АНАЛИЗ ПРОБЛЕМАТИКИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ОБОРОННО-ПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА

Актуальность и цели. Актуальность данного исследования определяется необходимостью совершенствования методов управления сложными проектами в оборонно-промышленном комплексе (ОПК) в условиях современных вызовов, включая геополитическую нестабильность, санкционное давление и ужесточение требований к выполнению государственного оборонного заказа. В сложившихся условиях традиционные подходы к принятию управленческих решений демонстрируют недостаточную эффективность, что обусловлено высокой степенью неопределенности и многокритериальным характером задач, стоящих перед предприятиями ОПК. Целью исследования является разработка научно обоснованной методики поддержки принятия решений для оптимизации управленческих процессов на всех этапах жизненного цикла создания образцов вооружения и военной техники. Материалы и методы. В основе предлагаемого подхода лежит интеграция методов многокритериального анализа и дискретной оптимизации в систему поддержки принятия решений (СППР), что обеспечивает комплексный учет технологических, ресурсных и временных ограничений, характерных для проектов ОПК. Особое внимание уделено разработке и применению метода полного перебора для задач с ограниченным множеством альтернатив. Использованы методики анализа рисков FMEA, методы критического пути и визуализации проектных данных с помощью диаграмм Ганта. Результаты. Применение методики в СППР позволяет учитывать комплекс ограничений (ресурсных, временных, рисковых и производственных) для поиска оптимальных решений на различных этапах жизненного цикла создания образцов вооружений и военной техники. Метод полного перебора обеспечивает выбор наилучших корректирующих действий при жестких условиях, что подтверждается на примере этапа опытно-конструкторских работ, где использование взвешенных оценок и визуализации данных (диаграммы Ганта) позволило минимизировать отклонения от графика. Методика повышает обоснованность решений за счет формализации выбора, обеспечивает адаптивность к изменяющимся условиям и может быть интегрирована в существующие системы управления проектами в ОПК. Выводы. Перспективы дальнейших исследований связаны с интеграцией методов искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозной аналитики в управлении проектами. Особый интерес представляет разработка адаптивных СППР, работающих в режиме реального времени и учитывающих изменяющиеся условия реализации проектов в ОПК.