ISSN 1995-2732 (Print), 2412-9003 (Online)
УДК 658.512.26:338.5
DOI: 10.18503/1995-2732-2025-23-2-188-200
Аннотация
Постановка задачи (актуальность работы). В общепринятых методиках проведения технико-эконмического обоснования исследований и разработок в области машиностроения сложность проектов, как правило, учитывается эмпирическими коэффициентами, которые не имеют строгого научно-теоретического обоснования. Таким образом, актуальной является задача совершенствования существующих методов организации производства в направлении повышения точности оценки сложности перспективных проектов, что в будущем позволит более точно оценить трудоемкость и сроки их реализации. Цель работы. Целью работы является разработка научно-методического инструментария для оценивания сложности новых разработок на основе информации о проектах-аналогах. Используемые методы. Экспресс-методика базируется на методах системного анализа, экспертного анализа, непараметрической статистики, а также методических рекомендациях Минтруда России по нормированию труда при выполнении НИОКР. Новизна. Предложена единая методика, позволяющая оценивать сложность проведения различных проектов в области машиностроения, а именно научно-исследовательских, проектно-конструкторских и производственно-технологических. Результат. Предлагается формализованный подход к анализу сложности новых разработок на основе проектов-аналогов (прототипов). Представлена система показателей для предпроектной оценки сложности новых исследований и разработок. Предложены допустимые числовые значения этих показателей для исследований и разработок, реализующихся в области специального машиностроения. Практическая значимость. Предлагаемая экспресс-методика позволяет оценить сложность машиностроительного проекта с целью принятия результативных организационно-технических решений, а также дальнейшего технико-экономического обоснования проведения исследований и разработок.
Ключевые слова
оценка сложности, проектно-конструкторские работы, НИОКР, метод аналогов, подход к анализу, коэффициент сложности
Для цитирования
Щеглов Д.К., Щеглов К.Н. Экспресс-методика оценки сложности новых разработок на основе проектов-аналогов // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2025. Т. 23. №2. С. 188-200. https://doi.org/10.18503/1995-2732-2025-23-2-188-200
1. Кравченко Т.К., Исаев Д.В. Оценка сложности инновационных проектов // Инновации. 2017. № 5(223). С. 90-98.
2. Катышева Е.Г. Методология формирования системы нормативов трудоемкости научно-исследовательской продукции для повышения эффективности НИОКР // Записки Горного института. 2009. №184. С. 39-45.
3. Глебова О.В., Борискова Л.А. Система показателей для оценки эффективности научно-технических разработок научно-производственных предприятий на разных стадиях жизненного цикла // Интеллект. Инновации. Инвестиции. 2011. №3. С. 23-29.
4. Степанова Ю.Н. Критериальная оценка инновационных разработок // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2021. № 83(1). С. 455-459. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2021-1-455-459.
5. Щеглов Д.К., Сайбель А.Г. Формализованный подход к прогнозированию сроков и стоимости разработки военно-технических систем // Оборонный комплекс – научно-техническому прогрессу России. 2022. № 3 (155). С. 33-44.
6. Козин Э.Ф. Этапы и методы оценки эффективности инновационных проектов: структурные взаимосвязи // Инновации. 2012. № 1(159). С. 100-104.
7. Р 50.1.028-2001. Рекомендации по стандартизации. Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Методология функционального моделирования. М.: Росстандарт России, 2001. 54 с.
8. Михеев А.В. Анализ больших данных для обоснования решений по научно-технологическому развитию в энергетике // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2020. № 4(20). С. 158-167. https://doi.org/10.38028/ESI.2020.20.4.014.
9. Чубуков А.А., Капалыга Т.Н., Щеглов Д.К. Автоматизированная система учёта выпуска конструкторской документации и извещений об её изменении: свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2023687947, 19.12.2023.
10. Щеглов Д.К. Мобильное приложение для определения сроков и себестоимости выполнения проектно-конструкторских работ по государственному оборонному заказу: свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2024615912, 14.03.2024.
11. Shcheglov D.K. Express method for determining deadlines and costs of project design works by defense industry enterprises // Инновации в менеджменте. 2024. № 1 (39). С. 46-54.
12. Методические рекомендации по нормированию труда на выполнение научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (утв. ФГБУ НИИ ТСС Минтруда России 07.03.2014 №006). Консультант Плюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_308907/576245b522294624269f6888e590b4a30abd1038/ (дата обращения:18.02.2024)
13. Развитие производства гражданской продукции на предприятиях оборонно-промышленного комплекса: монография / Д.К. Щеглов и др. М.: ООО «Айти-Сервис», 2021. 163 с.
14. Орлов А.И. О средних величинах // Управление большими системами: сборник трудов. М., 2013. № 46. С. 88-117.
15. Bühlmann P. Bootstraps for Time Series // Statistical Science. 2002, vol. 17, no. 1, pp. 52-72.
16. Илющенко Р.Р., Осипова Т.В. Обработка экспертных оценок при проведении научных проектов с привлечением экспертов федерального реестра // Инноватика и экспертиза. 2020. № 2(30) С. 65-79.
17. Бушуев А.Ю., Кутыркин А.В. Введение в прикладную теорию автоматов. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. 52 с.