Russian Federation
VAK Russia 2.1.14
VAK Russia 2.1.7
UDC 69
The article examines internal directive interventions initiated by the client at the early stages of the lifecycle of investment and construction projects. Despite their prevalence and practical significance, existing regulatory and methodological approaches remain primarily focused on the analysis of already manifested schedule deviations. In practice, there are no tools that make it possible to identify and assess such interventions before the transition to schedule modeling. The objective of the study is to develop a theoretically consistent model of pre-schedule analytics, within which directive changes are treated as formalizable units of analysis. This makes it possible to move toward their quantitative interpretation based on structural characteristics, without relying on schedule model parameters. This shift is fundamental: the analytical focus is transferred from consequences to the conditions under which such interventions emerge. The methodological foundation of the research includes systems analysis, a classification-based approach, and the construction of a system of aggregated indicators. The study proposes a multidimensional classifier of directive changes that describes managerial interventions across five independent dimensions: lifecycle stage, source, type, scale, and form of formalization. The selection of features is defined a priori and does not depend on observed schedule outcomes. On this basis, a system of pre-schedule indices is developed, enabling the transition from a descriptive representation of directive interventions to their quantitative characterization. The Repeatability Index (RI) reflects the structure of the directive flow, the Structural Uncontrollability Index (CIHY) characterizes the conditions of implementation, and the Directive Impact Index (DII) captures the significance of an individual change. In addition, higher-level indicators are introduced. The Potential Schedule Impact Index (PSII) reflects the overall potential influence, while the Latent Schedule Impact Index (ILCV) captures the conditions under which this potential may be realized. The scientific novelty lies in the formation of a closed pre-schedule analytical framework that ensures a reproducible transition from categorical description to quantitative interpretation without the use of schedule parameters. This enables the identification of structural preconditions for future schedule effects before they are reflected in the project’s network model. The practical significance of the study lies in the applicability of the proposed model for early prioritization of directive changes and for limiting their accumulation during the design stages. At the construction stage, it enhances the interpretability of schedule deviations by linking them to the characteristics of the directive flow. The proposed approach is also designed for integration into digital project management environments, including PMIS and BIM systems.
directive changes, pre-schedule analytics, directive change classifier, Repeatability Index (RI), Structural Unmanageability Index (CInu), Directive Impact Index (DII), Potential Schedule Impact Index (PSII), Latent Schedule Impact Index (ILCV), uncertainty, project lifecycle, construction project management, digital project management systems
Введение
Современные инвестиционно-строительные проекты реализуются в условиях высокой организационно-технологической сложности, многостадийности жизненного цикла и постоянного управленческого давления со стороны заказчика [1-6]. Одним из ключевых факторов, влияющих на динамику реализации проектов, являются внутренние директивные изменения, это управленческие указания обязательного характера, внедряемые в систему проекта вне формализованных процедур управления изменениями. Такие воздействия обладают способностью трансформировать содержание, структуру и организацию проектных процессов, формируя предпосылки для последующих календарных отклонений [7, 8].
В существующих международных стандартах управления проектами, а также в российских нормативных документах управление изменениями рассматривается преимущественно в рамках регламентированных процедур управления изменениями, основанных на согласовании, оценке и контроле изменений [1-6]. Однако внутренняя директивная инициатива заказчика, реализуемая вне данных процедур, не выделяется как самостоятельная категория управленческих воздействий. В результате возникает методологический пробел: значительная часть изменений, влияющих на проект, остаётся вне системного анализа и не получает количественной интерпретации [9-10].
Практика реализации крупных инвестиционно-строительных проектов показывает, что директивные вмешательства заказчика возникают не случайно. Они носят структурно обусловленный характер и проявляются с разной интенсивностью на разных стадиях жизненного цикла проекта [11, 12, 13]. Их влияние не ограничивается локальными корректировками, а способно приводить к каскадным изменениям проектных решений, организационных схем и взаимодействия участников проекта. При этом в научной и нормативной литературе до сих пор отсутствуют формализованные подходы, позволяющие описывать и анализировать такие воздействия до их отражения в календарно-сетевых моделях [9, 10].
Анализ современных исследований в области управления строительными проектами показывает, что основное внимание уделяется оценке рисков, управлению сроками и анализу календарных отклонений [13, 14]. Методы календарно-сетевого планирования, включая критический путь и буферные подходы, ориентированы на фиксацию уже произошедших или прогнозируемых временных эффектов [6, 13]. При этом предшествующий уровень, уровень структурных характеристик управленческих воздействий, остаётся вне формализованного анализа. Это приводит к тому, что календарные последствия рассматриваются изолированно от их управленческой природы, что ограничивает возможности ранней диагностики и превентивного управления [15, 16].
Таким образом, возникает научно-техническая задача разработки методологического подхода, позволяющего формализовать директивные изменения как самостоятельный объект анализа и обеспечить их количественное описание до перехода к календарным моделям. Решение данной задачи требует построения предкалендарного аналитического контура, в рамках которого директивные воздействия рассматриваются как структурированные управленческие события, поддающиеся классификации и индексной оценке [9, 10].
Целью настоящей статьи является разработка теоретической модели предкалендарной аналитики директивных воздействий, обеспечивающей их формализацию, классификацию и количественную интерпретацию без использования календарных параметров. В рамках поставленной цели решаются следующие задачи: формирование многомерного классификатора директивных изменений; разработка системы агрегированных индексов, включающей индекс повторяемости (RI), индекс структурной неуправляемости условий реализации (CIну); построение интегрального показателя значимости директивного воздействия (DII) с учётом предрасположенности воздействия, определяемой как функция структуры директивного потока и условий его реализации; а также обоснование индекса потенциального календарного воздействия (PSII) и индекса латентного календарного воздействия (ILCV) как взаимосвязанных показателей предкалендарного уровня анализа.
Предлагаемый подход направлен на восполнение выявленного нормативного и методологического пробела и формирует основу для последующего перехода к анализу календарных последствий и построению прогностических моделей. Реализация предкалендарной аналитики позволяет обеспечить логическую связку между управленческими решениями и динамикой календарно-сетевых моделей, повышая прозрачность и управляемость инвестиционно-строительных проектов в условиях высокой неопределённости [11, 16, 17].
Материалы и методы
Методологическая основа исследования строится вокруг формализации внутренних директивных воздействий как самостоятельного объекта анализа на предкалендарном уровне. Одновременно она задаёт воспроизводимую аналитическую модель, не зависящую от параметров календарных последствий. В отличие от подходов, ориентированных на анализ календарных отклонений, предлагаемый метод фокусируется на структурных характеристиках управленческих воздействий до их отражения в календарно-сетевой модели [1–4, 9, 10].
Системный анализ позволяет рассматривать инвестиционно-строительный проект как сложную организационно-технологическую систему, а директивные изменения как дискретные управленческие события с воспроизводимыми характеристиками [15, 17]. Это позволяет выделить их как самостоятельный объект анализа и обеспечить их формализованное описание.
Классификационный подход реализуется через многомерный классификатор, включающий стадию жизненного цикла проекта, источник воздействия, тип директивного изменения, масштаб вмешательства и форму фиксации [9, 10]. Признаковое пространство задаётся априорно и не зависит от наблюдаемых результатов, что исключает ретроспективную корректировку классификации и обеспечивает устойчивость модели.
Количественная интерпретация директивных воздействий осуществляется на основе системы предкалендарных индексов. Индекс повторяемости (RI) отражает структурные паттерны директивного потока в заданном аналитическом контексте. Индекс структурной неуправляемости условий реализации (CIну) характеризует сложность среды реализации. Индекс воздействия директивы (DII) формирует интегральную оценку значимости отдельного изменения [9, 10]. Все показатели нормируются в диапазоне [0;1], а их агрегирование выполняется с использованием априорно заданных весов, что исключает зависимость результатов от эмпирической подгонки.
Расчёт индексов выполняется в рамках фиксированного аналитического контекста, который задаётся стадией жизненного цикла проекта, типом воздействия и временным интервалом наблюдения. Это обеспечивает воспроизводимость результатов и предотвращает смешение разнородных условий реализации.
На предкалендарном уровне анализа формируется аналитический контур, обеспечивающий переход от категориального описания директивных воздействий, заданного через классификатор, к их количественной интерпретации в виде системы агрегированных индикаторов. В развитие модели вводятся два взаимосвязанных показателя. В рамках данного контура вводятся два взаимосвязанных показателя. Индекс потенциального календарного воздействия (PSII) характеризует интегральный потенциал формирования календарных последствий директивного воздействия, тогда как индекс латентного календарного воздействия (ILCV) отражает условия реализации этого потенциала и степень его перехода в наблюдаемые календарные эффекты. [7, 8, 11]. Такое разграничение обеспечивает разделение оценки структурной значимости воздействия и механизма его реализации при сохранении автономности предкалендарного уровня анализа.
Методологические ограничения предкалендарного уровня включают исключение использования параметров календарно-сетевой модели при расчёте индексов, недопустимость их интерпретации как вероятностных оценок календарных отклонений, а также отказ от формулирования причинно-следственных утверждений на данном уровне анализа. Предложенный подход формирует аналитически автономный предкалендарный уровень, необходимый для последующей интерпретации календарных эффектов и построения прогностических моделей [11, 16, 17].
Результаты
Формирование предкалендарного аналитического контура
В ходе исследования сформирован предкалендарный аналитический контур, предназначенный для формализации и количественной интерпретации внутренних директивных воздействий до их отражения в календарно-сетевой модели проекта. Ключевое допущение здесь принципиально: директивные изменения рассматриваются не как последствия, а как самостоятельные управленческие события, обладающие воспроизводимыми характеристиками и допускающие количественное описание без обращения к календарным параметрам [9, 10].
В таком понимании предкалендарная аналитика выступает не просто набором показателей, а самостоятельным уровнем анализа. Его задача - зафиксировать структуру директивного потока, условия реализации воздействий и относительную значимость отдельных решений ещё до того, как они проявятся во временных эффектах. Это позволяет жёстко развести причины и последствия и избежать их методологического смешения на последующих этапах интерпретации [1–6].
Классификатор директивных изменений
Отправной точкой анализа служит многомерный классификатор директивных изменений. Он задаёт пространство наблюдений и включает пять независимых измерений: стадию жизненного цикла проекта, источник воздействия, тип изменения, масштаб вмешательства и форму фиксации [9, 10].
Важно, что классификатор строится априорно и не зависит от наблюдаемых результатов. Это исключает ретроспективную подгонку и делает дальнейшие расчёты воспроизводимыми.
Введение типологического признака играет здесь ключевую роль. Именно он позволяет перейти от описания к сопоставимым категориям: изменения технического задания, конструктивных решений или организационных схем начинают рассматриваться как устойчивые группы. Это создаёт основу для последующего анализа повторяемости.
Таким образом, формируется минимально достаточное пространство описания директивных воздействий - без привязки к календарным последствиям.
Индекс повторяемости (RI)
Для количественного описания структуры директивного потока используется индекс повторяемости:
где:
- число директив заданного типа на выбранной стадии в интервале времени (
- общее число директив в том же интервале.
Индекс принимает значения в диапазоне [0;1]. Его интерпретация достаточно прозрачна: рост RI указывает на концентрацию однотипных воздействий, снижение на их более равномерное распределение. Принципиально важно другое. RI фиксирует только структуру потока. Он не отражает ни масштаб вмешательства, ни сложность реализации, ни возможные календарные последствия [9, 10].
Индекс структурной неуправляемости условий реализации ()
Для количественной оценки условий реализации директивных воздействий вводится индекс структурной неуправляемости (), отражающий степень усложнения организационно-структурных условий выполнения директивного воздействия.
Показатель формируется на основе атрибутивных признаков классификатора и определяется как нормированное среднее значение компонент:
Компоненты отражают:
- сложность координации источника воздействия;
- условия реализации на стадии проекта;
- масштаб охвата проектной системы;
- степень формализации управленческого решения.
Все значения нормируются в диапазоне [0;1]. Равные веса заданы априорно, это осознанное ограничение, позволяющее избежать эмпирической подгонки.
Рост означает усложнение условий реализации и снижение управляемости. Характеристика управляемости, соответственно, определяется как:
Показатель используется исключительно как описание среды реализации. Он не интерпретируется как метрика эффективности управления [1–6].
Индекс воздействия директивы (DII)
Переход от анализа потока директивных изменений к оценке отдельного управленческого события реализуется через введение индекса воздействия директивы (DII). Данный показатель предназначен для количественной оценки значимости конкретной директивы на предкалендарном уровне анализа и определяется как:
В базовой конфигурации используются равновесные априорные веса:
где отражает предрасположенность директивы к формированию значимого структурного воздействия, Ii интенсивность изменения проектной системы, а Si масштаб охвата её элементов.
Компонента предрасположенности определяется как:
Такая формализация отражает сочетание:
- концентрации однотипных воздействий
- сложности условий реализации
Рост Pi соответствует усилению предпосылок формирования значимого структурного воздействия.
Интенсивность Ii определяется на основе типологической природы директивы, а масштаб Si, на основе соответствующего измерения классификатора.
Индекс DII принимает значения в диапазоне от 0 до 1 и интерпретируется как интегральная характеристика значимости директивного воздействия. [9, 10, 13].
Индекс потенциального календарного воздействия (PSII)
Индекс PSII описывает уже не значимость, а потенциал воздействия:
Где , агрегированный показатель неопределённости:
В отличие от DII, здесь вводится второй фактор, неопределённость условий реализации. Именно это и переводит анализ на следующий уровень.
Аддитивная форма принципиальна: она допускает компенсацию факторов. Высокая значимость может нивелироваться низкой неопределённостью и наоборот.
PSII не фиксирует факт воздействия. Он фиксирует потенциал.
Практически это означает возможность:
- ранжирования директив
- их приоритизации
- выявления потенциально критичных решений
Особенно это важно на ранних стадиях, где календарная модель либо отсутствует, либо носит условный характер [11, 12, 17].
Индекс латентного календарного воздействия (ILCV)
Для анализа реализуемости вводится индекс ILCV:
Здесь используется уже мультипликативная форма. И это принципиальное отличие.
Реализация воздействия возможна только при одновременном наличии двух факторов:
- значимости
- неопределённости
Если один из факторов близок к нулю, итоговый эффект резко снижается. В этом случае компенсация невозможна.
Таким образом, ILCV:
- фиксирует условия реализации
- чувствителен к неблагоприятным сочетаниям
- выделяет ситуации повышенного риска проявления последствий
Аналитическая цепочка
Сформированная аналитическая цепочка:
задаёт логически замкнутый переход: от структуры → к значимости → к потенциалу → к реализуемости.
Важно, что на всех этапах сохраняется разделение аналитических уровней. Календарные параметры в расчёт не включаются.
Предкалендарный аналитический контур формирует автономную и воспроизводимую основу анализа директивных воздействий. Он не заменяет календарную модель, но позволяет подготовить её интерпретацию.
Именно в этом его практическая ценность: он возвращает анализу причинную логику до появления последствий [15–17].
Обсуждение
Полученные результаты дают основания рассматривать предложенную модель предкалендарной аналитики директивных воздействий не просто как расширение существующих подходов, а как самостоятельный фазо-адаптивный инструмент управления. Его принципиальная особенность, ориентация на поддержку управленческих решений до возникновения календарных последствий, а не после их фиксации.
В действующих международных и российских стандартах управление изменениями выстроено вокруг процедур согласования, оценки и контроля уже инициированных изменений [1–6]. Такая логика в значительной степени делает управление реактивным. В отличие от этого, в предлагаемой модели акцент переносится на анализ самих управленческих воздействий с учётом стадии жизненного цикла проекта. Именно на этом уровне формируются предпосылки будущих отклонений.
Сопоставление с существующими методологиями показывает, что они ориентированы на обработку уже формализованных изменений и оценку их влияния на сроки, стоимость и содержание проекта [1–6]. При этом директивные воздействия заказчика, особенно на ранних стадиях, остаются вне системного количественного анализа [7, 8]. Предложенный подход устраняет данный разрыв, обеспечивая переход от реактивного к проактивному управлению директивными изменениями [9, 10].
Ключевой особенностью модели является стадийно-зависимая интерпретация предкалендарных индикаторов при сохранении неизменности их расчетной структуры.
На предпроектной стадии индексы RI и используются для описания структуры директивного потока и условий реализации воздействий, тогда как показатели DII, PSII и ILCV применяются для формирования приоритетов обработки директив в условиях высокой неопределённости [7, 8, 11].
На стадии проектирования предкалендарная аналитика выполняет функцию аналитического фильтра, ограничивающего множество рассматриваемых управленческих решений. Показатели DII и PSII используются для оценки относительной значимости и потенциала воздействия директив, тогда как ILCV позволяет выделять воздействия с повышенной степенью реализуемости в условиях неопределённости [11–13].
На стадии строительства предкалендарная аналитика сохраняет вспомогательную функцию и используется совместно с календарной диагностикой без её подмены. Индексы RI, и DII применяются для анализа структуры управленческих воздействий, показатель PSII для обобщённой оценки их потенциала, а ILCV для интерпретации условий реализации директивных воздействий в контексте наблюдаемых календарных изменений [14, 15].
В результате формируется действительно фазо-адаптивный механизм управления. Один и тот же набор показателей используется по-разному в зависимости от стадии проекта, что обеспечивает согласованность управленческих решений и повышает интерпретируемость календарных эффектов. Именно это отличает предложенный подход от универсальных моделей управления изменениями, где стадийная специфика часто игнорируется [1–6].
Ограничения модели носят ожидаемый характер и напрямую связаны с её методологией. Отсутствие календарных параметров не позволяет использовать индексы для расчёта или пересчёта сроков. Результаты анализа чувствительны к качеству исходных данных и корректности классификации директивных изменений, что особенно критично на ранних стадиях проекта. Кроме того, априорный характер весовых коэффициентов требует их последующей калибровки при адаптации модели к конкретным проектным условиям. Наконец, индексы не предназначены для установления причинно-следственных связей и отражают исключительно структурные характеристики управленческих воздействий [7, 8].
Тем не менее, несмотря на указанные ограничения, сформированный предкалендарный аналитический контур задаёт воспроизводимую основу для перехода к более зрелым моделям управления проектами. Его интеграция в цифровые среды управления (PMIS, BIM) открывает практическую возможность не только повысить прозрачность директивных воздействий, но и выстраивать их раннюю приоритизацию на всех стадиях жизненного цикла проекта [11, 16, 17].
Заключение
В работе разработана теоретическая модель предкалендарной аналитики директивных воздействий, позволяющая формализовать и количественно интерпретировать их уже на ранних стадиях жизненного цикла инвестиционно-строительных проектов. В отличие от подходов, ориентированных на анализ календарных последствий, предложенная модель рассматривает директивные изменения как структурируемые управленческие события и позволяет анализировать их без использования параметров календарно-сетевой модели.
Научная новизна работы заключается в формировании предкалендарного аналитического контура как автономного уровня анализа, обеспечивающего воспроизводимый переход от классификационного описания директивных изменений к системе количественных индикаторов при исключении использования календарных параметров.
Ключевым результатом является формализация компоненты предрасположенности директивного воздействия как функции характеристик директивного потока (RI) и условий реализации (), а также функциональное разграничение показателей PSII и ILCV.
Индекс PSII характеризует интегральный потенциал формирования календарных последствий, тогда как индекс ILCV отражает степень реализуемости этого потенциала в условиях неопределённости. Указанное разделение обеспечивает разграничение оценки структурной значимости воздействия и условий его реализации без перехода на календарный уровень анализа.
Практическая значимость модели проявляется через стадийно-зависимую интерпретацию предкалендарных индикаторов. На ранних стадиях модель используется для ранжирования управленческих воздействий и формирования приоритетов их обработки в условиях высокой неопределённости.
На стадии проектирования система выполняет функцию аналитического фильтра, ограничивающего множество рассматриваемых решений на основе их структурных характеристик.
На стадии строительства предкалендарные индикаторы используются как аналитический контекст при интерпретации наблюдаемых календарных изменений, не подменяя процедуры календарной диагностики и расчёта сроков.
Ограничения подхода обусловлены его методологической позицией. Исключение календарных параметров из структуры индексов означает невозможность их использования для количественного прогнозирования сроков или пересчёта календарного графика.
Результаты анализа чувствительны к качеству исходных данных, полноте идентификационной связки и корректности классификации директивных воздействий.
Дополнительным ограничением является априорный характер весовых коэффициентов в структуре индекса DII, что требует их последующей калибровки при переходе к прогностическим моделям.
Полученные результаты формируют основу для построения прогностических моделей, направленных на выявление устойчивых зависимостей между предкалендарными характеристиками директивных воздействий и наблюдаемыми параметрами календарной динамики.
Перспективным направлением является интеграция методологии в цифровые среды управления проектами (PMIS, BIM), обеспечивающие непрерывную фиксацию директивных воздействий и воспроизводимую обработку данных.
Предкалендарная аналитика формирует самостоятельный уровень анализа, ориентированный на структурное описание управленческих воздействий до их проявления в календарной модели, и обеспечивает переход от реактивного анализа отклонений к системной интерпретации их предпосылок.
1. GOST R 54869–2011. Upravlenie proektom. Trebovaniya k upravleniyu proektom [Project management. Requirements for project management]. – Moscow : Standartinform, 2012. – 24 p.
2. GOST R 71177–2023. Upravlenie krupnymi stroitel'nymi proektami. Obshchie polozheniya [Management of large construction projects. General provisions]. – Moscow : Standartinform, 2023. – 60 p.
3. GOST R ISO 21502–2024. Upravlenie proektami. Rukovodstvo po upravleniyu proektom [Project management. Guidance on project management]. – Moscow : Standartinform, 2024. – 54 p.
4. International Organization for Standardization. ISO 21502:2020 Project, programme and portfolio management — Guidance on project management. – Geneva : ISO, 2020. – 54 p.
5. AXELOS. Managing Successful Projects with PRINCE2. – 6th ed. – London : The Stationery Office, 2017. – 406 p. – ISBN 978-0-11-331533-8.
6. Project Management Institute (PMI). A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide). – 6th ed. – Newtown Square (PA) : Project Management Institute, 2017. – 589 p.
7. Alenazi, E.; Algahtany, M.; Sanni-Anibire, M. O. [et al.] Exploring the nature and impact of client-related delays in construction projects // Buildings. – 2022. – Vol. 12, No. 7. – Art. 880. – DOI:https://doi.org/10.3390/buildings12070880. EDN: https://elibrary.ru/WLJRHU
8. Al Ameri, A.; Nasaruddin, N. A. Client related changes affecting construction schedule performance // International Journal of Sustainable Construction Engineering and Technology. – 2020. – Vol. 11, No. 3. – P. 60–68. – DOI:https://doi.org/10.30880/ijscet.2020.11.03.006. EDN: https://elibrary.ru/BDJYNA
9. Lapidus, A. A.; De La Torre Ibanez, M. Kh. Klassifikatsiya direktivnykh izmeneniy: priznaki, struktura i indeksy RI/CI [Classification of directive changes: features, structure and RI/CI indices] // Stroitel'noe proizvodstvo [Construction Production]. – 2025. – No. 4. – P. 1–13. – DOI: https://doi.org/10.29039/-2026-4-CP0013.
10. Lapidus, A. A.; De La Torre Ibanez, M. Kh. Direktvnye izmeneniya v stroitel'nykh proektakh: teoretiko-metodologicheskie osnovy [Directive changes in construction projects: theoretical and methodological foundations] // Stroitel'noe proizvodstvo [Construction Production]. – 2025. – No. 4. – P. 1–18. – DOI: https://doi.org/10.29039/-2026-4-CP0012.
11. Lapidus, A. A.; Topchiy, D.; Kuzmina, T.; Bolshakova, P. Modelling the stages of pre-project preparation and design development in the life-cycle of an investment and construction project // Applied Sciences. – 2022. – Vol. 12. – Art. 12401. – DOI:https://doi.org/10.3390/app122312401. EDN: https://elibrary.ru/HUVDWU
12. Zhdanova, M. V.; Lapidus, A. A. Upravlenie zhiznennym tsiklom ob"ektov stroitel'stva posredstvom opredeleniya tochek sokrashcheniya prodolzhitel'nosti etapov [Lifecycle management of construction projects through identifying duration reduction points] // Stroitel'stvo i arkhitektura [Construction and Architecture]. – 2025. – No. 3. – DOI:https://doi.org/10.29039/2308-0191-2025-13-3-C0005. EDN: https://elibrary.ru/PPGGRR
13. Bovteev, S. V.; Kanyukova, S. V. Development of methodology for time management of construction projects // Magazine of Civil Engineering. – 2016. – No. 2(62). – P. 102–112. – DOI:https://doi.org/10.5862/MCE.62.10. – EDN WMUUNH.
14. Voronkov, I. E.; Ostrovskiy, R. V.; Agapov, I. G. Otsenka faktorov, vliyayushchikh na izmeneniya dlitel'nosti sooruzheniya AES [Assessment of factors affecting duration changes in nuclear power plant construction] // Stroitel'noe proizvodstvo [Construction Production]. – 2023. – No. 4. – P. 105–110. – DOI:https://doi.org/10.54950/26585340_2023_4_105. – EDN ZDLBHO.
15. Mikhalchenko, O. Yu.; Lapidus, A. A.; Fayzullin, I. E. Bifurkatsionnye protsessy v upravlenii srokami i zatratami stroitel'nykh proektov [Bifurcation processes in time and cost management of construction projects] // Vestnik Evraziyskoy nauki [Eurasian Scientific Journal]. – 2024. – Vol. 16, No. 6. – EDN XTKVFF.
16. Lapidus, A. A.; Abramov, I. L. Ustoychivost' organizatsionno-proizvodstvennykh sistem v usloviyakh riskov i neopredelennosti stroitel'nogo proizvodstva [Stability of organizational and production systems under risk and uncertainty in construction] // Perspektivy nauki [Perspectives of Science]. – 2018. – No. 6(105). – P. 8–11. – EDN XYCBOX.
17. Flyvbjerg, B.; Gardner, D. How Big Things Get Done. – New York : Penguin Random House, 2023. – 384 p. – ISBN 978-0-593-44412-1.
