MANAGING THE TOTAL COST OF OWNERSHIP FOR WAREHOUSE INFRASTRUCTURE UNDER MODERN ECONOMIC CONDITIONS
Abstract and keywords
Abstract:
In the context of rapid expansion in warehouse logistics, traditional static planning paradigms are increasingly obsolete, as they fail to account for dynamic risks and Total Cost of Ownership (TCO). This study addresses the "investment paradox," wherein attempts to minimize initial budgets precipitate excessive financial burdens during the operational phase. The research aims to develop and empirically verify a methodology for the financial and economic appraisal of warehouse projects, utilizing simulation modeling to substantiate the transition toward a comprehensive lifecycle management model. The study is underpinned by a synthesis of factor analysis and discrete-event simulation of commodity flows. A differentiation of determinants is proposed, distinguishing between direct impact factors (human capital) and an array of indirect systemic risks. The econometric design was implemented in Python, effectively eliminating subjectivity in the selection of the warehouse’s technological architecture. Simulation experiments demonstrate that a marginal 2.1% increase in capital expenditure (CAPEX) during the pre-investment phase serves as a strategic vehicle for long-term optimization. The identified cost equivalence point at the eleventh month of operation confirms that the high-tech scenario achieves parity with traditional approaches in less than one calendar year. The scholarly novelty lies in the formulation of a predictive management model for warehouse capacities based on Big Data analytics. The practical utility of the research provides a robust framework for minimizing transaction costs and enhancing the operational efficiency of logistics nodes over the long term.

Keywords:
warehouse infrastructure, life cycle, total cost of ownership (TCO), building information modeling (BIM), warehouse automation, operational efficiency, construction effectiveness
Text

Введение

Динамическая трансформация глобальных логистических систем, обусловленная интенсификацией сектора электронной коммерции и изменением моделей товарного распределения, диктует необходимость качественного пересмотра подходов к созданию объектов капитального строительства. Складская инфраструктура из вспомогательного элемента превращается в высокотехнологичный узел цепочки поставок, эффективность которого напрямую определяет конкурентоспособность хозяйствующих субъектов. В Российской Федерации наблюдается устойчивая положительная динамика: по итогам 2024 года объем ввода складских мощностей достиг 4,2 млн м2, что демонстрирует 20-процентный рост относительно предыдущего периода. Однако экстенсивное развитие отрасли входит в противоречие с необходимостью качественного технологического перехода, что порождает ряд системных методологических вызовов.

Современная научная парадигма управления строительными проектами, представленная в работах Лапидуса А.А., Теличенко В.И., Топчия Д.В.
и других исследователей, постулирует переход от фрагментарного контроля этапов возведения к комплексному управлению жизненным циклом объекта. Несмотря на глубину проработки отдельных аспектов производительности труда и организационно-технических решений, вопросы интегральной оценки результативности инновационных технологий в сегменте складской недвижимости остаются недостаточно освещенными. Особую остроту приобретает проблема диссонанса между капитальными затратами на этапе реализации проекта и последующими эксплуатационными издержками, которые в долгосрочной перспективе могут многократно превышать стартовые инвестиции.

В отечественной практике превалирует стратегия минимизации начальных капитальных вложений (CAPEX), что зачастую ведет к внедрению субоптимальных технологических решений и, как следствие, к снижению эксплуатационной устойчивости объекта. Отсутствие верифицированного инструментария, позволяющего на прединвестиционной стадии количественно обосновать экономическую целесообразность высокотехнологичных систем (ТИМ, WMS, автоматизация), препятствует цифровой трансформации отрасли. В этой связи актуализируется необходимость разработки моделей, базирующихся на принципе совокупной стоимости владения (Total Cost of Ownership – TCO), способных объединить параметры строительного производства и логистической эффективности.

Таким образом, целью настоящего исследования является научное обоснование и разработка системы организационно-технических решений, направленных на повышение результативности создания складских комплексов на основе оптимизации их жизненного цикла.

Материалы и методы

Теоретический фундамент управления строительными проектами в сегменте индустриальной недвижимости заложен в фундаментальных работах Лапидуса А.А., Теличенко В.И., Топчего Д.В., где складские комплексы рассматриваются как сложные организационно-технические системы [1-5].

Современная научная мысль эволюционирует в сторону концепции жизненного цикла (Life Cycle), методологические аспекты которой детально исследованы в трудах Муря В.А., Лосева К.Ю. и Суворовой М.О. Несмотря на значительный массив исследований, динамика технологического развития складской отрасли требует актуализации подходов с учетом векторов глобальной цифровизации [6-8].

Международная практика демонстрирует три магистральных вектора развития складской инфраструктуры. Европейская парадигма, представленная в работах Маликовой Т.Е. и Никифоровой В.А., базируется на доминанте экологической устойчивости и ресурсоэффективности. Ключевым инструментом оценки здесь выступает внедрение стандартов BREEAM и DGNB, которые позволяют достичь снижения эксплуатационных расходов на 20-40% за счет применения пассивных методов энергосбережения и возобновляемых источников энергии. Особое внимание в европейских исследованиях уделяется интеграции логистических узлов в городскую среду через реализацию концепций «последней мили» и использование подземного пространства [9-10].

В свою очередь, североамериканский подход (исследования Unnu K., Pazour J., Garcés G.) сфокусирован на достижении максимальной операционной производительности. В практике управления строительством превалируют методы Lean Construction («бережливое строительство»), направленные на элиминирование потерь и оптимизацию потоков создания ценности. Технологический базис данных проектов формируют высокоавтоматизированные системы хранения (AS/RS) и роботизированные платформы (AMR), внедрение которых, согласно эмпирическим данным, сокращает удельные затраты на персонал на 61,5% [11-13].

Азиатская модель (труды Choi T. M., Drissi Elbouzidi A.) характеризуется переходом к концепции «темных складов» (dark warehouses), функционирующих в полностью автономном режиме. В условиях дефицита территориальных ресурсов в регионе получили развитие высокоплотные системы стеллажного хранения высотой до 45 метров и плавучие логистические хабы. Научный интерес в данном контексте представляют алгоритмы предиктивного обслуживания оборудования на базе технологий промышленного интернета вещей (IoT) и цифровых двойников [14-15].

Анализ отечественной практики (Лоткин В.С., Пономарева Д.Г., Бидов Т.Х.) выявляет наличие специфических барьеров, ограничивающих эффективность реализации проектов. К системным проблемам относятся фрагментарность нормативной базы, выражающаяся в отсутствии дифференцированных требований к складам различных классов, и существенный инфраструктурный дефицит мощностей в региональных промышленных зонах. Кадровый дефицит и высокая волатильность цен на импортное оборудование создают дополнительные риски, требующие разработки адаптивных стратегий риск-менеджмента [16-17].

Синтез мирового опыта и специфики российского рынка указывает на наличие методологического пробела: в отечественной практике сохраняется приоритет минимизации капитальных вложений над стоимостью владения. Приведенный анализ подтверждает необходимость формирования научно обоснованного инструментария на основе модели TCO, который позволит интегрировать факторы производительности труда, энергоэффективности и цифровизации в единую систему управления эффективностью складского строительства.

Методологический конструкт настоящего исследования базируется на принципах системного анализа, в рамках которого процесс создания складской инфраструктуры интерпретируется как комплекс взаимосвязанных технологических и организационно-экономических циклов. Фундаментальной основой данной концепции выступает методология управления жизненным циклом (Life Cycle Management), постулирующая необходимость сквозного контроля эффективности принимаемых проектных решений от стадии инвестиционного замысла до фазы декомпозиции или модернизации объекта. Применение такого подхода позволяет преодолеть традиционную фрагментарность строительного производства и перейти к интегральной оценке результативности, сочетающей в себе как общенаучные методы дедукции и синтеза, так и специфический инструментарий экономико-математического моделирования.

Центральным элементом предлагаемой методологии является многоуровневая декомпозиция факторного поля, детерминирующего эффективность реализации строительных проектов. Проведенный анализ позволяет классифицировать совокупность воздействующих факторов на экзогенные (внешние) и эндогенные (внутренние), формирующие в своей синергии уникальный контекст функционирования строительного предприятия.

Внешний контур детерминации представлен макроэкономическими параметрами, государственной регуляторной средой и отраслевой конъюнктурой, которые задают рамочные условия инвестиционной активности и доступности ресурсов. В свою очередь, внутренний контур фокусируется на качественных характеристиках трудовых ресурсов, включая квалификационный уровень и мотивационные установки персонала, а также на корпоративных стандартах управления и степени технологической оснащенности производственных процессов.

Эффективность факторного анализа во многом определяется тем, насколько четко разграничены переменные по степени их подконтрольности руководству. В рамках данной работы мы разделяем факторы на две ключевые группы. К первой относятся детерминанты прямого действия – прежде всего, кадровый капитал (уровень образования и специализация персонала). Данные параметры менеджмент может корректировать напрямую через систему обучения, найма или ротации кадров.

Параллельно с ними на проект влияет широкий спектр косвенных системных рисков, управление которыми носит ограниченный характер. Сюда входят волатильность цен на зарубежное оборудование, сбои в платежной дисциплине контрагентов и неизбежные правки в проектной документации, возникающие непосредственно в процессе монтажных работ. Учет этих переменных критически важен: именно они формируют основной объем трансакционных издержек, и без их глубокого анализа невозможно создать по-настоящему адаптивную модель управления.

Логическим завершением предложенного методологического аппарата становится переход к прогностическим инструментам. Вместо интуитивных оценок мы предлагаем использовать комплексный логистический аудит и математическое моделирование товарных потоков. Такой подход переводит проектирование в плоскость объективной работы с «большими данными». В результате при выборе планировочных решений или технологической архитектуры склада исключается фактор субъективизма, а риск человеческой ошибки сводится к минимуму.

Результаты

В соответствии с приведенным анализом в рамках практической части исследования выдвигается следующая гипотеза: имплементация комплекса организационно-технических решений (технологий информационного моделирования, принципов бережливого производства и систем автоматизации) на этапах проектирования и строительства складского объекта позволяет достичь существенного снижения совокупной стоимости владения (TCO) на долгосрочном горизонте планирования. Предполагается, что возникающее при этом незначительное увеличение первоначальных капитальных затрат (CAPEX) полностью нивелируется резким сокращением операционных издержек (OPEX) и повышением производительности труда, что делает стратегию «инвестиций в жизненный цикл» более эффективной по сравнению с традиционной стратегией минимизации стартовых вложений.

Для проведения верификации выдвинутой гипотезы в рамках практической части исследования сформирована система референтных значений. В качестве базового объекта принят складской комплекс класса «А» общей площадью 10,000 м2, возводимый с применением быстровозводимых конструкций (БМЗ) на основе стального каркаса.

В таблице 1 систематизированы эмпирические данные и бенчмарки, полученные в результате анализа рыночных индикаторов и проектной документации аналогичных объектов. Данные распределены по двум стратегиям реализации:

  • сценарий А (традиционный, ориентированный на минимизацию инвестиций);
  • сценарий Б (инновационный, ориентированный на оптимизацию жизненного цикла).

Таблица 1

Референтные значения и технико-экономические бенчмарки для моделирования

Параметр оценки

Ед. изм.

Сценарий А (Традиционный)

Сценарий Б (Оптимизированный)

Инвестиционная фаза (CAPEX)

Удельная стоимость СМР

руб./м2

25000

25000

Внедрение ТИМ (BIM)

млн руб.

0

1,2

Пакет технологий (WMS, LED, ОВК)

млн руб.

0

5,5

Резерв на устранение коллизий

млн руб.

1,4

0,1

Эксплуатационная фаза (OPEX)

Годовые затраты на персонал (ФОТ)

млн руб.

15

10,5

Годовые затраты на энергоснабжение

млн руб.

5

3,5

Удельные затраты на тех. обслуживание

руб./м2

150

200

Параметры результативности (KPI)

Производительность отбора заказов

ед./час

60

180

Точность выполнения заказов

%

97,5

99,95

Коэффициент использования площади

ед.

0,67

0,8

 

 

Для верификации выдвинутой гипотезы о превосходстве стратегии «инвестиций в жизненный цикл» над стратегией минимизации стартовых вложений применена модель совокупной стоимости владения (TCO). Данный подход позволяет сопоставить разновременные затраты, возникающие на инвестиционной и эксплуатационной фазах, путем их приведения к текущему моменту времени с помощью коэффициента дисконтирования. Математический расчет осуществляется по формуле (1):

TCO=Скап+t=1nOPEXt(1+r)tTCO=С_{кап}+\sum^n_{t=1} \frac{OPEX_t}{(1+r)^t}, (1)


где СкапС_{кап} – суммарные первоначальные инвестиции (с учетом рисков и внедрения технологий);
OPEXtOPEX_t – ежегодные эксплуатационные издержки;
N – горизонт планирования (принят равным 10 годам);
R – ставка дисконтирования (принята на уровне 10% или 0,10, что соответствует среднерыночным ожиданиям доходности в секторе индустриальной недвижимости).

Первоначальные вложения в Сценарии А включают стоимость СМР и резерв на исправление проектных коллизий, возникающих при отсутствии ТИМ-координации:

Cкап(А)C_{кап(А)} = 250 + 1,4 = 251,4 млн руб.

Ежегодные операционные издержки (ФОТ + энергия + ТО):

OPEXАOPEX_А = 15,0 + 5,0 + 1,5 = 21,5 млн руб.

Применяя коэффициент дисконтирования для аннуитета (при n = 10, r = 0,1, коэффициент ≈ 6,1446):

TCO(А)TCO_{(А)}= 251,4 + (21,5 x 6,1446) = 251,4 + 132,11 = 383,51 млн руб.

Первоначальные вложения в Сценарии Б включают стоимость СМР СМР, затраты на ТИМ, технологический пакет и минимизированный риск коллизий:

Cкап(Б)C_{кап(Б)} = 250 + 1,2 + 5,5 + 0,1 = 256,8 млн руб.

Ежегодные операционные издержки с учетом эффектов автоматизации и энергосбережения:

OPEXБOPEX_Б = 10,5 + 3,5 + 2,0 = 16,0 млн руб.

Дисконтированная стоимость владения:

TCO(Б)TCO_{(Б)} = 256,8 + (16,0 х 6,1446) = 256,8 + 98,31 = 355,11 млн руб.

Сравнительный анализ полученных результатов позволяет зафиксировать обозначенные количественные зависимости (см. таблица 2).

Таблица 2

Итоговые показатели сравнительной эффективности

Показатель

Сценарий А

Сценарий Б

Разница (А - Б)

Начальные вложения (Cкап​), млн руб.

251,4

256,8

−5,4 (перерасход в Б)

Операционные затраты (OPEX), млн руб./год

21,5

16

+5,5 (экономия в Б)

TCO за 10 лет, млн руб.

383,51

355,11

+28,4 (чистая выгода)

Статический срок окупаемости инноваций

0,98 года

Источник: составлено автором.

 

Итоги проведенного имитационного моделирования подтверждают рабочую гипотезу и обосновывают целесообразность перехода к управлению жизненным циклом складских мощностей. Проведенные асчеты выявили прямую зависимость: инвестиции в высокотехнологичное оснащение на старте обеспечивают качественный скачок в операционной эффективности проекта в долгосрочной перспективе.

Ключевой вывод дискуссии касается преодоления классического «инвестиционного парадокса»: зачастую стремление максимально сократить начальный бюджет (CAPEX) оборачивается избыточным финансовым давлением на стадии эксплуатации. Однако сравнительный анализ доказывает, что умеренное увеличение капитальных затрат – всего на 2,1% (в денежном выражении – 5,4 млн руб.) на этапах проектирования и строительства – является не издержками, а инструментом стратегической оптимизации.

Особого внимания заслуживает выявленная точка эквивалентности затрат – она наступает уже на 11-м месяце работы объекта. Это означает, что инновационный сценарий развития полностью окупает дополнительные вложения и выходит на паритет
с традиционным подходом менее чем за один календарный год (см. рисунок 1). Таким образом, краткосрочное удорожание строительства полностью нивелируется экономией на операционном этапе.

Рис. 1. Сравнение совокупной стоимости владения

Источник: составлено автором.

 

Заключение

Проведенное исследование теоретических и прикладных аспект управления результативностью строительства объектов складской инфраструктуры позволяет сформулировать ряд выводов. Во-первых, в ходе работы доказана научная и практическая несостоятельность традиционного подхода, ориентированного исключительно на минимизацию первоначальных капитальных вложений: установлено, что эффективное управление современным складским комплексом требует перехода к модели совокупной стоимости владения, позволяющей интегрировать затраты на всех этапах жизненного цикла объекта – от проектирования до долгосрочной эксплуатации.

Вместе с тем результаты математического моделирования полностью подтвердили выдвинутую гипотезу: незначительное увеличение первоначальных инвестиций в Сценарии Б (на 2,1% или 5,4 млн руб.) является инструментом стратегической оптимизации – точка эквивалентности затрат наступает на 11-м месяце эксплуатации, что доказывает высокую скорость возврата инвестиций в организационно-технические инновации.

Таким образом, разработанный методический инструментарий рекомендуется к внедрению в деятельность девелоперских и проектных организаций, прежде всего в части использования модели TCO в качестве базового критерия при подготовке технико-экономических обоснования, а также синхронизация выбора технологического оборудования (WMS, энергосберегающие системы) на ранних стадиях проектирования для оптимизации объемно-планировочных решений склада.

References

1. Lapidus, A. A. Formirovanie metodologii determinirovannoj modeli organizacii stroitel'nogo proizvodstva na osnove koncepcii organizacionno-tekhnologicheskoj platformy stroitel'stva [Formation of the methodology of a deterministic model of construction production organization based on the concept of an organizational and technological construction platform] / A. A. Lapidus, R. V. Motylev, V. V. Sokolnikov // Vestnik MGSU [Bulletin of Moscow State University of Civil Engineering]. – 2023. – Vol. 18, Iss. 1. – P. 116–131. – DOI:https://doi.org/10.22227/1997-0935.2023.1.116-131. EDN: https://elibrary.ru/IDDMFY

2. Lapidus, A. A. Metodika kompleksnoj ocenki vybora organizacionno-tekhnologicheskih reshenij pri kapital'nom remonte mkd [Methodology for a comprehensive assessment of the choice of organizational and technological solutions during major repairs of apartment buildings] / A. A. Lapidus, I. F. Tel'piz, D. A. Zajcev // Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki [News of the Tula State University. Technical Sciences]. – 2024. – No. 3. – P. 87–90. DOI: https://doi.org/10.24412/2071-6168-2024-3-87-88; EDN: https://elibrary.ru/CUQPVH

3. Telichenko, V. I. Iskusstvennyj intellekt v tekhnologii sozdaniya innovacij [Artificial intelligence in innovation technology] / V. I. Telichenko, M. Yu. Slesarev // Aktual'nye problemy komp'yuternogo modelirovaniya konstrukcij i sooruzhenij [Current issues of computer modeling of structures and buildings]. – 2023. – P. 104–106. EDN: https://elibrary.ru/MWSNSP

4. Telichenko, V. I. Metody upravleniya zhiznennym ciklom ob"ektov kapital'nogo stroitel'stva s uchetom vliyaniya ekologicheskih i drugih vidov riskov [Methods for managing the life cycle of capital construction projects taking into account environmental and other risks] / V. I. Telichenko // Stroitel'stvo: nauka i obrazovanie [Construction: Science and Education]. – 2024. – Vol. 14, Iss. 2. – P. 166–177. DOI: https://doi.org/10.22227/2305-5502.2024.2.166-177; EDN: https://elibrary.ru/YLBKQN

5. Topchij, I. V. Modelirovanie situacij social'no-professional'nyh kommunikacij v arhitekturnom obrazovanii [Modeling situations of socio-professional communications in architectural education] / I. V. Topchij // Cennosti i smysly [Values and Meanings]. – 2025. – No. 2 (96). – P. 117–133. DOI: https://doi.org/10.24412/2071-6427-2025-2-117-133; EDN: https://elibrary.ru/OLUDJL

6. Murya, V. A. Stroitel'nyj kontrol' pri vozvedenii monolitnyh konstrukcij mnogoetazhnyh zhelezobetonnyh zdanij [Construction control during the erection of monolithic structures of multi-storey reinforced concrete buildings] / V. A. Murya, A. A. Fedotomoskovskij // Inzhenernyj vestnik Dona [Engineering Journal of Don]. – 2024. – No. 5 (113). – P. 1-12.

7. Losev, Yu. G. Osnovy formalizacii postroeniya avtomatizirovannyh tekhnologij upravleniya zhiznennym ciklom ob"ektov stroitel'stva [Fundamentals of formalizing the construction of automated life cycle management technologies for construction objects] / Yu. G. Losev, K. Yu. Losev // Stroitel'stvo i arhitektura [Construction and Architecture]. – 2022. – Vol. 10, Iss. 4 (37). – P. 86-90. DOI: https://doi.org/10.29039/2308-0191-2022-10-4-81-85

8. Korshikova, K. S. Drony v stroitel'noj otrasli: mirovoj i otechestvennyj opyt [Drones in the construction industry: world and domestic experience] / K. S. Korshikova, L. D. Panteleenko, M. O. Suvorova // Nauka i innovacii v stroitel'stve [Science and Innovations in Construction]. – 2023. – P. 172–176. EDN: https://elibrary.ru/MVOOIO

9. Solov'ev, I. V. Vliyanie orientirovannosti kompanij na kooperaciyu na razvitie mezhorganizacionnyh innovacij [The influence of company orientation towards cooperation on the development of inter-organizational innovation] / I. V. Solov'ev, S. P. Kushch, T. R. Malikov // Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 6. Ekonomika [Moscow University Economics Bulletin]. – 2025. – No. 1. – P. 107–128. DOI: https://doi.org/10.55959/MSU0130-0105-6-60-1-6; EDN: https://elibrary.ru/FQNRWF

10. Nuzhina, I. P. Social'no-ekologicheskij faktor kak determinanta sovremennogo razvitiya investicionno-stroitel'nogo biznesa v regione [Socio-environmental factor as a determinant of modern development of the investment and construction business in the region] / I. P. Nuzhina // Baikal Research Journal [Baikal Research Journal]. – 2022. – Vol. 13, Iss. 2. – P. 15. DOI: https://doi.org/10.17150/2411-6262.2022.13(2).15; EDN: https://elibrary.ru/AQPVTA

11. Unnu, K. Evaluating on-demand warehousing via dynamic facility location models / K. Unnu, J. Pazour // IISE Transactions. – 2022. – Vol. 54, No. 10. – P. 988–1003. – DOI:https://doi.org/10.1080/24725854.2021.1962534. DOI: https://doi.org/10.1080/24725854.2021.2008066; EDN: https://elibrary.ru/ISRFGM

12. Garces, L. Sustainable Optimization of Industrial Plant Layouts: A Systematic Review of Methodologies, Tools, and Indicators / L. Garces et al. // World Conference on Information Systems for Business Management. – Springer, Cham, 2026. – P. 404–415. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-032-12983-3_39

13. Choi, H. Direct Multi-Target Teaching Interface for Autonomous Handling of Multi-Stack Logistics in a Warehouse / H. Choi et al. // Sensors. – 2024. – Vol. 24, No. 17. – P. 5470. – DOI:https://doi.org/10.3390/s24175470. EDN: https://elibrary.ru/ERWNKX

14. Elbouzidi, A. D. Leveraging digital twins for enhanced sustainable warehouse management / A. D. Elbouzidi et al. // Cleaner Logistics and Supply Chain. – 2025. – P. 100287. – DOI:https://doi.org/10.1016/j.clscn.2024.100287.

15. Levkin, G. G. Ispol'zovanie koncepcii logistiki dlya ustojchivogo razvitiya agrarnogo regiona [Using the logistics concept for sustainable development of an agricultural region] / G. G. Levkin // Ekonomika i upravlenie: opyt i novye resheniya v epohu transformacij [Economics and Management: Experience and New Solutions in the Era of Transformation]. – 2023. – Vol. 1, Iss. 1. – P. 65–70. EDN: https://elibrary.ru/CWLJOK

16. Isaeva, N. A. Privlechenie chastnyh investicij v ekonomiku Rossii posredstvom koncessionnyh soglashenij [Attracting private investment into the Russian economy through concession agreements] / N. A. Isaeva, D. G. Ponomaryova // Vestnik NGUEU [Vestnik NSUEM]. – 2022. – No. 1. – P. 224–237. DOI: https://doi.org/10.34020/2073-6495-2022-1-224-237; EDN: https://elibrary.ru/MAWPVA

17. Lapidus, A. A. Osobennosti organizacii stroitel'stva pri kompleksnom razvitii gorodskih territorij [Features of construction organization in the complex development of urban areas] / A. A. Lapidus, T. Kh. Bidov, V. S. Lotkin // Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Tekhnicheskie nauki [News of the Tula State University. Technical Sciences]. – 2024. – No. 4. – P. 238–242. DOI: https://doi.org/10.24412/2071-6168-2024-4-238-239; EDN: https://elibrary.ru/EZLWNM


Login or Create
* Forgot password?