У час, коли сучасний бізнес зазнає суттєвих цифрових трансформацій, зростає роль штучного інтелекту (ШІ) не тільки як технологічного інструменту, а й як вагомого чинника оптимізації господарських операцій і бізнес-процесів. Lean-технології, засновані на принципах максимізації цінності для клієнта шляхом усунення втрат, безперервного вдосконалення і гнучкої адаптації, набувають нового змісту та якості завдяки ШІ. Інтеграція ШІ та lean-підходів сприяє ефективному менеджменту та оптимізації бізнес-процесів, де поєднуються традиційний lean і сучасні можливості ШІ.
Раніше lean забезпечувався переважно людьми, даними та інструментами без значного рівня автоматизації [1, с. 2–3]. Те, що раніше було недосяжним, ресурсно затратним і дорогим, сьогодні розширює класичний lean і доповнює його такими функціями за допомогою алгоритмів машинного навчання, аналітики даних та інтелектуальної автоматизації: 1) автоматичне виявлення відхилень, 2) прогнозування результатів та 3) підтримка рішень у режимі реального часу [2, с. 6–9; 5, с. 18–22].
Головна унікальність ШI у lean полягає у здатності перетворювати дані на інтелектуальні рішення [6, с. 4–7]. Якщо класичний lean базується на аналітичній та ручній обробці інформації, то ШІ дозволяє:
- автоматично виявляти закономірності в даних, що раніше були приховані або важкорозпізнавані [2, с. 8–10];
- прогнозувати можливі відхилення й проблеми значно раніше, ніж вони виникають [3, с. 9–12];
- адаптувати процеси до умов змінної виробничої чи ринкової ситуації за допомогою прогнозної аналітики та симуляцій [4, с. 118–121].
У нових концепціях, таких як Lean 5.0, ШІ інтегрується не лише як механізм автоматизації, а як частина синергії людини з машиною, де предиктивні аналітичні моделі доповнюють традиційні інструменти lean для підвищення точності прогнозів та ефективності управлінських рішень [3, 6].
ШІ може бути застосований у lean-менеджменті у різних сферах та бізнес-моделях, що охоплюють як виробничі процеси, так і процеси обслуговування. Наприклад, у виробничій сфері ШІ здатний трансформувати стандартні lean-інструменти, а саме:
- удосконалювати та оптимізувати продукти, процеси чи проєкти за допомогою DMAIC (Define–Measure–Analyse–Improve–Control) - методики вирішення проблем на основі даних, де ШІ, за рахунок аналізу великих масивів даних у DMAIC-циклі, скорочує час вимірювань, підвищує точність виявлення відхилень і прискорює оптимізацію процесів [4, с. 114–117];
- прискорювати процеси оцінки стану робочого середовища (Seiri, Seiton, Seiso тощо) за допомогою автоматичних 5S-аудитів – великих мовних моделей чи моделей комп’ютерного зору та знижувати витрати [7, с. 2–4].
Одне з нових досліджень демонструє розвиток концепції Lean 5.0, де ШІ поєднано з предиктивною аналітикою для покращення планування, зниження дефектів і підвищення точності прогнозу виробничих операцій [3].
Інший приклад — автоматизована 5S-система для оцінки і покращення організації виробничих робочих місць, що значно скорочує час аудиту та зменшує собівартість оцінювання [7].
Таким чином, можна констатувати, що інтеграція ШІ у lean-виробництво сприяє зменшенню циклів виробництва, кількості дефектів і підвищенню ефективності в цілому.
У секторах сфери послуг, таких як логістика, фінансові послуги, ІТ-сервіси чи охорона здоров’я, ШІ характеризується здатністю [2, 5, 6]:
- забезпечувати реальний моніторинг процесів, автоматичні сповіщення про відхилення від стандартів;
- аналізувати поведінку клієнтів і процесів у реальному часі, що дозволяє більш точно передбачати навантаження та запити;
- автоматизувати рутинні завдання з обробки документів, аналізу даних, формування звітності, звільняючи час для стратегічної роботи.
Наприклад, В ІТ-секторі ШІ використовується для автоматизованого моніторингу процесів з надання послуг, що дозволяє виявляти вузькі місця і прогнозувати навантаження ще до того, як вони зумовлять затримки або помилки, завдяки моделюванню та аналізу даних [5].
Тож, використання ШІ у послугах дозволяє перетворювати процеси обслуговування на інтелектуальні самоадаптовані системи, що зберігають принципи lean (невтручання, мінімізація втрат) і набувають високих рівнів ефективності.
В той же час, застосування ШІ у lean-менеджменті має свої переваги та зумовлює певні ризики.
До важливих переваг можна віднести [1, 3, 4, 6]:
- підвищену оперативну ефективність: автоматизований аналіз даних і прогнозування сприяють прискоренню процесів прийняття рішень;
- зниження витрат та зменшення дефектів: аналіз з допомогою ШІ сприяє зменшенню відхилень від нормативів стандартів та своєчасно виявляти проблемні місця;
- підвищення якості та безперервне покращення: інтегровані системи аналізують великі масиви даних та пропонують оптимальні шляхи удосконалення;
- більш високу гнучкість організації процесів: прогностичні моделі дозволяють адаптуватися до змін у попиті, ресурсах чи ринкових умовах.
Незважаючи на численні переваги, інтеграція ШІ в lean-системи з іншого боку пов’язана і з певними ризиками [2, 5, 6]:
- залежністю від масиву даних: системи ШІ ефективні лише за наявності якісних даних; помилки чи упередженість даних можуть призвести до хибних, помилкових рішень;
- складністю впровадження: високі вимоги до технічних навичок і змін в організаційній культурі;
- етичними й правовими питаннями: застосування ШІ може потребувати нових правил контролю, захисту даних та відповідності стандартам.
Узагальнюючи усе вище зазначене, можна зробити висновок, що сучасні наукові дослідження підтверджують, що штучний інтелект та lean-методології мають природну синергію, яка дозволяє створювати інтелектуальні, адаптивні та системи управління, що безперервно удосконалюються. Завдяки ШІ lean виходить за межі традиційних виробничих підходів і стає платформою для інновацій, прогнозування та стійкого конкурентного розвитку.
Список літератури:
1. Căsăneanu D., et al. Exploring the Integration of Artificial Intelligence into Lean Six Sigma Methodologies: A Roadmap for Enhancing Manufacturing Efficiency and Quality [Electronic resource]. Proceedings of the International Conference on Business Excellence. 2025. Vol. 19, Issue 1. P. 4130–4145. DOI: https://doi.org/10.2478/picbe-2025-0317 (дата звернення: 14.02.2026).
2. Pratap S., Venkatesh K. S. The Role of AI in Enhancing Green Management and Advancing Digital Lean Practices for Sustainable Efficiency [Electronic resource]. ShodhKosh: Journal of Visual and Performing Arts. 2024. Vol. 5, Issue 6. P. 247–259. DOI: https://doi.org/10.29121/shodhkosh.v5.i6.2024.1725 (дата звернення: 14.02.2026).
3. Polimeni G., Adrower R. Lean Management and Use of AI in Healthcare: Living in the Present [Electronic resource]. Medical Academy Journal. 2024. Vol. 3, No. 1. DOI: https://doi.org/10.56823/TTTT2681 (дата звернення: 16.02.2026).
4. Scoggin J. C. OD and Lean with the Advent of AI: Evolving Change Models for Industry 5.0 [Electronic resource]. Asian Journal of Social Sciences and Management Studies. 2025. Vol. 12, No. 4. P. 90–98. DOI: https://doi.org/10.20448/ajssms.v12i4.8003 (дата звернення: 16.02.2026).
5. Saadouli N., Elmelegy A., Alhajj R. Artificial Intelligence for Lean Systems: Systematic Review, Antecedents, Conceptual Mapping, and Future Opportunities [Electronic resource]. Emerging Science Journal. 2025. Vol. 9, No. 2. DOI: https://doi.org/10.28991/ESJ-2025-09-02-030 (дата звернення: 15.02.2026).
6. Tashkinov A. G. The Implementation of Lean and Digital Management Techniques Using Artificial Intelligence in Industrial Settings [Electronic resource]. Discover Artificial Intelligence. 2024. Vol. 4, No. 1. DOI: https://doi.org/10.1007/s44163-024-00186-5 (дата звернення: 15.02.2026).
7. Таранiч А., Пелехацький Д. Використання штучного інтелекту в процесах стратегічного управління підприємствами [Електронний ресурс]. Економіка України. 2024. № 01. С. 54–65. DOI: https://doi.org/10.15407/economyukr.2024.01.054 (дата звернення: 16.02.2026).
8. Лукачина С. С. Штучний інтелект в управлінні підприємствами електронної комерції [Електронний ресурс]. Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Економіка». 2025. № 1(65). С. 110–120. DOI: https://doi.org/10.24144/2409-6857.2025.1(65).110-120 (дата звернення: 16.02.2026).
9. Дороніна О. А., Дядій В. О. Використання штучного інтелекту у процесі прийняття управлінських рішень: ризики та переваги [Електронний ресурс]. Економіка і організація управління. 2024. № 3(55). С. 53–61. DOI: https://doi.org/10.31558/2307-2318.2024.3.6 (дата звернення: 16.02.2026).
10. Дроботенко А., Жук Є. Usage and Implementation of Artificial Intelligence Systems in Enterprise Management: A Comparative Analysis of Economic Feasibility in Ukraine and Worldwide [Електронний ресурс]. Bulletin of Lviv National Environmental University. Series “AIC Economics”. 2025. Vol. 32. DOI: https://doi.org/10.31734/economics2025.32.063 (дата звернення: 16.02.2026).
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter