СОВОКУПНАЯ СТОИМОСТЬ ВЛАДЕНИЯ РЕШЕНИЯМИ НА БАЗЕ ТЕХНОЛОГИИ "ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ" Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 338.4

СОВОКУПНАЯ СТОИМОСТЬ ВЛАДЕНИЯ РЕШЕНИЯМИ НА БАЗЕ ТЕХНОЛОГИИ «ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ»

ШАЙТУРА СВ.,

кандидат технических наук, доцент, доцент Российский университет транспорта (МИИТ), swshaytura@gmail.com.

ЗАМЯТИН П.А.,

специалист Центра аэрокосмических исследований Группы компаний «Синергия-Инвест», Не-себр, Болгария.

БЕЛЮ Л.П.,

старший преподаватель Российского государственного университета физической культуры, спорта, молодежи и туризма.

СУЛТАЕВА Н.Л.,

кандидат технических наук, доцент Высшая школа сервиса, Российский государственный университет туризма и сервиса.

Реферат. Понятия «Интернет вещей» и «Киберфизические системы» являются составной частью цифровой экономики. Эти технологии тесно связаны с жизненным циклом систем и совокупной стоимостью владения. В статье рассматриваются вопросы создания многопараметрической модели совокупной стоимости владения, позволяющей оперативно отслеживать и прогнозировать влияние любых изменений жизненного цикла изделий и решений на основе технологии «Интернет вещей» на итоговые стоимостные характеристики и их срезы различной направленности. Произведено апробирование модели совокупной стоимостью владения решениями на основе «интернета вещей» в области животноводства и контроля за состоянием почвы. Описан состав совокупной стоимости владения на каждом этапе жизненного цикла системы. Приведенные алгоритмы предоставляют возможность применения программных средств для автоматизированного расчета совокупной стоимости владения. Рекомендуется для этих целей использовать аппарат программного обеспечения Visiology, который упрощает восприятие информации благодаря большому набору различных визуальных типов представления (виджетов), как стандартных (гистограмма, график, картосхема и др.), так и специализированных (многослойная карта, сеть, тепловая карта, план-график и др.). Все виджеты интерактивны, что позволяет предоставлять информацию с различной степенью детализации и в разных разрезах.

Сделан вывод, что реализация многопараметрической модели совокупной стоимости владения позволит успешно решать задачи оптимизации затрат для различных этапов жизненного цикла изделий. При этом оценка вариантов построения системы на основании анализа для различных вариантов доступна на ранней стадии проектирования системы, что позволяет в итоге максимально удовлетворить ожидания потребителей.

Ключевые слова: цифровая экономика, совокупная стоимость владения, структура себестоимости, многопараметрическая модель, интернет вещей, киберфизические системы, результативность, эффективность.

TOTAL COST OF OWNERSHIP OF SOLUTIONS BASED ON INTERNET OF THINGS TECHNOLOGY

SHAYTURA S.V.,

candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Russian University of Transport (MIIT), swshaytura@gmail.com.

ZAMYATIN P.A.,

specialist of the Center for Aerospace Research of the Synergy-Invest Group of Companies, Ne-Sebr, Bulgaria. BELU LP.,

senior Lecturer at the Russian State University of Physical Culture, Sports, Youth and Tourism. SULTAEVA N.L.,

candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Higher School of Service, Russian State University of Tourism and Service.

Essay. The concepts of "Internet of Things" and "Cyber-physical systems" are an integral part of the digital economy. These technologies are closely related to systems lifecycle and total cost of ownership. The article discusses the creation of a multi-parameter model of the total cost of ownership, which allows you to quickly track and predict the impact of any changes in the life cycle of products and solutions based on the Internet of Things technology on the final cost characteristics and their sections of various directions. The model of the total cost of ownership of solutions based on the "Internet of Things" in the field of animal husbandry and soil control was tested. It is concluded that the implementation of a multi-parameter model of the total cost of ownership will allow successfully solving the problems of cost optimization for various stages of the product life cycle. At the same time, the assessment of the options for building a system based on the analysis for various options is available at an early stage of system design, which ultimately allows the maximum satisfaction of consumers' expectations. It is concluded that the implementation of a multiparametric model of the total cost of ownership will successfully solve the problems of cost optimization for various stages of the product life cycle. At the same time, the evaluation of system design options based on the analysis for various options is available at an early stage of system design, which ultimately allows you to meet the expectations of consumers as much as possible.

Keywords: digital economy, total cost of ownership, cost structure, multi-parameter model, internet of things, cyber-physical systems, productivity, efficiency.

Введение. Технологии «Интернет вещей» (англ. Internet over Things, «Интернет вещей») прочно входят в нашу жизнь. Они с успехом применяются, например, в управлении движением транспорта для отслеживания нарушений правил дорожного движения автомобилями при помощи видеокамер, или в системе «Платон» для контроля за движением грузового автотранспорта [1 - 4]. Интернет вещей является составной частью цифровой экономики [5 - 9]. Близким понятием для интернета вещей являются киберфизические системы [10 - 12]. Высокая динамика развития современных технологий «Интернет вещей» [13] приводит к тому, что на протяжении жизненного цикла изделий и решений [14] происходят многочисленные изменения, которые, в значительной степени, затрагивают совокупную стоимость владения (англ. Total Cost of Ownership, TCO) [15, 16].

Под совокупной стоимостью владения или стоимостью жизненного цикла понимается общая величина целевых затрат, которые вынужден нести владелец с момента начала реализации вступления в состояние владения до момента выхода из состояния владения и ис-

полнения владельцем полного объёма обязательств, связанных с владением.

Целью описываемой работы является создание многопараметрической модели расчёта ТСО для изделий и решений с использованием технологий «Интернет вещей» , используемых в том числе, в сельском хозяйстве.

Материал и методика исследования. Ук-рупнённо описываемые исследования включают следующие направления:

1) выбор объекта исследования и изделия/решений на базе технологии «ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ», которыми оснащается объект [17, 18. 19];

2) определение набора значимых входных параметров модели;

3) определение набора выходных значений модели (TCO в целом и его отдельные срезы различной направленности);

4) формирование зависимостей (расчётных моделей) между входными параметрами и набором выходных значений.

На этапе выбора объекта исследования осуществляется выбор объектов и изделий «ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ», которые могут быть отнесены к типовым.

Определение набора значимых входных параметров выполняется на основе анализа алгоритма проектирования системы и существующего опыта создания и эксплуатации подобных систем.

Набор выходных значений и способы их представления формируются в соответствии с традиционными требованиями финансово-экономических структур организаций-владельцев рассматриваемых изделий и решений.

Формирование зависимостей между входными параметрами и набором выходных значений производится с использованием принятых в отрасли алгоритмов и моделей, (в том числе - стандартизованных) расчёта конфигурации и различных характеристик внедряемых систем.

В самом упрощённом виде TCO оценивается в общем случае по формуле:

TCO = K + n х C, (1)

где С - эксплуатационные затраты;

К - капитальные (единовременные) затраты;

n - количество планируемых лет эксплуатации.

При подобном рассмотрении принимается, что ежегодные эксплуатационные затраты являются постоянной величиной. На практике, конечно же, такого не бывает. В том числе из-за того, что стоимость восстановительных работ после возникших сбоев отличается для периода с гарантийным сроком и за пределами гарантийного срока.

В общем случае обобщённую модель ТСО можно представить в следующем виде:

TCO = f (P1, P2, P3, P4, P5) + f (P1, P2, P3, P4, P5) + f3 (P1, P2, P3, P4, P5), (2)

где f1 - функция общих затрат для этапа развёртывания системы;

f1 - функция общих затрат для этапа эксплуатации системы;

f1 - функция общих затрат для этапа утилизации после окончания эксплуатации системы;

P1 - набор характеристик объекта размещения системы;

P2 - набор характеристик условий эксплуатации системы;

P3 - набор функциональных характеристик системы;

P4 - набор характеристик архитектуры системы;

P5 - набор эксплуатационных характеристик системы.

Результаты исследования. В качестве простого примера моделирования ТСО можно представить вариант оснащения свинофермы средствами «Интернет вещей» для контроля поголовья.

Базовый функционал рассматриваемой системы «Интернет вещей» обеспечивает автоматизацию следующих процессов:

- контроль животных и их местонахождения на территории;

- хранение важной информации, включая возраст, породу, место рождения;

- ведение медицинской карты животного, включая историю болезни и ход лечения, прививочную карту;

- перемещение стада на фермах и территориях;

- отслеживание транспортировки животного;

- хранение (архивация) данных в соответствии с Российским и международным законодательством;

- выполнение сортировок и отчетов.

Преимущества от использования подобной

системы включают:

- снижение операционных издержек;

- ускорение процесса сверки данных;

- возможность контроля большого количества животных;

- минимизацию рисков на ранних стадиях;

- возможность более гибкого управления животноводческим хозяйством;

- возможность для сотрудников работать с данными на любых мобильных устройствах (Android, iOS, Windows и т. д.).

Датчики «Интернет вещей» могут быть оптимизированы по форме и размеру под конкретные условия применения; методы крепления датчиков - ушные метки или ошейники; при этом поддерживаются обычные и беспроводные методы передачи данных.

Использование радиочастот и размер зоны покрытия могут настраиваться в соответствии с требованиями использования; сенсоры могут иметь одностороннюю и двухстороннюю связь.

Ушные электронные RFID-метки позволяют оперативно получать информацию по каждому отдельному животному. Прямой контакт с животным для его идентификации не требу-

ется; сигнал, производимый меткой, может проходить через различные препятствия (тело, дерево, пластик, металл, грязь и т.д.). Пассивные RFID-метки могут работать с активными системами мониторинга; беспроводная зарядка ушных датчиков или ошейников может выполняться в течение всего жизненного цикла животного.

Основные рассматриваемые статьи затрат, вносимые в модель затрат:

1. Этап развёртывания системы

- подготовка предварительного задания на оснащение объекта;

- обследование оснащаемого объекта;

- подготовка ТЗ на оснащение объекта;

- выбор конкретного технического решения для оснащения объекта (поставщика, типа изделий, архитектуры решения, спецификации поставки);

- разработка проектной документации;

- обеспечение строительной готовности для оснащения (подготовка мест установки оборудования, подвод кабелей и т.п.);

- закупка оборудования;

- закупка лицензий на программное обеспечение;

- оплата сервисных договоров;

- доставка оборудования к месту монтажа;

- хранение оборудования до момента монтажа;

- работы по монтажу оборудования;

- пуско-наладочные работы (включая установку и конфигурирование специального программного обеспечения - СПО);

- обучение эксплуатирующего персонала;

- приёмочные испытания системы;

- получение разрешения на эксплуатацию системы;

- оплата аренды помещений;

- оплата аренды каналов передачи данных;

- оплата трафика (передача данных и телефония);

- оплата потребления электроэнергии;

- коммунальные платежи;

- затраты на заработную плату;

- сопутствующие налоги;

2. Этап эксплуатации системы

- обслуживание системы мониторинга и управления (программно-аппаратных средств);

- администрирование системы (ввод новых пользователей, политик доступа и т.п.);

- выполнение технического обслуживания системы (ежедневное, ежемесячное, ежеквартальное и годовое ТО);

- обновление встраиваемого программного обеспечения по мере появления новых версий;

- обновление СПО по мере появления новых версий;

- обучение эксплуатирующего персонала работе с обновлённым СПО (при необходимости);

- работы по обеспечению ремонта вышедшего из строя оборудования в пределах гарантийного срока;

- работы по обеспечению ремонта вышедшего из строя оборудования за пределами гарантийного срока;

- работы по обеспечению восстановления СПО после сбоев в пределах гарантийного срока;

- работы по обеспечению восстановления СПО после сбоев за пределами гарантийного срока;

- оплата аренды помещений;

- оплата аренды каналов связи;

- оплата трафика (передача данных и телефония);

- оплата потребления электроэнергии;

- коммунальные платежи;

- затраты на заработную плату;

- сопутствующие налоги;

- продление лицензий на программное обеспечение;

3. этап утилизации после окончания эксплуатации системы:

- удаление установленного СПО;

- демонтаж оборудования системы;

- удаление кабелей и т.п.;

- строительно-отделочные работы по восстановлению внешнего вида помещений и фасадов после демонтажа оборудования и кабелей;

- затраты на заработную плату;

- сопутствующие налоги.

В ряде случаев этапы жизненного цикла и их экономические показатели могут быть заимствованы из соответствующих ГОСТов. Формирование статей затрат ТСО для программного обеспечения может быть выполнено по аналогии с работой [20].

В качестве основных входных параметров модели TCO приняты:

1) характеристики объекта размещения:

- предполагаемая зона покрытия беспроводного доступа;

- количество зданий;

- этажность зданий;

- количество помещений на этаже;

- конфигурация и площадь помещений;

- конфигурация и площадь коридоров;

- материал (поглощающая способность) вертикальных перекрытий (стен);

- материал (поглощающая способность) горизонтальных перекрытий;

- материал (поглощающая способность) дверей;

2) условия эксплуатации:

- диапазон рабочих температур;

- диапазон значений влажности воздуха;

- диапазон значений вибраций;

- качество сети электропитания;

- качество заземления;

- помехи по питанию;

- помехи по заземлению;

- радиочастотная обстановка (РЭО) в пределах зоны покрытия;

3) функциональные характеристики:

- используемые стандарты беспроводного доступа;

- используемые стандарты проводной связи (медные кабели);

- используемые стандарты волоконно-оптической связи;

- используемые стандарты атмосферной оптической связи;

- общее количество устройств «Интернет вещей»;

- количество категорий устройств «Интернет вещей»;

- общее количество пользователей;

- количество категорий пользователей;

- пропускная способность системы;

- пропускная способность для устройств «Интернет вещей» каждой категории;

- распределение категорий устройств «Интернет вещей» в пределах зоны покрытия системы;

- интервал времени работы устройств «Интернет вещей» каждой категории;

- средняя длительность работы устройств «Интернет вещей» каждой категории;

- пропускная способность для пользователя каждой категории;

- распределение категорий пользователей в пределах зоны покрытия системы;

- интервал времени работы пользователей каждой категории;

- средняя длительность работы пользователей каждой категории;

- состав дежурной смены системных администраторов;

4) архитектура системы:

- конфигурация программно-аппаратной платформы системы мониторинга и управления;

- количество центров/систем мониторинга и управления;

- топология соединительной сети;

-тип используемого оборудования (производитель, номер по каталогу, технические характеристики);

5) эксплуатационные характеристики:

- срок службы;

- ресурс до первого среднего ремонта;

- межремонтный ресурс;

- гарантийный срок.

Аналогичная модель может быть сформирована, например, для системы контроля состояния почвы, дистанционные датчики которой могут в он-лайн режиме показывать уровень содержащихся в конкретный момент времени в почве ионов аммония КН4+, бромидов БЯ-, кальция СА2+, хлоридов СЬ-, меди СИ2+, фторидов Б-, йодидов I-, лития Ь1+, магния М02+, нитратов N03-, нитритов N02-, перхлоратов С104-, калия К+, серебра Ав+, натрия NA+, а также уровень РН.

Примеры некоторых срезов выходных значений модели:

1) общие затраты:

- общие затраты по годам;

- общие затраты за период гарантийного срока;

- общие затраты за пределами гарантийного срока;

- общие затраты этапа развёртывания;

- общие затраты этапа эксплуатации;

- общие затраты этапа утилизации после окончания эксплуатации;

2) постатейные (единичные) затраты;

- постатейные (единичные) затраты за весь жизненный цикл;

- постатейные (единичные) затраты по годам;

- постатейные (единичные) затраты за период гарантийного срока;

- постатейные (единичные) затраты за пределами гарантийного срока;

3) постатейные (сгруппированные по соответствующим признакам) затраты;

- постатейные (сгруппированные по соответствующим признакам) затраты за весь жизненный цикл;

- постатейные (сгруппированные по соответствующим признакам) затраты по годам;

- постатейные (сгруппированные по соответствующим признакам) затраты за период гарантийного срока;

- постатейные (сгруппированные по соответствующим признакам) затраты за пределами гарантийного срока.

Для точного разделения смешанных затрат на постоянные и переменные составляющие используются математические методы, которые допускают линейную модель поведения затрат, поэтому отношение между затратами (У) и уровнем деятельности (X) выражается формулой:

У

а + Е ЪХи

(3)

где У - общие затраты,

XI - объем конкретного вида деятельности или фактор затрат за период по этому виду деятельности;

а - постоянные затраты; Ъг - переменные затраты на единицу объёма конкретного вида деятельности.

В настоящее время могут применяться следующие методы вычисления функций затрат с целью разделения смешанных затрат:

- технологический анализ (инженерные методы);

- анализ счетов (проверка бухгалтерских методов);

- метод визуального приспосабливания (графический метод или диаграмма рассеяния);

- метод наибольшего и наименьшего значений;

- регрессионный анализ методом наименьших квадратов.

Модель процессов принятия решения, планирования и управления представлена на рисунке 1.

Процесс планирования

\7

1. Определение целей

1

2. Поиск альтернативных вариантов действий

1 г

3. Сбор данных, связанных с альтернативными действиями

1 г

4. Осуществление выбора из набора альтернативных действий

1 г

5. Реализация принятых решений 4-

1 г

6. Сравнение фактических и запланированных результатов

1

7. Корректирование выявленных отклонений от плана

Л

Процесс управления

Рисунок 1 - Модель процессов принятия решения, планирования и управления

Автоматизация процессов с применением разработанной модели может быть выполнена путём создания и последующего использования:

- автономных приложений, рассчитанных на работу в составе отдельной вычислительной платформы;

- Web-сервисов, ориентированных на независимую работу отдельных пользователей;

- сетевых приложений, рассчитанных на коллективную работу пользователей в сети;

- Web-сервисов, ориентированных на коллективную работу пользователей;

- модулей в составе существующих систем SCADA и ERP;

- библиотечных модулей для использования сторонними разработчиками программного обеспечения.

На начальной стадии отработки модели оценка затрат на обслуживание системы выполнена с использованием средств вычисления и отображения MS Excel.

Исследование применимости разработанных моделей выполнено на примере телекоммуникационной структуры для средств «Интернет вещей». Были рассмотрены 10 вариантов, имеющих различные технологии построения и показатели качества обслуживания. На основании полученных результатов

принималось решение о целесообразности использования вариантов; графическая интерпретация представлена на рисунках 2 и 3.

В качестве средств расширенной аналитики целесообразно использовать отечественную программную платформу Visiology, которая совместно со средствами, реализующими разработанную модель ТСО, позволяет обеспечить:

- интеграцию данных разнородных систем «Интернет вещей» в единую базу для обеспечения актуальности и достоверности информации на основе единой модели данных;

- мониторинг показателей и их анализ;

- поддержку принятия решений с использованием ситуационного моделирования, прогнозирование и формирование рекомендаций и предложений.

Visiology упрощает восприятие информации благодаря большому набору различных визуальных типов представления (виджетов), как стандартных (гистограмма, график, картосхема и др.), так и специализированных (многослойная карта, сеть, тепловая карта, план-график и др.). Все виджеты интерактивны, что позволяет представлять информацию с различной степенью детализации и в разных разрезах.

Рисунок 2 - Результирующие характеристики для каждого из рассмотренных вариантов

Выводы. 1. Обобщённая многопараметрическая модель ТСО строится на основе функций общих затрат для этапов развёртывания, эксплуатации и утилизации системы. Входными параметрами являются характеристики объекта размещения, условий эксплуатации, функциональности и архитектуры системы.

2. Детально описаны основные статьи затрат и основные параметры, вводимые в модель ТСО. Определены основные информационные срезы результатов моделирования для трёх основных групп: общие затраты, постатейные (единичные) затраты и постатейные (сгруппированные по соответствующим признакам) затраты.

3. Реализация описываемой многопараметрической модели совокупной стоимости владения позволяет успешно решать задачи оп-

тимизации затрат для различных этапов жизненного цикла изделий. При этом оценка вариантов построения системы на основании анализа ТСО для различных вариантов доступна на ранней стадии проектирования системы, что позволяет в итоге максимально удовлетворить ожидания потребителей.

4. Применяемые алгоритмы обеспечивают возможность реализации на их основе специализированных программных средств как для автономного, так и коллективного использования.

5. В качестве аналитического дополнения целесообразно использование платформы Visiology. При этом обеспечивается синергия от совместного использования средств моделирования ТСО и аналитических средств.

Список использованных источников

1. Зюкин Д. А., Солошенко Р. В. Улучшение транспортно-логистической инфраструктуры как основа повышения эффективности и диверсификации экспорта российского зерна // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. - 2019. - №7. - С. 141—147.

2. Антоненкова А. В., Шайтура С. В. Анализ информационных систем в логистике // Транспортное дело России. - 2015. - № 5. - С. 105-106.

3. Медведев Ю.Н., Шайтура С.В. Метрологическое обеспечение инфраструктуры транспортного комплекса с использованием глобальной навигационной спутниковой системы // Славянский форум. - 2020. - № 2 (28). - С. 229-236.

4. Розенберг И.Н., Шайтура С.В. Интеллектуальное управление в транспортной сфере // Славянский форум. - 2020. - № 2 (28). - С. 94-102.

5. Шайтура С.В. Распределенное управление в транспортной сети // Наука и технологии железных дорог. - 2017. - Т. 1. - № 3 (4). - С. 25-34.

6. Tsvetkov V.Ya., Shaytura S. V., Ordov K. V. Digital management railway // Proceedings of the International Scientific and Practical Conference on Digital Economy (ISCDE 2019). - Yekaterinburg, Russia, 2019. - Pp. 181-185.

7. Шайтура С.В., Кожаев Ю.П. Геоинформатика автомобильного транспорта // Славянский форум. - 2019. - № 3 (25). - С. 379-386.

8. Шайтура С.В., Кожаев Ю.П., Белю Л.П. Технологии беспилотного вождения // В кн.: Методы и программные средства информационного сервиса в информационных и пространственных полях: сборник научных трудов. - Бургас, 2020. - С. 105-117.

9. Модели, методы и средства обеспечения информационной безопасности и непрерывности информационного взаимодействия при использовании транспортных сетей передачи данных на базе ВОЛС / А.Н. Волков, И.В. Галайко, С.А. Грищенко и др. // Под общей редакцией А. В. Тимошенко. - М.: АО «НПК «ВТиСС», Изд-во ООО «Сам Полиграфист», 2019. - 200 с.

10. Tsvetkov V.Ya., Shaytura S.V., Sultaeva N.L. Digital Enterprise Management in Cyberspace // Proceedings of the 2nd International Scientific and Practical Conference «Modern Management Trends and the Digital Economy: from Regional Development to Global Economic Growth» (MTDE 2020). - Yekaterinburg, Russia, 2020. - Pp. 361-365.

11. Шайтура С.В., Феоктистова В.М. Беспилотный транспорт в задачах землеустройства // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. - 2020. - № 9. - С. 32-36.

12. Шайтура С. В., Белю Л. П., Минитаева А. М., Неделькин А.А. Геоинформационный сервис - новое направление или этап развития цифровой экономики // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. - 2020. - № 8. - С. 100-110.

13. Шайтура С.В. Стандарты и технологии параметрически - ориентированного и модельно-ориентированного проектирования // Конструкторское бюро. - 2017. - № 2 (127). - С. 58-67.

14. Дик В.В., Шайтура С.В. Жизненный цикл информационных систем // Вестник МГТУ МИРЭА. - 2014. - № 3 (4). - С. 116-129.

15. Лядова Е. Ф. Создание многопараметрической модели совокупной стоимости владения (ТСО) изделиями радиоэлектронной промышленности и IT: материалы Международной научно-практической конференции. - М.: Центр научного развития «Большая книга», 2019. - С. 3035.

16. Замятин А. Ю., Байгутлина И. А., Замятина А. А. Информационные технологии в управлении корпорацией. Оптимизация работы IT-подразделений // Менеджмент сегодня. - 2005. -№ 5. - С. 314-325.

17. Медведев Ю.Н., Замятин А.Ю., Шайтура С.В. Средства и методы выполнения измерений. Монография. - Бургас: Издательство ИГНЭИТ, 2020. - 117 с.

18. Методы статистики и возможности их применения в социально-экономических исследованиях: монография / С. А. Беляев, Н. С. Бушина, А. Ю. Быстрицкая и др. - Курск: «Деловая полиграфия», 2021. - 168 с.

19. Практические аспекты применения регрессионного метода в исследовании социально-экономических процессов: монография / С. А. Беляев, Н. С. Бушина, О. В. Власова и др. -Курск: «Деловая полиграфия», - 2021. - 166 с.

20. Сравнение совокупной стоимости владения для СУБД EnterpriseDB, Oracle, IBM DB2 и MSSQL. - М.: Бюро Соломатина, 2010. - 9 с.

Spisok ispoFzovanny'x istochnikov

1. Zyukin D. A., Soloshenko R. V. Uluchshenie transportno-logisticheskoj infrastruktury' kak osnova povy'sheniya e'ffektivnosti i diversifikacii e'ksporta rossijskogo zerna // Vestnik Kurskoj gosudarstvennoj sel'skoxozyajstvennoj akademii. - 2019. - №7. - S. 141-147.

2. Antonenkova A. V., Shajtura S. V. Analiz informacionny'x sistem v logistike // Trans-portnoe delo Rossii. - 2015. - № 5. - S. 105-106.

3. Medvedev Yu.N., Shajtura S.V. Metrologicheskoe obespechenie infrastruktury' trans-portnogo kompleksa s ispol'zovaniem global'noj navigacionnoj sputnikovoj sistemy' // Slavyanskij forum. - 2020. -№ 2 (28). - S. 229-236.

4. Rozenberg I.N., Shajtura S.V. Intellektual'noe upravlenie v transportnoj sfere // Slavyanskij forum. -2020. - № 2 (28). - S. 94-102.

5. Shajtura S.V. Raspredelennoe upravlenie v transportnoj seti // Nauka i texnologii zhelezny'x dorog. -2017. - T. 1. - № 3 (4). - S. 25-34.

6. Tsvetkov V.Ya., Shaytura S. V., Ordov K. V. Digital management railway // Proceedings of the International Scientific and Practical Conference on Digital Economy (ISCDE 2019). - Yekaterinburg, Russia, 2019. - Pp. 181-185.

7. Shajtura S.V., Kozhaev Yu.P. Geoinformatika avtomobil'nogo transporta // Slavyanskij forum. -2019. - № 3 (25). - S. 379-386.

8. Shajtura S.V., Kozhaev Yu.P., Belyu L.P. Texnologii bespilotnogo vozhdeniya // V kn.: Me-tody' i programmny'e sredstva informacionnogo servisa v informacionny'x i prostranstvenny'x polyax: sbornik nauchny'x trudov. - Burgas, 2020. - S. 105-117.

9. Modeli, metody' i sredstva obespecheniya informacionnoj bezopasnosti i neprery'vnosti informacionnogo vzaimodejstviya pri ispol'zovanii transportny'x setej peredachi danny'x na baze VOLS / A.N. Volkov, I.V. Galajko, S.A. Grishhenko i dr. // Pod obshhej redakciej A. V. Timoshenko. - M.: AO «NPK «VTiSS», Izd-vo OOO «Sam Poligrafist», 2019. - 200 s.

10. Tsvetkov V.Ya., Shaytura S.V., Sultaeva N.L. Digital Enterprise Management in Cyberspace // Proceedings of the 2nd International Scientific and Practical Conference «Modern Management Trends and the Digital Economy: from Regional Development to Global Economic Growth» (MTDE 2020). - Yekaterinburg, Russia, 2020. - Pp. 361-365.

11. Shajtura S.V., Feoktistova V.M. Bespilotny'j transport v zadachax zemleustrojstva // Zemleustrojstvo, kadastr i monitoring zemel'. - 2020. - № 9. - S. 32-36.

12. Shajtura S. V., Belyu L. P., Minitaeva A. M., Nedel'kin A.A. Geoinformacionny'j servis - novoe napravlenie ili e'tap razvitiya cifrovoj e'konomiki // Vestnik Kurskoj gosudarstvennoj sel'skoxozyajstvennoj akademii. - 2020. - № 8. - S. 100-110.

13. Shajtura S.V. Standarty' i texnologii parametricheski - orientirovannogo i model'no-orientirovannogo proektirovaniya // Konstruktorskoe byuro. - 2017. - № 2 (127). - S. 58-67.

14. Dik V.V., Shajtura S.V. Zhiznenny'j cikl informacionny'x sistem // Vestnik MGTU MIRE'A. -2014. - № 3 (4). - S. 116-129.

15. Lyadova E. F. Sozdanie mnogoparametricheskoj modeli sovokupnoj stoimosti vladeniya (TSO) izdeliyami radioe'lektronnoj promy'shlennosti i IT: materialy' Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii. - M.: Centr nauchnogo razvitiya «Bolshaya kniga», 2019. - S. 30-35.

16. Zamyatin A. Yu., Bajgutlina I. A., Zamyatina A. A. Informacionny'e texnologii v upravlenii korporaciej. Optimizaciya raboty' IT-podrazdelenij // Menedzhment segodnya. - 2005. - № 5. - S. 314325.

17. Medvedev Yu.N., Zamyatin A.Yu., Shajtura S.V. Sredstva i metody' vy'polneniya izmerenij. Monografiya. - Burgas: Izdatel'stvo IGNE'IT, 2020. - 117 s.

18. Metody' statistiki i vozmozhnosti ix primeneniya v social'no-e'konomicheskix issledovaniyax: monografiya / S. A. Belyaev, N. S. Bushina, A. Yu. By'striczkaya i dr. - Kursk: «Delovaya poligrafiya», 2021. - 168 s.

19. Prakticheskie aspekty' primeneniya regressionnogo metoda v issledovanii social'no-e'konomicheskix processov: monografiya / S. A. Belyaev, N. S. Bushina, O. V. Vlasova i dr. - Kursk: «Delovaya poligrafiya», - 2021. - 166 s.

20. Sravnenie sovokupnoj stoimosti vladeniya dlya SUBD EnterpriseDB, Oracle, IBM DB2 i MSSQL. - M.: Byuro Solomatina, 2010. - 9 s.