Разработка классификации производственно-технологических рисков горных проектов по типам производственных задач

Невская М.А.1, Шабалова А.Е.1
1 Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 14, Номер 6 (Июнь 2024)

Цитировать эту статью:

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=68015176

Аннотация:
Деятельность горнодобывающих предприятий осуществляется в сложных условиях, формирующих источники неопределенности и рисков, что повышает требования к качеству разработки проектов. С целью совершенствования подходов к управлению технологическими рисками, в данной работе рассмотрен такой элемент процесса проектирования как \"производственная задача\", сформулировано определение этого понятия, проведена типизация существующих задач. Далее была представлена классификация производственно-технологических рисков по типам производственных задач. Ключевая особенность предложенной классификации заключается в том, что источники риска формулируются как параметры производственного процесса, отраженные в технико-экономическом обосновании и затем в проектной документации. Такая систематизация направлена на дальнейшую возможность оптимизации значения тех параметров, которые оказывают наибольшее влияние на потенциальную рисковую ситуацию. Предварительно, 9 типов задач были распределены по трем группам, в зависимости от изменения стоимости воздействия на риск с течением времени реализации проекта. Дальнейшее исследование направлено на уточнение результатов группировки производственных задач и разработку критериев выявления тех параметров процесса, которые наибольшим образом влияют на вероятность возникновения рисковой ситуации

Ключевые слова: твердые полезные ископаемые, проектная деятельность, источники риска, неопределенность, управление рисками

JEL-классификация: J24, M51, M54



Введение

Добыча минеральных ресурсов является фундаментом развития отечественной экономики, создает налогооблагаемую базу и обеспечивает рост государственных доходов [4]. Российские недра богаты запасами твердых полезных ископаемых, в том числе рудами драгоценных, черных и цветных металлов, каменным углем, редкоземельными элементами, строительным и химическим сырьем [13]

Наблюдаемый в последнее десятилетие рост спроса на твердые полезные ископаемые в том числе обусловлен повышенным интересом к «зеленой» энергетике, то есть переходу к более «минералоемкой» энергетической системе [17]. Так, например, производство электромобилей стимулирует повышение спроса на никель, литий и кобальт, а солнечным панелям необходимо серебро, кадмий, теллур [5]. Одновременно с ростом спроса, ряд авторов отмечают, что объем предложения искусственно занижается путем сокращения инвестиций на разработку месторождений [14].

Специфика различных аспектов деятельности горного предприятия формирует перечень особенностей добывающей отрасли [30]. К ним относят неточность результатов геологоразведочных работ, влияние климатических условий, необходимость крупных инфраструктурных затрат на начальных этапах реализации проекта [18]. Эти и другие особенности находят свое выражение в виде факторов, влияющих на различные функциональные направления деятельности горного предприятия: экономико-рыночные, производственно-технологические, организационно-управленческие, социальные, эколого-климатические [21].

Подготовка проекта разработки месторождений твердых полезных ископаемых связана с высокой степенью неопределенности. Основными источниками неопределенности служат факторы, специфичные горнодобывающей отрасли. Так, например, невозможность достижения высокой точности результатов геологоразведочных работ усложняет прогнозирование того объема полезного ископаемого, который может быть добыт на месторождении, что приводит к появлению неопределенности в количестве продукции, которое может быть произведено и реализовано, а значит, и планирование притока денежных средств будет затруднено.

Для оценки воздействия на проект факторов, специфичных для горной отрасли, и снижения неопределенности, порождаемой влиянием этих факторов, в процессе подготовки решений по разработке месторождения особое внимание уделяется системе управления рисками. Факторы не только оказывают прямое влияние на горный проект, но и взаимодействуют между собой, усиливая последствия друг друга [33]. При этом, если растет неопределенность среди возможных последствий одного из факторов, общая степень рискованности проекта изменяется нелинейно, и оценить ее классическими методами, например, при помощи статических моделей, оказывается затруднительно [12, 28]. В то же время, недоучет условий и факторов может привести к искажению показателей оценки эффективности проекта и негативно отразиться на результатах деятельности горного предприятия на эксплуатационной стадии. Это особенно актуально в условиях, когда исчерпываются запасы «дешевых» ресурсов, возникает необходимость разрабатывать месторождения в более сложных условиях [26, 34].

Традиционно, в литературе разделяют проектные риски на две группы по возможности влияния на них – системные и несистемные [25, 27]. В случае горного проекта к системным или недиверсифицируемым (то есть тем, на которые сложно повлиять) рискам будет относиться еще комплекс климатических, горно-геологических рисков, волатильность цен на мировом рынке по политическим причинам. Несмотря на то, что производственно-технологические риски горного проекта относятся к диверсифицируемой группе, технические решения, разрабатываемые в проектной документации, изначально опираются на неопределенность данных о геологическом строении рудного тела. Поэтому, от качества проработки технологической составляющей проекта зависит способность предприятия адаптироваться к проявлению специфических системных рисков горной отрасли.

В связи с чем цель исследования заключается в разработке классификации технологических рисков горного проекта по типам производственных задач. Представленная классификация направлена на повышение эффективности проекта путем снижения производственно-технологического риска. Это снижение достигается за счет систематизации факторов, влияющих на производительность добывающего предприятия, а также тех, которые позволяют оперативно адаптировать деятельность к воздействиям внешней среды.

Методы исследования.

Исследование проведено на основе анализа научной литературы, посвященной производственно-технологическим рискам горных проектов и их источникам. В ходе исследования проведен контент-анализ источников литературы, обоснован признак классификации (тип производственной задачи), выделено определение производственной задачи в рамках подготовки проекта разработки месторождения твердых полезных ископаемых. Разработана классификация рисков по выбранному признаку и проведена группировка источников риска. Затем выполнено обобщение задач в зависимости от приращения стоимости ущерба в случае наступления рисковой ситуации с течением срока реализации проекта.

Результаты исследований целого ряда авторов доказывают, что стоимость воздействия на риски, неучтенные на этапе проектирования, растет с течением времени реализации проекта [11, 3, 16]. Эффект накопленной ошибки приводит к тому, что чем позже от старта реализации проекта наступает рисковая ситуация, тем дороже обойдется его устранение [10]. Отсюда можно сформировать кривую, отображающую изменение стоимости воздействия на риск в зависимости от срока реализации проекта (Рисунок 1).

Рисунок1

Рисунок 1. Зависимость стоимости воздействия на риск от срока реализации проекта. Составлено авторами на основе данных [10, 16]

Перелом кривой, обозначенный на рисунке 1 пунктирной линией «а» соответствует времени выхода проекта на полную производственную мощность, поскольку именно в этот период становятся наиболее заметны просчеты в проектировании, связанные с количеством и техническими характеристиками основного оборудования, численностью персонала и т.д. Второй перелом кривой (обозначен пунктирной линией «б») соответствует периоду времени, когда запасы месторождения сокращаются, количество забоев уменьшается, бортовое содержание заметно ниже первоначального. Скорость «удорожания» преодоления рисковой ситуации со временем снижется, поскольку большинство ошибок и просчетов в проектных решениях обнаруживаются в первые несколько лет реализации. К тому же персонал, задействованный в осуществлении проекта, на поздних сроках его жизни уже нарабатывает достаточное количество опыта, чтобы оперативно разрешить возникающие проблемы.

На основании графика, представленного на рисунке 1, производится обобщение производственных задач внутри разработанной классификации.

Разработка классификации проводилась по материалам научных статей, нормативно-правовых актов в области разработки проектной документации, технико-экономического обоснования реальных проектов разработки месторождения твердых полезных ископаемых.

Результаты

Совокупность рисков, присущих тому или иному проекту, можно назвать группой инвестиционных рисков. Множество авторов солидарно во мнении, что проектный инвестиционный риск – это вероятность возникновения событий, оказывающих неблагоприятное влияние на проект и вызывающих снижение его экономической эффективности в ходе реализации [31, 32]. В литературе представлено большое количество классификаций инвестиционных проектных рисков, тем не менее, любой автор неизменно выделяет группу рисков, источниками которых являются составные части процесса производства товара (в случае горного проекта, добычи полезных ископаемых). Они носят названия «операционные риски», «технологические риски», «производственные риски». В англоязычной литературе также встречаются «industrial risks», «machines risks», «operation factors».

В ходе анализа выделены 8 классификаций проектных рисков, возникающих в производственном процессе. Эти классификации представляют для авторов интерес выбором критерия классификации. Не менее важен анализ цели управления рисками, то есть обоснование того, что является первопричиной необходимости снижения потенциального риска: повышение производительности добычи, повышение безопасности труда, снижение нагрузки на окружающую среду и т.д. Результаты представлены в Таблице 1.

Таблица 1 – Результаты контент-анализа классификаций проектных рисков, связанных с процессом производства
Признак классификации
Факторы рисков
Авторы
Вызовы производственного процесса
Факторы, влияющие на:
- операционные вызовы,
- вызовы в управлении трудовыми ресурсами,
- вызовы в области предметов и средств труда,
- вызовы в области охраны окружающей среды и корпоративной социальной ответственности.
П.К. Мишра, М.К. Моханти [15]
Степень влияния на развитие проекта
Группы факторов риска:
- трудовые
- организационные
- технологические
Н.И. Длудлу, Дж. Х.К. Преториус, К.Дж. Вингаард [8]
Стадия производственного процесса
Стадии риска:
- добыча,
- переработка.
Стадия анализируется инструментом «Железный треугольник» управления проектами:
- затраты,
- качество,
- время.
К.А. Суда, Н.С.А. Рани, Х.А. Рахман, В. Чен [19]
Проблемная область
Подгруппы проблем:
- общие проблемы (безопасность труда, влияние геологической неопределенности, информационное обеспечение),
- машины и оборудование (надежность, ремонт, техническое обслуживание),
- трудовые факторы (социальный риск, здоровье и безопасность),
- окружающая среда (влияние природных факторов на процесс, влияние процесса на природу).
А. Тубис, С. Вербинска-Войцеховска, А. Вроблевский [20]
Оценка параметров
Группы параметров:
- геотехнические,
- минерального происхождения,
- экономические,
- безопасность и регулирование,
- экологические.
Источники риска в каждой группе подразделяются на:
- несистемные,
- технические,
- операционные.
В.М. Заернюк, Ю.В. Забайкин, Б.М. Сейфуллаев [27]
Причины нарушений
Фокус сделан на человеческий фактор:
- ошибки персонала,
- недостаточная квалификация,
- низкая дисциплина,
- неудовлетворительная организация производственного процесса
А.В. Галкин, А.В., Смолин, Е.М. Неволина [23]
Глобальные вызовы
Технологические риски, обусловленные вызовами цифровой трансформации:
- неблагоприятные последствия применения передовых технологий,
- концентрация цифровой власти,
- цифровое неравенство,
- разрушение критической информационной инфраструктуры.
Всемирный экономический форум: Отчет о глобальных рисках [9]
Воздействие на окружающую среду
Источники негативного влияния на окружающую среду:
- планирование и осуществимость разработки,
- неоптимальная эксплуатация горного отвода,
- неоптимальная эксплуатация земельного отвода,
- практика горного дела,
- безответственная добыча полезных ископаемых,
- лицензия на деятельность.
М. Девечи, Э.А. Варучакис, П.Р. Брито-Парада и др.
[7]
Источник: составлено авторами.

Анализируя материалы таблицы, можно заметить, что многие авторы отдают предпочтение источникам возникновения риска в качестве признака классификации. При этом некоторые авторы группируют источники в зависимости от этапа производства. Авторами предлагается дополнить классификацию признаком – тип производственной задачи.

Согласно определению, сформулированному в работах О.В. Царьковой, решение производственной задачи – это выполнение совокупности определенных технико-технологических действий необходимых для разрешения проблемной производственной ситуации и достижение цели производства [35]. Результатом решения производственной задачи является определенный вид производственной продукции (услуги), соответствующей целям производства [35]. Следовательно, на этапе подготовки проекта разработки месторождения результат решения задачи будет изложен в соответствующем разделе проектной документации или технико-экономическом обосновании. Поэтому при разработке классификации авторы ориентировались также на стандарты проектной деятельности и нормативно-правовые акты в части формулирования названий производственных задач [1, 24].

Суммируя изученный материал, авторами выбран вариант обозначения «производственно-технологические» риски, поскольку выбранный признак – тип производственной задачи – охватывает не только непосредственно технологическую цепочку, но и весь комплекс вспомогательного производства.

Классификация производственно-технологических рисков по типам производственных задач сформулирована авторами и представлена в Таблице 2.

Таблица 2 – Классификация производственно-технологических рисков по типам производственных задач

Тип производственной задачи
Объекты проектирования - потенциальные источники риска
1
Управление трудовыми ресурсами
- численность промышленно-производственного состава,
- размер заработной платы,
- режим работы предприятия.
2
Управление производственной и экологической безопасностью
- технические характеристики системы охраны атмосферного воздуха от загрязнений,
- технические характеристики системы охраны подземных вод от истощения и загрязнения,
- технические характеристики системы оценки шумового фактора,
- технические характеристики системы складирования и утилизации отходов,
- технические характеристики системы организации рекультивации земель.
3
Планирование технического обслуживания и ремонтов
- расписание технического обслуживания основного и вспомогательного оборудования,
- расписание ремонтов основного и вспомогательного оборудования,
- потребное количество запасных частей и расходных материалов.
4
Организация систем инженерно-технического обеспечения
- технические характеристики системы электроснабжения,
- технические характеристики вентиляционной системы,
- технические характеристики системы теплоснабжения,
- технические характеристики системы водоотлива.
5
Организация выемочно-очистных работ
- технические характеристики выемочного оборудования,
- технические характеристики вспомогательного оборудования,
- распределение объемов горных работ по годам отработки,
- параметры буровзрывных работ при очистных работах,
- плечо откатки,
- параметры оборудования, задействованного в транспортировке руды.
6
Организация работ по вскрытию
- схема вскрытия,
- технические характеристики оборудования, задействованного на горно-капитальных работах,
- обеспечение устойчивости уступов/выработок,
- параметры буровзрывных работ при проходческих работах,
- плечо откатки.
7
Управление материально-техническим снабжением
- потребные объемы горюче-смазочных материалов,
- потребные объемы товарно-материальных ценностей,
- потребные объемы во взрывчатом веществе.
8
Управление отвалообразованием
- удаленность отвалов от месторождения,
- технические показатели системы охраны отвалов,
- габариты отвала.
9
Управление объектами капитального строительства
- параметры и расположение складов,
- параметры и расположение административно-бытовых зданий,
- параметры и расположение объектов для ремонта оборудования и техники,
- параметры и расположение объектов инженерно-технического обеспечения,
- параметры и расположение объектов охранного и пожарного назначения,
- параметры и расположение внеплощадных объектов.
Источник: составлено авторами.

Цель формирования классификации заключается в такой систематизации, которая бы учитывала источники риска в качестве параметра проекта разработки месторождения твердых полезных ископаемых. При этом параметр сформулирован таким образом, что его можно было оптимизировать, то есть подобрать такое его значение, которое бы обеспечивало максимальную экономически обоснованную производительность, без ущерба безопасности труда и окружающей среде. Список источников риска в Таблице 2 – не исчерпывающий, приведен с целью уточнения содержания производственной задачи. Расширение и уточнение перечня будет продолжено в следующих исследованиях.

Обсуждение результатов

Такой сложный объект как горнодобывающее предприятие требует комплексного подхода к подготовке проектной документации. Высокие требования в части безопасности труда и защиты окружающей среды, предъявляемые к добыче минеральных ресурсов, стимулируют лиц, ответственных за подготовку проекта, уделять большое внимание проработке производственно-технологических рисков. Тем не менее, нет гарантии того, что в ходе реализации проекта, не возникнет внештатной ситуации [22, 29]. Проявление последствий будет заключаться в отставании от календарного плана и недостижении заданных показателей добычи. Предложенная классификация производственно-технологических рисков позволяет идентифицировать слабые места в выбранной технологии добычи и организации строительства горного предприятия.

Сформулированные типы производственных задач охватывают как основное производство, так и вспомогательное. Несмотря на то, что эффективность функционирования предприятия зависит от грамотности проработки обоих направлений, затраты на устранение ошибок изменяются неодинаково. Ранжирование и систематизация производственных задач позволит точечно выявить тот параметр производственного процесса, на который необходимо повлиять с целью повышения эффективности проекта. Принимая во внимание корреляцию между стоимостью воздействия на риск и сроком реализации проекта, представленную в научной литературе, риски по типам производственных задач распределяются по трем группам в зависимости от величины ущерба в случае допущения ошибок при проектировании:

1. Стоимость устранения ошибок велика и связана с основным производством (организация выемочно-очистных работ, организация работ по вскрытию, организация систем инженерно-технического обеспечения);

2. Стоимость устранения ошибок существенна и связана с вспомогательным производством (организация экологической устойчивости производства, управление отвалообразованием, управление объектами капитального строительства);

3. Допустимо наличие неточностей на этапе проектирования, стоимость устранения невелика (управление трудовыми ресурсами, планирование технического обслуживания и ремонтов, управление материально-техническим снабжением).

Визуальное отображение группировки схематично изображено на Рисунке 2.

Рисунок2

Рисунок 2. Распределение стоимости воздействия на риск по группировкам типов производственных задач. Составлено авторами на основе данных [2, 6]

На рисунке 2 пунктиром показана результирующая кривая, отражающая изменение стоимости воздействия на проектные риски. Цифрами указаны кривые, отражающие соответствующую группу производственных задач. В исследовании выдвигается гипотеза, что суммарные затраты на обработку риска распределяются между выделенными группами неравномерно. Предполагается, что ущерб от наступления рисков из группы №1 наиболее высок и чем позднее станет заметно его проявление, тем больше денежных средств понадобится на устранение риска. Так, например, при разработке календарного плана может быть недоучтено влияние отработанного пространства на схему вентиляции рудника. Источником риска, в таком случае, будут параметры распределения объемов горных работ по годам отработки (производственная задача – организация выемочно-очистных работ). Для устранения рисковой ситуации придется устанавливать дополнительное оборудование, обеспечивающее приток свежего воздуха или вносить изменения в календарный план. Оба варианта, очевидно, требуют больших вложений денежных средств и временных затрат.

Аналогичным образом изменяется кривая, отображающая изменение стоимости воздействия на риск, отмеченная на рисунке 2 под цифрой 2). Основное отличие заключается в том, что эта группа производственных задач связана с вспомогательным производством, поэтому затраты на обработку риска начинаются снижаться к концу срока реализации проекта в связи с уменьшением объемов добычи. Например, количество вскрышной породы к концу срока разработки карьера уменьшается, а значит и вероятность наступления рисковой ситуации, вызванной ошибками в организации отвалообразования, минимальна. Графически это выражается в ниспадающем характере кривой в тот момент, когда запасы месторождения сокращаются, а работы приближаются к достижению дна карьера.

Кривая, обозначенная цифрой 3) была получена в результате вычитания из базовой кривой значений 2) и 3). Получен результат, в целом, соответствует прогнозируемому изменению затрат на обработку рисков третьей группы производственных задач. Так, например, при добыче открытым способом на поздних этапах разработки карьера количество забоев уменьшается, и вероятность возникновения простоя по причине неправильного выстроенного расписания технического обслуживания – несущественна. В том время как после начала работ по рудному телу, аналогичная рисковая ситуация потребовала бы больших усилий по преодолению, хоть и не привела бы к значительному ущербу.

Дальнейшее исследование направлено на уточнение поведения кривых, получение количественного выражения изменения стоимости воздействия на группы рисков в зависимости от срока реализации проекта. Количественный анализ рисков, возникающих при подготовке проекта разработки месторождения твердых полезных ископаемых, нацелен на разработку критериев отбора показателей производственного процесса, оптимизация которых позволила бы снизить вероятность возникновения риска, идентифицированного по представленной в этой работе классификации.

Заключение

Проекту разработки месторождения твердых полезных ископаемых свойственен перечень характерных черт, порождаемых особенностями горнодобывающей отрасли. Эти особенности являются источниками неопределенности горного проекта. С истощением минерально-сырьевой базы увеличивается количество факторов, которые необходимо учесть в проекте. Особое внимание уделяется производственно-технологическим рискам, поскольку от грамотности проработки технических решений зависит способность предприятия адаптироваться к изменениям внешней среды, проявлению горно-геологического и климатического рисков. Управление рисками начинается с этапа их идентификации по выбранной классификации. В литературе представлено большое количество исследований на тему систематизации рисков, возникающих внутри производственного процесса на различных его этапах. Фокус исследования был направлен на анализ признаков, которые формулируют различные авторы в зависимости от целей управления проектными рисками: повышение производительности, сокращение вредного воздействия на окружающую среду, повышение безопасности труда.

В работе представлена классификация производственно-технологических рисков по типам производственных задач. Всего было выделено 9 типов производственных задач. Ключевая особенность предложенной классификации заключается в том, что источники риска формулируются как параметры производственного процесса, отраженные в технико-экономическом обосновании и затем в проектной документации. Именно поэтому в качестве признака классификации было предложено определение производственной задачи как структурной единицы горного проекта. Такая систематизация направлена на дальнейшую возможность оптимизации значения тех параметров, которые оказывают наибольшее влияние на потенциальную рисковую ситуацию. Предварительно, 9 типов задач был распределены по трем группам, в зависимости от изменения стоимости воздействия на риск с течением времени реализации проекта. Дальнейшее исследование направлено на уточнение результатов группировки производственных задач и разработку критериев выявления тех параметров процесса, которые наибольшим образом влияют на вероятность возникновения рисковой ситуации.


Источники:

1. Постановление Правительства РФ от 16.02.2008 N 87 (ред. от 15.09.2023) "О составе разделов проектной документации и требованиях к их содержанию". [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_75048/ (дата обращения: 08.05.2024).
2. Amirudin A., Sukwika T., Ramli S. Analysis of Performance and Safety Risks in the Nickel Mining Sector // Indonesian Journal of Global Health Research. – 2024. – № 2. – p. 723-734. – doi: 10.37287/ijghr.v6i2.2791.
3. Ashkanani S., Franzoi R. Gaps in megaproject management system literature: a systematic overview // Engineering, Construction and Architectural Management. – 2023. – № 3. – p. 1300-1318. – doi: 10.1108/ECAM-12-2021-1113.
4. Bykowa E. N. Development of methodology for economic evaluation of land plots for the extraction and processing of solid minerals // Записки Горного института. – 2023. – № 259. – p. 52-67. – doi: 10.31897/PMI.2023.6.
5. Calvo G., Valero A. Strategic mineral resources: Availability and future estimations for the renewable energy sector // Environmental Development. – 2022. – p. 100640. – doi: 10.1016/j.envdev.2021.100640.
6. Chen S., Zeng Yu., Majdi A., Salameh A.A., Alkhalifah T., Alturise F., Ali H.E. Potential features of building information modelling for application of project management knowledge areas as advances modeling tools // Advances in Engineering Software. – 2023. – p. 103372. – doi: 10.1016/j.advengsoft.2022.103372.
7. Deveci M., Varouchakis E.A., Brito-Parada P.R., Mishra A.R., Rani P., Bolgkoranou M., Galetakis M. Evaluation of risks impeding sustainable mining using Fermatean fuzzy score function based SWARA method // Applied Soft Computing. – 2023. – p. 110220. – doi: 10.1016/j.asoc.2023.110220.
8. Dludhlu N. I., Pretorius J. H. C., van Wyngaard C. J. Risk evaluation in project management implementation: The case of infrastructural development projects. / IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management. - IEEE, 2017. – 1743-1747 p.
9. Edition McLennan M. The Global Risks Report 2023 18th Edition. - Cologny, Switzerland : World Economic Forum, 2023.
10. Kantianis D. Construction Project Crashing with Uncertain Correlated Normal and Crash Task Durations and Costs: An Integrated Stochastic Practical Approach // European Project Management Journal. – 2023. – № 1. – p. 3-22. – doi: 10.56889/pdsd6032.
11. Krishna N. S., Renuka S. M. Scheduling Time and Cost by Integrating Quality and Risk in Construction Projects // International Conference on Civil Engineering Innovative Development in Engineering Advances. 2023. – p. 191-201.
12. Kulikova E. Y., Polyankin A. G., Potokina A. M. Specifics of geotechnical risk control in the design of underground structures // Записки Горного института. – 2023. – № 264. – p. 895-905.
13. Lapinskas A. A. Influence of mining rent on the efficiency of using natural potential: the paradox of plenty and its Russian specifics // Записки Горного института. – 2023. – № 259. – p. 79-94. – doi: 10.31897/PMI.2023.13.
14. Litvinenko V. S., Petrov E.I., Vasilevskaya D.V., Yakovenko A.V., Naumov I.A., Ratnikov M.A. Assessment of the role of the state in the management of mineral resources // Записки Горного института. – 2023. – № 259. – p. 95-111. – doi: 10.31897/PMI.2022.100.
15. Mishra P. C., Mohanty M. K. A review of factors affecting mining operation // World Journal of Engineering. – 2020. – № 3. – p. 457-472. – doi: 10.1108/WJE-03-2019-0082.
16. Purnus A., Bodea C. N. Correlation between time and cost in a quantitative risk analysis of construction projects // Procedia Engineering. – 2014. – p. 436-445. – doi: 10.1016/j.proeng.2014.10.570.
17. Rachid S., Yassine T., Benzaazoua M. Environmental evaluation of metals and minerals production based on a life cycle assessment approach: A systematic review // Minerals Engineering. – 2023. – p. 108076. – doi: 10.1016/j.mineng.2023.108076.
18. Scammacca O., Gunzburger Y., Mehdizadeh R. Gold mining in French Guiana: A multi-criteria classification of mining projects for risk assessment at the territorial scale // The Extractive Industries and Society. – 2021. – № 1. – p. 32-43. – doi: 10.1016/j.exis.2020.06.020.
19. Suda K. A. A review on risks and project risks management: oil and gas industry // International Journal. – 2015. – № 8. – p. 938-943.
20. Tubis A., Werbińska-Wojciechowska S., Wroblewski A. Risk assessment methods in mining industry—a systematic review // Applied Sciences. – 2020. – № 15. – p. 5172. – doi: 10.3390/app10155172.
21. Абрашитов А. Ю., Череповицын А. Е. Обобщение факторов, способствующих развитию потенциала технологической модернизации горнодобывающего производства // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2023. – № 6-2 (114). – c. 63-69.
22. Ботян Е. Ю., Лавренко С.А., Пушкарев А.Е. Методика уточненного расчета межремонтного периода элементов подвески карьерных автосамосвалов посредством учета горнотехнических условий их эксплуатации // Горная промышленность. – 2024. – № 1. – c. 71-76. – doi: 10.30686/1609-9192-2024-1-71-76.
23. Галкина Н. В., Кравчук И.Л., Смолин А.В., Перятинский А.Ю. Подход к экономической оценке производственного риска на горнодобывающем предприятии // Известия Уральского государственного горного университета. – 2022. – № 4 (68). – c. 151-158. – doi: 10.21440/2307-2091-2022-4-151-158.
24. ГОСТ Р 58917-2021 «Технологический инжиниринг и проектирование. Технико-экономическое обоснование инвестиционного проекта промышленного объекта» : национальный стандарт Российской Федерации : издание официальное : утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 29 сентября 2021 г. № 1025-ст: введен впервые. / подготовлен Ассоциацией инженеров «Национальная палата инженеров» (НПИ). - Москва : Стандартинформ, 2021. – 21 c.
25. Двоеглазов С. И. Совершенствование системы идентификации рисков инвестиционных проектов в горнодобывающей отрасли // Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности: Сб. науч. тр. II Междунар. науч. конф.Костанай, 28 сент. 2020 г.). Чебоксары: ИД «Среда. Костанай, 2020. – c. 62-66.
26. Жуковский Ю. Л., Малькова Я. М. Классификация способов повышения эффективности процесса измельчения и реализация энергоэффективных алгоритмов управления двухдвигательным электроприводом мельницы // Горное оборудование и электромеханика. – 2022. – № 4. – c. 20-35. – doi: 10.26730/1816-4528-2022-4-20-35.
27. Заернюк В. М., Забайкин Ю. В., Сейфуллаев Б. М. Особенности проявления рисков и неопределенности при реализации горных проектов // Kant. – 2017. – № 3 (24). – c. 130-138.
28. Котелева Н. И., Вальнев В.В., Королев Н.А. Технология дополненной реальности как средство технического обслуживания оборудования металлургических производств // Цветные металлы. – 2023. – № 4. – c. 14-23. – doi: 10.17580/tsm.2023.04.02.
29. Максаров В. В., Минин А.О., Бригаднов И.А. Применение ультразвуковых колебаний при механической обработке труднообрабатываемых материалов // Металлообработка. – 2021. – № 3(123). – c. 13-21. – doi: 10.25960/mo.2021.3.13.
30. Мелешко Ю. В. Специфика горной промышленности как вида экономической деятельности // Экономическая наука сегодня. – 2020. – № 11. – c. 105-116.
31. Мозокина С. Л., Чернышев М. Г. Управление рисками инвестиционных проектов предприятий сферы услуг // Известия СПбГЭУ. – 2022. – № 5-2 (137).
32. Мусавузова М. М. Оценка рисков, влияющих на эффективность инвестиционных проектов // Инновации и инвестиции. – 2020. – № 2. – c. 33-35.
33. Невзоров Д. Н., Труфанова И. С. Методика расчета конвейерных поездов // Транспортное, горное и строительное машиностроение: наука и производство. – 2023. – № 20. – c. 160-169. – doi: 10.26160/2658-3305-2023-20-160-169.
34. Стоянова А. Д., Трофимец В. Я., Калач А. В. Системный анализ и управление корпоративными организациями на основе ESG-подхода // System. – 2023. – c. 2310-6018. – doi: 10.26102/2310-6018/2023.40.1.011.
35. Царькова О. В. Учебно-методический комплекс как средство формирования готовности будущих техников к решению производственных задач // Подготовка кадров в региональной системе «Колледж-ВУЗ». 2013. – c. 2855.

Страница обновлена: 03.12.2024 в 12:09:38