ОЦЕНКА ВРЕМЕННЫХ И СТОИМОСТНЫХ РИСКОВ ВЫПОЛНЕНИЯ ПРОЕКТНЫХ ЗАДАНИЙ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ОБОРОННО-ПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Рассматриваются вопросы разработки моделей и метода оценки временных и стоимостных рисков производства продукции предприятий оборонно-промышленного комплекса. Целью является создание моделей и алгоритма предиктивного анализа рисков при составлении календарного плана-графика выполнения проектных заданий для поддержки принятия решений руководителями предприятий оборонно-промышленного комплекса. Материалы и методы. В ходе исследований разработаны модели расчета и анализа рисков срыва сроков поставок и изменения стоимости электронной компонентной базы изделий. Результаты. Важным результатом является алгоритм вероятностной оценки рисков отклонения поставки электронных компонент от запланированных сроков при производстве изделий. Алгоритм анализа рисков решает задачи оценки временных и стоимостных параметров проектного задания на соответствие прогнозным величинам на ранней стадии производственного цикла. Результаты анализа применяются в процессе принятия решений, что позволяет компенсировать факторы неопределенности до начала выполнения проектных работ и повышает эффективность управления производственными проектами. Выводы. Внедрение модели и метода прогностической оценки рисков на основе анализа имеющейся статистики на предприятии позволяет использовать полученные результаты для анализа других параметров проектного задания, например параметров надежности изделий и показателей качества. Модели и алгоритм анализа рисков предназначены для руководящего персонала предприятия и в настоящее время используются при составлении календарного плана-графика кооперационных процессов в ходе выполнения производственных заданий по выпуску изделий оборонно-промышленного комплекса.

Об авторах

Николай Дмитриевич Печалин

Центральный научно-исследовательский радиотехнический институт имени академика А. И. Берга

Email: npechalin@vk.com

аспирант, начальник корпоративного отдела

(Россия, г. Москва, ул. Новая Басманная, 20, стр. 9)

Алексей Германович Финогеев

Пензенский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: alexeyfinogeev@gmail.com

доктор технических наук, профессор, профессор кафедры систем автоматизированного проектирования

(Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)

Список литературы

  1. Чернышева Г. Н., Рогов Н. В., Ткачева М. В. Подходы к обеспечению надежности выполнения гособоронзаказа // Вестник Воронежского государственного универ- ситета. Серия: Экономика и управление. 2021. № 3. С. 94–108. doi: 10.17308/ econ.2021.3/3621
  2. Милюшенко О. А. Анализ перспектив развития рынка оборонной промышленно- сти России в современных условиях // Экономика, предпринимательство и право. 2023. Т. 13, № 11. С. 5035–5044. doi: 10.18334/epp.13.11.119879. URL: https://1economic. ru/lib/119879 (дата обращения: 25.03.2025).
  3. Попова Л. Ф., Бочарова С. В. Формирование модели управления рисками на пред- приятиях ОПК // Экономическая безопасность и качество. 2018. № 2 (31). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-modeli-upravleniya-riskami-napredpriyatiyah- opk (дата обращения: 25.03.2025).
  4. Кудрявцев А. С. Управление рисками на предприятии оборонно-промышленного комплекса // Вестник науки. 2024. № 5, т. 3. С. 146–150. URL: https://www.вест- ник-науки.рф/article/14527 (дата обращения: 25.03.2025).
  5. Luthfiansyah F., Prasetyo A., Raharjo, T. A Systematic Review of Risk Management Tools and Techniques in Software Projects // Indonesian Journal of Computer Science. 2024. Vol. 13, № 1. doi: 10.33022/ijcs.v13i1.3694
  6. Ahmed A., Kayis B., Amornsawadwatana S. A review of techniques for risk management in projects // Benchmarking: An International Journal. 2007. Vol. 14, № 1. P. 22–36. doi: 10.1108/14635770710730919
  7. Vuksanović D., Vešić J., Korčok D. Industry 4.0: the Future Concepts and New Visions of Factory of the Future Development // Sinteza. 2016. P. 293–298. doi: 10.15308/ Sinteza-2016-293-298
  8. Золотарев А. В., Золотарев В. В. Конкуренция и конкурентоспособность в сфере оборонно-промышленного комплекса в современных экономических условиях // Вопросы управления. 2020. № 2 (63). С. 111–120. doi: 10.22394/2304-3369-2020-2- 111-120. URL: https://www.litres.ru/book/raznoe/voprosy-upravleniya-2-63-2020- 63097586/ (дата обращения: 09.02.2025).
  9. Peres R., Jia X., Lee J. [et al.]. Industrial Artificial Intelligence in Industry 4.0 – Systematic Review, Challenges and Outlook // IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 220121– 220139. doi: 10.1109/ACCESS.2020.3042874
  10. Савич Ю. А., Чернышева Г. Н., Ивашинина Т. Б. Влияние цифровой трансформа- ции, санкционного, постковидного кризисов и деглобализации на организацию государственного оборонного заказа // РЕГИОН: системы, экономика, управле- ние. 2023. № 1 (60). C. 77–84. doi: 10.22394/1997-4469-2023-60-1-77-84. URL: http://rseu.vrn.ranepa.ru/jfiles/25072023/19.pdf (дата обращения: 09.02.2025).
  11. Макаров В. М., Круляс П. Метод управления рисками невыполнения в срок про- ектов создания крупных энергетических объектов // Научно-технические ведомо- сти Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2021. № 1. C 109–121. doi: 10.18721/JE.14109. URL: https://economy.spbstu.ru/article/2021.87.09/ (дата обращения: 09.02.2025).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».