Анализ влияния качества управления проектом на состояние функциональной безопасности аппаратно-программных комплексов на основе системного архетипа «предел роста»

Научной идеей настоящей работы является формализация известного положения о том, что существует прямая зависимость между качеством управления проектом и потребительскими свойствами получаемого продукта. Аппаратно-программные комплексы (АПК) являются разновидностью сложных систем, что обосновывает возможность научной адаптации известных подходов, применявшихся при исследовании сложных систем иной природы, в область обеспечения функциональной безопасности АПК. Одним из признаков такого «родства» аппаратно-программных комплексов со сложными системами иной природы являются типовые проблемные ситуации, возникающие при реализации проектов. В литературе на декларативном уровне описаны типовые проблемные ситуации, возникающие при управлении сложными системами разной природы, и именуемые системными архетипами. В настоящей работе на примере системного архетипа «пределы роста» предложен формальный подход к анализу соответствия качества управления проектом создания АПК состоянию объекта управления. В работе предложено новое системное сочетание известных в системном анализе моделей и подходов, что позволило повысить степень формализации исследований, ориентированных на оценку влияния качества управления проектом на функциональную безопасность аппаратно-программных комплексов.

1. Липаев В.В. Функциональная безопасность программных средств. М: Синте. 2004:348.

2. Липаев В.В. Надежность и функциональная безопасность комплексов программ реального времени. М: Институт системного программирования РАН. 2013:207.

3. ГОСТ Р МЭК 61508-3 – 2012. Функциональная безопасность систем электрических, электронных, программируемых электронных, связанных с безопасностью. Требования к программному обеспечению.

4. ESA PSS 05-11. Guide to software quality assurance.

5. Сенге П.М. Пятая дисциплина. М.: Олимп-Бизнес. 2003:408.

6. Meadows D.H. Thinking in Systems: A Primer. Chelsea Green Publishing. 2008:240.

7. Райков А.Н. Конвергентное управление и поддержка решений. М.: Издательство ИКАР. 2009:244.

8. Reason J., Hollnagel E., Paries J. Revisiting the «Swiss Cheese» Model of Accidents, European Organization for the Safety of Air Navigation. 2006;13(06):25.

9. Аврамчук Е.Ф., Вавилов А.А. Технология системного моделирования. М: Машиностроение. 1988:520.

10. Милошевич Д.З. Набор инструментов для управления проектами. М.: ДМК-Пресс. 2008:736.

11. DeMarco T. The human factor: successful projects and teams. Publishing house: Symbol-Plus. 2014:288.

12. Гвоздев В.Е., Гузаиров М.Б., Ильясов Б.Г., Колоденкова А.Е. Статистическое исследование территориальных систем. М.: Машиностроение. 2008:187.

13. Pelaez C.E, Bowles J.B. Using fuzzy cognitive maps as a system model for failure modes and effects analysis. Information Sciences. 1996;88(1):177-199.

14. Gvozdev V.E., Bezhaeva O.Ya., Blinova D.V., Akhmetova D.R. The Model of the Innovative Project as the Multivariable Control Object. Advances in Intelligent Systems Research. 2020;174:278-282.

15. Гвоздев В.Е., Бежаева О.Я., Ахметова Д.Р., Сафинова Г.Р. Формирование параметров модели управления проектом на основе линеаризации функциональных зависимостей. Онтология проектирования. 2020;10(4):527-539.

16. Гвоздев В.Е., Мунасыпов Р.А., Бежаева О.Я., Ахметова Д.Р. Построение модели многосвязного объекта на основе совместного использования данных и экспертных оценок. Онтология проектирования. 2019;9(3):361-368.

17. Пугачев В.С. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Физматлит. 2002:496.

18. Гаскаров Д.В., Голинкевич Т.А., Мозгалевский А.В. Прогнозирование технического состояния и надежности радиоэлектронной аппаратуры. М.: Советское радио. 1974:223.