Дифференцированное планирование загрузки федеральных центров спортивной подготовки: разработка методической модели в условиях цифровой трансформации

Введение. В настоящее время существует необходимость преодоления системного методологического противоречия между специфическими требованиями процесса подготовки спортсменов высокой квалификации и действующим инструментарием нормирования загрузки спортивной инфраструктуры. Действующая методика, утвержденная Приказом Росстата от 23.10.2014 № 626 «Об утверждении статистического инструментария для организации Министерством спорта Российской Федерации федерального статистического наблюдения за деятельностью учреждений по физической культуре и спорту», содержит ряд недостатков, включая усредненный расчет единовременной пропускной способности без учета технологической специфики разных видов спорта [6]. Как отмечает А. А. Исаев [15], современные вопросы управления федеральными центрами требуют более глубокой интеграции специфики тренировочного процесса в административные регламенты. Существующий подход к оценке эффективности через обобщенные показатели не отражает реальную эксплуатационную нагрузку ФЦСП и не позволяет верифицировать данные в условиях цифровой трансформации согласно Указу Президента № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» [2]. Применяемый статистический инструментарий не учитывает функциональные особенности современного оборудования и не интегрируется с ГИС «ФКиС» и ERP-системам [13].

Значимость оптимизации планирования обуславливается необходимостью существенных государственных вложений. На реализацию государственной программы «Развитие физической культуры и спорта» [3] в период с 2026 по 2028 год запланировано выделение около 217 млрд рублей. При этом ежегодные расходы федерального бюджета на спорт в ближайшие годы составят от 74,5 млрд рублей в 2026 году до 79,1 млрд рублей к 2028 году. Стоит также отметить, что общий объем финансирования мероприятий по созданию спортивной инфраструктуры в 2023–2025 годах составил 91,2 млрд рублей, в том числе: за счет средств федерального бюджета – 64,6 млрд рублей (70,8 %), региональных бюджетов – 16,0 млрд рублей (17,6%), внебюджетных источников – 10,6 млрд рублей (11,6%). Однако, значительная часть созданных спортивных объектов (68,4%), введенных в эксплуатацию в 2022–2024 годах, имели низкую загруженность от 1,5 до 48,6%, часть закупленного оборудования не используется [20].

Для создания спортивной инфраструктуры региональной и федеральной собственности средства федерального бюджета распределились следующим образом (рис.1): большая часть (33,9 млрд.руб) направлена на объекты спорта региональной собственности, вторая часть (30,6 млрд.руб) распределена между: умные спортивные площадки, площадки ГТО, модульные спортивные сооружения, проекты ГЧП, объекты федеральной собственности.

Рисунок 1 - Средства федерального бюджета, направленные на создание спортивной инфраструктуры региональной и федеральной собственности,

млрд руб.

Столь значительный объем финансирования требует внедрения предиктивных моделей управления для повышения возврата на вложенный капитал и исключения нецелевого использования мощностей. Это обусловлено необходимостью снижения неопределенности и рисков бюджетного планирования, обоснования эффективности расходов в условиях экономической нестабильности, необходимостью оптимизации распределения ограниченных финансовых ресурсов, выделяемых на развитие спортивной инфраструктуры, а так же возможностью адаптивного управления в условиях динамических изменений загрузки. Согласно И.В. Солнцеву [22], цифровые технологии в спортивных организациях должны стать инструментом прозрачного финансового и операционного контроля

В рамках реализации Стратегии развития физической культуры и спорта в Российской Федерации на период до 2030 года [4] и Постановления Правительства № 2122 «Положение о государственной информационной системе «Единая цифровая платформа «Физическая культура и спорт» [5] необходим переход от дескриптивной фиксации показателей к проактивному моделированию на основе непрерывных информационных потоков в режиме реального времени. Разработка инновационной методической модели позволит устранить противоречия между положениями Федерального закона № 329-ФЗ от 04.12.2007 «О физической культуре и спорте в Российской Федерации» [1] и практикой эксплуатации ФЦСП.

По мнению А. В. Мазуриной [19], моделирование процессов загрузки ФЦСП в цифровой среде обеспечивает синхронизацию интересов федераций с возможностями материальной базы. Применение методов математического моделирования в управлении загрузкой минимизирует влияние субъективного фактора при распределении дефицитных тренировочных площадей. Современная модель управления должна учитывать не только количество занимающихся, но и интенсивность использования специализированных зон в зависимости от микро- и макроциклов подготовки. Пересмотр фрагментарных статистических подходов в пользу гибкого цифрового планирования является фундаментальным условием для обеспечения прозрачности экономики федеральных центров.

Таким образом, исследование формирует научно обоснованный каркас для создания единой экосистемы управления ресурсами, отвечающей вызовам глобальной цифровизации. Внедрение предиктивных инструментов позволит трансформировать спортивную инфраструктуру в высокотехнологичные кластеры, способные гибко реагировать на запросы сборных команд. Итогом исследования станет универсальный методический алгоритм, способный обеспечить максимальную социальную и экономическую отдачу от эксплуатации спортивных объектов.

Методы. Настоящее исследование представляет собой методологическую разработку, направленную на критический анализ нормативной базы и создание усовершенствованной модели дифференцированного планирования. Исследовательский дизайн построен на последовательном применении качественных методов анализа и синтеза информации и направлен на достижение триединой цели: деструкцию (выявление недостатков), конструирование (разработку новой модели расчетов) и анализ изменений (при ее внедрении). Нормативную основу составляет комплекс подзаконных актов, регламентирующих деятельность объектов спортивной инфраструктуры.

Методологическая база основана на синтезе системного и процессного подходов, методов классификации, сравнительного анализа и логического моделирования, клиентоцентрированного проектирования и концепции информационной поддержки принятия решений. Поскольку тема исследования является междисциплинарной, осуществлен анализ документов, отечественного и международного опыта управления спортивной инфраструктурой. С целью сравнительного анализа изучены открытые методические материалы и стандарты международных организаций (Sport England, FIFA, FINA), посвященные проектированию, эксплуатации и оценке загрузки спортивных объектов. Это позволило разработать базовые положения методики формирования и нормирования планово-расчетных показателей загрузки спортивных сооружений ФЦСП, обеспечивающую максимальную доступность и качество инфраструктуры для подготовки спортивного резерва и сборных команд России.

Результаты. Современная система управления спортивной инфраструктурой в России во многом опирается на нормативные подходы, сформированные для решения задач статистического наблюдения, а не оперативного управления эффективностью. Основополагающим инструментом в данной области выступает методика, утвержденная Приказом Росстата от 23.10.2014 №626 [8], чья применимость в текущем правовом поле закреплена в действующих актах отраслевого ведомства: Приказах Минспорта России от 21.03.2018 №244 [9] и от 18.07.2025 №574 [10]. Данные документы формируют единый механизм оценки уровня обеспеченности населения объектами спорта исходя из их единовременной пропускной способности (далее – ЕПС).

Однако при экстраполяции указанных методик на сегмент спорта высших достижений (далее – СВД) обнаруживается системное методологическое противоречие. Расчетные алгоритмы современных приказов сохраняют опору на «Планово-расчетные показатели» 1998 года (Приказ ГКФТ России № 44) [7], которые базируются на требованиях к тренировочному процессу спортсменов юношеских разрядов. Использование этой базы в современных условиях приводит к существенному разрыву между нормативной и реальной практикой по нескольким направлениям. Во-первых, существующая методика не содержит специфических нормативов для членов сборных команд РФ. Для качественной подготовки спортсмена высокой квалификации требуется большее пространство (например, 1–2 человека на дорожку бассейна) по сравнению с массовым спортом (10 человек), что текущими формулами игнорируется. Во-вторых, из-за завышенных нормативных требований к плотности занятий спортивные объекты СВД формально демонстрируют крайне низкий коэффициент загруженности, что создает ложное впечатление о неэффективном использовании инфраструктуры.

Действующая расчетная модель мощности характеризуется чрезмерной линейностью и огрублением данных. Среди критических недостатков следует выделить:

- формулы предполагают непрерывную «конвейерную» загрузку объекта, не учитывая время на смену групп, заливку льда, санитарную обработку и др. технологические параметры;

- использование средних величин посещаемости и продолжительности занятий «размывает» пиковые нагрузки и не позволяет адекватно планировать рациональные режимы эксплуатации;

- оценка ведется исключительно по основной спортивной зоне (игровое поле, трек, водное зеркало), в то время как вспомогательные помещения (раздевальные помещения, восстановительные зоны, медицинские кабинеты), являющиеся лимитирующими факторами («узкими местами») системы, исключаются из расчета.

Таким образом, существующая нормативная база в России находится в методологическом разрыве с потребностями современного СВД.

В последние десятилетия в мировой практике управления спортивной инфраструктурой наблюдается отчетливый методологический сдвиг: оценка эффективности объектов спорта смещается от анализа исключительно статических количественных параметров (номинальная вместимость, площадь) к изучению многомерных характеристик качества среды и пользовательского опыта. Данный тренд обусловлен пониманием того, что высокая расчетная пропускная способность не гарантирует результативности тренировочного процесса, особенно в сегменте спорта высших достижений [11,18, 21].

Одним из наиболее развитых инструментов в этой области является концепция «фактора комфорта» [30], активно применяемая в практике независимого правительственного органа Sport England, ответственного за развитие массового спорта. В рамках данного подхода устанавливается понятие «эффективной вместимости», которая составляет лишь 70–80% [35] от теоретического максимума. В отличие от российских нормативов, где достижение 100% загрузки считается целевым показателем, международные стандарты рассматривают перегруженность как фактор, снижающий интенсивность подготовки и повышающий риск травматизма, что критично для спортсменов высокой квалификации.

Важным аспектом глобальной трансформации является дифференциация управленческих моделей в зависимости от целевого назначения спортивного объекта. Так, основной принцип Барселонской модели [25] - четкое разделение двух ключевых функций спортивной инфраструктуры. «Спорт для всех» ориентирован на массовость, доступность и высокую плотность использования объектов при низкой стоимости часа аренды. «Спорт высших достижений» - это подготовка профессиональных атлетов, требующая специализированной инфраструктуры, эксклюзивного доступа (низкой плотности загрузки) и характеризующаяся высокой стоимостью эксплуатации. Барселона сделала ставку на физическое разведение этих потоков: массовое использование не должно мешать подготовке сборных команд, а ресурсы СВД не должны простаивать или использоваться не по назначению.

В отличие от Барселонской модели, Лондонская модель (на примере Олимпийского парка королевы Елизаветы) базируется на принципах функционирования единого гибридного кластера. Данный подход предполагает интеграцию различных категорий пользователей в рамках общей инфраструктуры посредством следующих механизмов:

- временная и тарифная сегрегация, подразумевающая распределение эксплуатационных циклов объекта для минимизации пересечения потоков спортсменов высокой квалификации и населения;

- приоритезация качества среды, отражающий смещение акцента с показателей валовой посещаемости (количественный подход) в сторону обеспечения целевых параметров «качественных человеко-часов» (качественный подход), необходимых для реализации высокотехнологичного тренировочного процесса профессионального уровня.

Исследовательское подразделение UK Sports Institute (UKSI, ранее – EIS) [34] рассматривает спортивную инфраструктуру через призму трех критических факторов развития.

1. Интеграция диагностических и аналитических систем. Спортивный объект трансформируется в «живую лабораторию», где системы захвата движения, силовые платформы и сенсорные сети интегрированы непосредственно в тренировочные поверхности. Это обеспечивает бесшовный сбор биомеханических данных, исключая необходимость прерывания тренировочного цикла.

2. Проектирование контролируемой среды. Ключевым элементом планирования становятся климатические камеры и системы симуляции высоты. Эффективность объекта детерминирована его способностью с высокой точностью воспроизводить параметры микроклимата для направленной физиологической адаптации атлетов к соревновательным условиям.

3. Конвергенция науки и технологий в архитектуре. Инновационный подход предполагает создание «мультидисциплинарных хабов». Вместо изолированных помещений проектируются зоны совместной работы физиологов, инженеров и тренеров. В рамках концепции «минимальных улучшений» эргономика зон восстановления, освещенность и акустический комфорт рассматриваются как базовые технологические компоненты инфраструктуры.

Современные стандарты международных федераций (FIFA, World Aquatics) также подтверждают этот тренд, нормируя не только геометрию игрового поля, но и параметры микроклимата, уровни освещенности и наличие специализированных зон восстановления. Эффективность спортивного объекта в этой парадигме оценивается через его способность поддерживать «пик формы» атлета, что требует перехода к более сложным аналитическим инструментам. Исследования Ф. Фантоцци и Г. Ламберти (F. Fantozzi и G. Lamberti) [26] подтверждают, что требования к инфраструктуре для атлетов высокого класса принципиально отличаются от стандартов, применяемых к массовым объектам спорта. Традиционные строительные нормы зачастую оказываются неэффективными для обеспечения элитного тренировочного процесса, что обусловлено экстремально высоким уровнем метаболической активности профессиональных спортсменов и необходимостью точного контроля параметров среды для создания равных условий соревновательной деятельности.

Международные спортивные федерации устанавливают жесткие регламенты, которые должны соблюдаться на объектах высокого уровня по нескольким ключевым направлениям. Научно-исследовательская интеграция предполагает трансформацию традиционных тренировочных пространств в высокотехнологичные экосистемы, включающие лаборатории биомеханики и физиологии, а также системы кастомизации оборудования под конкретные задачи подготовки. Архитектурно-планировочная логика подобных объектов должна базироваться на принципах узкой специализации и обязательной изоляции потоков спортсменов высокого класса от массовых посетителей.

Главное требование к сооружениям для спортсменов высокого класса – это адаптация инженерных систем (соблюдение требований к движению воздуха, температурному режиму и т.п.) под конкретный вид спорта и интеграция научно-технологической базы в тренировочный процесс, в отличие от универсальности и доступности, требуемых для объектов массового спорта. В этом контексте особый интерес представляет поиск интегральных метрик, способных оценить эффективность спортивной инфраструктуры как части сложной городской экосистемы. Переход от изолированного анализа объекта к оценке его сервисного уровня в масштабах мегаполиса наиболее полно отражен в исследовании Чен, Танг Ли Лью (Chen, Tang, Li & Liu) (2025), проведенном на примере Шанхая [24]. Рассмотрим принципиальные различия в подходах к планированию загрузки объектов спорта высших достижений в Китае и России.

В Китае предлагается четкая многоуровневая иерархия, где объекты городского уровня (профессиональные стадионы) освобождаются от повседневных нужд массового спорта. Это позволяет использовать высокотехнологичные арены по их прямому назначению, не допуская снижения качества тренировочной среды из-за избыточной нагрузки. В России действующая методика применяет единый показатель ЕПС как к школьным залам, так и к ФЦСП. Отсутствие иерархического разграничения функций приводит к тому, что объекты СВД вынуждены «добирать» показатели за счет массового спорта, что создает конфликт интересов.

В Китае эффективность достигается через комбинацию различных типов объектов (крупных, средних, коммерческих), формируя «оптимальную программу». Этот подход реализует принцип «1+1>2», где высокая доступность общественных площадок компенсирует специфические ограничения профессиональных стадионов. В России оценка эффективности традиционно сфокусирована на конкретном сооружении (статистика по форме 1-ФК). Планирование часто игнорирует вспомогательную инфраструктуру и территориальную связанность объектов, что делает теоретическую мощность ФЦСП труднодостижимой на практике без ущерба для качества подготовки.

Китайские исследователи подчеркивают необходимость выравнивания региональных дисбалансов, уходя от исторически сложившейся концентрации крупных объектов в центрах городов. Будущее планирование ориентировано на равномерное распределение ресурсов в соответствии с реальным спросом в различных районах. В нашей стране основная проблема заключается в методологическом разрыве между потребностями спорта высших достижений и статистическими отчетами. В то время как ФЦСП требуют эксклюзивного доступа и низкой плотности загрузки, система отчетности продолжает требовать максимальной «наполняемости», основанной на устаревших нормативах юношеских разрядов 1998 года.

Как мы видим, глобальный тренд демонстрирует сдвиг от анализа статических количественных параметров к изучению многомерных характеристик качества среды и специфических потребностей атлетов высокого класса. Сравнительный анализ ведущих международных парадигм позволяет выявить наиболее эффективные инструменты для адаптации в отечественную практику. Представленный анализ подтверждает, что преодоление системного противоречия в управлении ФЦСП невозможно в рамках традиционных «аналоговых» методов. В этой связи цифровая трансформация отрасли выступает не просто как инструмент автоматизации отчетности, а как фундаментальный драйвер перестройки всей экосистемы физической культуры и спорта. Именно внедрение интеллектуальных алгоритмов и систем предиктивной аналитики позволяет трансформировать теоретическую методику дифференцированного нормирования в жизнеспособный управленческий механизм, способный адаптироваться к изменяющимся условиям в режиме реального времени.

Цифровая трансформация сферы ФКиС реализуется через фундаментальную перестройку процессов эксплуатации и управления активами на основе данных. По нашему мнению [14], концепция цифровой трансформации определяет основные направления структуризации отраслевой бизнес-экосистемы и совершенствования методов отраслевого управления, технологических и организационных изменений инструментов и алгоритмов управления бизнес-процессами, их последующей трансформации для повышения экономической эффективности.

Ряд ученых концентрируются на системном изучении проблем и перспектив цифровизация российского спорта, использовании электронных информационных систем Счетной палаты РФ в контрольной деятельности органа, технологий получения качественных статистических данных [17]. Это важные аспекты агрегирования и мониторинга данных, их верификации. Далее по логике управления рассматриваются стратегии повышения эффективности распределения ресурсов спортивных объектов посредством цифровизации, разработки теоретической поддержки устойчивого развития сооружений для конкретных видов спорта [27].

Вармус М., Кубина М., Мичак М. и Шарлак М. (Varmus, M., Kubina, M., Mičiak, M., & Šarlák, M., 2024) в своих исследованиях отмечают, что интегрированные информационные системы в спорте обладают потенциалом для повышения эффективности управления данными и поддержки принятия решений менеджерами. Однако их внедрение сталкивается с такими проблемами, как неэффективность, дублирование данных и временные затраты. Общая рекомендация для обеспечения эффективности и результативности информационных систем в сфере ФКиС заключается в том, чтобы все подсистемы были прозрачными, автоматизированными и стратегически спланированными как с точки зрения внедрения, так и обслуживания [36].

Глебова Е, Бук Р, Су Ю, Перич М. и Хеллер Дж. (Glebova E, Book R, Su Y, Perić M and Heller J, 2023) вводят понятие «цифровая нить», которая объединяет данные со всех этапов жизненного цикла спортивного объекта, комбинируя и интегрируя цифровые двойники продукта, производства и производительности, персонала. Целесообразно дополнить данную концепцию включением в контур данных спортсмена или сборной команды как условной единицы, определяемой видом спорта. По мере «эксплуатации» цифровых двойников, информация, полученная по этапам, может использоваться для оптимизации последующих шагов и настроек методик или алгоритмов расчетов, способствуя непрерывному совершенствованию и повышению эффективности на протяжении всего жизненного цикла управления спортивными сооружениями [28]. Поэтому реализация методики требует рассмотрения возможности создания цифрового двойника инфраструктуры ФЦСП – динамической виртуальной модели, синхронизированной с физическими объектами через потоки данных и способной к симуляции, анализу и оптимизации [21].

Малемпати М. и его коллеги (Malempati M., 2023) рассматривали возможности улучшения финансовых и страховых показателей за счет использования цифровых инфраструктур и инструментов, таких как цифровые платформы, доверительные услуги, блоки идентификации и возможности интеллектуальной автоматизации, в сочетании с использованием инструментов риск-менеджмента [33]. Жао З., Ду Х., Лью З. (Jiao Z., Du X., Liu Z., 2023) подчеркивают, что устойчивая модель эксплуатации и технического обслуживания инфраструктуры зданий на основе цифрового моделирования позволяет создать интеллектуальную систему эксплуатации и технического обслуживания, стандартизировать сбор данных и предоставлять автоматические стратегии бережливого производства.

Также в поставленной нами задаче важна проблема аналитики, например, прогнозирование тенденций, применение дашбордов по выделенному комплексу планово-расчетных показателей загрузки спортивных объектов. Поэтому необходимо интегрировать содержание событийного менеджмента в интеллектуальный алгоритм, что поможет отображать динамическую информацию в системе управления эксплуатацией и техническим обслуживанием [29]. Фактически, цифровая экономика является движущей силой, имеет значительную пространственную корреляцию, и нам предстоит решать проблемы эффективности цифровизации управления комплексом спортивных сооружений по видам спорта, его результативности [31, 32].

Синтез мнений показал, что для решения поставленных задач необходима не только автоматизация учета, но и определение инструментов интеграции модели методики в единый цифровой контур отраслевого управления на основе данных, экосистему сферы ФКиС, модули ГИС Спорт. Например, интеллектуальные системы контроля и управления доступом (СКУД) и пропускные системы фиксируют санкционированное присутствие конкретных спортсменов и тренеров. Видеоаналитика на базе компьютерного зрения и искусственного интеллекта (ИИ) обеспечивает автоматический подсчет людей с высокой точностью, анализ «тепловых карт» загруженности зон и маршрутов движения исключает субъективные ошибки ручного подсчета. Для умных спортивных объектов системы диспетчеризации инженерного оборудования (SCADA) в реальном времени фиксируют параметры микроклимата, расход энергоресурсов, состояние покрытий, что является косвенным, но высокоточным индикатором фактической эксплуатационной нагрузки.

В настоящее время для интеграции данных по всем спортивным объектам РФ разрабатываются алгоритмы машинного обучения, учитывая ретроспективные данные, единый календарный план, погодные условия и иные факторы, способны прогнозировать изменение нагрузки на объекты, позволяя осуществлять проактивное планирование тренировочных сборов и технического обслуживания. Реализация динамического планирования позволяет оптимизировать расписание, предлагая наиболее эффективные слоты для различных типов тренировок, и корректировать загрузку в зависимости от прогнозируемого спроса.

Особая роль отводится онлайн мониторингу ситуации на объектах, сквозной контроль эффективности использования федеральной инфраструктуры конкретными спортивными федерациями, возможности увязки затрат на содержание объектов с результативностью сборных команд. Это регулирует межведомственное взаимодействие, создавая целостную цифровую среду для подготовки спортсмена высокой квалификации. Фактически необходимо спроектировать комплекс инструментов, которые могут быть использованы для: обработки больших данных, учета динамики тренировочного процесса, его корректировки из-за травм, погоды, изменений календаря и т .п., формирования прогнозных сценариев распределения ресурсов, и в итоге обеспечивать прозрачность и проактивное управление сооружениями ФЦСП.

Вышесказанное позволяет сделать вывод, что разрабатываемая методика должна быть спроектирована как алгоритм для цифровой платформы, а не как статичный регламент (рис.2).

Рисунок 2 - Схема разработки и реализации модели методики (разработано авторами)

Логика реализации методики в процессе управления должна учитывать уровни интеграции данных в ГИС Спорт по уровням управления. Это позволяет осуществить синхронизацию отчетности, единообразие данных, интеграцию систем электронного документооборота (СЭД) и межведомственное взаимодействие.

Обсуждение. Внедрение нами норматива тренировочной емкости (далее – НТЕ) в методику планирования загрузки ФЦСП представляет собой не просто техническую замену одного расчетного коэффициента другим. Это новый элемент в управлении ФЦСП, переход от «загрузки площади» к логике создания спортивной ценности. Фактически спортивными объектами предоставляется «сервис по обеспечению тренировочного процесса сборной команды». Инфраструктура становится частью производственной цепочки по созданию спортивного достижения. НТЕ - это интегральный показатель, который формализует новую логику. Его содержание включает несколько слоев: цели, поскольку привязан к конкретному тренировочному циклу, процесса, поскольку обеспечивает набор условий для выполнения тренировочной задачи и качества объекта, его соответствия условиям, задачам и процессу.

Важно отметить, что внедрение НТЕ трансформирует систему принятия решений на всех уровнях для обоснования инвестиций, распределения ресурсов между федерациями, формирования обоснованного госзадания и бюджета, оптимизации операционного планирования, управление развитием спортивного объекта. Кроме того, корректируются операционные решения бронирования и планирования тренировок, контроль качества предоставляемых услуг. Введение НТЕ направлено на преодоление разрыва между экономикой эксплуатации объектов (ориентированной на массовость) и технологией подготовки чемпионов, требующей эксклюзивности и качества. Предлагаемая нами методика предполагает учет нескольких групп показателей:

1) показатели спортивного объекта, включая паспортные данные объекта, перечень и характеристики основных технологических единиц (далее – ОТЕ), его спортивных сооружений или выделенных зон, технологическое время объекта, нормативные режим работы;

2) показатели сборной команды как потребителя технологической мощности, вид спорта, численность участников учебно-тренировочных мероприятий (далее – УТМ). Мы так же вводим стандартную тренировочную единицу (далее – СТЕ), которая представляет собой формализованное описание минимальной содержательной тренировочной задачи, и соответственно ее параметры по видам спорта. Например, специализированная водная подготовка для группы высшего спортивного мастерства в плавании – 2 человека на дорожке, групповая тактическая подготовка основного состава сборной команды на всем футбольном поле и др.;

3) показатели тренировочного процесса, в частности, коэффициент совместного одновременного использования объекта разными СТЕ или группами без потери качества, норма площади/пространства на 1 спортсмена для СТЕ, требования к оборудованию и инвентарю;

4) показатели для расчета НТЕ, такие как расчетная дневная емкость в СТЕ, коэффициент загрузки объекта под сборную команду и другие;

5) фактические данные для валидации (собираются в ходе апробации). Они включают фактическое время выполнения СТЕ, загрузку вспомогательных зон, регистрацию случаев простоев, конфликтов за ресурсы и др.;

6) итоговые показатели эффективности методики, интегрированные в удовлетворенность заинтересованных сторон.

Логика расчетной модели методики представлена на рисунке 3. Архитектуру формирования баз данных для реализации методики можно структурировать в три ключевых контура для интеграции в ГИС Спорт:

1) сбор и интеграция данных. Элементами реализации данного контура могут стать IoT-сенсоры, датчики посещаемости, календарно-сетевые графики сборов, системы бронирования, реестры спортсменов и тренеров, ВРОС и т.д.,

2) ядро реализации методики нормирования и планирования в динамическом режиме. Синтетически оно включает модуль нормативно-справочной информации - цифровой реестр всех объектов ФЦСП с их атрибутами (пропускная способность, технические требования видов спорта, ремонтные циклы) и автоматизирует базу для расчета.

Рисунок 3 - Логика расчетной модели методики (разработано авторами)

На основе загруженных данных и правил формализованной методики в автоматическом режиме предполагается:

- рассчитывать текущие и плановые показатели загрузки,

- строить в перспективе оптимизационные модели для распределения команд по объектам и времени с учетом множества задаваемых ограничений (приоритет команд, техническая готовность, бюджет, климатические ограничения и т.п.).

Инструменты интеллектуальной автоматизации при подключении способны запускать сценарное моделирование - сценарии «Что, если?» - например, как изменение дат сбора повлияет на нагрузку на бассейн. Как показал анализ возможностей данных технологий, система способна постоянно сверять прогнозные показатели с фактическими и предлагать уточнения в коэффициентах методики, обеспечивая ее постоянную актуальность.

3) Управляющий интерфейс и интеграция призваны обеспечить двусторонний обмен данными с экосистемой Минспорта РФ в ГИС Спорт, переводя внутренние расчетные показатели в утвержденные форматы утвержденной отчетности. Интерес представляет применение дашбординга для визуализация карт загрузки, KПР объектов, прогнозов, информации о перегрузках/простоях. Роботизированные бизнес-процессы могут быть настроены на автоматическое формирование отчетов, заявок, обновление данных в смежных системах ГосТех - облачного платформенного решения для федеральных и региональных органов власти.

Обработка и агрегирование данных может происходить на основе внедрение цифрового паспорта объекта спортивной инфраструктуры [12]. Это разработанный нами ранее инструмент управления, который позволяет автоматизировать интеграцию баз данных в отраслевую экосистему для планирования, мониторинга и оценки принимаемых решений. Далее в таблице 1 нами сведена в систему процедура согласования цифровых платформ для планирования загрузки ФЦСП в логике разрабатываемой методики.

Таблица 1 - Структура согласования цифровых платформ для планирования загрузки ФСЦ

Разработанная модель вбирает в себя стратегические преимущества рассмотренных международных парадигм. В частности, она реализует концепцию «технологического качества среды» Лондонской модели, где эффективность объекта определяется не валовой посещаемостью, а способностью поддерживать прецизионные параметры микроклимата для подготовки атлетов высокого класса. В отечественной практике это достигается за счет внедрения систем мониторинга микроклимата и датчиков IoT, интегрированных в единый цифровой контур.

Разработанная шестиэтапная модель представляет собой практическое воплощение концепции «цифровой нити» применительно к деятельности ФЦСП. Она обеспечивает бесшовную связь между нормативно-справочной базой, этапом проектирования на основе BIM-технологий и стадией эксплуатации с использованием интернета вещей (IoT). Такой подход позволяет трансформировать ФЦСП из объектов «пассивной эксплуатации» в активные элементы системы подготовки спортивного резерва, способные к самоорганизации на основе данных обратной связи. Критическим фактором успеха также выступает стандартизация данных на межведомственном уровне для обеспечения корректного обмена информацией внутри ГИС «Спорт» и платформы «ГосТех». Внедрение предлагаемой методики обеспечит переход й к интенсивному планированию, ориентированному на достижение целевых показателей СВД при рациональном использовании бюджетных средств.

Выводы. Таким образом, проведенное исследование позволило разработать комплексную методическую модель дифференцированного планирования загрузки ФЦСП, которая адаптирует лучшие мировые практики к российским реалиям цифровой трансформации. Внедрение норматива тренировочной емкости (НТЕ) позволяет устранить необоснованное давление на руководство ФЦСП в вопросах «наполняемости» объектов. Новая модель планирования обеспечивает прозрачность и легализацию фактических затрат на содержание и эксплуатацию объектов при подготовке спортсменов высокого класса. Это позволяет корректно обосновывать объемы государственного финансирования и выделять реальную стоимость «спортивного результата» в структуре бюджетных расходов.

В качестве практической рекомендации предлагается исключить ФЦСП из системы мониторинга по единому показателю ЕПС. Для объектов СВД рекомендуется официально закрепить использование показателей технологической емкости и качества среды, соответствующих международным стандартам и специфике конкретных видов спорта.