KNEU Logo Публікації КНЕУ імені Вадима Гетьмана Publications of KNEU named after Vadym Hetman
Switch to Ukrainian Switch to English
Collection of Scientific Papers "Scientific Notes"

Collection of Scientific Papers "Scientific Notes"

ISSN 2415-8518
Дворник Олексій Вячеславович  
Oleksii Dvornyk  
Гарафонова Ольга Іванівна  
Olga Garafonova  

МЕТОДОЛОГІЯ РАННЬОГО ВИЯВЛЕННЯ СЛАБКИХ СИГНАЛІВ ДЛЯ АДАПТИВНОГО МЕНЕДЖМЕНТУ ПІДПРИЄМСТВ

METHODOLOGY FOR THE EARLY DETECTION OF WEAK SIGNALS FOR ADAPTIVE ENTERPRISE MANAGEMENT

DOI:

10.33111/vz_kneu.41.25.04.06.040.046

Анотація: У статті запропоновано практично орієнтовану методологію раннього виявлення слабких сигналів для систем адаптивного менеджменту підприємств у мінливому середовищі. Головна ідея полягає у створенні інтегрованого індикатора, який поєднує числові, текстові та поведінкові потоки даних у єдину систему аналітичних сигналів, що дозволяє передбачати ризики, порушення та відхилення ще до їхньої матеріалізації у ключових бізнес-процесах.
Метою дослідження є трансформація розрізнених даних різної природи в узгоджений індикатор раннього попередження, який надає управлінцям вимірюваний часовий запас для ухвалення рішень і гнучко налаштовується під допустимий рівень управлінських помилок. Запропонована методологічна рамка базується на поєднанні інтегрального індикатора, системи «сигнальних воріт» (Signal Gates) для SOP/SLA, заблокованої часової валідації з акцентом на випереджувальних метриках (PR-AUC, частка вчасних спрацювань, середній lead time), а також економічної оцінки ефекту через баланс уникнених втрат і повної вартості володіння (TCO).
Наукова новизна роботи полягає у поєднанні статистичних і семантичних сигналів у єдиний аналітичний показник, оптимізований за критерієм управлінської корисності та вбудований у цикл прийняття рішень OODA (Observe–Orient– Decide–Act). Автори також пропонують підхід до «післясигнальної» оцінки, який враховує рефлексивність соціотехнічних систем і вплив ефекту Ґудгарта, коли сам факт вимірювання змінює поведінку системи.
Практична значущість полягає у створенні дорожньої карти впровадження системи раннього попередження в корпоративну практику, що охоплює архітектуру даних, етапи MLOps-циклу, регламенти рекалібрації моделей і вимоги до комплаєнсу. Описано алгоритми функціонування двоетапних сигнальних воріт, проведення мікроекспериментів та каскадування KPI у межах управлінських контурів різних рівнів
Abstract: This paper introduces a practically deployable methodology for early detection of weak signals to support adaptive management in enterprises. The aim is to turn heterogeneous numeric, textual, and behavioral/IoT data into a single early-warning index that delivers actionable lead time and is calibrated to the business cost of errors and embedded in SOP/SLA and the OODA cycle. Thresholds are optimized by utility/cost (balancing missed events vs. false alarms) and operationalized through two-stage signal gates: a watch-list trigger followed by quick confirmation via an independent channel.
Validation uses blocked expanding windows and purged k-fold with buffers to avoid temporal leakage; performance focuses on PR-AUC, share of on-time alerts, lead time, and downstream impact metrics (shorter time-to-intervention, shallower KPI slumps). The approach shifts managerial attention from isolated KPIs to configurational change across data streams and supports preventive rather than reactive decisions (inventory adjustments, maintenance scheduling, demand shaping, order-book tuning). The method comes with a deployment roadmap (lakehouse + feature store, de-identification pipelines, drift monitoring, reproducible MLOps), cost-calibrated thresholds, and micro-experiments as a default first response to keep intervention costs in check while building a feedback loop that refines weights and thresholds. This helps avoid «alarm fatigue,» preserves trust, and ties alerts to measurable business outcomes. We optimize an integrated earlywarning index for managerial utility, not for abstract statistical fit, and introduce a postsignal evaluation protocol to address system reflexivity (Goodhart’s law). These constraints set the correct usage boundaries and motivate continued experimentation.
Extending to high-frequency IoT/behavioral data, advancing explainability for managers, and strengthening the financial linkage (NPV-based scaling rules, SLA targets for lead time and accuracy) are promising directions
Ключові слова: адаптивний менеджмент; превентивне управління; економічна ефективність, система, стратегія.
Key words: adaptive management; preventive management (proactive management); economic efficiency; system; strategy
УДК: 005; 005.52; 005.334; 658; 004.8; 519.8.
UDC: 005; 005.52; 005.334; 658; 004.8; 519.8.

JEL: C51 C52 C53 D81 L21 L23 M11 M15 M21 O32 O33

To cite paper
In APA style
Dvornyk, O., & Garafonova, O. (2025). METHODOLOGY FOR THE EARLY DETECTION OF WEAK SIGNALS FOR ADAPTIVE ENTERPRISE MANAGEMENT. Collection of Scientific Papers "Scientific Notes", 41 (4), 89-102. http://doi.org/10.33111/vz_kneu.41.25.04.06.040.046
In MON style
Дворник О.В., Гарафонова О.І. МЕТОДОЛОГІЯ РАННЬОГО ВИЯВЛЕННЯ СЛАБКИХ СИГНАЛІВ ДЛЯ АДАПТИВНОГО МЕНЕДЖМЕНТУ ПІДПРИЄМСТВ. Збірник наукових праць "Вчені записки". 2025. № 41(4). С. 89-102. http://doi.org/10.33111/vz_kneu.41.25.04.06.040.046 (дата звернення: 31.12.2025).
With transliteration
Dvornyk, O., Garafonova, O. (2025) METODOLOHIIa RANNOHO VYIaVLENNIa SLABKYKh SYHNALIV DLIa ADAPTYVNOHO MENEDZhMENTU PIDPRYIeMSTV [METHODOLOGY FOR THE EARLY DETECTION OF WEAK SIGNALS FOR ADAPTIVE ENTERPRISE MANAGEMENT]. Collection of Scientific Papers "Scientific Notes", no. 41(4). pp. 89-102. http://doi.org/10.33111/vz_kneu.41.25.04.06.040.046 [in Ukrainian] (accessed 31 Dec 2025).
# 41(4) / 2025 # 41(4) / 2025
Download Paper
2
Views
2
Downloads
0
Cited by

  1. Ansoff, H. I. (1975). Managing strategic surprise by response to weak signals. California Management Review, 18(2), 21–33. https://doi.org/10.2307/41164635
  2. Scheffer, M., Bascompte, J., Brock, W. A., et al. (2009). Early-warning signals for critical transitions. Nature, 461, 53–59. https://doi.org/10.1038/nature08227
  3. Chandola, V., Banerjee, A., & Kumar, V. (2009). Anomaly detection: A survey. ACM Computing Surveys, 41(3), Article 15. https://doi.org/10.1145/1541880.1541882
  4. Gama, J., Žliobaitė, I., Bifet, A., Pechenizkiy, M., & Bouchachia, A. (2014). A survey on concept drift adaptation. ACM Computing Surveys, 46(4). https://doi.org/10.1145/2523813
  5. Lucas, J. M., & Saccucci, M. S. (1990). Exponentially weighted moving average control schemes: Properties and enhancements. Technometrics, 32(1), 1–12. https://doi.org/ 10.1080/00401706.1990.10484583
  6. Davis, J., & Goadrich, M. (2006). The relationship between precision-recall and ROC curves. In Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (ICML ‘06) (pp. 233–240). https://doi.org/10.1145/1143844.1143874
  7. Saito, T., & Rehmsmeier, M. (2015). The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets. PLOS ONE, 10(3), e0118432. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0118432
  8. Endres, D. M., & Schindelin, J. E. (2003). A new metric for probability distributions. IEEE Transactions on Information Theory, 49(7), 1858–1860. https://doi.org/10.1109/ TIT.2003.813506 9. Mylko, I. (2021). Osoblyvosti zastosuvannia modeli upravlinnia za slabkymy syhnalamy [Features of applying the weak-signal management model]. Ekonomika ta suspilʹstvo, (27). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2021-27-3
  9. 0. Samilyk, T. M., & Kysil, O. K. (2024). Stvorennia systemy rann’oho poperedzhennia pro finansovi trudnoshchi pidpryiemstva na osnovi danykh bukhhalters’koho obliku [Creating an early warning system for a firm’s financial distress based on accounting data]. Investytsii: praktyka ta dosvid, (22). https://doi.org/10.32702/2306-6814.2024.22.169
  10. Garafonova, O., Dvornyk, O., Sharov, V., Zhosan, H., Yankovoi, R., & Lomachynska, I. (2025). Digitization process in a changing global environment. TEM Journal, 14(1), 251–265. https://doi.org/10.18421/TEM141-23