Russian Federation
Russian Federation
VAK Russia 2.1.14
UDC 69
The study is devoted to a detailed analysis of the risks that arise at the pre-design stage of the facility's life cycle, as well as the development of an organizational and technological model aimed at preventing and minimizing them. The main purpose of the work was to establish practical mechanisms and procedures that can significantly reduce the level of uncertainty even before the actual start of design, thereby forming a stable and reproducible basis for the subsequent implementation of the project at all stages. In the course of the work, a comprehensive methodology was applied, including a comparative analysis of existing regulatory documents and modern scientific publications, a critical assessment of the approaches and practices used, as well as the adaptation of the risk-based management concept to the specifics of pre-project preparation. In parallel, the systematization of modern digital and analytical tools used in the construction industry was carried out, highlighting those that are most effectively integrated into the early phases of decision-making. Special attention was paid to a comprehensive assessment of the impact of the initial data, technological conditions, requirements of stakeholders and organizational processes on the formation of design solutions and their subsequent feasibility. The analysis showed that the combination of digital modeling, artificial intelligence methods, and multifactorial statistical analysis allows for early detection of critical constraints, bottlenecks, and conflicts of requirements that would otherwise only manifest themselves at the stages of detailed design or construction. As a result, an integrated model has been developed that combines analytical, technological and organizational management contours; it increases the accuracy of risk assessment, accelerates informed decision-making and reduces the likelihood of insurmountable problems in the future. The practical significance of the work lies in providing methodological recommendations for the implementation of the proposed model in real projects, as well as in describing the stages of its adaptation to different types of facilities and organizational structures. The implementation of such a model contributes not only to reducing the likelihood of project failure, but also to optimizing deadlines and resources, improving the quality of design solutions, and reducing financial losses associated with rework and unforeseen changes.
risk management, pre-project stage, digitalization, organizational and technological solutions, facility life cycle, AI models; uncertainty analysis
Введение
В условиях нарастающей сложности инвестиционно-строительных проектов именно предпроектная стадия становится ключевой точкой управления будущими рисками. На этом этапе формируются исходные данные, выбирается земельный участок, уточняются требования к функционалу объекта, оценивается доступность инженерной инфраструктуры и определяется экономическая целесообразность будущего строительства. Любая неточность на раннем этапе приводит к диспропорциям стоимости, срывам сроков и технологическим ограничениям, которые уже не удаётся компенсировать при проектировании или строительстве. Современная практика подтверждает: чем раньше идентифицированы потенциальные угрозы, тем меньше вероятность роста непредвиденных затрат и организационных сбоев.
Параллельно усиливаются требования к прозрачности решений и качеству обоснований. Строительная отрасль активно цифровизируется, что позволяет расширить инструментарий анализа рисков и повысить точность оценки исходных условий. Цифровые модели, методы искусственного интеллекта, имитационные и сценарные подходы создают возможности для прогнозирования слабых мест проекта ещё до появления проектной документации. Эти технологии становятся опорой для принятия организационно-технологических решений, которые учитывают многослойное пространство ограничений: от инженерно-геологических характеристик до нормативных требований и ресурсной обеспеченности.
Возрастающее значение получает междисциплинарный характер подготовки предпроектных решений. Ошибки возникают там, где отсутствует системный подход к увязке технических, экономических и правовых факторов. Поэтому разработка организационно-технологических решений требует комплексной логики: оценивания условий участка, анализа параметров будущего объекта, проверки выполнимости технологических операций и моделирования сценариев реализации. Только такая согласованность действий позволяет заранее определить реальные пределы допустимых рисков и задать траекторию устойчивой реализации проекта.
Статья посвящена исследованию современных подходов к предотвращению рисков на предпроектной стадии и обоснованию их интеграции в единую систему управленческих решений. Рассматриваются инструменты цифровизации, методы аналитической оценки неопределённости и организационные механизмы, влияющие на надёжность будущего проекта. Целью исследования является формирование логически связанной модели, которая усиливает качество предпроектной подготовки и демонстрирует практическую эффективность сочетания инженерного анализа, цифровых технологий и организационного планирования.
Материалы и методы
В исследовании использованы материалы действующих нормативных документов в области риск-ориентированного управления, включая ГОСТ Р ИСО 31000–2019, а также научные публикации, посвящённые организационно-технологическим решениям, цифровизации строительных процессов и применению методов искусственного интеллекта. Теоретическая база была дополнена результатами исследований по анализу рисков, технологиям предпроектной подготовки и оценке эффективности инвестиционно-строительных решений.
Методология включала системный подход, позволяющий рассматривать предпроектные процессы как многослойную структуру с техническими, экономическими и организационными взаимосвязями. Применялся сравнительный анализ научных источников для выделения ключевых факторов влияния и актуальных инструментов снижения неопределённости. Использованы методы контент-анализа и структурно-логического моделирования для формирования интегрированной схемы предотвращения рисков. Элементы цифровой аналитики и методы машинной обработки данных рассматривались как часть модельного конструкта, отражающего современную практику управления рисками на ранних этапах жизненного цикла объекта.
Результаты
Предпроектная стадия жизненного цикла объекта отличается высокой концентрацией неопределённости, поскольку именно здесь формируются исходные параметры будущего строительства. На этом этапе отсутствуют детализированные технические решения, а часть исходных данных носит вероятностный характер, что повышает уровень уязвимости проекта. Международный стандарт менеджмента риска ГОСТ Р ИСО 31000–2019 определяет риск как влияние неопределённости на цели, подчёркивая необходимость ранней идентификации факторов, способных привести к отклонениям по стоимости, срокам и качеству [1].
К ключевым категориям рисков относятся инженерно-геологические, градостроительные, правовые, социально-экономические и ресурсные. Их специфика заключается в скрытом характере: многие угрозы проявляются только при переходе к проектированию или строительству, когда стоимость корректировок резко возрастает. Для систематизации исходной неопределённости может использоваться классификация инвестиционных рисков внешней и внутренней среды, включающая политические, правовые, климатические, технологические и производственные факторы. В таблице 1 представлено структурирование этих групп рисков с привязкой к типичным ошибкам предпроектной подготовки, что позволяет визуализировать их многоуровневый характер и определить критические зоны, требующие раннего анализа.
Таблица 1
Классификация рисков предпроектной стадии
|
Группа рисков |
Тип риска |
Содержание риска |
Типичные ошибки предпроектной подготовки |
|
Внешняя среда |
Политические |
Изменение региональной политики, требования федеральных программ, |
Недооценка требований госпрограмм; |
|
Правовые |
Ограничения использования земель, |
Игнорирование зон с особыми условиями использования территории; |
|
|
Климатические |
Риск неблагоприятных природно-климатических условий, |
Недостаточный учёт климатических факторов |
|
|
Внутренняя среда |
Технологические |
Ограничения инженерных сетей, технологические требования к объекту, |
Неверная оценка технических условий; |
|
Производственные |
Особенности организации работ, |
Принятие нереалистичных решений по логистике |
|
|
Экономические |
Неполные данные о стоимости, неопределённость бюджета, |
Формирование завышенного задания на проектирование; |
Сложные природно-климатические условия, характерные для ряда регионов России, повышают вероятность ошибок при выборе участка. Неправильная оценка рельефа, геологических условий или ограничений земельного участка (охранные зоны, зоны с особыми условиями использования территории) приводит к увеличению стоимости или невозможности возведения объекта. Этот фактор подробно анализируется в исследованиях Н.Г. Плетневой и М.С. Попова, где подчеркивается, что инженерные риски проявляются уже на этапе сбора исходных данных и требуют включения риск-анализа в процедуру предпроектного обследования [2].
Финансовые риски на ранних стадиях связаны с неопределённостью стоимости строительства, невозможностью точного расчёта эксплуатационных затрат и ошибками при формировании требований к объекту. При создании социальных объектов бюджетного финансирования такие ошибки приводят к несоответствию проектных решений реальным возможностям бюджета, что подробно показано в исследовании Д.А. Потоцкого. Автор демонстрирует, что завышенные требования в техническом задании и недооценка будущей эксплуатационной нагрузки непосредственно повышают вероятность отказа от дальнейшей реализации проекта уже после предпроектной оценки [3].
Организационные риски возникают при отсутствии межведомственной согласованности, недостаточной проработке требований или несовпадении ожиданий участников инвестиционно-строительного процесса. Согласно работам И.Г. Осипенковой, отсутствие системного анализа на старте снижает эффективность разработанных организационно-технологических решений и приводит к несоответствию проектных решений реальным условиям площадки [4].
Современная практика демонстрирует рост технологических рисков, связанных с объемом информации, необходимой для оценки условий реализации проекта. Исследование М.Ю. Викторова показывает, что масштаб данных и неоднократные корректировки в ходе согласований приводят к затруднениям при обосновании ключевых параметров будущего объекта, если цифровые инструменты не используются полноценно [5]. Цифровизация снижает вероятность ошибок, но отсутствие цифровой культуры и единых стандартов повышает зависимость качества предпроектной подготовки от человеческого фактора.
Наконец, значимую роль играют риски, связанные с методами принятия решений. В работах А.А. Лапидуса и коллег подчёркивается, что недостаточная обоснованность выбора технологического варианта на ранних стадиях приводит к неэффективным схемам организации строительства. Методы искусственного интеллекта, по мнению авторов, могут выявлять скрытые зависимости между исходными параметрами, тем самым снижая вероятность неверных предпроектных решений [6].
Совокупность рассмотренных факторов показывает, что риски предпроектной стадии обладают системным характером и проявляются преимущественно через вторичные эффекты — ошибки в выборе участка, неверную оценку стоимости, несогласованность требований, неадекватные технологические решения или просчёты в ресурсном обеспечении. Это подчёркивает необходимость комплексного подхода к ранней идентификации угроз, включающего анализ площадки, функциональных требований, условий эксплуатации и доступных технологий [7].
Эффективная работа с рисками на предпроектной стадии опирается на комплекс организационно-технологических решений, которые обеспечивают корректность исходных данных и управляемость будущего проекта. Основой служат принципы менеджмента риска, изложенные в ГОСТ Р ИСО 31000–2019, где подчеркивается необходимость интеграции риск-ориентированного подхода в каждый этап подготовки данных. В рамках предпроектной стадии этот стандарт задаёт требование системного выявления факторов неопределённости и формирования процедур раннего контроля, что делает организационно-технологическую подготовку критическим элементом управления жизненным циклом объекта.
Значительная часть современных решений связана с использованием цифровых инструментов. В исследованиях М. Ю. Викторова показано, что цифровизация процессов проектирования и анализа исходных данных сокращает объём корректировок, возникающих при движении проекта от этапа к этапу. Использование BIM-моделей, геоинформационных систем и больших данных позволяет заранее выявлять технологические ограничения участка, прогнозировать конфликтные зоны инженерных сетей и формировать обоснованные организационно-технологические схемы. В ходе исследования обобщена информация о применении цифровых технологий на предпроектной стадии. Систематизация этих данных представлена в таблице 2, где отражены ключевые цифровые инструменты, их функциональные возможности и влияние на снижение неопределённости. Таблица демонстрирует, что цифровые решения становятся опорным элементом управления предпроектными рисками и позволяют формировать более надёжные организационно-технологические решения на ранних этапах подготовки.
Таблица 2
Применение современных цифровых инструментов в управлении предпроектными рисками
|
Цифровой инструмент |
Основные функции |
Эффект для управления рисками |
|
BIM-моделирование (3D/4D/5D) |
Создание информационных моделей объекта, |
Раннее выявление технических ошибок; |
|
Геоинформационные системы (ГИС) |
Анализ территории, слоистые карты, |
Снижение ошибок выбора участка; |
|
Лазерное сканирование и дроны |
Сбор фактических данных о рельефе |
Повышение точности инженерно-геодезической информации; |
|
Big Data-аналитика |
Обработка больших массивов исходных данных, |
Прогнозирование рисков, связанных с ресурсами, |
|
ИИ-модели прогнозирования |
Сценарный анализ, оптимизация проектных решений, |
Формирование обоснованных предпроектных решений; |
|
Системы цифровой экспертизы |
Автоматизированная проверка требований, |
Снижение нормативных и регуляторных рисков |
Организационные решения включают применение системного анализа, который, по данным И. Г. Осипенковой, позволяет согласовывать влияние юридических, геотехнических, технологических и градостроительных факторов ещё до начала разработки проектной документации. Такой подход создаёт условия для выбора рациональных методов выполнения процессов и уточнения границ технологических ограничений. Осипенкова подчёркивает, что многофакторная оценка среды снижает вероятность ошибок в определении параметров будущего объекта, поскольку корректно учитывать необходимо как условия площадки, так и особенности применяемых технологий.
Одно из ключевых направлений минимизации рисков связано с использованием аналитических и экспертных методов. В работах Н. Г. Плетневой и М. С. Попова внимание уделяется тому, что применение количественных методов анализа рисков на этапе проектирования позволяет учитывать скрытые зависимости между параметрами объекта и корректировать проектные решения с учётом возможных отклонений. Авторы выделяют необходимость обязательного включения риск-анализа в предпроектные обследования и указывают, что интеграция расчётных моделей повышает информативность исходных данных и снижает вероятность непредвиденных затрат.
Технологические решения касаются выбора методов выполнения ключевых процессов и формирования алгоритмов принятия решений. Исследования А. А. Лапидуса и коллег показывают, что применение методов искусственного интеллекта ускоряет оценку нескольких организационно-технологических альтернатив и выявляет качественные различия между рассматриваемыми вариантами схем строительства. Модели машинного обучения фиксируют взаимосвязи между условиями площадки, типом конструктивных решений и прогнозируемыми затратами, что снижает риск выбора неоптимальных технологических схем при переходе к стадиям проектирования и СМР.
Современные подходы включают также обеспечение технологической устойчивости проекта ещё на этапе формирования задания на проектирование. Исследования А. Эркаевой и коллег демонстрируют значимость технологического планирования как инструмента управления рисками: предварительная проработка обеспеченности ресурсами, доступности инженерных сетей и требований к технологической оснастке уменьшает вероятность возникновения технологических разрывов. Такой подход позволяет заранее определить потребность в инженерных работах, объёмы организационных мероприятий и возможные ограничения строительства [8].
Для объектов социальной инфраструктуры организационно-технологические решения связаны с оценкой эксплуатационной модели на раннем этапе. Работы Д. А. Потоцкого показывают, что включение в предпроектную подготовку расчётов эксплуатационных затрат и требований к инженерным системам снижает риск формирования проекта, не соответствующего возможностям бюджета. Анализ логики выбора участка, схемы подключения к сетям и характеристик будущего здания позволяет повысить эффективность бюджетных инвестиций ещё до разработки проектной документации.
На сложных площадках особую роль играют решения, направленные на адаптацию технологических процессов к региональным условиям. В исследовании А. А. Колесникова приводится обоснование выбора специальных технологических последовательностей для промышленных объектов, возводимых в климатически неблагоприятных зонах. Такие решения позволяют корректировать методы выполнения работ, учитывать местные ограничения и снижать вероятность сбоев в организации строительных процессов.
В дополнение к перечисленным инструментам организационно-технологическая подготовка включает формирование интегрированных схем управления рисками. В исследованиях И. А. Сокола подчёркивается, что устойчивость проекта зависит от последовательной работы по идентификации, оценке и снижению рисков. Разработка управленческого механизма, включающего прогнозирование, мониторинг и корректирующие меры, обеспечивает повышение управляемости проекта и снижение неопределённости на всех последующих стадиях [9].
Создание интегрированной системы предотвращения рисков на предпроектной стадии предполагает объединение трёх контуров управления: аналитического, технологического и организационного. Эта система формируется как «сквозная» структура, обеспечивающая непрерывное движение информации от исходных данных участка до выработки управленческих решений. Центральным принципом модели становится согласование внутренних и внешних ограничений проекта — начиная от нормативных требований международного стандарта ГОСТ Р ИСО 31000–2019, где риск определяется как влияние неопределённости на цели, и заканчивая локальными инженерными условиями конкретной территории. Такая связка позволяет на раннем этапе выявлять не только технические или геологические угрозы, но и регуляторные факторы, способные повлиять на возможность реализации проекта.
Функционирование аналитического контура системы базируется на методах количественной оценки неопределённости, включая вероятностные модели, применяемые в современных подходах анализа рисков при проектировании объектов строительства. Их использование способствует системному сравнению альтернативных решений и формированию сценариев, учитывающих комбинации вероятности и последствий различных типов рисков. На этом этапе особенно востребовано сопоставление параметров будущего объекта с доступностью инженерной инфраструктуры, поскольку ошибки в оценке подключений к ресурсным сетям, как это характерно для сооружений социальной инфраструктуры, неизбежно приводят к удорожанию проекта и сдвигу сроков начала строительных работ.
Технологический контур модели основан на цифровизации процессов предпроектной подготовки. Использование информационного моделирования, систем анализа данных и искусственного интеллекта обеспечивает возможность раннего выявления коллизий, оптимизации конфигурации объекта и прогнозирования его функционирования в эксплуатации. Методы машинного анализа больших массивов входных данных позволяют учитывать многомерность исходных условий и формировать предложения по оптимизации проектных решений. В ряде случаев применение цифровых инструментов способствует сокращению числа инженерных рисков ещё до начала проектирования, что соответствует логике интеграции технологического планирования в управление рисками, обсуждаемого в современной литературе [10].
Организационный контур системы формируется через согласование интересов участников проекта и установление единых правил принятия решений. Он включает процедуры согласования исходных данных, установление критериев отбора проектных решений, определение зон ответственности и формирование каналов обмена информацией. Подобная структура отражает выводы исследований о необходимости выстраивания многоуровневых организационно-технологических связей, позволяющих адаптироваться к сложным условиям строительства и обеспечивать устойчивость системы управления. Важное значение имеет и экономическая составляющая: интегрированная модель позволяет оптимизировать бюджетные инвестиции за счёт исключения неоправданных проектных решений, что подтверждается исследованиями, анализирующими влияние предпроектных ошибок на рост стоимости социальных объектов [11]. Для повышения прозрачности процесса формирования решений на предпроектной стадии удобно использовать систематизацию организационных механизмов, отражающих последовательность управленческих действий. В таблице 3 представлены ключевые элементы такой системы, включая регламенты, процедуры согласования, контрольные точки и экономические ограничения. Структура таблицы позволяет выделить зоны ответственности участников и определить, какие организационные инструменты наиболее эффективно снижают вероятность ранних ошибок.
Таблица 3
Организационные механизмы интегрированной системы предотвращения рисков
|
Элемент системы |
Содержание механизма |
Цель и ожидаемый эффект |
|
Регламенты подготовки данных |
Требования к содержанию исходной информации, |
Повышение качества исходных данных; |
|
Процедуры согласования |
Внутриведомственное и межведомственное |
Исключение конфликтов требований; |
|
Контрольные точки («stage-gate») |
Фиксированные этапы проверки полноты данных, |
Предотвращение ошибок до перехода к следующей стадии; |
|
Экономические ограничения |
Установление предельных параметров стоимости, |
Предотвращение завышенных требований; |
|
Механизмы распределения |
Определение ролей, обязанностей и зон влияния |
Устранение дублирования функций; |
|
Коммуникационные протоколы |
Регламент обмена информацией, способы фиксации изменений, т |
Снижение риска потери данных; |
В результате формируется модель, в которой аналитические, технологические и организационные инструменты соединяются в единый контур управления. Такая структура позволяет сравнивать альтернативные решения, прогнозировать последствия выбранных стратегий и согласовывать их с возможностями ресурсного обеспечения, что соответствует современной логике риск-ориентированного управления в инвестиционно-строительных проектах. Интегрированная система повышает прозрачность предпроектной стадии, снижая вероятность возникновения критических ошибок и создавая условия для устойчивой реализации проекта на последующих этапах.
Заключение
Проведенное исследование позволило установить, что качество предпроектной подготовки напрямую определяет устойчивость всего жизненного цикла объекта. Показано, что риски раннего этапа имеют системный характер и требуют одновременной работы с техническими, экономическими и организационными ограничениями. Установлено, что цифровые инструменты, методы искусственного интеллекта и системы аналитической обработки данных повышают точность оценок и сокращают вероятность проектных ошибок, а применение многофакторного анализа формирует объективную основу для обоснования решений. Выявлено, что организационная составляющая играет ключевую роль: корректное распределение ответственности, стандартизация процедур и согласованность исходных данных снижают вероятность появления критических отклонений.
Разработанная интегрированная модель предотвращения рисков доказывает, что аналитические, технологические и организационные механизмы можно объединить в единый управленческий контур. Это позволяет обнаруживать узкие места на ранних этапах, снижать неопределённость и формировать экономически и технологически устойчивую концепцию объекта. Модель пригодна для промышленных и социальных проектов. Это подчёркивает её универсальность. Практическая польза в том, что систему можно адаптировать под разные типы объектов и применять как инструмент для повышения эффективности инвестиций и уменьшения риска нереализуемости строительства.
Полученные результаты подчёркивают необходимость сосредоточить внимание на ранних стадиях жизненного цикла, где грамотные организационно‑технологические решения наиболее сильно влияют на дальнейшую реализацию и общий успех проекта.
1. Viktorov, M. Yu. Digitalization of investment and construction project implementation processes // Izvestiya VUZov. Investments. Construction. Real Estate. 2020. Vol. 10. No. 4 (35). Pp. 516–523. DOI: https://doi.org/10.21285/2227-2917-2020-4-516-523; EDN: https://elibrary.ru/MLLUEV
2. GOST R ISO 31000–2019. Risk management. Principles and guidelines. Moscow: Standardinform, 2020.
3. Kolesnikov A. A., Kovalenko D. N., Manzhilovskaya S. E. Modern organizational and technological solutions in the construction of industrial facilities in difficult conditions // Universum: Technical Sciences. 2024. No. 10 (127). Pp. 17–19. EDN: https://elibrary.ru/CQGTTY
4. Lapidus A. A., Khubaev A. O., Marchenko N. V., Fadeeva D. O. Research into methods for making organizational and technical decisions in construction based on artificial intelligence methods // News of Tula State University. Technical Sciences. 2024. No. 9. Pp. 651–655. DOI: https://doi.org/10.24412/2071-6168-2024-9-651-652; EDN: https://elibrary.ru/FATBWC
5. Osipenkova I. G. Theoretical and practical aspects of developing organizational and technological solutions in modern conditions // Engineering Bulletin of the Don. 2023. No. 3 (99). Pp. 436–444. EDN: https://elibrary.ru/PBHJNQ
6. Pletneva N. G., Popov M. S. Application of risk analysis methods at the design stage of a construction project // Risk Management: New Challenges, Problems, and Solutions (RISK'E–2024): Proceedings of a scientific and practical conference with international participation, November 14–15, 2024. St. Petersburg: Polytech-Press, 2025. DOI:https://doi.org/10.18720/SPBPU/2/id25-358.
7. Pototsky, D. A. Assessment of the effectiveness of budget investments in the creation of social infrastructure facilities at the pre-project stage // Financial Markets and Banks. 2024. No. 2. Pp. 239–245. DOI:https://doi.org/10.24412/2658-3917-2024-2-239-245. EDN: https://elibrary.ru/PJAIYA
8. Topchiy D. V. Organizational and technical solutions for ensuring the quality of construction and installation works at various stages of the life cycle of a construction project // Bulletin of the Moscow State University of Civil Engineering. 2023. Vol. 18. No. 2. Pp. 283–292. DOI: https://doi.org/10.22227/1997-0935.2023.2.283-292; EDN: https://elibrary.ru/DRQXXH
9. Erkaeva A., Kakabaeva M., Durdyev M. Risk management in construction projects through technological planning // Ceteris Paribus. 2024. No. 10. Pp. 148–150. EDN: https://elibrary.ru/EIGYPH
10. Lapidus A. A. Potential for the effectiveness of organizational and technological solutions for a construction project // Bulletin of Moscow State University of Civil Engineering. 2014. Pp 181 – 187.
11. Chaturvedi S., Gheewala D., Vegad S., Rajasekar E., Sarkar D. Risk-integrated scheduling for commercial building construction: a BIM and Monte Carlo simulation approach // Asian Journal of Civil Engineering. 2025. Vol. 26. Pp. 3553–3571. DOI: https://doi.org/10.1007/s42107-025-01387-8
12. Oleinik P. P., Brodsky V. I. The system of standardization of the organization of construction production // Bulletin of MGSU. 2012. pp. 119-125. DOI: https://doi.org/10.22227/1997-0935.2012.6.119-125
13. Fedosov S. V., Oparina L. A., Fedoseev V. N. Digital project of construction organization: concept, requirements, software // Architecture and Construction. 2024. Pp. 143-149. DOI: https://doi.org/10.22337/2077-9038-2024-2-143-149
14. Bidov T. Kh., Grishina A. P., Petrova A. S. Scientific and technical support for the construction and design of unique buildings ... // (2023). DOI:https://doi.org/10.24412/2071-6168-2023-3-305-310. C. 305 – 310.
15. Lapidus A. A., Zhunin A. A. Modeling and optimization of organizational and technological solutions in the construction of energy-efficient enclosing structures // Bulletin of MGSU. 2016. Pp. 154-164. DOI: https://doi.org/10.22227/1997-0935.2016.5.59-71
16. Titarenko B. P., Zheglova Yu. G. Application of a methodology for assessing the reliability of a construction project taking into account uncertainty // Engineering Bulletin of the Don. 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/s42107-025-01387-8; EDN: https://elibrary.ru/IYGFHD
17. Bidov T. Kh., Kotelnikova A.D. Systematization of factors influencing the effectiveness of the implementation of a construction project by a general contractor in the Fit-out direction // Proceedings of Tula State University. Technical sciences. 2023. No. 1. pp. 270-274. DOI:https://doi.org/10.24412/2071-6168-2023-1-270-274. EDN: https://elibrary.ru/MKHFGR
