінюється залежно від 
навичок персоналу або технічного стану обладнання. Регресійний аналіз, у свою 
чергу, дозволяє формалізувати тенденції і закласти їх у прогнозну модель. Разом 
ці методи дозволяють створити динамічну модель управління, яка реагує на 
зміни внутрішнього та зовнішнього середовища. 
Практична цінність цих підходів особливо проявляється в галузях, де 
висока ціна помилки, обмежений ресурс або потреба в гнучкому реагуванні – 
виробництво, логістика, роздріб, проєктне управління. Наприклад, в «МХП-
СЕРВІС»  застосування імітаційного моделювання дозволяє змоделювати 
завантаження логістичного хабу в умовах сезонного попиту, а регресійний аналіз 
допомагає визначити, які внутрішні чинники найсильніше впливають на 
своєчасність доставки [20]. 
Об'єднання обох підходів – імітаційного моделювання та регресійного 
аналізу – є сучасною практикою data-driven управління, яка базується на 
використанні даних як головного джерела для прийняття рішень. Такий підхід 
забезпечує багатовимірне розуміння процесів, дозволяє не лише відслідковувати, 
а й прогнозувати зміни в операційній системі. Завдяки імітаційному 
моделюванню управлінці мають можливість візуалізувати процеси в динаміці, 
оцінювати потенційні наслідки змін у структурі, ресурсах, технологіях, тоді як 
регресійний аналіз дає змогу кількісно вимірювати вплив окремих чинників, 
виявляти критичні залежності та формувати точні аналітичні висновки. 
72 
 
Це дозволяє зменшити операційні втрати (наприклад, простої, перевитрати 
ресурсів, дублювання функцій), підвищити прозорість управління, оскільки 
кожне рішення ґрунтується на об’єктивній інформації, а не на припущеннях. У 
свою чергу, раннє виявлення ризиків і «вузьких місць» дозволяє оперативно 
вживати заходів і запобігати кризовим ситуаціям. Наприклад, зміна графіка 
постачань або переналаштування ресурсів може бути проаналізована в моделі до 
її реального впровадження [21]. 
Крім того, такі методи є необхідною умовою для переходу до індустрії 4.0, 
яка передбачає інтеграцію цифрових технологій в усі сфери виробництва. 
Індустрія 4.0 неможлива без високої якості аналітики, прогнозування та 
автоматизованого прийняття рішень, що базується на даних у реальному часі. 
Імітаційні та регресійні моделі стають основою для впровадження штучного 
інтелекту, розумної автоматизації, цифрових двійників та інших технологій 
майбутнього. 
Застосування імітаційного моделювання та регресійного аналізу в 
управлінні операційною діяльністю – це не лише потужні інструменти 
статистики та моделювання, а й цілісна філософія сучасного системного 
управління. Вона базується на інтегрованому, проактивному й гнучкому підході 
до аналізу, планування та ухвалення рішень у виробничих і сервісних компаніях. 
Імітаційне моделювання дозволяє детально вивчити складну систему без 
втручання в її реальне функціонування, спрогнозувати наслідки змін у процесах, 
оцінити ризики та виявити вузькі місця. Регресійний аналіз, у свою чергу, дає 
змогу з високою точністю визначити, які саме фактори найбільше впливають на 
результати, і побудувати на цій основі обґрунтовані моделі управління. 
Ці інструменти забезпечують суттєву конкурентну перевагу, адже дають 
змогу підприємствам оперативно реагувати на коливання попиту, зміни цін на 
ресурси, зовнішні шоки або внутрішні неефективності. Управлінці отримують 
змогу швидко адаптувати операційні стратегії, коригувати ресурси, тестувати 
нові бізнес-моделі без ризику для поточної діяльності. Гнучкість і наукова 
обґрунтованість прийнятих рішень стають основою стійкого розвитку [22]. 
73 
 
Окрім тактичних і оперативних вигод, такі аналітичні методи створюють 
фундамент для довгострокового стратегічного планування. Вони дозволяють 
будувати прогностичні моделі розвитку підприємства, формувати адаптивні 
виробничі та логістичні системи, що відповідають динаміці ринку. У світі, де дані 
та технології стають ключовими активами, саме здатність працювати з великими 
обсягами інформації, проводити моделювання та оцінку ефективності визначає 
успіх бізнесу. 
Таким чином, впровадження імітаційного моделювання та регресійного 
аналізу – це не лише технологічний крок уперед, але й стратегічне рішення, що 
формує нову корпоративну культуру – культуру аналітичного, гнучкого та 
проактивного управління. У довгостроковій перспективі саме ці підходи 
сприяють створенню ефективної, інноваційної, стійкої до змін операційної 
системи, що є основою конкурентоспроможності підприємства в умовах 
глобальної економіки ХХІ століття. 
 
3.2 Регресійний аналіз для виявлення факторів впливу на витрати та 
продуктивність   
 
У сучасній економіці, де ключовим завданням підприємств є забезпечення 
ефективного використання ресурсів і підвищення продуктивності, важливою 
стає потреба в глибокому аналізі взаємозв’язків між різними змінними. Одним із 
найбільш потужних інструментів, що дозволяє виявити та кількісно оцінити 
вплив різних факторів на витрати та рівень продуктивності, є регресійний аналіз. 
Цей метод широко застосовується в економіці, фінансах, менеджменті, логістиці, 
а також у виробничих процесах з метою оптимізації прийняття рішень. 
Регресійний аналіз – це метод статистичного аналізу, який дозволяє 
встановити залежність між однією залежною змінною (результатом, наприклад 
витратами чи продуктивністю) та однією або кількома незалежними змінними 
(факторами впливу). Цей підхід дозволяє оцінити силу та напрям зв’язку між 
74 
 
змінними, а також прогнозувати значення залежної змінної за умови зміни 
вхідних параметрів. 
Одним із найпоширеніших варіантів є лінійний регресійний аналіз. У 
найпростішій формі він дозволяє встановити, наскільки зміна одного фактора, 
наприклад тривалості виробничого циклу, впливає на загальні витрати. Але у 
більш складних випадках застосовується множинна регресія, яка враховує вплив 
декількох факторів одночасно, таких як обсяг виробництва, витрати на 
енергоносії, кількість працівників, амортизаційні нарахування, ступінь 
автоматизації, рівень кваліфікації персоналу тощо [62]. 
Регресійний аналіз має велике значення для обґрунтованого управління 
витратами. Наприклад, підприємство може виявити, що основний вплив на зміну 
загальних витрат має саме енергоємність обладнання, а не витрати на сировину, 
як передбачалося раніше. Це дозволяє коректно розставити пріоритети в 
інвестиціях, зосередившись на модернізації обладнання, а не на пошуку 
дешевших постачальників. Таким чином, регресія виступає як діагностичний 
інструмент, що дозволяє виявити приховані зв’язки між витратами та 
виробничими параметрами. 
У сфері продуктивності регресійний аналіз також відіграє важливу роль. 
Наприклад, за допомогою аналізу можна виявити, як змінюється продуктивність 
залежно від кількості працівників, тривалості робочого дня, частоти технічного 
обслуговування або рівня мотивації персоналу. Практика показує, що часто 
ефективність залежить не лише від прямих факторів, а й від комбінації непрямих 
впливів. Наприклад, поєднання високої автоматизації з належним навчанням 
працівників може дати значно вищий приріст продуктивності, ніж очікувалося за 
лінійним припущенням. 
Варто наголосити, що модель базується лише на трьох річних 
спостереженнях, тому статистична надійність регресії є обмеженою. Попри це, 
вона дає змогу виявити потенційні тенденції у фінансовому управлінні компанії 
та формалізувати взаємозв’язки для подальшого аналізу. 
75 
 
У цілому, результати свідчать про необхідність оптимізації активів та 
посилення контролю над витратами, що пов’язані з виручкою, аби покращити 
фінансову ефективність ПрАТ «МХП» у середньостроковій перспективі. 
Застосування цієї моделі може слугувати орієнтиром для управлінських рішень, 
спрямованих на досягнення стабільного прибутку.  
Особливо актуальним регресійний аналіз є для виявлення причин 
зростання змінних витрат у масштабі зростання виробництва. Часто на практиці 
витрати не збільшуються пропорційно зростанню обсягів, і саме регресійна 
модель дозволяє виявити цей ефект масштабу – як позитивний (економія на 
масштабі), так і негативний (перевантаження виробничих потужностей, 
нераціональне використання ресурсів). 
Використовуючи регресійний підхід, можливо також прогнозувати рівень 
витрат і продуктивності на майбутні періоди, що надзвичайно важливо для 
стратегічного планування. Побудована модель дозволяє проводити сценарний 
аналіз: що буде, якщо збільшити кількість змін? Які будуть витрати у разі зміни 
цін на енергоносії? Яка буде очікувана продуктивність при оновленні парку 
обладнання? Таким чином, регресійний аналіз не лише дозволяє досліджувати 
минулі процеси, а й будує підґрунтя для майбутніх рішень [63]. 
Перевагою регресійного аналізу є його гнучкість і адаптивність. Він може 
бути використаний як для аналізу невеликих наборів даних (наприклад, на рівні 
окремої дільниці), так і для великих масивів інформації (на рівні всього 
підприємства або холдингу). Завдяки використанню сучасного програмного 
забезпечення (Excel, SPSS, R, Python), процес побудови моделі значно 
спрощується, а отримані результати легко візуалізуються й інтерпретуються. 
Однак застосування регресійного аналізу вимагає дотримання низки умов. 
По-перше, дані мають бути якісними, очищеними від викидів та аномалій. По-
друге, потрібно перевірити, чи справді існує лінійний зв’язок між змінними, чи 
не порушується припущення про незалежність залишків, гомоскедастичність і 
нормальність розподілу похибок. У разі виявлення проблем можуть 
76 
 
застосовуватися модифікації: нелінійна регресія, логарифмічна трансформація, 
використання інтерактивних змінних тощо. 
Також регресійний аналіз дозволяє розраховувати коефіцієнти детермінації 
(R²), які показують, яку частину варіації залежної змінної пояснює побудована 
модель. Високі значення R² свідчать про високу надійність моделі та її 
пояснювальну силу, тоді як низькі значення можуть вказувати на необхідність 
перегляду структури моделі або включення додаткових змінних [64]. 
Практичне застосування регресійного аналізу для управлінських рішень 
дозволяє перейти від інтуїтивних гіпотез до фактологічно обґрунтованих дій. 
Наприклад, замість суб'єктивного уявлення про "високу витратність" певного 
підрозділу, керівник може отримати точну модель, яка покаже, які саме фактори 
впливають на перевитрати, і які з них можна змінити. Це дозволяє проводити 
таргетоване втручання –  зменшити неефективні витрати, посилити контроль, 
автоматизувати окремі процеси або змінити політику навчання персоналу. 
На основі фінансових даних ПрАТ «МХП» за 2022–2024 роки було 
побудовано множинну лінійну регресійну модель для оцінки впливу виторгу та 
активів на чистий прибуток: 
Формула 1 
Чистий прибуток = β0 + β1 ⋅ Виторг + β2 ⋅ Активи + �� 
де: 
β₀ — вільний член (константа) 
β₁, β₂ — коефіцієнти регресії 
ε — випадкова похибка 
Після розрахунків отримано таку модель: 
 
Чистий прибуток=59187,17−0,9326⋅Виторг−0,3498⋅Активи 
Побудуємо трендові значення виторгу та активів 
Темпи зростання: 
Виторг: з 46 072 255 до 46 793 252 → +1.56% за 2 роки, тобто ~0.78% на рік 
Активи: з 32 549 331 до 43 353 354 → +33.19% за 2 роки, тобто ~16.6% на рік 
77 
 
Таблиця 3.1 – Прогноз виторгу та активів на 2025–2029 роки  (в млн грн) 
Рік Виторг (0.78%/рік) Активи (16.6%/рік) 
2025 47 159 50 545 
2026 47 528 58 938 
2027 47 899 68 702 
2028 48 272 80 007 
2029 48 646 93 038 
Джерело: розраховано автором 
 
Таблиця 3.2 – Прогноз чистого прибутку ПрАТ «МХП» на 2025–2029 роки 
за результатами регресійної моделі на основі виторгу та активів 
 
Рік Виторг Активи Розрахунок Прибуток (млн грн) 
2025 47 159 50 545 59187,17 – 43995 – 17676 -2 484,14 
2026 47 528 58 938 59187,17 – 44332 – 20615 -5 759,71 
2027 47 899 68 702 59187,17 – 44669 – 24040 -9 521,83 
2028 48 272 80 007 59187,17 – 45008 – 27996 -13 816,67 
2029 48 646 93 038 59187,17 – 45348 – 32560 -18 720,92 
Джерело: розраховано автором 
 
Прогноз чистого прибутку на 2025–2029 роки було здійснено на основі 
багатофакторної регресійної моделі, яка враховує вплив двох ключових 
фінансових показників – виторгу та активів. За результатами моделювання 
спостерігається чітка тенденція до поглиблення збитковості компанії. 
У 2025 році очікуване значення чистого прибутку становить –2 484,14 млн 
грн. Протягом наступних років від’ємне значення прибутку поступово зростає: 
до –5 759,71 млн грн у 2026 році, –9 521,83 млн грн у 2027 році, –13 816,67 млн 
грн у 2028 році та –18 720,92 млн грн у 2029 році. Таким чином, за п’ятирічний 
78 
 
період чистий прибуток демонструє негативну динаміку із середньорічним 
приростом збитків понад 4 000 млн грн. 
Основними чинниками такої тенденції виступають зміни у виторгу та 
активах. Виторг зростає помірно – від 47 159 млн грн у 2025 році до 48 646 млн 
грн у 2029 році, що відповідає середньорічному темпу приросту на рівні 
приблизно 0,78%. Водночас активи демонструють стрімке зростання –  з 50 545 
млн грн у 2025 році до 93 038 млн грн у 2029 році, що еквівалентно 
середньорічному приросту понад 16%. Така асиметрія між темпами зростання 
виторгу та активів призводить до систематичного збільшення навантаження на 
прибутковість. 
Отримані результати регресійної моделі свідчать про неефективне 
використання активів або перевищення їх обсягу над операційною потребою. 
Зростання активів, за відсутності пропорційного приросту доходів, знижує 
фінансову результативність, що чітко відображено у структурі рівняння регресії: 
кожне додаткове збільшення активів на 1 млн грн зменшує чистий прибуток у 
середньому на 0,3498 млн грн, а кожен мільйон зростання виторгу – на 0,9326 
млн грн. Це може вказувати на значні постійні витрати або слабку операційну 
ефективність. 
Таким чином, побудована модель дозволяє не лише прогнозувати фінансові 
результати, але й ідентифікувати ключові напрями для управлінського втручання. 
З метою стабілізації прибутку доцільним є комплексний перегляд структури 
активів, підвищення їх рентабельності, а також оцінка ефективності 
використання доходів. 
 
79 
 
100,000
80,000
60,000
40,000
20,000
0
2025 2026 2027 2028 2029
-20,000
-40,000
Прогнозований виторг, млн грн Прогнозовані активи, млн грн
Прогнозований чистий прибуток, млн грн
 
Рис. 3.1  Прогноз чистого прибутку у порівнянні з виторгом та активами на 
2025–2029 роки за результатами регресійної моделі 
Джерело: розраховано автором 
 
Таким  чином, згідно з отриманим прогнозом, при зростанні виторгу та 
активів без покращення ефективності їх використання, фінансові результати 
можуть погіршитися. Це свідчить про необхідність не просто масштабування 
активів, а їх оптимізації та підвищення продуктивності. 
У результаті, регресійний аналіз виступає не лише інструментом аналітики, 
а й фундаментом для стратегічного та оперативного управління. Він дозволяє не 
просто зібрати дані, а дати їм практичне значення, виявити причинно-наслідкові 
зв’язки, побудувати прогнози та вчасно скоригувати курс діяльності. У сучасних 
умовах бізнесу, де точність, швидкість та економічна доцільність відіграють 
критичну роль, такі методи стають не розкішшю, а необхідністю для тих 
компаній, які прагнуть до стабільного зростання й успіху. 
 
 
80 
 
3.3 Інтерпретація результатів моделювання та аналіз ефективності 
запропонованих рішень   
 
У сучасному управлінні підприємствами, організаціями та процесами 
моделювання відіграє важливу роль у прийнятті рішень. Створення моделі є 
лише початковим етапом у системі аналітики – найбільшу цінність становлять 
саме результати, отримані внаслідок моделювання, та правильна їх 
інтерпретація. Без глибокого аналізу цих результатів, а також перевірки 
ефективності запропонованих рішень, сам процес моделювання не матиме 
прикладного значення. Саме тому інтерпретація результатів і аналіз ефективності 
розроблених варіантів дій є завершальною, але ключовою фазою аналітичного 
циклу [65]. 
Результати моделювання зазвичай представляють собою числові або 
візуалізовані показники, що відображають поведінку об’єкта чи процесу в 
умовах різних сценаріїв. Вони можуть включати прогнозовані значення витрат, 
рівень доходів, зміну продуктивності, час виконання операцій, навантаження на 
ресурси тощо. Інтерпретація таких даних вимагає розуміння не лише технічної 
суті змінних, а й їхнього економічного, організаційного та управлінського 
контексту. 
Інтерпретація також включає порівняння фактичних результатів з 
очікуваними або з базовими значеннями. Це дозволяє оцінити ступінь 
досягнення поставлених цілей, виявити відхилення і зрозуміти, наскільки 
ефективним виявилося запропоноване рішення. Наприклад, якщо при 
моделюванні плану поетапного оновлення виробничого обладнання 
передбачалося підвищення продуктивності на 20%, а отримані результати 
показують лише 8–10%, потрібно оцінити, чи була проблема в самій моделі, 
вхідних припущеннях, чи ж у реальній неефективності стратегії [66]. 
Оцінка ефективності запропонованих рішень базується на системі 
критеріїв, серед яких найпоширенішими є: 
- економічна доцільність (зменшення витрат, зростання прибутку); 
81 
 
- ресурсна ефективність (раціональне використання матеріалів, персоналу, 
часу); 
- стійкість до зовнішніх змін (гнучкість у разі коливань попиту чи 
логістичних збоїв); 
- простота реалізації (чи потребує рішення значних інвестицій, змін 
структури, навчання персоналу); 
- стратегічна відповідність (наскільки рішення узгоджується з 
довгостроковими цілями компанії). 
Для більш глибокого аналізу ефективності можуть використовуватись 
інструменти, як-от SWOT-аналіз, аналіз чутливості, сценарне планування, 
бенчмаркінг, ROI-аналіз, NPV-оцінка, а також спеціалізовані методики оцінки 
ефективності ІТ-рішень (наприклад, TCO – загальна вартість володіння). 
Аналіз чутливості є особливо важливим у процесі оцінки результатів 
моделювання. Він дозволяє з’ясувати, як змінюються вихідні показники моделі 
при зміні окремих параметрів. Це особливо важливо для ідентифікації ключових 
факторів ризику. Наприклад, якщо прибутковість моделі критично залежить від 
вартості енергоносіїв, варто бути готовим до альтернативного сценарію, де ціна 
на електроенергію значно зростає. 
Важливою частиною інтерпретації є валідація моделі – перевірка її 
адекватності та точності. Це здійснюється шляхом порівняння результатів 
моделювання з реальними або історичними даними. Якщо розбіжності є 
незначними, модель вважається валідною, і її результати можна використовувати 
для ухвалення управлінських рішень. У протилежному випадку модель потребує 
перегляду та вдосконалення. 
Значну роль у сприйнятті результатів моделювання відіграє їх візуалізація. 
Графіки, діаграми, теплові карти, інтерактивні панелі керування (дашборди) – все 
це дозволяє керівникам швидко оцінити ситуацію, побачити тенденції, виявити 
аномалії. Правильно подана інформація має бути не лише точною, але й 
зрозумілою для людей, які не є експертами в моделюванні. 
82 
 
Крім того, важливо не обмежуватися лише математичними висновками. 
Потрібно враховувати організаційні, соціальні та поведінкові аспекти 
впровадження рішень. Іноді навіть ідеальне з точки зору моделі рішення 
виявляється неефективним через опір персоналу, недосконалість управлінських 
процесів або відсутність необхідної інфраструктури. Отже, інтерпретація 
результатів має враховувати весь контекст функціонування організації [67]. 
Підсумовуючи, можна стверджувати, що інтерпретація результатів 
моделювання є критично важливим етапом, який з’єднує аналітичну роботу з 
практикою управління. Вона вимагає не лише технічних знань, а й стратегічного 
бачення, економічної логіки та управлінського досвіду. Лише всебічний підхід до 
аналізу результатів моделювання дозволяє перетворити дані на реальні дії, 
забезпечити обґрунтованість управлінських рішень та сприяти досягненню 
високої ефективності діяльності організації. 
 
3.4 Рекомендації щодо застосування математичних методів в управлінні 
операційними процесами 
 
Управління операційними процесами в умовах динамічного та 
конкурентного середовища потребує використання інструментів, які 
забезпечують точність, обґрунтованість і ефективність прийняття рішень. У 
цьому контексті математичні методи виступають важливим засобом підтримки 
управлінських дій, дозволяючи об'єктивно оцінити стан процесів, виявити 
закономірності, змоделювати альтернативні сценарії розвитку та оптимізувати 
використання ресурсів. На сьогодні математичне забезпечення управління вже не 
є теоретичною розкішшю, а практичною необхідністю для підприємств, що 
прагнуть до підвищення продуктивності, зменшення витрат та стійкості до змін.  
Операційні процеси – це сукупність дій, що забезпечують створення 
цінності для клієнтів, починаючи від планування виробництва і закінчуючи 
післяпродажним обслуговуванням. Ефективність цих процесів значною мірою 
залежить від того, наскільки раціонально розподіляються ресурси, наскільки 
83 
 
прогнозовано працює система, і якою мірою менеджмент здатен управляти 
варіативністю та ризиками. Саме математичні методи дозволяють переводити 
складні бізнес-процеси у формалізовані моделі, з якими можна працювати 
кількісно, не покладаючись лише на інтуїцію чи емпіричні припущення. 
Одним із ключових напрямів застосування математичних методів є 
оптимізація ресурсного забезпечення. Для цієї мети доцільно використовувати 
методи лінійного та нелінійного програмування. Вони дозволяють знаходити 
оптимальні рішення при наявності обмежених ресурсів – трудових, 
матеріальних, фінансових. Наприклад, при плануванні виробництва 
підприємство може побудувати математичну модель, яка врахує доступну 
кількість працівників, машин, сировини, а також очікуваний попит, щоб знайти 
найвигідніший варіант розподілу ресурсів. 
Наступною важливою сферою є керування запасами та матеріальними 
потоками, де ефективним є використання методів економічного порядку 
постачання (EOQ), моделей Вільсона, методів стохастичного аналізу попиту. За 
їх допомогою можна визначити оптимальні точки замовлення, обсяги партій, 
рівень страхових запасів, що в результаті дозволяє уникнути як дефіциту, так і 
надлишкового накопичення матеріалів [68]. 
Системи черг та імітаційне моделювання також є доцільними у випадках, 
коли мова йде про управління потоками клієнтів, техніки або документів. 
Наприклад, у сервісному центрі або складі, де обслуговуються замовлення, 
моделі теорії масового обслуговування дають змогу розрахувати оптимальну 
кількість операторів, передбачити середній час очікування клієнта, уникнути 
перевантаження системи. Імітаційні моделі, своєю чергою, дозволяють 
відтворити повну картину процесу –  з урахуванням стохастичних змін, сезонних 
коливань, особливостей графіка роботи – і в безпечному середовищі тестувати 
можливі покращення. 
Велике значення має прогнозування, яке здійснюється з використанням 
регресійного аналізу, експоненційного згладжування, методів ковзних середніх, 
ARIMA-моделей. Прогнозування продуктивності, обсягів продажів, рівня 
84 
 
завантаженості дозволяє заздалегідь приймати управлінські рішення, 
адаптуватися до попиту, уникати нестачі чи надлишку продукції, підвищувати 
точність планування. 
Особливо ефективним є застосування мережевого планування та аналізу 
(методи CPM та PERT) для управління проектами або складними виробничими 
програмами. Вони дають змогу виявити критичні шляхи у виконанні задач, 
розрахувати загальну тривалість проекту, визначити резерви часу, а також швидко 
реагувати на зміни у графіку. Це дозволяє значно зменшити ризик затримок і 
підвищити рівень контролю над проектами. 
Рекомендовано впроваджувати системи балансового аналізу, які 
дозволяють виявити відхилення між фактичними та плановими показниками, а 
також аналізувати взаємозв’язки між підсистемами підприємства. Такий підхід 
дозволяє створити інтегровану інформаційну модель операційної діяльності, в 
якій можна відслідковувати зміни у режимі реального часу [69]. 
Зважаючи на динамічність ринку, особливо корисно застосовувати 
стохастичні та ймовірнісні моделі, які враховують невизначеність та мінливість 
зовнішніх факторів. Вони дозволяють проводити аналіз ризиків, будувати 
сценарії та визначати ймовірність досягнення цілей в умовах коливання цін, 
нестабільності постачань або коливання попиту. Наприклад, метод Монте-Карло 
широко використовується для моделювання ймовірнісних сценаріїв фінансових 
та виробничих показників. 
Важливим аспектом є поєднання математичних методів із сучасними 
цифровими технологіями. У цьому контексті варто звернути увагу на програмні 
комплекси, що дозволяють автоматизувати аналітику: Excel з розширеннями 
Solver, Power BI для інтерактивної візуалізації, Python із бібліотеками Pandas, 
NumPy, SciPy, Matplotlib для побудови моделей і аналізу даних, ERP-системи з 
вбудованими модулями прогнозування та оптимізації. 
Для ефективного впровадження математичних методів в управління 
операційними процесами доцільно дотримуватися послідовного підходу, який 
включає кілька ключових етапів. Передусім необхідно визначити основні 
85 
 
проблеми або процеси, що потребують оптимізації, тобто сфокусувати увагу на 
тих ділянках операційної діяльності, де є резерви для підвищення ефективності 
чи існують суттєві ризики. Наступним кроком є збір релевантних даних, які 
мають бути точними, повними й актуальними, адже саме на основі даних 
будуються моделі та формуються аналітичні висновки [70]. 
Далі варто обрати математичний метод, який найкраще відповідає 
характеру поставленого завдання – це може бути лінійне або нелінійне 
програмування, регресійний аналіз, теорія масового обслуговування, методи 
імітаційного моделювання тощо. Після цього необхідно побудувати модель, яка 
адекватно відображає логіку й структуру реального процесу, з урахуванням усіх 
ключових параметрів і обмежень.  
Створену модель слід перевірити на валідність м тобто порівняти 
результати моделювання з фактичними даними, щоб переконатися в її надійності 
та застосовності. Далі важливо правильно інтерпретувати отримані результати, 
виявити практичні наслідки змін і оцінити ефективність запропонованих 
управлінських рішень. Завершальним кроком є інтеграція моделі у систему 
постійного прийняття рішень, що дозволяє на регулярній основі використовувати 
аналітичні підходи для оптимізації операційної діяльності підприємства. 
Успішність застосування математичних методів напряму залежить від 
кваліфікації персоналу, рівня управлінської культури та готовності до цифрової 
трансформації. Важливо, щоб керівники розуміли не лише технічну суть методів, 
а й їхню стратегічну цінність – як інструмент формування ефективної, гнучкої та 
аналітично обґрунтованої системи управління. 
У підсумку, впровадження математичних методів в операційне управління 
дозволяє підприємствам діяти на основі даних, а не інтуїції, мінімізувати 
помилки, підвищити продуктивність і швидкість реагування на зміни. Це – шлях 
до підвищення конкурентоспроможності, фінансової стійкості та адаптивності 
підприємства до сучасних викликів ринку. 
 
  
86 
 
ВИСНОВКИ 
 
Математичні методи стали незамінною складовою сучасного 
інструментарію управління ефективністю операційних процесів на 
підприємствах, які функціонують у динамічному, конкурентному середовищі. 
Особливої ваги вони набувають в умовах складних багаторівневих структур 
агропромислових компаній, до яких належить і «МХП-СЕРВІС» – виробничий 
підрозділ ПрАТ «МХП». Цей підрозділ виконує критично важливу функцію 
технічного, логістичного та сервісного забезпечення для всієї вертикально-
інтегрованої моделі холдингу. У цьому контексті застосування математичних 
методів дозволяє перетворити складні операційні завдання у чіткі, формалізовані 
моделі, що дають змогу глибше розуміти бізнес-процеси, точно прогнозувати 
результати та приймати обґрунтовані управлінські рішення. 
Результати аналізу операційної діяльності «МХП-СЕРВІС» засвідчили, що 
найбільші втрати ефективності виникають у процесах обслуговування техніки, 
логістики, забезпечення запасними частинами та управління персоналом. 
Класичні підходи на кшталт ручного планування, інтуїтивного управління 
змінами або надлишкового резервування ресурсів дедалі частіше не 
справляються із завданням підтримки конкурентної гнучкості підприємства. 
Саме тому постає потреба в системному підході, який базується на кількісному 
аналізі, моделюванні та математичній оптимізації. 
У межах дослідження були визначені ключові напрями, де використання 
математичних методів приносить найбільшу віддачу. По-перше, йдеться про 
оптимізацію планування графіків технічного обслуговування та ремонту 
машинно-тракторного парку. Застосування методів лінійного та цілочисельного 
програмування дозволяє мінімізувати кількість простоїв, знизити навантаження 
на сервісні бригади, скоротити витрати на логістику й одночасно підтримувати 
належний технічний стан обладнання. По-друге, у сфері управління запасами 
математичні моделі типу EOQ (економічного обсягу замовлення), моделі з 
87 
 
обмеженими поставками, а також прогнозні алгоритми попиту дозволяють 
уникати як дефіциту, так і перевитрат, пов'язаних із зберіганням зайвих запасів. 
Окремої уваги заслуговує управління логістичними потоками. Тут 
особливо дієвими виявилися транспортні моделі, методи маршрутизації та 
алгоритми мінімізації часу доставки. Наприклад, побудова моделей оптимальних 
маршрутів для виїзних сервісних бригад дала змогу не лише зменшити паливні 
витрати, а й покращити оперативність реагування на поломки техніки в польових 
умовах. Завдяки цьому рівень задоволеності внутрішніх замовників суттєво 
підвищився, що прямо вплинуло на синхронність усієї виробничої системи 
холдингу. 
Управління персоналом – ще один критичний напрям, у якому математичні 
методи довели свою ефективність. Побудова моделей оптимального розподілу 
трудових ресурсів між об’єктами, враховуючи відстані, складність завдань, 
кваліфікацію фахівців та завантаженість технічного персоналу, дозволяє досягти 
кращої збалансованості, уникнути перевантаження та зниження якості 
обслуговування. Такі моделі сприяють також прогнозуванню потреб у 
додатковому навчанні або залученні кадрів у періоди пікових навантажень. 
Одним із найінноваційніших рішень, що використовуються в рамках 
«МХП-СЕРВІС», стало імітаційне моделювання. Цей підхід дозволяє відтворити 
логіку взаємодії усіх ланок операційної системи в умовах змінного зовнішнього 
середовища. Наприклад, моделі, які симулюють сезонні навантаження, варіанти 
погодних умов, перебої з постачанням запчастин або несподівані відмови 
техніки, дозволяють протестувати різні стратегії реагування без шкоди для 
реального виробництва. У результаті – підвищується гнучкість системи 
управління, знижується чутливість до зовнішніх ризиків та забезпечується 
висока стійкість бізнесу. 
Особливо слід підкреслити важливість інтерпретації результатів 
математичних моделей. Самі по собі розрахунки не дають ефекту без 
правильного їх розуміння та застосування на практиці. У цьому сенсі велике 
значення має розвиток компетенцій управлінського персоналу, який має вміти 
88 
 
працювати з моделями, аналізувати їхні обмеження, оцінювати сценарії та 
формувати висновки, що ґрунтуються на кількісних показниках. Таким чином, 
математичні методи стають не лише засобом аналізу, а й основою для створення 
нової культури управління – орієнтованої на дані, точність і науково обґрунтовані 
рішення. 
Важливою передумовою успішного використання математичних методів є 
наявність якісних вхідних даних та інтеграція моделей у сучасні інформаційно-
аналітичні системи. У «МХП-СЕРВІС» активне використання ERP-платформи, 
цифрових дашбордів, модулів планування та BI-аналітики створює надійне 
середовище для застосування моделювання в режимі реального часу. Це 
забезпечує не лише оперативність реагування, а й можливість постійного 
вдосконалення моделей за допомогою оновлених даних і зворотного зв’язку з 
реальними результатами. 
Таким чином, результати впровадження математичних методів в 
управління операційною ефективністю у «МХП-СЕРВІС» ВП ПрАТ «МХП» 
свідчать про їхню високу дієвість, гнучкість та здатність формувати значну 
додану вартість. Це підтверджується такими показниками, як скорочення витрат 
на обслуговування техніки, зниження логістичних витрат, оптимізація 
управління персоналом, підвищення точності планування, а також загальне 
зростання показників продуктивності. Більше того, завдяки застосуванню 
математичних підходів, компанія отримує не лише ефект «тут і зараз», а й формує 
стратегічний фундамент для подальшого розвитку, інноваційної трансформації 
та переходу до моделі розумного управління (smart management). 
Отже, математичні методи не є лише теоретичним інструментом, а на 
практиці – потужним важелем підвищення ефективності операційної діяльності 
підприємства. Їхнє широке та системне впровадження у «МХП-СЕРВІС» 
відкриває нові можливості для вдосконалення управлінських практик, 
забезпечення сталого зростання та підвищення конкурентоспроможності в 
межах аграрного сектору України та за її межами. 
  
89 
 
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 
 
1. Маркіна І.А., Вороніна В.Л., Рудич А.І. Теоретичні основи управління 
витратами підприємства. Держава та регіон. 2020. № 4 (115). С. 140- 147. URL: 
http://www.econom.stateandregions.zp.ua/journal/2020/4_2020/4_2020.pdf  
2. The Difference Between Fixed Cost, Total Fixed Cost, and Variable Cost: вебсайт. 
URL: https://www.investopedia.com/ask/answers/032715/what-
differencebetween-fixed-cost-and-total-fixed-cost.asp 
3.  Шутько Т.І. Економічна сутність умправління витратами підприємства. 
Ефективна економіка. 2014. № 12. URL: 
http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=3681 
4. Direct costing definition: вебсайт. URL: 
https://www.accountingtools.com/articles/direct-costing 
5.  Standart costing definition: вебсайт. URL: 
https://www.accountingtools.com/articles/standard-costing 
6. Target costing definition: вебсайт. URL: 
https://www.accountingtools.com/articles/target-costing 
7. Absorption costing definition: вебсайт. URL: 
https://corporatefinanceinstitute.com/resources/accounting/absorption-costing-
guide/ 
8. Cost benchmarking definition: вебсайт. URL: 
https://www.beroeinc.com/glossary/what-is-cost-benchmarking/  
9. Вакуленко В. Л., Мялковський В. А., Сяовей Л. Організація системи 
інформаційного забезпечення управління витратами сільськогосподарських 
підприємства. Еконміка та суспільство. 2023. № 57 URL: 
https://economyandsociety.in.ua/index.php/journal/article/view/3214  
10. Про МХП: вебсайт. URL: https://mhp4u.com.ua/mhp-life/about-mhp  
11. Приватне Акціонерне Товариство «МХП»: вебсайт. URL: 
https://youcontrol.com.ua/catalog/company_details/25412361/  
90 
 
12. SAP Ariba - електронний торговельний майданчик для сучасного бізнесу: 
вебсайт. URL: https://www.sap.com/ukraine/documents/2019/02/448f6ae3- 387d-
0010-87a3-c30de2ffd8ff.html  
13. Hosseini A. “Ten Process Injection Techniques: A Technical Survey Of Common 
And Trending Process Injection Techniques,” 2017. Available: 
https://www.endgame.com/blog/technicalblog/ten-process-injection-
techniquestechnical-survey-common-andtrending-process. 
14. Аверкин Я. Ф. Облік доходів та фінансових результатів операційної 
діяльності. Бізнес Інформ. 2019. № 11. С. 282-289. 
15. Власова Н. О., П’ятак Т. В. Оцінка впливу факторів внутрішнього середовища 
на фінансові результати підприємств промисловості. Бізнес Інформ. 2021. № 
4. С. 235-243. 
16. Гавриленко О. В. Механізми формування та впровадження операційних 
стратегій у діяльності підприємств. Актуал. проблеми інновац. економіки. 
2019. № 2. С. 43-48. 
17. Економіка і управління підприємствами: теорія, методика, практика : колект. 
Монографія. В. М. Антоненко та ін. Полтава : Астрая, 2020. 240 с. 
18. Економіка підприємства : підручник. Л. Л. Лазебник та ін.; за ред. д-ра екон. 
наук, проф. Л. Л. Лазебник. Ірпінь : Ун-т ДФС України, 2021. 425 с.  
19. Економіка підприємства : навч. посіб. уклад.: Н. В. Романченко, Т. В. 
Кожемякіна, К. В. Пічик. Київ : НаУКМА, 2018. 302 с. 
20. Економіка підприємства : навч. посіб. Л. Л. Лазебник та ін. Ірпінь : Ун-т ДФС 
України, 2018. 499 с. 
21. Економіка підприємства : навч. посіб. Н. М. Колпаченко та ін. Харків : Діса 
плюс, 2019. 277 с.  
22. Економіка підприємства : навч. посіб. Н. Б. Юрченко та ін. ІваноФранківськ : 
ІФНТУНГ, 2018. 375 с.  
23. Економіка підприємства : навч. посіб. С. М. Рогач та ін. Київ : Компринт, 2018. 
391 с. 
91 
 
24. Економіка та управління підприємствами: теорія, практика, перспективи 
розвитку : колект. Монографія. К. С. Жадько та ін. Полтава : Астрая, 2021. 188 
с.  
25. Крикавський Є. В., Люльчак З. С. Економіка і фінанси підприємств : 
підручник. Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2021. 693 с.  
26. Кундєєва Г. О. Застосування матричного методу в управлінні: 
мікроекономічний рівень. Наук. пр. Нац. ун-ту харч. технологій. 2021. № 2. С. 
34-45.  
27. Куцик В. І., Кліпкова О. І. Економіка і управління підприємствами у схемах і 
таблицях : навч. посіб. Львів : Вид-во Львів. торг.-екон. ун-ту, 2020. 315 с.  
28. Лисак О. І., Андрєєва Л. О., Болтянська Л. О. Економіка підприємства : навч. 
посіб. Мелітополь : Люкс, 2020. 272 с. 
29. Малихіна О. М. Трансформація операційної діяльності підприємстві: 
економічна оцінка та побудова систем менеджменту : монографія. Київ : 
КНУБА, 2019. 475 с. 
30. Мошек Г. Є. Менеджмент організації. Теорія та практика : навч. посіб. ХХІ 
ст. Г. Є. Мошек, В. Л. Федоренко, А. С. Соломко ; за заг. ред. Мошека Г. Є. Київ 
: Ліра-К, 2020. 419 с.  
31. Никифорчин М. Д. Управління операційною ефективністю підприємства : 
автореф. дис. ... канд. екон. наук : 08.00.04. М. Д. Никифорчин. Київ, 2019. -21 
c.  
32. Пилипенко К. А., Коваль С. В., Кучеренко М. А. Облік та аналіз витрат 
операційної діяльності підприємств. Екон. вісн. ун-ту Григорія Сковороди в 
Переяславі. 2021. Вип. 51. С. 32-39. 
33. . Рибачук-Ярова Т. В., Тюха І. В., Дунда С. П. Управління ефективністю 
операційної діяльності підприємств-виробників ігристих вин в умовах 
зростання імпорту. Наук. пр. Нац. ун-ту харч. технологій. 2021. № 2. С. 65-73.  
34. Рибачук-Ярова Т. В., Тюха І. В., Дунда С. П. Ефективна операційна діяльність 
- іманентна характеристика конкурентоспроможності та стратегічного 
92 
 
розвитку суб’єктів ЗЕД. Наук. пр. Нац. ун-ту харч. технологій. 2021. № 4. С. 
98-106. 
35. Скопенко Н. С., Євсєєва-Северина І. В. Вплив пандемії COVID-19 на 
функціонування та розвиток українських підприємств. Наук. пр. Нац. ун-ту 
харч. технологій. 2021. № 3. С. 43-52.  
36. Соломіна Г. В. Економіка підприємства : практикум. Дніпро : Біла К. О., 2020. 
141 с. 
37. Старенька О. М. Об’єкти та суб’єкти оперативного контролю на промислових 
підприємствах. Бізнес Інформ. 2021. № 4. С. 176-182.  
38. Трегубов О. С. Економіка підприємства : навч. посіб. О. С. Трегубов та ін. 
Вінниця : ТВОРИ, 2019. 228 с.  
39. Трусова Н. В., Терещенко М. А. Фінансовий аналіз підприємства: методика 
та практика : навч. посіб. 2-ге вид. Мелітополь : Мелітоп. міськ. друк., 2019. 
272 c.  
40. Управління формуванням бізнес-моделі підприємства : навч. посіб. Остапчук 
Т. П. та ін. Житомир : Рута, 2020. 267 с.  
41. Хома І. Б., Кіцкайло І. І. Формування механізму нейтралізації ризику від 
операційної діяльності виробничих підприємств. Держава та регіони. Сер. 
Економіка та підприємництво. 2020. № 1. С. 131-136.  
42. Шандова Н. В., Мєшкова-Кравченко Н. В., Латкіна С. А. Економіка 
підприємства : навч. посіб. Херсон : Вишемирський В. С., 2021. 335 с. 
43. Адонін С. В., Калашнікова Ю. М., Смолянський А. А. Управління діловою 
активністю підприємства в сучасних умовах. Ефективна економіка. 2021. № 
12. – URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=9739  
44. Беззубко Б. І. Операційний менеджмент: навч.-метод. посібник. Донбаc. нац. 
акад. будівництва і архітектури. Харків: ПромАрт, 2020. 103 с.  
45. Кривешко О. В., Шпарик Я. Я., Мельник Н. В. Особливості управління 
запасами в кризових умовах. Ефективна економіка. 2022. № 5. – URL: 
http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=10301  
93 
 
46. Лівошко Т. В. Забезпечення ефективного управління енергоресурсами на 
промислових підприємствах. Ефективна економіка. 2022. № 1. – URL: 
http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=9880  
47. Лівошко Т. В. Забезпечення ефективного управління енергоресурсами на 
промислових підприємствах. Ефективна економіка. 2022. № 1. – URL: 
http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=9880  
48. Пархоменко Л. А., Загороднюк О. В., Малюга Л. М., Фротер О. С. 
Удосконалення системи прийняття управлінських рішень щодо управління 
операційними витратами з метою забезпечення конкурентоспроможності 
підприємства. Ефективна економіка. 2022. № 2. – URL: 
http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=10010   
49. Пеньковський В. С. Напрями розвитку та удосконалення операційного 
менеджменту готельно-ресторанних і туристичних підприємств та мереж. 
Агросвіт. 2022. № 4. С. 64–67.  
50. Савчук О. В. Методологічні і практичні аспекти оцінки впливу антикризового 
менеджменту та карантинних заходів на ефективність діяльності 
агропромислових підприємств. Агросвіт. 2022. № 2. С. 50–56.  
51. Скопенко Н. С., Когут О. О. Теоретичні та практичні аспекти забезпечення 
стійкого розвитку підприємств в сучасних умовах. Ефективна економіка. 2022. 
№ 1. – URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=9869 
52. Адонін С. В., Калашнікова Ю. М., Смолянський А. А. Управління діловою 
активністю підприємства в сучасних умовах. Ефективна економіка. 2021. № 
12. – URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=9739  
53. Белінська С. М., Крисіна І. О. Управління прибутком підприємства. Ефективна 
економіка. 2022. № 1. – URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=9879  
54. Кривешко О. В., Шпарик Я. Я., Мельник Н. В. Особливості управління 
запасами в кризових умовах. Ефективна економіка. 2022. № 5. – URL: 
http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=10301  
94 
 
55. Лівошко Т. В. Забезпечення ефективного управління енергоресурсами на 
промислових підприємствах. Ефективна економіка. 2022. № 1. – URL: 
http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=9880  
56. Марусяк Н. Л., Шум Ю. О. Оцінка фінансово стану телекомунікаційного 
підприємства для забезпечення стійкого розвитку в сучасних динамічних 
конкурентних умовах. Ефективна економіка. 2021. № 12. – URL: 
http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=9740  
57. Пархоменко Л. А., Загороднюк О. В., Малюга Л. М., Фротер О. С. 
Удосконалення системи прийняття управлінських рішень щодо управління 
операційними витратами з метою забезпечення конкурентоспроможності 
підприємства. Ефективна економіка. 2022. № 2. – URL: 
http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=10010  
58. Пархоменко Л. А., Загороднюк О. В., Малюга Л. М., Фротер О. С. 
Удосконалення системи прийняття управлінських рішень щодо управління 
операційними витратами з метою забезпечення конкурентоспроможності 
підприємства. Ефективна економіка. 2022. № 2. – URL: 
http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=10010  
59. Савчук О. В. Методологічні і практичні аспекти оцінки впливу антикризового 
менеджменту та карантинних заходів на ефективність діяльності 
агропромислових підприємств. Агросвіт. 2022. № 2. С. 50–56.  
60. Савчук О. В. Методологічні і практичні аспекти оцінки впливу антикризового 
менеджменту та карантинних заходів на ефективність діяльності 
агропромислових підприємств. Агросвіт. 2022. № 2. С. 50–56.  
61. Операційний менеджмент. Навчальний посібник / Старченко Г.В., Калінько 
І.В., Косач І.А. – К.: Кондор-Видавництво, 2020.  
62. Бикова М.В., Глушко А.Д. Оцінювання ефективності операційної діяльності 
підприємства як основи його фінансової стабільності. Сталий розвиток: 
виклики та загрози в умовах воєнного стану : матеріали Міжнародної науково-
практичної Інтернет-конференції, 09 червня 2022 р. Полтава : Національний 
університет імені Юрія Кондратюка, 2022.  
95 
 
63. Глушко А.Д. Пиріг Я.М. Оптимізація заборгованості підприємства критичної 
інфраструктури в аспекті зміцнення фінансово-економічної безпеки. Вісник 
Хмельницького національного університету. 2023  
64. Галущак М., Галущак О., Кужда Т. Нововведення у сфері публічних 
закупівель в Україні. Галицький економічний вісник. 2020. Том 67. № 6. С. 
202- 211. 
65. Галущак М., Галущак О., Кужда Т. Реформування публічних закупівель в 
Україні: система чи випадковість? Галицький економічний вісник. 2022. Том 
74. № 1. С. 177-186. 
66. О.Галущак, М. Галущак, Г.Машлій Цифровізація в Україні: еволюційні 
перетворення. Галицький економічний вісник. 2023. № 2 (81). С.155-163.  
67. О.Галущак, М. Галущак, Г.Машлій Електронна Україна в цифровому світі. 
Галицький економічний вісник. Т.: ТНТУ, 2023. Том 85. № 6. С. 174–182.  
68. Крамарчук С.П., Лубкей Н.П. Сутність операційного менеджменту та основні 
етапи його розвитку. Інфраструктура ринку. Випуск 44. 2020. С. 83-85.  
69. Коробка С. Теоретичні аспекти операційного менеджменту малих 
підприємств. Економічний простір. 2020. №153. с. 71-74. 
70. Берник І. М., Новгородська Н. В., Соломон А. М., Овсієнко С. М., Бондар 
М.М. Інноваційні технології харчових виробництв: монографія. Вінниця: 
Видавець ФОП Кушнір Ю. В., 2022. 300 с.  
71. Некрасов Я.С. Історія економіки операційного менеджменту. Ефективна 
економіка. 2020. URL: 
http://economy.nayka.com.ua/index.php?operation=1&iid=393  
72. Сумець О.В. Ключові аспекти сучасної парадигми операційного менеджменту. 
Agricultural and Resource Economics: International Scientific EJournal. 2018. Vol. 
4. No. 3. P. 129–147.  
  
96 
 
ДОДАТКИ  
Додаток А  
Порівняльний аналіз індексу лояльності персоналу (eNPS) співробітників 
«МХП-СЕРВІС» ВП ПРАТ «МХП» за 2023 та 2024 роки 
 
Мені зрозумілий підхід до оплати 
69% 24% 6%
моєї праці
Система оплати праці на 
60% 33% 6%
підприємстві справедлива та прозора
Розмір заробітної плати, на мою 
думку, є ринковим (не нижче, ніж на 36% 47% 14%
інших підприємствах регіону) та …
Існуюча система винагороди 
дозволяє більше заробляти найбільш 69% 24% 6%
ефективним та результативним …
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Так Скоріше так Скоріше ні Ні
  
97 
 
Мені зрозумілий підхід до оплати 
69% 24% 6%
моєї праці
Система оплати праці на 
60% 33% 6%
підприємстві справедлива та прозора
Розмір заробітної плати, на мою 
36% 47% 14%
думку, є ринковим (не нижче, ніж …
Існуюча система винагороди 
69% 24% 6%
дозволяє більше …
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Так Скоріше так Скоріше ні Ні
 
Я задоволений(а) емоційним 
72% 23% 5%
кліматом у моєму колективі …
Співробітники в моєму колективі 
64% 31% 5%
чесні та відкриті, не приховують …
Колеги поважають мою думку 63% 35% 1%
Існуючі процеси та процедури 
55% 40% 5%
забезпечують ефективну …
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Так Скоріше так Скоріше ні Ні
  
Мій безпосередній керівник бере … 80% 18% 2%
Мій безпосередній керівник … 80% 17%2%
Мій безпосередній керівник діє … 78% 18% 3%
Мій безпосередній керівник … 80% 16%3%
Мій безпосередній керівник дає … 72% 22% 5%
Мій безпосередній керівник … 71% 23% 4%
Мій безпосередній керівник є … 76% 18% 5%
Мій безпосередній керівник … 71% 23% 4%
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Так Скоріше так Скоріше ні Ні
 
98 
 
Заслуги і досягнення працівників на 
74% 23% 3%
підприємстві – визнають (похвала …
Я маю можливість професійного 
70% 24% 5%
розвитку в компанії (здобувати …
Я маю можливість щодня робити те, 
71% 27% 2%
що я найкраще вмію на роботі
Компанія надає мені можливість 
74% 21% 4%
навчатися (курси, тренінги, …
Я маю можливість кар'єрного 
57% 33% 8%
зростання або переміщення (в …
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Так Скоріше так Скоріше ні Ні
 
Я вважаю, що компанія проявляє 
89% 10%
високий рівень патріотизму та …
Інформація про діяльність компанії 
86% 14%
зрозуміла для мене
Я вважаю, що компанія багато 
89% 11%
робить за для забезпечення… 
Я достатньо проінформований(а) 
85% 12% 2%
про діяльність нашої компанії
Я знаю, що МХП - це кулінарна 
87% 11% 1%
Компанія
75% 80% 85% 90% 95% 100%
Так Скоріше так Скоріше ні Ні
 
99 
 
Я вважаю, що мої колеги 
95% 5%
демонструють корпоративні …
Я вважаю, що запровадження 
98% 2%
корпоративних цінностей в… 
Мені персонально близькі 
98% 2%
корпоративні цінності Компанії
Я вважаю, що буду працювати в 
96% 4%
компанії через 2 роки
Я пишаюся тим, що працюю в нашій 
100%
компанії
Я впевнений(а) у завтрашньому дні 
98% 2%
завдяки роботі в МХП
92% 93% 94% 95% 96% 97% 98% 99%100%
Так/Скоріше так Ні/Скоріше ні
  
Колектив 96% 4%
Оплата праці 87% 13%
Корпоративна соціальна … 93% 7%
Карʼєра та розвиток 95% 5%
Умови праці 93% 7%
Інклюзивність 96% 4%
Мій керівник 96% 4%
Корпоративні цінності 97% 3%
Лояльність та залученість 98% 2%
Комунікація 99% 1%
80% 85% 90% 95% 100%
Так/Скоріше так Ні/Скоріше ні
 
100
ChSTU repository

ChSTU repository preserves and enables easy and open access to all types of digital content including text, images, moving images, mpegs and data sets
