Рус Eng Cn Перевести страницу на:  
Please select your language to translate the article


You can just close the window to don't translate
Библиотека
ваш профиль

Вернуться к содержанию

Теоретическая и прикладная экономика
Правильная ссылка на статью:

Прогнозирование инвестиций в научно-техническую продукцию

Харитонов Владимир Васильевич

кандидат технических наук

доцент филиала «Взлёт» Московского авиационного института (национального исследовательского университета); профессор Академии военных наук; член-корреспондент Международной академии проблем человека в авиации и космонавтике

416501, Россия, Астраханская область, г. Ахтубинск, Микрорайон 1, корп. 1

Kharitonov Vladimir Vasil'evich

PhD in Technical Science

Associate professor at the "Vzlet" branch of Moscow Aviation Institute (National Research University), professor at the Academy of Military Sciences; Corresponding Member of the International Academy of Human Problems in Aviation and Astronautics

416501, Russia, Akhtubinsk, Microdistrict 1, building 1  

gniiivm-h@yandex.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Мережко Алексей Николаевич

начальник отделения, войсковая часть 15650

416507, Россия, Астраханская область, г. Ахтубинск, ул. Войсковая Часть, -

Merezhko Aleksei Nikolaevich

Alexei N. Mereghko
Section Chief, the Military Unit 15650

military unit, Akhtubinsk, 416507, Astrakhan region, Russia
 

gniiivm-z@yandex.ru
Лагойко Олег Сергеевич

начальник отделения, войсковая часть 15650

416507, Россия, Астраханская область, г. Ахтубинск, в/ч 15650

Lagoiko Oleg Sergeevich

head of the department, the military unit 15650

416507, Rossiya, Astrakhanskaya oblast', g. Akhtubinsk, -, v/ch 15650

bazalo@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Сомов Михаил Владимирович

начальник отделения Государственного летно-испытательного центра им. В.П. Чкалова

416507, Россия, Астраханская область, г. Ахтубинск, ул. Войсковая Часть

Somov Mikhail Vladimirovich

Head of the Department of the State Flight Test Center V.P. Chkalov

 
military unit, Akhtubinsk, 416507, Astrakhan region, Russia
 

mishas09@rambler.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Белоусов Дмитрий Геннадьевич

начальник отделения, войсковая часть 15650

416507, Россия, Астраханская область, г. Ахтубинск, ул. Войсковая Часть, -, оф. -

Belousov Dmitrii Gennad'evich

Dmitry G. BelousovSection Chief, the military unit 15650

military unit, Akhtubinsk, 416507, Astrakhan region, Russia 

094036@yandex.ru

DOI:

10.7256/2409-8647.2015.1.14477

Дата направления статьи в редакцию:

15-02-2015


Дата публикации:

21-02-2015


Аннотация: Предметом исследования являются вопросы адекватного прогнозирования инвестиций в научно-техническую продукцию экспертизе вариантов проектных решений в интересах поддержки принятия управленческих решений на ранних стадиях жизненного цикла такой продукции. Реализация проектных решений, рассматриваемых при планировании объемов продукции, сопряжена с единовременными затратами, связанными с разработкой, производством и эксплуатацией такой продукции. Исследование проведено в аспектах прогнозирования себестоимости научно-технической продукции, определения объемов инвестиций в производство и прогнозирования эксплуатационных затрат. Методология исследования базируется на методах экономического прогнозирования, системного анализа, теории надежности, теории проектирования и испытаний сложных систем. Основными результатами проведенного исследования являются разработанные и адаптированные методики прогнозирования себестоимости научно-технической продукции, определения объемов инвестиций в производство и прогнозирования эксплуатационных затрат, практическая реализация (комплексное применение) которых позволяет обосновать потребные объемы инвестиций в научно-техническую продукцию на этапе проектных решений.


Ключевые слова:

экономическое прогнозирование, прогнозирование инвестиций, научно-техническая продукция, анализ проектных решений, научно-техническое прогнозирование, объем инвестиций, управление разработкой продукции, себестоимость продукции, эксплуатационные затраты, производственные затраты

Abstract: Abstract. The study focuses on the issues of adequate forecasting of investment in scientific and technical products and expertise of design solutions in order to support management decision-making at the early stages of the life cycle of such products. The implementation of design solutions being considered in the planning of production volumes is associated with non-recurring costs related to the development, production and operation of the products. The main areas of the study are: forecast of the cost of scientific and technical products, determination of the volume of investment in production and estimation of operating costs. The methodological basis of the study involves the methods of economic forecasting, systemic analysis as well as the theory of reliability and the theory of design and testing of complex systems. The main results of the study can be summarized as follows: the development of adapted methods to forecast the cost of scientific and technical products, determine the volume of investment in production and operating costs; the practical use (combined application) of these methods enabling to substantiate the needed amount of investments into scientific and technical products at the stage of design solutions


Keywords:

operating costs, product cost, management of product development, forecasting investment, economic forecasting, scientific and technical products, analysis of design solutions, scientific and technical forecasting, volunme of investment, production

Введение

Проектные решения, рассматриваемые при планировании объемов продукции, как правило приводят при их реализации к единовременным затратам, связанным с разработкой (научно-исследовательские, проектно-конструкторские и технологические работы – НИОКР), производством и эксплуатацией такой продукции [1-6]. В этой связи существенное значение при рассмотрении проектных решений имеет использование адекватного методического обеспечения прогнозирования инвестиций в научно-техническую продукцию [7-12].

Прогнозирование себестоимости научно-технической продукции

Себестоимость научно-технической продукции, являющейся результатом НИОКР, определяется по следующим калькуляционным статьям [4, 9, 13-17]:

1. Материалы, покупные изделия и полуфабрикаты для изготовления макетов и опытных образцов, включая расходы на их приобретение и доставку. Стоимость вспомогательных материалов относится на эту статью только в том случае, если их расход связан с выполнением данной темы, в противном случае она относится на статью “Накладные расходы”. Из затрат на материалы исключается стоимость возвратных отходов.

2. Затраты по работам, выполняемым сторонними организациями, которые учитываются в договорных ценах в соответствии с контрагентскими (соисполнительскими) договорами.

3. Спецоборудование для научных (экспериментальных) работ, включая затраты на приобретение и изготовление стендов, испытательных станций, приборов, установок и пр., а также серийных изделий, предназначенных для использования в качестве объектов испытаний и исследований, необходимых для выполнения НИОКР.

4. Оплата труда работников, непосредственно занятых созданием научно-технической продукции, включая тарифную заработную плату, а также премии за достигнутые результаты, стимулирующие и компенсирующие выплаты, а также выплаты по договорам гражданско-правового характера, относящимся к выполнению НИОКР.

5. Отчисления на социальные нужды в соответствии с законодательством от суммы затрат на оплату труда работников, непосредственно занятых в НИОКР.

6. Прочие прямые затраты (например, на подготовку научно-технической информации, проведение патентных исследований и экспертиз, услуги всех видов связи, на командировки работников, занятых в НИОКР).

7. Накладные расходы, включая управленческие и общехозяйственные расходы основного и вспомогательного производства, и прочие, которые не представляется возможным отнести прямо на конкретный договор. Накладные расходы распределяются по отдельным договорам пропорционально объемам выполненных работ в договорных ценах; возможно также распределение накладных расходов пропорционально затратам на оплату труда работников, непосредственно занятых выполнением НИОКР, а также иным способом, отражающим специфику организации.

Научные организации могут предусматривать выделение из состава накладных расходов затрат на содержание и эксплуатацию научно-исследовательского оборудования и установок, если имеется возможность распределить эти затраты между отдельными договорами пропорционально времени загрузки оборудования.

На стадии прогнозирования расходы на выполнение НИОКР можно определить, используя статистическую информацию и следующие методы.

При отсутствии тем-аналогов применяют прогнозирование по средней стоимости одного человеко-дня.

По отчетным данным за прошлые периоды определяется средняя стоимость одного человека-дня i-го подразделения, включая расходы по всем калькуляционным статьям [4, 14, 18]:

1

где n – число разработок в прошедшем периоде; SНИОКР ij – сметная стоимость j-й НИОКР в i-м подразделении; Rij – количество сотрудников i-го подразделения, принимавшего участие в j-й НИОКР; TД j – директивный (установленный) срок выполнения j-й НИОКР; Ri– количество сотрудников в i-м подразделении; FДj – действительный фонд времени одного исполнителя в прошлом периоде.

Теоретическая предпосылка использования системы аналогов заключается в том, что, несмотря на оригинальность НИОКР в целом большинство элементов, которые их составляют, повторяются в определенных количественных и качественных соотношениях во всех разработках. Задача, таким образом, сводится к выявлению этих простейших элементов, их классификации и определению на этой основе сметной стоимости НИОКР.

Зная общую численность работников подразделения и перечень работ в плановом периоде, можно распределить исполнителей по темам и определить стоимость новой разработки:

2

где n – число подразделений, участвующих в разработке; F1Д – действительный фонд времени одного работника в периоде, соответствующем директивному сроку выполнения НИОКР; Riн – численность сотрудников i-го подразделения, принимающих участие в данной НИОКР.

Порядок расчета по методу прогнозирования себестоимости по фактическим затратам на выполнение НИОКР в прошлые периоды предполагает следующие этапы [6]:

- подбор тем-аналогов, исключение из фактических затрат на их разработку непроизводительных затрат;

- определение экспертным путем степени усложнения новой разработки по сравнению с аналогом и ввод коэффициента сложности kсл;

- расчет SНИОКР н:

3

где SНИОКР б – себестоимость базовой НИОКР (аналога).

При прогнозировании себестоимости по удельному весу калькуляционных статей или отдельных этапов работ расчёт себестоимости НИОКР производят по выражениям [4, 13, 19-21]:

4

где LНИОКР н – фонд заработной платы исполнителей темы; γЗП – удельный вес заработной платы в общей сумме расходов (без стоимости специального оборудования и контрагентских расходов) для аналогичных исследований; Sоб – стоимость специального оборудования для выполнения темы; SСТ – стоимость контрагентских работ; ТД – директивный срок разработки; Ri– число исполнителей i-й категории; m – число категорий исполнителей; Li– оклад исполнителя i-й категории.

При прогнозировании себестоимости ОКР определение заработной платы исполнителей может опираться на существующие во многих отраслях нормативы трудоемкости различных видов конструкторско-технологических работ.

Если НИОКР проводятся не силами производителя, а сторонними организациями, то их результаты (или права на использование этих результатов) приобретаются производителем по соответствующей цене, согласованной в процессе заключения контракта. Прогнозирование такой цены требует проведения маркетинговых исследований с последующим определением возможной прибыли производителя при использовании результатов НИОКР в перспективе.

Инвестиции в производство

Инвестиции в производство могут учитывать как основные, так и оборотные средства, на величину которых влияет принимаемое проектное решение [4, 14, 22].

Уточненный способ предполагает прямой расчет отдельных элементов инвестиций на основе соответствующей информации; например, расчет стоимости технологического оборудования:

5

где Цоб i – цена единицы оборудования, используемого на i-й операции технологического процесса; nобi – количество единиц оборудования, используемого на i-й операции; kТМ – коэффициент, учитывающий затраты на транспортировку и монтаж, kТМ>1; ti – машиноемкость i-й операции; N– объем производства продукции в рассматриваемом периоде; FЭФ i – эффективный фонд времени работы единицы оборудования в том же периоде; mо – количество операций технологического процесса.

Приближенные способы расчета используют нормативные, экспертные или статистические оценки. Например, можно использовать нормативы удельных капитальных вложений как на натуральную единицу продукции определенной отрасли в год КyN, так и на один рубль объема товарной продукции в год КуQ:

6

где К – потребность в капитальных вложениях при заданном объеме производства или заданной выручке от реализации товарной продукции.

В последнем случае сначала придется прогнозировать цену производителя для рассматриваемого объекта. В [4, 9, 10, 14] приводятся нормативы удельных капитальных вложений с распределением их на строительно-монтажные работы и стоимость оборудования, например: удельные капитальные вложения в производство вычислительной техники (ВТ) составляют 0,94 руб. вложений /руб. производимой ВТ, в том числе на строительно-монтажные работы – 0,51, на оборудование – 0,36; удельные капитальные вложения в производство оптико-механических приборов составляют 1,05 руб./руб., в том числе на строительно-монтажные работы – 0,57, на оборудование – 0,43.

При расчетах целесообразно учитывать, что значения Ку могут изменяться в зависимости от планируемого объема выпуска; например, в автомобильной промышленности:

7

где Куб – удельные капитальные вложения при Nб = 25000 шт./год.

Для уточнения оценки возможно исследование зависимости удельных капитальных вложений от основных параметров изделия.

В ряде случаев при определении капитальных вложений в производство необходимо учитывать не только первоначальную стоимость нового, вновь приобретаемого оборудования КПЕРВн, но и остаточную стоимость имеющегося оборудования, используемого при осуществлении данного проектного решения, КОСТ исп, а также ликвидационную стоимость имеющегося оборудования, выбывающего в связи с реализуемым проектным решением, КЛИКВ выб, т.е.

8

Если капиталовложения осуществляются в разные сроки, то суммировать их необходимо с учетом коэффициента дисконтирования:

9

где: Т – период, за который учитываются затраты и результаты проектного решения; Kt – капиталовложения текущего, t-го года; r– норматив эффективности (норма, или ставка дисконта).

Прогнозирование эксплуатационных затрат

Многими исследованиями установлено, что для машин и приборов эксплуатационные издержки, связанные с ремонтом и обслуживанием, за срок службы в несколько раз, а иногда и на порядок превышают себестоимость их изготовления [4, 6, 23-25]:

Следовательно, принимая проектное решение, нельзя игнорировать последующее за ним изменение эксплуатационных издержек.

Перечислим типовые виды эксплуатационных затрат:

- затраты на материалы и комплектующие изделия, используемые в процессе эксплуатации объекта;

- заработная плата обслуживающего персонала, в том числе и ремонтников;

- затраты на потребляемое топливо и энергию;

- амортизационные отчисления.

Величина перечисленных затрат определяется, прежде всего, условиями эксплуатации и так или иначе связана с параметрами и показателями объекта, например:

- уровень надежности, обусловленный конструкторскими решениями, определяет затраты на запасные части при текущем ремонте, а показатель ремонтопригодности – трудоемкость ремонта и, следовательно, затраты на оплату труда;

- мощность двигателя повлияет на энергопотребление;

- автоматизация управления сократит расходы на заработную плату обслуживающего персонала и т.п.

Такие зависимости также можно формализовать, тем более что часто важна не столько абсолютная величина затрат, сколько ее изменение вследствие принимаемых проектных решений.

Заключение

Разработанные и адаптированные методики прогнозирования себестоимости научно-технической продукции, определения объемов инвестиций в производство и прогнозирования эксплуатационных затрат, практическая реализация (комплексное применение) которых позволяет обосновать потребные объемы инвестиций в научно-техническую продукцию на этапе проектных решений.

Библиография
1. Чиров Д.С. Методический подход к обоснованию технических характеристик комплексов радиомониторинга для решения задач распознавания источников радиоизлучения // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2011. Т. 5. № 11. С. 85-87.
2. Харитонов В.В., Есев А.А., Ткачук А.В. Особенности управления затратами при проведении летных испытаний авиационной техники // Оборонный комплекс-научно-техническому прогрессу России. 2013. № 2. С. 84-87.
3. Макаренко В.Г., Богомолов А.В., Рудаков С.В., Подорожняк А.А. Технология построения инерциально-спутниковой навигационной системы управления транспортными средствами с нейросетевой оптимизацией состава вектора измерений // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 1. С. 39-44.
4. Коломиец Л.В., Ванагас Н.В., Харитонов В.В. Прогнозирование на производстве и при реализации проектных решений.-Ахтубинск, филиал «Взлет» МАИ, 2012. 229 с.
5. Медведев В.Р., Богомолов А.В., Мурашев Н.В. и др. Техническое оснащение тактического и оперативного этапов медицинской эвакуации // Оборонный комплекс-научно-техническому прогрессу России. 2011. № 4. С. 95-103.
6. Харитонов В.В., Мережко А.Н., Белоусов Д.Г. Особенности прогнозирования технологических процессов в оборонно-промышленном комплексе // Оборонный комплекс-научно-техническому прогрессу России. 2014. № 1 (121). С. 79-84.
7. Северцев Н.А., Шипилов В.В. Моделирование процесса управления инновационными проектами организаций в условиях неопределенности // Вопросы теории безопасности и устойчивости систем. 2014. № 16. С. 3-15.
8. Коломиец Л.В., Федоров М.В., Богомолов А.В., Мережко А.Н., Солдатов А.С., Есев А.А. Метод поддержки принятия решений по управлению ресурсами при испытаниях авиационной техники // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. Т. 8. № 5. С. 38-40.
9. Савченко Н.Н. Технико-экономический анализ проектных решений: Учеб. пособие. М.: Изд-во “Экзамен”, 2002. 128 с.
10. Колпина Л.Г., Марочкина В.М. Финансовые планы предприятий. Минск: Высшая школа, 1997. 114 с.
11. Макаренко В.Г., Подорожняк А.А., Рудаков С.В., Богомолов А.В. Инерциально-спутниковая навигационная система управления транспортными средствами // Проблемы управления. 2007. № 1. С. 64-71.
12. Фёдоров М.В., Калинин К.М., Богомолов А.В., Стецюк А.Н. Математическая модель автоматизированного контроля выполнения мероприятий в органах военного управления // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. Т. 9. № 5. С. 46-54.
13. Харитонов В.В., Мережко А.Н., Белоусов Д.Г. Анализ современных подходов к формированию цены оборонной продукции // Оборонный комплекс-научно-техническому прогрессу России. 2013. № 4 (120). С. 72-77.
14. Экономическое прогнозирование развития больших технических систем./ С.А. Саркисян и др. – М.: “Машиностроение”, 1977. 318 с.
15. Шипилов В.В. Применение множества оптимально расположенных элементов в задачах линейной и многокритериальной оптимизации аппаратной части автоматизированных средств контроля // Автоматизация и современные технологии. 2011. № 3. С. 30-35.
16. Харитонов В.В., Мережко А.Н., Есев А.А., Зыкин А.П. Структурный системный анализ процессов управления затратами на летные испытания авиационного вооружения и военной техники // Известия Института инженерной физики. 2013. Т. 2. № 28. С. 32-35.
17. Чиров Д.С., Терешонок М.В., Елсуков Б.А. Метод и алгоритмы оптимизации технических характеристик комплексов радиомониторинга // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2014. Т. 8. № 10. С. 88-92.
18. Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Ушаков И.Б. Математическое обеспечение оценивания состояния материальных систем // Информационные технологии. 2004. № 7. (приложение). 32 с.
19. Козлов В.Е., Богомолов А.В., Рудаков С.В., Оленченко В.Т. Математическое обеспечение обработки рейтинговой информации в задачах экспертного оценивания // Мир измерений. 2012. № 9. С. 42-49.
20. Есев А.А., Мережко А.Н., Ткачук А.В. Технология квалиметрии технического уровня сложных систем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2014. № 7 (121). С. 28-34.
21. Maistrou A.I., Bogomolov A.V. Technology of automated medical diagnostics using fuzzy linguistic variables and consensus ranking methods // IFMBE Proceedings World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering: Diagnostic and Therapeutic Instrumentation, Clinical Engineering. Munich, 2009. Р. 38-41.
22. Фещенко К.Б., Козлов В.Е., Волобуев А.П. и др. Методика оценивания продолжительности метрологического обслуживания измерительных приборов и аппаратных средств в условиях разомкнутых метрологических цепей // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2007. Т. 5. № 1. С. 54-60.
23. Богомолов А.В., Зуева Т.В., Чикова С.С., Голосовский М.С. Экспертно-аналитическое обоснование приоритетных направлений совершенствования системы предупреждения биологических террористических актов // Информатика и системы управления. 2009. № 4. С. 134-136.
24. Рудаков И.С., Рудаков С.В., Богомолов А.В. Методика идентификации вида закона распределения параметров при проведения контроля состояния сложных систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2007. Т. 5. № 1. С. 66-72.
25. Богомолов А.В., Майстров А.И. Технология анализа системных причинно-следственных связей на основе диаграмм Исикавы // В сборнике: Материалы VIII международной научной конференции «Системный анализ в медицине» (САМ 2014) Благовещенск, 2014. С. 13-16
References
1. Chirov D.S. Metodicheskii podkhod k obosnovaniyu tekhnicheskikh kharakteristik kompleksov radiomonitoringa dlya resheniya zadach raspoznavaniya istochnikov radioizlucheniya // T-Comm: Telekommunikatsii i transport. 2011. T. 5. № 11. S. 85-87.
2. Kharitonov V.V., Esev A.A., Tkachuk A.V. Osobennosti upravleniya zatratami pri provedenii letnykh ispytanii aviatsionnoi tekhniki // Oboronnyi kompleks-nauchno-tekhnicheskomu progressu Rossii. 2013. № 2. S. 84-87.
3. Makarenko V.G., Bogomolov A.V., Rudakov S.V., Podorozhnyak A.A. Tekhnologiya postroeniya inertsial'no-sputnikovoi navigatsionnoi sistemy upravleniya transportnymi sredstvami s neirosetevoi optimizatsiei sostava vektora izmerenii // Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie. 2007. № 1. S. 39-44.
4. Kolomiets L.V., Vanagas N.V., Kharitonov V.V. Prognozirovanie na proizvodstve i pri realizatsii proektnykh reshenii.-Akhtubinsk, filial «Vzlet» MAI, 2012. 229 s.
5. Medvedev V.R., Bogomolov A.V., Murashev N.V. i dr. Tekhnicheskoe osnashchenie takticheskogo i operativnogo etapov meditsinskoi evakuatsii // Oboronnyi kompleks-nauchno-tekhnicheskomu progressu Rossii. 2011. № 4. S. 95-103.
6. Kharitonov V.V., Merezhko A.N., Belousov D.G. Osobennosti prognozirovaniya tekhnologicheskikh protsessov v oboronno-promyshlennom komplekse // Oboronnyi kompleks-nauchno-tekhnicheskomu progressu Rossii. 2014. № 1 (121). S. 79-84.
7. Severtsev N.A., Shipilov V.V. Modelirovanie protsessa upravleniya innovatsionnymi proektami organizatsii v usloviyakh neopredelennosti // Voprosy teorii bezopasnosti i ustoichivosti sistem. 2014. № 16. S. 3-15.
8. Kolomiets L.V., Fedorov M.V., Bogomolov A.V., Merezhko A.N., Soldatov A.S., Esev A.A. Metod podderzhki prinyatiya reshenii po upravleniyu resursami pri ispytaniyakh aviatsionnoi tekhniki // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2010. T. 8. № 5. S. 38-40.
9. Savchenko N.N. Tekhniko-ekonomicheskii analiz proektnykh reshenii: Ucheb. posobie. M.: Izd-vo “Ekzamen”, 2002. 128 s.
10. Kolpina L.G., Marochkina V.M. Finansovye plany predpriyatii. Minsk: Vysshaya shkola, 1997. 114 s.
11. Makarenko V.G., Podorozhnyak A.A., Rudakov S.V., Bogomolov A.V. Inertsial'no-sputnikovaya navigatsionnaya sistema upravleniya transportnymi sredstvami // Problemy upravleniya. 2007. № 1. S. 64-71.
12. Fedorov M.V., Kalinin K.M., Bogomolov A.V., Stetsyuk A.N. Matematicheskaya model' avtomatizirovannogo kontrolya vypolneniya meropriyatii v organakh voennogo upravleniya // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2011. T. 9. № 5. S. 46-54.
13. Kharitonov V.V., Merezhko A.N., Belousov D.G. Analiz sovremennykh podkhodov k formirovaniyu tseny oboronnoi produktsii // Oboronnyi kompleks-nauchno-tekhnicheskomu progressu Rossii. 2013. № 4 (120). S. 72-77.
14. Ekonomicheskoe prognozirovanie razvitiya bol'shikh tekhnicheskikh sistem./ S.A. Sarkisyan i dr. – M.: “Mashinostroenie”, 1977. 318 s.
15. Shipilov V.V. Primenenie mnozhestva optimal'no raspolozhennykh elementov v zadachakh lineinoi i mnogokriterial'noi optimizatsii apparatnoi chasti avtomatizirovannykh sredstv kontrolya // Avtomatizatsiya i sovremennye tekhnologii. 2011. № 3. S. 30-35.
16. Kharitonov V.V., Merezhko A.N., Esev A.A., Zykin A.P. Strukturnyi sistemnyi analiz protsessov upravleniya zatratami na letnye ispytaniya aviatsionnogo vooruzheniya i voennoi tekhniki // Izvestiya Instituta inzhenernoi fiziki. 2013. T. 2. № 28. S. 32-35.
17. Chirov D.S., Tereshonok M.V., Elsukov B.A. Metod i algoritmy optimizatsii tekhnicheskikh kharakteristik kompleksov radiomonitoringa // T-Comm: Telekommunikatsii i transport. 2014. T. 8. № 10. S. 88-92.
18. Kukushkin Yu.A., Bogomolov A.V., Ushakov I.B. Matematicheskoe obespechenie otsenivaniya sostoyaniya material'nykh sistem // Informatsionnye tekhnologii. 2004. № 7. (prilozhenie). 32 s.
19. Kozlov V.E., Bogomolov A.V., Rudakov S.V., Olenchenko V.T. Matematicheskoe obespechenie obrabotki reitingovoi informatsii v zadachakh ekspertnogo otsenivaniya // Mir izmerenii. 2012. № 9. S. 42-49.
20. Esev A.A., Merezhko A.N., Tkachuk A.V. Tekhnologiya kvalimetrii tekhnicheskogo urovnya slozhnykh sistem // Vestnik komp'yuternykh i informatsionnykh tekhnologii. 2014. № 7 (121). S. 28-34.
21. Maistrou A.I., Bogomolov A.V. Technology of automated medical diagnostics using fuzzy linguistic variables and consensus ranking methods // IFMBE Proceedings World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering: Diagnostic and Therapeutic Instrumentation, Clinical Engineering. Munich, 2009. R. 38-41.
22. Feshchenko K.B., Kozlov V.E., Volobuev A.P. i dr. Metodika otsenivaniya prodolzhitel'nosti metrologicheskogo obsluzhivaniya izmeritel'nykh priborov i apparatnykh sredstv v usloviyakh razomknutykh metrologicheskikh tsepei // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2007. T. 5. № 1. S. 54-60.
23. Bogomolov A.V., Zueva T.V., Chikova S.S., Golosovskii M.S. Ekspertno-analiticheskoe obosnovanie prioritetnykh napravlenii sovershenstvovaniya sistemy preduprezhdeniya biologicheskikh terroristicheskikh aktov // Informatika i sistemy upravleniya. 2009. № 4. S. 134-136.
24. Rudakov I.S., Rudakov S.V., Bogomolov A.V. Metodika identifikatsii vida zakona raspredeleniya parametrov pri provedeniya kontrolya sostoyaniya slozhnykh sistem // Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2007. T. 5. № 1. S. 66-72.
25. Bogomolov A.V., Maistrov A.I. Tekhnologiya analiza sistemnykh prichinno-sledstvennykh svyazei na osnove diagramm Isikavy // V sbornike: Materialy VIII mezhdunarodnoi nauchnoi konferentsii «Sistemnyi analiz v meditsine» (SAM 2014) Blagoveshchensk, 2014. S. 13-16