Системный анализ и математическое регулирование бизнес-процесса учета затрат на строительство объектов нефтяной и газовой промышленности

Работа посвящена математическим основам создания концептуальной оптимальной математической модели бизнес-процесса разработки сметной документации при строительстве и реконструкции нефтегазовых объектов. Существующие научно-практические работы по тематике математического регулирования бизнес-процессов носят лишь дескриптивный характер управления бизнес-процессами и не могут решить поставленные задачи исследования по улучшению деятельности проектно-сметного учета затрат. Затронуты такие вопросы, как представление процесса разработки проекта на строительство в виде сложной системы и исследование его в более детализированном виде. Управление бизнес-процессом представляется в виде применения системного подхода, математического регулирования и улучшения стратегии функционирования и представления исследуемого бизнес-процесса в виде оптимизационной модели, состоящей из отдельных взаимосвязанных процессных звеньев. Также модель описывается основными моментами проведения ее оптимизации и рекомендаций для усовершенствования модели. Полученные концепции и модель должны удовлетворять текущему состоянию исследуемого процесса затрат на строительство объектов нефтегазовой отрасли с учетом факторов неопределенности будущего.

1. Хамидуллин Р. И., Сенкевич Л. Б. О необходимости математического моделирования бизнес-процесса сметных расчетов при строительстве нефтегазовых объектов // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. – 2017. – № 6. – С. 139–145. DOI: 10.31660/0445-0108-2017-6-139-145

2. Хамидуллин Р. И. Основные концепции разработки математической модели бизнес-процесса сметных расчетов строительства вспомогательных нефтегазовых объектов // Известия высших учебных заведений. Нефть и газ. – 2018. – № 3. – С. 102–108. DOI: 10.31660/0445-0108-2018-3-102-107

3. Hamidullin R. I. Development peculiarities of mathematical business processes activity model forestimated design and construction organizations // Новые технологии — нефтегазовому региону: материалы Междунар. науч.-практ. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. – Тюмень, 2017. – С. 414–415.

4. Хамидуллин Р. И., Сенкевич Л. Б. Автоматизация работы инженера-сметчика строительно-сметного отдела ООО «ТоболСтройСервис» // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 11–1. – С. 110–114.

5. Khamidullin R. I. Basic concepts of formalizing the business process of design and estimate calculations in the construction and repair of oil and gas facilities // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 181 (2018) 012036. DOI: 10.1088/1755-1315/181/1/012036

6. Khamidullin R. I. Milestones of mathematical model for business process management related to cost estimate documentation in petroleum industry // IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1015 (2018) 032053. DOI: 10.1088/1742-6596/1015/3/032053

7. Мадера А. Г. Математическое моделирование и оптимизация бизнес-процессов на основе комплексного критерия «шансы — риски» // Российский журнал менеджмента. – 2015. – T. 13, № 4. – С. 51–68.

8. Концепция создания линейки программных продуктов для оценки затрат на разных стадиях реализации нефтегазовых проектов / С. В. Чижиков [и др.] // Нефтяное хозяйство. – 2014. – № 9. – С. 20–23.

9. A recommendation system for predicting risks across multiple business process instances / R. Conforti [et al.] // Decision Support Systems. – 2015. – Vol. 69. – P. 1–19. DOI: 10.1016/j.dss.2014.10.006

10. Tiwari A., Vergidis K., Turner C. J. Evolutionary multi-objective optimisation of business processes // Eds. X. Z. Gao, A. Gaspar-Cunha, M. Köppen, G. Schaefer, J Wang // Advances in Intelligent and Soft Computing: Soft Computing in Industrial Applications. – Heidelberg: Springer. – P. 293–301.

11. Sawicki P., Sawicka H. Logistics process improvement using simulation and stochastic multiple criteria decision aiding // Procedia Social and Behavioral Sciences. – 2014. – Vol. 111. – P. 213–223. DOI: 10.1016/j.sbspro.2014.01.054

12. Business process mining: From theory to practice / C. J. Turner [et al.] // Business Process Management Journal. – 2012. – Vol. 18 (3). – P. 493–512.

13. Управление стратегическим развитием жизнеспособных экономических систем: модели, механизмы и инструменты: моногр. / Т. Ю. Беликова [и др.]. – Т. 2: Прикладные аспекты моделирования процессов управления стратегическим развитием жизнеспособных экономических систем. – Донецк, 2012. – 381 с.

14. Merrow E. Oil and Gas Industry Megaprojects: Our Recent Track Record // Oil and Gas Facilities. – 2012. – Vol. 1, Issue 2. – P. 38–42. DOI: 10.2118/153695-PA

15. Vergidis K., Tiwari A., Majeed B. Business process analysis and optimization: beyond reengineering // IEEE Transactions on Systems, Man, Cybernatics – Part C: Application and Reviews. – 2008. – Vol. 38, Issue 1. – P. 69–82. DOI: 10.1109/TSMCC.2007.905812