Теоретические основы, механизм и методы оптимизации формирования портфеля заказов на промышленном предприятии: Управленческий анализ и предложения по совершенствованию

В условиях глобальной экономической нестабильности и постоянно меняющихся рыночных реалий, способность предприятия эффективно управлять своими заказами становится не просто операционной задачей, а критически важным фактором стратегического выживания и развития. По данным «Росатома», до 2035 года планируется ввести в эксплуатацию 17 энергоблоков АЭС в России и 19 за рубежом, что наглядно демонстрирует, как объём и структура портфеля заказов в высокотехнологичных отраслях определяют не только производственную программу, но и долгосрочные перспективы целых секторов экономики. Для производственных компаний, особенно в таких капиталоёмких отраслях, как строительство и машиностроение, портфель заказов служит не просто списком текущих проектов, а ключевым индикатором конъюнктуры рынка и фундаментом для формирования производственной программы. Он напрямую влияет на загрузку производственных мощностей, эффективность использования ресурсов и, в конечном итоге, на конкурентоспособность и устойчивое развитие предприятия.

В настоящем докладе мы ставим своей целью не просто определить, что такое «портфель заказов» (ПЗ) и «оптимизация», а глубоко проанализировать теоретические основы, механизмы и методы, позволяющие предприятиям формировать и управлять этим критически важным активом. Под портфелем заказов понимается совокупность внешних заказов, которыми располагает предприятие в данный момент или на определенный будущий период, выраженная как в денежном, так и в натуральном выражении (например, ежемесячные объёмы выпуска продукции). Механизм формирования ПЗ — это последовательность управленческих действий и процедур, направленных на отбор, оценку и включение заказов в производственный план. Оптимизация же в данном контексте представляет собой процесс достижения наилучшего возможного результата (например, максимизации прибыли или маржинального дохода) при заданных ресурсных ограничениях и рыночных условиях.

Структура доклада построена таким образом, чтобы последовательно раскрыть каждый аспект проблематики: от концептуальных основ и стратегической роли ПЗ до детального анализа экономико-математических методов оптимизации и современных вызовов. Мы стремимся разработать комплексный методический подход, который послужит не только академическим обзором, но и практической базой для дальнейших исследований и реальных управленческих решений. Особое внимание будет уделено ключевому факту: ПЗ является не просто списком задач, а основой для формирования производственной программы и важнейшим критерием оценки загрузки производственных мощностей (К_Загр.), без которого невозможно оценить реальную эффективность функционирования предприятия – ведь от этого зависит, насколько полно используются вложенные инвестиции в оборудование и персонал.

Теоретические и концептуальные основы управления портфелем заказов

Исторически, концепция портфеля заказов претерпевала эволюцию от простого списка контрактов до сложного инструмента стратегического планирования. В современном понимании, стратегическая цель формирования оптимального портфеля заказов выходит далеко за рамки сиюминутной прибыли: она заключается в обеспечении максимально возможной рентабельности каждого заказа и, что не менее важно, в эффективном использовании всего спектра оборудования и других ресурсов предприятия в установленные сроки. ПЗ даёт целостное представление о будущей загрузке производственных мощностей, что является критически важным для производственного планирования и бюджетирования. Коэффициент загрузки производственных мощностей (К_Загр.), рассчитываемый как отношение фактического объёма производства (В_факт) к потенциально возможному (В_потенц), является ключевым нефинансовым индикатором, напрямую зависящим от структуры и объёма ПЗ:

КЗагр. = Вфакт / Впотенц

Высокое значение этого коэффициента свидетельствует об эффективном использовании ресурсов, низкое – о наличии простаивающих мощностей и упущенных возможностях, что напрямую влияет на конкурентоспособность в долгосрочной перспективе.

Принцип оптимальной адаптации является краеугольным камнем эффективного управления ПЗ. Он постулирует, что управленческие решения должны быть максимально инвариантны к недетерминированным (неуправляемым) внешним условиям, таким как колебания рыночного спроса или изменения в ценах на сырьё, и при этом полно использовать возможности детерминированных (управляемых) параметров производственного процесса – например, наличие свободных мощностей или квалификации персонала. Этот принцип означает, что структура портфеля заказов должна обеспечивать деликатный баланс между высокорентабельными, но потенциально менее стабильными и предсказуемыми заказами, и базовыми, обеспечивающими ритмичную загрузку основных производственных мощностей. Например, крупные, долгосрочные государственные контракты могут обеспечивать стабильность, в то время как мелкосерийное производство инновационной продукции приносит высокую маржу, но сопряжено с большими рисками. Как же найти золотую середину, чтобы избежать зависимости от одного типа заказов?

Помимо внутренней эффективности, ПЗ играет ключевую роль в анализе внешних рыночных условий. Он служит показателем доли предприятия на рынке соответствующих товаров и услуг, даёт представление об уровне его технических возможностей и, что особенно важно в условиях жесткой конкуренции, формирует имидж организации. Крупный и разнообразный ПЗ может сигнализировать о надёжности и конкурентоспособности компании, привлекая новых клиентов и инвесторов. С другой стороны, скудный или несбалансированный ПЗ может указывать на проблемы с конкурентоспособностью или адаптацией к рыночным изменениям. Таким образом, управление ПЗ – это не просто оперативная деятельность, а стратегическая функция, определяющая долгосрочную жизнеспособность предприятия.

Экономический механизм формирования ПЗ и критерий управленческого анализа

Формирование портфеля заказов на предприятиях реального сектора экономики – это не единичный акт, а непрерывный, поэтапный процесс, требующий принятия оперативных решений о включении или невключении поступающих заказов. Это динамический механизм, который должен функционировать практически в режиме реального масштаба времени, чтобы быстро реагировать на изменения рыночной конъюнктуры и внутренней ситуации на предприятии.

Типовой алгоритм формирования ПЗ по критерию максимизации маржинального дохода (МД) представляет собой логически выстроенную последовательность действий:

1. Расчёт удельного маржинального дохода (МД) каждого заказа: На этом этапе для каждого потенциального заказа определяется, какой вклад он внесёт в покрытие постоянных расходов и формирование прибыли.
2. Ранжирование заказов в порядке убывания удельного МД: Заказы упорядочиваются от наиболее к наименее выгодным с точки зрения МД.
3. Набор заказов в портфель с учётом ограничений производственной мощности: Предприятие начинает «набирать» заказы в свой портфель, двигаясь сверху вниз по ранжированному списку, до тех пор, пока не будут исчерпаны доступные производственные мощности или другие критические ресурсы. При этом, предпочтение, естественно, отдаётся заказам с наибольшим удельным МД.

Этот алгоритм начинается задолго до получения конкретного заказа – с исследования конъюнктуры рынка и анализа продаж в предшествующем периоде. Цель такого анализа – выявить потенциальные резервы, определить максимально возможные объёмы использования производственных мощностей и спрогнозировать будущий спрос. Для планирования ПЗ используются различные методы анализа конъюнктуры рынка:

• Кабинетные исследования: Анализ вторичных данных из открытых источников, таких как отчёты Росстата, отраслевые обзоры, публикации научных и аналитических центров. Это позволяет оценить общую ёмкость рынка, тенденции развития отрасли и деятельность конкурентов.
• Экономический анализ: Включает оценку ёмкости рынка, анализ ценовой чувствительности потребителей, динамики спроса и предложения. Может использоваться построение регрессионных моделей для прогнозирования продаж на основе макроэкономических показателей.
• Экспертные оценки: Применяются в условиях высокой неопределённости или отсутствия достаточных статистических данных. Информация собирается от отраслевых специалистов, ведущих менеджеров, продавцов, обладающих уникальным опытом и интуицией.

Важно отметить, что управление портфелем заказов – это не статичный процесс. ПЗ постоянно изменяется по мере подписания новых договоров, выполнения текущих контрактных обязательств и, что особенно характерно для современного рынка, в зависимости от неустойчивости спроса. Поэтому требуется постоянный мониторинг и корректировка.

Обоснование выбора критерия максимизации Маржинального Дохода (МД)

В управленческом учёте выбор оптимального критерия для принятия решений о формировании ПЗ имеет фундаментальное значение. Традиционно, рентабельность считается одним из ключевых показателей. Однако для оперативного управления портфелем заказов, максимизация маржинального дохода (МД) является более точным и обоснованным критерием. Причина кроется в подходе к распределению затрат. Рентабельность часто рассчитывается с учётом всех затрат – как переменных, так и постоянных, которые распределяются между продуктами или заказами. Проблема в том, что распределение постоянных затрат (например, аренда цеха, зарплата административного персонала) зачастую носит условный характер и не всегда точно отражает их реальную принадлежность к конкретному заказу. Некорректное распределение может искажать истинную прибыльность отдельных заказов и приводить к ошибочным управленческим решениям.

Маржинальный доход (МД), в свою очередь, концентрируется только на переменных затратах, которые непосредственно и пропорционально изменяются с объёмом производства конкретного заказа. МД показывает, какой вклад каждый заказ вносит в покрытие постоянных расходов предприятия и формирование его общей прибыли. Это делает его идеальным инструментом для оценки операционной эффективности отдельных заказов.

Расчёт МД прост и прозрачен:

МД = Выручка от продаж - Переменные Затраты.

Переменные затраты (ПЗ) включают в себя стоимость сырья, материалов, комплектующих, оплату труда производственных рабочих, затраты на электроэнергию для производства и т.д.

Для оценки эффективности каждого заказа и их сравнения используется Коэффициент маржинального дохода (К_МД), который показывает долю МД в выручке от реализации:

КМД = МД / Выручка.

Нормальным для промышленных предприятий считается значение К_МД в диапазоне от 30% до 50%. Более низкие значения могут указывать на неэффективность ценообразования или высокие переменные издержки, более высокие – на высокую конкурентоспособность или уникальность продукта. Применяя К_МД, менеджеры могут ранжировать заказы и принимать обоснованные решения о их включении в ПЗ, отдавая предпочтение тем, которые приносят наибольший вклад в покрытие постоянных расходов и генерацию прибыли.

Интегрированные методы количественной оптимизации структуры ПЗ

Чтобы перейти от простого ранжирования заказов к действительно оптимальной структуре портфеля, предприятиям необходимы более сложные, но при этом интегрированные аналитические инструменты. Мы предлагаем двухступенчатый, комплексный инструментарий, сочетающий методы классификации и математического моделирования.

ABC/XYZ-анализ для классификации и приоритизации заказов

Прежде чем приступать к сложным математическим моделям, целесообразно провести предварительную сегментацию заказов. Для этого идеально подходит совмещённый ABC/XYZ-анализ. Этот метод позволяет классифицировать объекты (в нашем случае – заказы) по их значимости и стабильности, основываясь на принципе Парето, который гласит, что 20% усилий приносят 80% результата.

ABC-анализ группирует заказы по их вкладу в общий результат (например, маржинальный доход или выручку):

• Группа A: Наиболее ценные заказы, приносящие от 0% до 80% совокупного результата. Это стратегически важные заказы, требующие особого внимания.
• Группа B: Промежуточные заказы, формирующие от 80% до 95% совокупного результата. Они важны, но менее критичны, чем группа A.
• Группа C: Наименее ценные заказы, составляющие от 95% до 100% совокупного результата. Их обработка может быть стандартизирована или даже автоматизирована.

XYZ-анализ классифицирует заказы по стабильности (регулярности) спроса или частоте их поступления:

• Группа X: Заказы со стабильным спросом, высокой предсказуемостью и регулярностью.
• Группа Y: Заказы с колеблющимся спросом, прогнозирование которого требует дополнительных усилий.
• Группа Z: Заказы с нерегулярным, случайным или единичным спросом.

Совмещённый ABC/XYZ-анализ позволяет выделить девять групп заказов, каждая из которых требует своей уникальной стратегии управления. Например:

• AX: Наиболее ценные и стабильные заказы. Это «золотой фонд» предприятия, требующий первоочередного внимания, индивидуального подхода и максимального качества выполнения. Для них могут быть разработаны специальные программы лояльности или приоритетное обслуживание.
• BX: Промежуточные по ценности, но стабильные заказы. Важная группа, обеспечивающая регулярную загрузку мощностей.
• CZ: Наименее значимые и нерегулярные заказы. Возможно, их стоит выполнять по остаточному принципу или вообще передавать на аутсорсинг, если их рентабельность невысока, чтобы не отвлекать ресурсы от более приоритетных направлений.

Таблица 1: Матрица ABC/XYZ-анализа и стратегические рекомендации

Категория	Значимость (ABC)	Стабильность (XYZ)	Стратегия управления
AX	Высокая	Стабильная	Приоритетное выполнение, индивидуальный подход, развитие долгосрочных отношений.
AY	Высокая	Колеблющаяся	Детальное прогнозирование, гибкое планирование ресурсов, анализ причин колебаний.
AZ	Высокая	Нерегулярная	Только по предварительной оплате, оценка высоких рисков, индивидуальный расчёт себестоимости.
BX	Средняя	Стабильная	Стандартные процедуры, автоматизация обработки, мониторинг конкурентоспособности.
BY	Средняя	Колеблющаяся	Управление запасами, поиск способов стабилизации спроса, оценка рентабельности.
BZ	Средняя	Нерегулярная	Ограниченный набор, оценка трудоёмкости, возможность отказа при низкой рентабельности.
CX	Низкая	Стабильная	Стандартизация, снижение издержек, возможность минимального участия.
CY	Низкая	Колеблющаяся	Отказ от нерентабельных заказов, аутсорсинг, автоматизация.
CZ	Низкая	Нерегулярная	Отказ от заказов, если они не приносят существенного МД, минимизация ресурсов.

Этот анализ служит основой для принятия решений по приоритизации производственного планирования, управлению запасами (для заказов типа X требуются более стабильные запасы материалов, для Z – «под заказ») и ассортиментной политике. Детальное понимание этих групп позволяет более точно прогнозировать загрузку мощностей, о чем мы говорили в разделе о теоретических основах.

Экономико-математическое моделирование на основе Линейного Программирования (ЛП)

После того как заказы классифицированы и определены их приоритеты, наступает этап количественной оптимизации. Здесь на помощь приходит линейное программирование (ЛП) – мощный математический метод, позволяющий найти оптимальный состав портфеля заказов, который максимизирует суммарный маржинальный доход предприятия с учётом всех имеющихся ресурсных ограничений. В отличие от простого ранжирования по МД, ЛП способно учесть сложное взаимодействие между различными заказами и ограниченными ресурсами.

Типовая экономико-математическая модель (ЭММ) формирования оптимального ПЗ в рамках ЛП ставится как задача максимизации суммарного маржинального дохода:

Целевая функция:

Max Z = Σj=1n cj xj → max

Ограничения по ресурсам:

Σj=1n aij xj ≤ bi для всех i = 1, ..., m

Неотрицательность переменных:

xj ≥ 0 для всех j = 1, ..., n

Где:

• x_j — объём j-го заказа (переменная, которую мы ищем);
• c_j — удельный маржинальный доход j-го заказа (известная величина, полученная на предыдущем этапе);
• a_ij — потребление i-го ресурса на единицу j-го заказа (например, машино-часы, тонны сырья, человеко-часы);
• b_i — общий доступный объём i-го ресурса (ограничение, например, общий фонд рабочего времени оборудования);
• n — общее количество возможных заказов;
• m — количество видов ограниченных ресурсов.

Для задач формирования портфеля, где решение о включении или невключении заказа носит дискретный характер (т.е. заказ либо берётся полностью, либо не берётся вовсе), применяются методы целочисленного линейного программирования. Одной из классических постановок в этом контексте является задача о рюкзаке, когда необходимо выбрать наиболее ценные предметы (заказы) с учётом ограниченной вместимости рюкзака (ресурсных ограничений). Решение таких задач требует специализированного программного обеспечения, но позволяет получить наиболее эффективное распределение ресурсов и максимизировать МД.

Актуальные вызовы и система ключевых показателей эффективности (KPI) в управлении ПЗ

В условиях постоянно меняющегося глобального рынка, эффективное управление портфелем заказов требует не только продвинутых методов оптимизации, но и гибкой системы мониторинга, а также стратегической адаптации к новым вызовам. Для оперативного контроля и оценки эффективности процесса формирования ПЗ предприятиям необходимо внедрять систему ключевых показателей эффективности (KPI). Эти показатели позволяют не только отслеживать текущее состояние, но и сравнивать результаты с отраслевыми бенчмарками или историческими данными, выявляя отклонения и требуя корректирующих действий. В систему KPI для промышленных предприятий включаются не только финансовые, но и интегрированные организационно-экономические, а также социологические показатели, отражающие, в том числе, удовлетворённость клиентов (CPI).

Ключевые нефинансовые KPI для управления портфелем заказов, имеющие критическое значение, включают:

• Коэффициент ритмичности загрузки оборудования: Показывает, насколько равномерно используются производственные мощности в течение определённого периода. Низкий коэффициент указывает на «рваный» режим работы, простои и неэффективное использование дорогостоящего оборудования, что напрямую влияет на себестоимость продукции.
• Средний размер заказа: Этот показатель важен для понимания структуры спроса и оптимизации производственных партий. Крупные заказы могут быть выгодны за счёт эффекта масштаба, но требуют больших ресурсных затрат и несут риски концентрации. Мелкие заказы могут быть менее выгодны, но обеспечивают гибкость и диверсификацию.
• Показатель своевременности и полноты выполнения заявок: Отражает уровень клиентского сервиса и надёжность предприятия. Невыполнение этих показателей ведёт к потере лояльности клиентов и репутационным рискам.
• Процент брака и число рекламаций: Эти KPI напрямую связаны с качеством выполнения заказов и эффективностью производственных процессов. Высокие значения указывают на проблемы в контроле качества, технологических процессах или квалификации персонала, что приводит к дополнительным затратам и снижению МД.

Актуальные вызовы в управлении ПЗ в современных условиях приобрели особую остроту:

1. Нестабильность спроса: Геополитические изменения, экономические кризисы, эпидемиологические факторы и быстрые изменения потребительских предпочтений приводят к непредсказуемым колебаниям спроса. Это затрудняет долгосрочное планирование и увеличивает риски невостребованности продукции или, наоборот, нехватки мощностей.
2. Усложнение логистики и сбои в цепях поставок: Глобальные цепи поставок стали более хрупкими. Пробки в портах, дефицит контейнеров, закрытие границ и санкционные ограничения ведут к задержкам поставок сырья и комплектующих, удорожанию логистики и невозможности своевременного выполнения заказов.
3. Рост стоимости материалов и сырья: Инфляция и дефицит ресурсов приводят к значительному росту цен на основные производственные компоненты. Это сокращает маржинальный доход и требует постоянного пересмотра ценовой политики и поиска альтернативных поставщиков.

Для минимизации этих рисков и повышения рентабельности предприятиям приходится активно заниматься диверсификацией портфеля заказов. Это означает не только поиск новых клиентов и рынков, но и расширение ассортимента продукции, чтобы снизить зависимость от одного или нескольких крупных заказчиков или видов продукции. Перестройка подходов к закупкам – централизация, внедрение тендерных процедур, работа с несколькими поставщиками – становится обязательным условием. Также активно развивается импортозамещение, что позволяет снизить зависимость от внешних поставщиков и логистических цепочек.

В ряде отраслей, особенно в крупносерийном или проектном производстве (например, судостроение), где каждый заказ представляет собой сложный проект, огромный объём ПЗ требует внедрения и совершенствования инструментов календарно-сетевого планирования. Это позволяет обеспечить взаимосогласованность работ, определить критические пути, расставить приоритеты на всех стадиях проекта и оперативно реагировать на отклонения, обеспечивая своевременное выполнение заказов.

Заключение

Управление портфелем заказов на промышленном предприятии – это сложная, многогранная задача, которая выходит за рамки простого операционного планирования и приобретает стратегическое значение в контексте обеспечения устойчивого развития и конкурентоспособности. В ходе настоящего доклада были рассмотрены теоретические основы, механизмы и методы оптимизации этого ключевого процесса.

Мы определили портфель заказов как фундамент производственной программы и ключевой индикатор загрузки мощностей, а принцип оптимальной адаптации – как методологическую основу, позволяющую предприятию гибко реагировать на внешние изменения. Было убедительно показано, что для принятия обоснованных управленческих решений критически важен критерий максимизации маржинального дохода, который, в отличие от рентабельности, нивелирует искажения, связанные с некорректным распределением постоянных затрат.

Предложенный двухступенчатый, интегрированный инструментарий оптимизации, включающий ABC/XYZ-анализ для классификации и приоритизации заказов, а также экономико-математическое моделирование на основе линейного программирования для количественного выбора оптимальной структуры, обеспечивает комплексный подход к формированию ПЗ. Этот подход позволяет не только учитывать ресурсные ограничения, но и стратегически управлять различными категориями заказов.

Наконец, мы акцентировали внимание на актуальных вызовах, таких как нестабильность спроса, усложнение логистики и рост стоимости материалов, подчеркнув необходимость стратегических мер – диверсификации портфеля, развития импортозамещения и внедрения современных систем KPI. Система ключевых показателей эффективности, включающая как финансовые, так и нефинансовые метрики (например, коэффициент ритмичности загрузки оборудования, показатель своевременности выполнения заявок), является неотъемлемым элементом оперативного мониторинга и контроля, позволяющим оперативно корректировать стратегию и тактику.

Практическая значимость разработанного интегрированного подхода заключается в предоставлении предприятиям чёткой методологии для повышения эффективности использования ресурсов, увеличения прибыльности и укрепления рыночных позиций. Этот доклад может служить всесторонней теоретической базой для дальнейших практических исследований, например, для разработки автоматизированных информационных систем, способных реализовывать предложенные экономико-математические модели, что позволит предприятиям ещё быстрее и точнее адаптироваться к динамике современного рынка.

Список использованной литературы

1. Березовский И.С. Стратегии формирования портфеля заказов на предприятии, выпускающем продукцию под заказ // Управление экономическими системами. 2011. [Электронный ресурс]. URL: http://www.uecs.ru/marketing/item/528-2011-07-26-06-41-50 (дата обращения: 23.10.2025).
2. Берман Б., Эванс Д. Розничная торговля. Стратегический подход. М.: Вильямс, 2008. 1184 с.
3. Бродецкий Г. Л., Гусев Д. А. Экономико-математические методы и модели в логистике. Процедуры оптимизации. М.: НИУ ВШЭ, 2012. [Электронный ресурс]. URL: https://www.hse.ru (дата обращения: 23.10.2025).
4. Гайдаенко Т.А. Маркетинговое управление. М.: Эксмо, 2008. 512 с.
5. Гилберт Д. Управление розничным маркетингом. М.: Инфра-М, 2010. 571 с.
6. Голубкина Н.С., Никитина Т.С. Розничная торговля продовольственными товарами. Товароведение и технологии. М.: Академия, 2007. 496 с.
7. Данько Т.П. Управление маркетингом. М.: Инфра-М, 2009. 235 с.
8. Данилов Г. В., Воинова Е. С., Рыжова И. Г. Методы оптимизации портфеля заказов предприятия по критерию «Максимум маржинального дохода» // CyberLeninka. 2011.
9. Ефименко А.З. Маркетинговый анализ. М.: Издательство Ассоциации строительных вузов, 2008. 288 с.
10. Зайцев В.А. Маркетинг. М.: МГИУ, 2008. 553 с.
11. Захарова Ю.А. Продакт-менеджмент. М.: Дашков и К, 2010. 353 с.
12. Изучаем ABC/XYZ-анализ: что это такое и какие решения с помощью него принимают. Skillbox Media. 2022. [Электронный ресурс]. URL: https://skillbox.ru (дата обращения: 23.10.2025).
13. Как девелоперы перестраивают закупки, чтобы не потерять ни время, ни качество // ФОНТАНКА.ру. 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://www.fontanka.ru (дата обращения: 23.10.2025).
14. Какой прогноз развития дают эксперты цементной отрасли? // ksonline.ru. 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://ksonline.ru (дата обращения: 23.10.2025).
15. Комкова Е. Товарный портфель и управление закупками в рознице. СПб.: Питер, 2008. 352 с.
16. Котляров И.Д. Маркетинг. М.: Эксмо, 2010. 240 с.
17. Ключевые показатели эффективности как инструмент управления организацией // Науковедение. 2015. Том 7, №5. [Электронный ресурс]. URL: https://naukovedenie.ru (дата обращения: 23.10.2025).
18. Лысенко Ю.Г., Соломаха С.А. Механизмы адаптивного управления портфелем заказов в условиях нестабильного спроса // Модели формирования портфеля заказов на предприятиях и в организациях: Сб. науч. тр. Донецк: ДонНУ, 2005. №2.
19. Методический подход к формированию портфеля заказов предприятия. [Электронный ресурс]. URL: https://naukaru.ru (дата обращения: 23.10.2025).
20. Методы оптимизации портфеля заказов предприятия по критерию «максимум маржинального дохода». [Электронный ресурс]. URL: https://1fin.ru (дата обращения: 23.10.2025).
21. Наумов В. Н. Ассортиментно-ценовая политика: сущность и содержание. [Электронный ресурс]. URL: http://www.ippnou.ru/article.php?idarticle=000683 (дата обращения: 23.10.2025).
22. Ньюмен Э. Розничная торговля. Организация и управление. СПб.: Питер, 2005. 416 с.
23. Одинцова Е.В. Методы формирования оптимального ассортимента: автореферат. Иваново, 2009. 24 с.
24. Памбухчиянц О.В. Технология розничной торговли. М.: Дашков и К, 2011. 288 с.
25. Панова А.К. Планирование и организация эффективных продаж. М.: Дашков и К, 2010. 401 с.
26. Парамонова Т.Н. Маркетинг. М.: Кнорус, 2010. 188 с.
27. Парамонова Т.Н., Красюк Т.Н. Конкурентоспособность предприятия розничной торговли. М.: Кнорус, 2010. 120 с.
28. Портфель заказов: понятие и определение термина. [Электронный ресурс]. URL: https://tochka.com (дата обращения: 23.10.2025).
29. ПОРТФЕЛЬ ЗАКАЗОВ — что это такое простыми словами. [Электронный ресурс]. URL: https://investfuture.ru (дата обращения: 23.10.2025).
30. Проектирование информационной системы формирования портфеля заказов с учетом рыночного спроса // Радіоелектроніка, інформатика, управління. 2009.
31. Разумова С.В. Стратегический маркетинг. Минск: БГЭУ, 2008. 344 с.
32. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ФОРМИРОВАНИЮ ПОРТФЕЛЯ ЗАКАЗОВ ПРЕДПРИЯТИЯ ОПК // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2022. № 9-2.
33. «Росатом» до 2035 года планирует ввести в эксплуатацию 17 энергоблоков АЭС в России и 19 – за рубежом // energyland.info. 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://energyland.info (дата обращения: 23.10.2025).
34. Сюлина С.П. Методология анализа оптимизации ассортимента продукции на долгосрочную перспективу // economicarggu.ru. 2010. [Электронный ресурс]. URL: http://economicarggu.ru›2010_3/sylina.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
35. Управление портфелем заказов — Производственный менеджмент. [Электронный ресурс]. URL: https://studref.com (дата обращения: 23.10.2025).
36. ФОРМИРОВАНИЕ ПОРТФЕЛЯ ЗАКАЗА ПРЕДПРИЯТИЯ // Экономика и социум. 2016.
37. что такое портфель заказов? [Электронный ресурс]. URL: https://academic.ru (дата обращения: 23.10.2025).
38. ABC XYZ анализ: алгоритм, пример, шаблон. [Электронный ресурс]. URL: https://activesalesgroup.ru (дата обращения: 23.10.2025).
39. ABC/ XYZ анализ. [Электронный ресурс]. URL: https://www.e-xecutive.ru (дата обращения: 23.10.2025).
40. KPI — ключевые показатели эффективности, их виды и применение // CyberLeninka. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 23.10.2025).