CC BY
94. Гоббс Т. Левiафан, або Суть, будова i пов-новаження держави церковно! та цившьно! К. Дух i лiтера, 2000. 606 с.
5. Siebert H. The Concept of a World Economic Order. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10. 1. 1.547.41&rep=rep1&type=pdf.
6. Wyatt-Walter A. Regionalism, Globalization, and World Economic Order URL: http://do-centi.unimc.it/u1.chelatidirar/teach-ing/2015/14864/files/reading-materials-on-regional-ism/3_Regionalism-Globalization%20World%20Eco-nomic%200rder.pdf.
7. Pavlic B., Hamelink C. The New International Economic Order: Links Between Economics and Communications URL: http://unesdoc.unesco.org/im-ages/0006/000657/065765eo.pdf.
8. Антициклiчне регулювання ринково1 еко-номши: глобалiзацiйна перспектива: монографiя / Д. Г. Лук'яненко, А. М. Поручник, Я. М. Столяр-чук; за заг. ред. д-ра екон. наук, проф. Д. Г. Лук'яненка та д-ра екон. наук, проф. А. М. Поруч-ника. К.: КНЕУ, 2010. С. 249.
9. Колшець Л.Б. Теоретичш концепти светового фшансового порядку. Науковий економiчний журнал «1нтелект ХХ1». 2017. №2. С.18-25.
РЕИНЖИНИРИНГ И УНИФИКАЦИЯ ПРОЦЕССОВ, СВЯЗАННЫХ С АВАРИЯМИ И КАТАСТРОФАМИ, ДЛЯ УМЕНЬШЕНИЯ СОЦИАЛЬНЫХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОТЕРЬ
Хубаев Г.Н.
доктор экономических наук, профессор Ростовского государственного
экономического университета (РИНХ)
Ким М.С.
системный аналитик, ОАО "ТАНДЕР" г. Краснодар
REENGINEERING AND STANDARDIZATION OF PROCESSES RELATED TO ACCIDENTS AND DISASTERS, TO REDUCE SOCIAL AND ECONOMIC LOSSES
Khubaev G.N.,
Dr of Economics, professor Rostov State University of Economics
Kim Mikhail S.
System analyst at JSC "TANDER " in Krasnodar
АННОТАЦИЯ
Разработана универсальная методика, позволяющая с минимальными затратами времени и трудовых ресурсов получать статистические характеристики различных вариантов реинжиниринга процессов, связанных с авариями и катастрофами. Реинжиниринг предполагает формирование базы данных об авариях и катастрофах, визуализацию процессов с использованием IDEFi-моделей и/или UML-диаграмм, автоматизированный синтез имитационных моделей, моделирование и оценку величины снижения в результате реинжиниринга социальных и экономических потерь.
ABSTRACT
The universal technique allowing to receive statistical characteristics of various variants of reengineering of the processes connected with accidents and catastrophes with the minimum expenses of time and manpower is developed. Reengineering involves the formation of a database on accidents and disasters, visualization of processes using IDEFi-models and/or UML-diagrams, automated synthesis of simulation models, modeling and assessment of the magnitude of the decline as a result of reengineering of social and economic losses
Ключевые слова: аварии и катастрофы, затраты ресурсов, реинжиниринг, статистические характеристики, визуальные модели, имитационное моделирование
Keywords: accidents and disasters, resource costs, reengineering, statistical characteristics, visual models, simulation
Постановка задачи. Анализ реальной ситуации с авариями на многочисленных (>10000) объектах одной отрасли показал, что чем меньше задержка с началом работ по устранению последствий аварии на объекте, тем меньше величина экономического и социального ущерба, т.е. чем раньше начинались работы по ликвидации аварии, чем меньше был промежуток времени от момента
получения информации об аварии до начала действий ответственных исполнителей (ликвидаторов) по устранению её последствий, тем меньше (в среднем) оказывалась и величина социально-экономических потерь. Правда, этот вывод понятен даже на интуитивном уровне: ведь если, например, в пожарную часть сообщение о пожаре поступило с задержкой, и команда пожарников прибыла к месту
пожара тоже с опозданием, то и, вполне возможно, тушить уже было нечего - объект сгорел. Поэтому очевидна необходимость * минимизировать задержку начала работ по ликвидации аварии и её последствий и * минимизировать затраты времени на выдачу ответственным исполнителям перечня первоочередных обязательных действий.
В статье предлагается универсальная методика, позволяющая с минимальными затратами времени и трудовых ресурсов получать статистические характеристики различных вариантов реинжиниринга деловых процессов, связанных с авариями и катастрофами. количественно оценивать влияние ресурсоемкости процессов реагирования на аварийные события на величину социальных и экономических потерь.
Предлагаемая последовательность действий. Для реализации методики необходимо выполнить следующие шаги:
Шаг 1.Формирование базы данных (БД), содержащей сведения о каждой аварии и катастрофе: вид аварии или катастрофы, дата и причины возникновения, субъект РФ, муниципальное образование и др., в том числе сведения: *о величине ущерба, *о задержке с вызовом ответственных исполнителей-ликвидаторов (пожарников, ремонтников, спасателей и др.). Например, авария - пожар на объекте возник в 3 часа ночи, а сообщение о пожаре поступило в пожарную часть в 5 часов, т.е. задержка на 2 часа с вызовом пожарных расчетов и т.п. *о задержке с началом работ по ликвидации аварии, т.е. период времени от момента поступления вызова, например, в пожарную часть до прибытия пожарных к месту пожара. *о продолжительности работ по ликвидации аварии; *о количестве и стоимости материально-технических средств, участвовавших в работах по ликвидации аварии; *о количестве пожарных расчетов, спасателей, ремонтников и др., участвующих в ликвидации аварии; *о полных затратах ресурсов на ликвидацию аварии - трудовых, материальных, энергетических, финансовых и времени; *об общих социально-экономических потерях от аварии (техногенной катастрофы), равных сумме прямого ущерба от аварии и полных затрат ресурсов на ликвидацию аварии, и *о других связанных с аварией показателях (признаках).
Шаг 2. Осуществляется группировка по видам возможных или реально случившихся (в стране и за рубежом) аварий и катастроф - пожары, наводнения, прорывы трубопроводов, аварии в электрических сетях и т.д. Полученные подмножества видов аварий и катастроф разделить на подгруппы с достаточно схожими исходными условиями возникновения, объектами и условиями ликвидации последствий. Например, пожары в многоквартирных многоэтажных домах или наводнения, обусловленные разливом рек, и т.п. В последующем описание алгоритма выполнено на примере сравнения затрат времени и ресурсов от момента возникновения аварии до начала работ по её ликвидации и до полного восстановления функциональных возможностей поврежденного объекта (или среды).
Шаг 3. Формирование (как правило, системой верхнего уровня) перечня процессов и операций, выполнение которых будет осуществляться ответственными исполнителями работ по ликвидации последствий аварий и катастроф (предприятия и их ситуационные центры, управляющие компании, службы МЧС, муниципалитеты и т.д.). Причем оценка численных значений затрат ресурсов на реализацию процессов, связанных с аварийными ситуациями, может осуществляться как на основе экспериментальных исследований, так и путем использования ретроспективных данных.
Шаг 4. Построение моделей, визуализирующих структуру процессов (например, ГОЕБь и/или ИМЬ-моделей) по оценке затрат времени и других ресурсов, связанных с аварией, от момента возникновения аварии до начала работ по её ликвидации и последующего полного восстановления функциональных возможностей поврежденного объекта (или среды). Визуализация процессов с использованием ГОЕБО- и IDEF3-моделей и/или ИМЬ-диаграмм [1, 2], не только обеспечивает возможность наглядного представления делового процесса и его регулярного реинжиниринга с минимальными затратами ресурсов, но экономически оправдана, т.к. позволяет, во-первых, сохранив в БД созданные визуальные модели, многократно их видоизменять и совершенствовать при реинжиниринге процессов, связанных с предотвращением и ликвидацией последствий аварий и катастроф; во-вторых, (за счет последующего автоматизированного преобразования сохраненных в БД визуальных моделей в имитационные модели) многократно снизить финансовые и трудовые затраты на реализацию процедур, связанных с оценкой ущерба от аварий и катастроф.
Шаг 5. Проведение хронометражных и/или экспертных (см., например, [3, 4]) исследований для оценки затрат времени и трудозатрат на выполнение каждой операции; автоматизированный синтез имитационной модели процесса, например, с использованием системы СИМ-ИМЬ, если визуализация выполнена с использованием унифицированного языка моделирования ИМЬ, либо, если модель создана с использованием нотации ГОЕБ1, то сначала выполняется конвертирование модели в ИМЬ-диаграммы, а уже затем синтез имитационной модели. Процедуры синтаксического разбора ХМЬ-файла IDEF3-модели и варианты осуществления конвертации IDEF3-моделей в иМЬ-диаграммы деятельности для дальнейшего моделирования в системе СИМ-ИМЬ представлены в [5, 6].
[Замечание. Возможность совместного использования моделей ГОЕБО и ГОЕБЗ позволяет расширить круг моделируемых задач и внести в модель дополнительную информацию о предметной области.]
Шаг 6. Автоматизированный синтез имитационных моделей и моделирование для оценки ресур-соемкости анализируемого процесса [7-9].
В результате имитационного моделирования получают статистические характеристики (математическое ожидание, дисперсию, коэффициент вариации, медиану, эксцесс, асимметрию) и описание распределения - в виде таблиц и гистограмм - затрат ресурсов (времени, живого и овеществленного труда) на реализацию различных подмножеств операций и делового процесса, связанного с аварией или катастрофой. Зная распределение расходау-го ресурса по А-му процессу у 1-го ответственного исполнителя можно оценить вероятность того, что при ликвидации г-ой аварии ¿-м исполнителем А-го процесса потребуется количество ф ресурса у и, наоборот, определить, какое количество ресурса у будет необходимо для выполнения А-го делового процесса с заданной вероятностью.
Шаг 7. Количественная оценка влияния на величину ущерба от аварий характеристик ресурсо-емкости процесса реагирования на аварийные ситуации. Для такой оценки можно использовать различные подходы и методы.
7.1. Оценка взаимосвязи между величиной ущерба и временем реакции на аварию (до реинжиниринга процесса реагирования).
При достаточно большом количестве однотипных объектов (-1000) и видов аварий целесообразно ориентироваться на экспресс-оценку. Для этого, например, в течение шести месяцев оцениваются (или используются ретроспективные данные из созданной БД - см. Шаг 1) финансовые потери от каждой аварии и одновременно определяются затраты времени от момента получения информации об аварии до выдачи инструкций ответственным исполнителям-ликвидаторам. Затем осуществляется группировка по видам аварий со схожими условиями возникновения. Оцениваются по каждой аварии значения ущерба и времени реакции на аварийную ситуацию. Рассчитываются коэффициенты корреляции между ними. При статистически значимом положительном коэффициенте корреляции строят уравнение регрессии с величиной ущерба от аварии (зависимая переменная) и временем реагирования на аварийную ситуацию.
7.2. Оценка взаимосвязи между величиной ущерба и временем реакции на аварию (после реинжиниринга процесса реагирования).
7.2.1. В течение последних двух месяцев (до реинжиниринга) еженедельно с использованием ретроспективных данных из созданной БД оценивается суммарный ущерб от всех видов аварий при ранее используемом варианте процесса реагирования (до реинжиниринга) и суммарное время реакции на аварийные ситуации. Затем рассчитываются минимальные, максимальные и средние (математическое ожидание) значения этих показателей. Аналогичную информацию получают за такой же по продолжительности период при новом варианте процесса реагирования (после реинжиниринга). Выполнив синтез имитационных моделей (при аппроксимации исходных данных треугольным распределением) и имитационное моделирование, получают информацию: *для количественной оценки зависимости между величиной ущерба от аварий и
затратами времени на реагирование на аварийную ситуацию; *для оценки величины снижения трудоемкости и ресурсоемкости процесса реагирования на аварии после реинжиниринга; *для оценки доверительных границ среднего значения и медианы или оценки общей величины ущерба с заданной вероятностью, предположим, 0.9 (90%), включая возможность ранжирования объектов по множеству показателей: по минимуму ущерба от аварий, минимуму ущерба от аварий определенного вида, по минимуму количества аварий разных видов, минимуму затрат ресурсов на ликвидацию аварий (по видам аварий) и др. (см. [10])
Например, в результате моделирования с использованием данных об авариях, случившихся в течение девяти недель, оказалось, что среднее значение ущерба от аварий всех видов до проведения реинжиниринга равно 237 тыс руб., после реинжиниринга (при прочих равных условиях) - 112 тыс руб., а среднее значение времени реагирования, соответственно 78 мин и 53 мин. Тогда ущерб от аварий уменьшается на 5 тысяч рублей [(237-112) / (78-53)=5] при уменьшении на 1 (одну) минуту (!) среднего времени реагирования на аварийные ситуации.
7.2.2. Для более точной оценки влияния времени реагирования на величину ущерба от аварий следует рассчитывать не суммарный ущерб и суммарное время задержки с реагированием по всем видам аварий, а данные об ущербе и времени задержки с реакцией на аварию в отдельности по каждому виду аварий.
Реальный численный пример. Исследуемый объект: фирма, владеющая множеством (>10000) предприятий одного вида деятельности. Ситуационный центр фирмы осуществляет процессы сбора, обработки и учета аварийных ситуаций. Подразделение решает широкий комплекс задач, начиная с выявления аварийных ситуаций и до анализа причин и последствий аварий. После возникновения аварийной ситуации всё, связанное с ней, уже относится к области деятельности ситуационного центра. В среднем еженедельно на фирме происходит 300 аварий разных видов, из них более 90% составляют аварии, связанные с холодильным оборудованием, электроснабжением, вентиляцией и кондиционированием, пожарной безопасностью, водоснабжением и теплоснабжением. Оценкой ущерба от аварий занимаются три структурных подразделения фирмы: служба экономической безопасности, инженерная служба и департамент продаж.
Существующая ресурсоемкость процессаре-агирования на аварии. Выполненный одним из авторов (М.С. Кимом) анализ динамики фактической трудоемкости процессов реагирования на аварийные события выявил не только высокую ресурсоем-кость этих процессов (высокие затраты труда, времени, финансов, материалов - см., например, данные таблицы 1), но и постоянный рост этих затрат, обусловленный как износом основных средств, так и ростом количества объектов, обслуживаемых ситуационным центром - только за два последних года численность сотрудников ситуационного центра возросла на 14 человек. Кроме того,
анализ реальных экономических потерь от аварий стала очевидной необходимость реинжиниринга показал, что величина ущерба от аварий даже од- процессов реагирования на аварии. ного вида является случайной величиной с большим коэффициентом вариации (>0.7). Поэтому
Таблица 1
Статистические характеристики затрат времени на выполнение операций группы С'1
Ст атистическая характеристика Оценки статистических характеристик затрат времени на выполнение операций группы G1 (в минутах)
О1 О2 О3 О4 О5 О6 О7
Среднее 54.8 43.9 33.2 49.3 212.1 88.3 26.8
Дисперсия 672.9 314.8 146.7 498.3 15629 428.0 24.9
Среднеквадратическое отклонение 25.9 17.7 12.1 22.3 125.0 20.7 4.9
Коэффициент вариации 0.47 0.4 0.36 0.45 0.59 0.23 0.19
Асимметрия 0.32 0.24 0.55 0.50 0.49 0.44 -0.09
Эксцесс -0.7 -0.8 -0.6 -0.6 -0.6 -0.66 -0.55
Минимум 5.6 7.5 13.7 9.9 10.2 51.4 14.8
Максимум 122.8 85.2 65.3 109.3 543.8 141.0 38.2
Модальный интервал 26.9 : 37.6 28.6 : 35.7 18.3 : 23.0 28.0 : 37.1 58.8 : 107.3 67.8 : 75.9 25.5 : 27.6
В плане реализации проекта реинжиниринга выполнены Сравнительный анализ визуальных UML-моделей процесса реагирования на аварийные ситуации и *оценка характеристик потребительского качества представленных на рынке информационных систем (ИС), ориентированных на решение аналогичных задач - оценка функциональной полноты, совокупной стоимости владения, удобства обслуживания и скорости выполнения отдельных функций (см., например, [11-14]). Оказалось, что ни одна из рыночных ИС ни по одной из перечисленных характеристик потребительского качества не удовлетворяет требованиям пользователя. Поэтому техническое решение по реинжини-
рингу предусматривало * автоматизированное выполнение ряда операций с целью ускорения процесса реагирования на аварийные события и Существенное сокращение трудоемкости этого процесса.
В результате реинжиниринга анализируемого процесса автоматизировано выполнение большинства операций, что существенно повысило оперативность реагирования персонала центра на аварийные события. В таблице 2 представлены фактические затраты времени на выполнение групп операций процесса реагирования на аварии разных видов (до и после реинжиниринга^) - минимальное, максимальное и среднее (математическое ожидание) значения затрат времени на выполнение каждой группы операций процесса.
Таблица 2
Фактические затраты времени на выполнение операций процесса до и после реинжиниринга
Идентификатор группы операций Идентификатор операции Фактические затраты времени на выполнение операции (в мин)
До реинжиниринга После инжиниринга
Мш Мах МО Мш Мах МО
01 О1 5 126 34 3 27 8
О2 7 87 36 5 41 11
О3 13 66 20 2 59 9
О4 9 113 27 4 53 14
О5 5 561 65 4 57 20
О6 49 143 71 11 64 22
О7 14 39 28 0 0 0
02 О8 9 683 78 0 0 0
О9 8 882 93 0 0 0
О10 13 74 21 13 74 21
О11 5 15 12 5 15 12
03 О12 12 460 56 0 0 0
О13 7 81 52 0 0 0
О14 6 658 24 0 0 0
О15 14 39 21 12 99 19
О16 11 84 30 31 103 47
О17 12 349 43 0 0 0
О18 7 473 132 11 948 28
О19 18 1134 264 15 806 243
О20 13 239 33 8 759 21
О21 13 791 28 8 853 29
О22 16 424 290 8 1608 267
О23 10 748 348 0 0 0
О24 34 5983 1104 8 4899 740
04 О25 15 658 79 0 0 0
О26 71 7681 3093 68 2960 1806
О27 4 262 140 24 171 58
05 О28 26 1653 101 0 0 0
О29 77 4620 2683 32 3194 1552
030 93 216 197 11 225 137
06 031 78 265 149 0 0 0
032 9 24 14 5 29 12
В таблице 3 представлены статистические характеристики распределения времени реагирования на аварийные ситуации, полученные в результате имитационного моделирования процесса до и после реинжиниринга. Оказалось, что автоматизированное выполнение процесса реагирования на
аварии позволило существенно снизить ресурсоем-кость процесса, в том числе снизить среднемесячную трудоемкость процесса на 750 часов, а финансовые расходы - на 300 тыс. руб.
Таблица 3
Результаты имитационного моделирования исследуемого процесса
Ст атистические характеристики процессов реагирования
Продолжительность процесса реагирования на аварию (по группам операций)_
01
До реинжиниринга
02
03
G1+...+G6
01
После_ инжиниринга
02
03
G1+...+G6
Число итераций
1000
1000
1000
1000
1000
1000
1000
1000
Среднее
502.9
632.8
4701.6
13241.3
138.1
45.8
3821.3
7459.2
Дисперсия
16512
61021
1739645
5100805
661.4
174.
1421985
2288704
Среднеквадратиче-ское отклонение
128.5
247.0
1318.9
2258.5
25.7
13.3
1192.6
1512.8
Коэффициент вариации_
0.26
0.39
0.28
0.17
0.19
0.29
0.3
0.2
Асимметрия
0.49
0.48
0.32
0.095
0.26
0.59
0.3
0.19
Эксцесс
-0.45
-0.03
-0.54
-0.23
-0.22
-0.4
-0.58
-0.37
Минимум
242.9
87.4
1380.6
6577.9
69.6
22.9
1322.5
3293.7
Максимум
869.4
1498.
8752.0
19805.3
223
83.9
7349.1
12046.6
Модальный интервал
357 : 414
472 : 600
4061 47
12590 : 13793
125 : 139
34 : 39.6
2966 : 3514
6477 : 7272
Представленные в таблице 3 данные свидетельствуют о том, что реинжиниринг только одного процесса - процесса реагирования на аварии -позволил снизить трудозатраты на получение сообщений об аварийных ситуациях, на сбор информации о проблемном объекте фирмы и, как следствие, одновременно улучшить качество сопровождения аварийных ситуаций, упростить процесс информирования заинтересованных лиц, уменьшить риск ошибочного реагирования/отсутствия реагирования за счет получения более полной начальной информации.
Созданная в результате реинжиниринга автоматизированная система обладает множеством преимуществ, включая *повышение производительности труда персонала центра, *возможность получать сообщения об авариях из различных источников без необходимости взаимодействия с большим количеством разнородных систем, поскольку формы, разработанные в результате реинжиниринга, позволяют автоматизировано собирать и использовать данные из многих доступных справочников, ускоряя ввод информации об инциденте (за счет исключения операций по поиску и проверке данных вручную). При этом хранение данных в удобной форме «Карточки инцидента» позволяет диспетчеру свободно переключатся между раз-
ными инцидентами, обеспечивая реализацию многозадачности без потери эффективности. Причем за счет общего увеличения производительности труда увеличилось количество обрабатываемых инцидентов, что дало возможность справляться с пиковыми нагрузками без увеличения количества штатных сотрудников. Кроме того, автоматизация поиска и ввода информации по инцидентам позволила избежать множества ошибок, в том числе обусловленных ошибочными действиями персонала ситуационного центра, и т.д.
ВЫВОДЫ. Насколько нам известно, впервые в мировой практике:
1. Разработана универсальная методика, позволяющая с минимальными затратами времени и трудовых ресурсов получать статистические характеристики различных вариантов реинжиниринга процессов, связанных с авариями и катастрофами. Реинжиниринг предполагает формирование базы данных об авариях и катастрофах, визуализацию процессов с использованием ГОББьмоделей и/или иМЬ-диаграмм, автоматизированный синтез имитационных моделей, моделирование и оценку величины снижения в результате реинжиниринга социальных и экономических потерь.
2. Дано экономическое обоснование целесообразности визуализации процессов, связанных с реагированием на аварийную ситуацию и ликвидацией
последствий аварий и катастроф. Показано, что визуализация процессов с использованием, например, IDEF0- и IDEF3-моделей и/или UML-диаграмм *обеспечивает возможность минимизировать затраты ресурсов при регулярном реинжиниринге делового процесса, *позволяет, сохранив в БД созданные визуальные модели, многократно их видоизменять и совершенствовать при реинжиниринге процессов реагирования на аварийные ситуации, одновременно снижая финансовые и трудовые затраты на реализацию процедур, связанных с оценкой ущерба от аварий и катастроф.
3. Установлена экономическая обоснованность автоматизированного синтеза имитационных моделей при реинжиниринге процессов реагирования на аварии и катастрофы с использованием оригинальных программных продуктов. Причем, если модель создана с использованием нотации IDEFi, то сначала выполняется конвертирование модели в UML-диаграммы, а уже затем синтез имитационной модели.
4. Сформированы оригинальные процедуры *оценки влияния на величину ущерба от аварий и катастроф скорости реагирования на аварийную ситуацию и *расчета экономического эффекта от уменьшения промежутка времени от момента возникновения аварии до начала работ по ликвидации её последствий.
5. Предложена классификация (группировка) аварий и катастроф по видам, позволяющая *уни-фицировать процессы реагирования на аварийные ситуации и *выявлять (или создавать заново путем реинжиниринга) менее затратные (по объему и видам используемых ресурсов) процессы устранения последствий аварийных событий.
Статья подготовлена по результатам исследований, выполненных при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) -проект 15-01-06324/15 «Моделирование производственных и управленческих процессов для экспресс-оценки и оптимизации ресурсоёмкости товаров и услуг: формирование универсального методического и инструментального обеспечения».
Литература
1. Хубаев Г.Н., Широбокова С.Н. Конвертирование диаграмм IDEF0 в UML-диаграммы: концепция и правила преобразования // Проблемы экономики.- 2008.- № 6.- С. 139-152.
2. Автоматизированный конвертер моделей IDEF0 в диаграммы деятельности языка UML «ToADConverter» («ToADConverter») /Авторы-правообладатели: Хубаев Г.Н., Широбокова С.Н., Тка-ченко Ю.В., Титаренко Е.В. // CeBIT 2015 (Ганновер, 2015). Каталог разработок российских компаний. - Ministry of Education and Science of the Russian Federation; МСП ИТТ, 2015.
3. Хубаев Г.Н. Имитационное моделирование для получения групповой экспертной оценки значений различных показателей// АВТОМАТИЗАЦИЯ
И СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ. - 2011. - №11.
- С. 19 - 23.
4. Khubaev G. N. Stepwise determination of damage from realization of security hazards of a company //European Sciences review (Scientific journal). Section 13. Economics and management. - 2014. - № 1112. - p. 111-113.
5. Хубаев Г.Н., Широбокова С.Н. Инструментарий преобразования IDEF3-моделей бизнес-процессов в UML-диаграммы // Глобальный научный потенциал. - 2015. - No 2 (47). - C. 87 - 96.
6. Khubaev G.N., Scherbakov S.M., Shirobokova S.N. Conversion of IDEF3 models into UML-diagrams for the simulation in the SIM system-UML//European Science Review. -2015. -№12. - p. 20-25.
7. Система автоматизированного синтеза имитационных моделей на основе языка UML «СИМ-UML» /Авторы-правообладатели: Хубаев Г.Н., Щербаков С.М., Рванцов Ю.А. // CeBIT 2015 (Ганновер, 2015). Каталог разработок российских компаний. Ministry of Education and Science of the Russian Federation; МСП ИТТ, 2015.
8. Хубаев Г.Н., Щербаков С.М. Система автоматизированного синтеза имитационных моделей на основе языка UML 2.0 (СИМ-UML 2.0) // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. № 2016661676. М.: Роспатент, 2016.
9. Хубаев Г.Н., Родина О.В., Широбокова С.Н. Автоматизированный синтез имитационных моделей - универсальный инструментарий для экспресс-оценки и оптимизации ресурсов в системах бухгалтерского учета // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. Инженерно-технические науки - управление и информатика. - 2016. - № 2 (46). - с. 112-120. Режим доступа: https://www.isuct.ru/e-publ/snt/ru/node/1643
10. Хубаев Г.Н. Ранжирование объектов по множеству количественных показателей: универсальный алгоритм //РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. - 2018. - №1. - С. 213217.
11. Хубаев Г.Н. Экономическая оценка потребительского качества программных средств. - Ростов-на-Дону: РГЭА, 1997. - 104 с.
12. Хубаев Г.Н., Шевченко С.В. Методика экспресс-оценки характеристик потребительского качества веб-сайтов (на примере веб-сайтов управляющих компаний в сфере ЖКХ) // Качество и жизнь.
- 2016. - № 1 (9). - с. 77-84.
13. Хубаев Г., Родина О. Модели, методы и программный инструментарий оценки совокупной стоимости владения объектами длительного пользования (на примере программных систем) / Монография. - Saarbrucken: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012. - 370 с.
14. Хубаев Г.Н., Родина О.В., Широбокова С.Н. Бухгалтерский учет: экспресс-оценка затрат ресурсов // Sciences of Europe. VOL 1. - 2016. - № 5. - p. 102-111.
