Увидеть картину целиком
Портфель, бюджет, сроки, риски, ресурсы и результаты в общей системе координат для руководства.
Кейс PMO →Проектирую и развиваю системы управления инвестиционными и строительными портфелями: связываю экономику проектов, сроки, CAPEX, ресурсы и риски с ответственностью, контрольными точками и решениями руководства. 15+ лет опыта в промышленности, девелопменте и инвестиционной недвижимости. Работа с промышленными мегапроектами и девелоперским портфелем более 1 трлн ₽.
Начинаю с решений, которые необходимо принимать бизнесу. Выстраиваю методологию, процессы и модель данных так, чтобы руководство получало целостную картину портфеля, причины отклонений и основания для действий.
Портфель, бюджет, сроки, риски, ресурсы и результаты в общей системе координат для руководства.
Кейс PMO →Сценарии, Cash Flow, инвестиционная доходность и критерии привлекательности проектов.
Финансовые модели →BI, модели данных, регламенты BPMN и собственные продуктовые концепции, включая RMP.
AI & BI Lab →Практика крупных проектов → методология и аналитические системы → авторские исследования и цифровые продукты.
Масштаб портфелей и управленческих задач, в рамках которых я создавал аналитические и контрольные инструменты. В каждом примере отдельно показаны направление ответственности и результат работы.
Разработка инструментов контроля девелоперского портфеля Sminex: рейтинг проектов, риски, сверхбюджетные расходы и банковские ковенанты.
Создание структуры данных МТО и справочника 2 тыс.+ брендов для прозрачного контроля закупок и поставок в EPC-проектах.
Аналитика потребности в материалах, рисков поставок и импортозамещения в условиях санкционных ограничений.
Финансовое моделирование девелоперских и инвестиционных проектов, оценка эффективности капитальных вложений и сопровождение взаимодействия с финансирующими банками.
Я — Павел Шушляпин, руководитель аналитики с 15+ годами профессионального опыта в промышленности, EPC, девелопменте и инвестиционных проектах. Работаю на пересечении управленческих решений, финансов, данных и технологий.
Выстраиваю аналитические функции и управленческую отчётность с нуля: методология KPI, модели данных, план-факт, контроль CAPEX, МТО, сроков, затрат и рисков. Разрабатываю Power BI-дашборды, формирую требования к IT-системам и связываю аналитику с задачами руководства.
В моём опыте — построение и развитие команд до 10 человек, кросс-функциональная координация до 30 участников, обучение специалистов и внедрение рабочих процессов. Ранее занимался финансовыми моделями, оценкой инвестиций и проектным финансированием, включая взаимодействие с банками и инвесторами.
Сегодня расширяю традиционную BI-практику с помощью генеративного ИИ: использую его при разработке дашбордов и прототипирую прикладные AI-инструменты. Мой принцип — полезность аналитики измеряется качеством решений, которые она помогает принимать.
От постановки управленческой задачи до аналитической модели и инструмента для принятия решений.
Разработка KPI, план-факт анализ, управленческая и проектная отчётность, контроль рисков и отклонений.
Дашборды, консолидация данных, требования к IT, автоматизация аналитических процессов.
Контроль МТО и закупок, бюджеты, графики поставок, финансовое моделирование, инвестиционная эффективность.
Использование генеративного ИИ для разработки BI-решений, прототипирования и прикладных AI-агентов.
Единый подход к управлению сложными инвестиционными проектами в промышленности и девелопменте: цели и экономика → сроки, CAPEX и ресурсы → риски, ответственность и корректирующие решения. Практические инструменты портфельного контроля показаны на опыте Sminex; аналитика промышленных EPC-проектов — на материалах СИБУР и НИПИГАЗ.
Объединяю две прикладные области: в девелопменте — портфельный контроль, управление отклонениями бюджета и рисками на опыте Sminex; в промышленности и EPC — прозрачность МТО, графиков поставок, CAPEX и потребности в ресурсах на опыте СИБУР / НИПИГАЗ. Организационная модель PMO, RACI и управление версиями графиков дополняют эти практики единой методологией.
Сроки, стоимость, финансовая эффективность и риски связываются с ответственными, регулярными контрольными точками и действиями проектной команды. Концептуальная архитектура отделена от практических примеров BI-контроля.
Практические кейсы: PMO Dashboard, Cost Control и Risk Control — девелопмент; МТО, поставки, ресурсы и CAPEX — промышленный EPC. Архитектура PMO, RACI и модель версий графиков показаны как единый методологический подход.
Ключевые показатели и пакет управленческих инструментов уточняются на каждом этапе. Проектный офис поддерживает единые правила календарного планирования, аналитики и контроля отклонений.
Полномочия ↔ ответственность, один ответственный за решение, прозрачные метрики и контрольные точки.
Единая методология, аналитика портфеля, нормирование сроков и инструменты принятия решений.
Формирование проектной команды под характеристики объекта: непосредственное подчинение руководителю проекта и матричное участие специалистов функциональных подразделений.
Директор проектов, руководитель проекта, менеджер, инженер, администратор и руководитель строительства.
Финансы, продукт, проектирование, сметы, продажи, закупки и юридическая функция.
Концепция предусматривает раздельное хранение стартового обязательства, утверждённой базовой версии и актуального прогноза, чтобы видеть не только новые даты, но и накопленные изменения.
Стартовый закрепляет исходные вехи, базовый отражает согласованные изменения, текущий — оперативный прогноз исполнения.
Анализ причин, согласование отклонений, рассмотрение критических изменений проектным комитетом и адресные уведомления.
Связка исходных данных, регламентов и управленческой отчётности. Представленная конфигурация — целевая архитектура, а не утверждение о полном внедрении всех модулей.
| Источник / инструмент | Управленческий результат |
|---|---|
| Паспорт и карточка проекта | ТЭП, ключевые KPI, контур ответственности |
| Финансовая модель и бюджет | Доходность, CAPEX, прогноз, отклонения |
| График реализации | Вехи, сроки, прогноз завершения |
| Реестр договоров и поручений | Обязательства, статусы и исполнение решений |
| Управленческие панели | Консолидация, эскалация, проектный комитет |
Схемы отражают методологию проектного управления; интерактивные примеры показывают типовые управленческие сценарии.
Единый обзор экономики девелоперского проекта, прогресса контрактования, реализации, продаж и согласований. Интерактивная реконструкция логики PMO-отчётности по мотивам моего профессионального опыта.
| Показатель | Значение |
|---|---|
| Общая площадь | 86 400 м² |
| Продаваемая площадь | 58 200 м² |
| Жилая площадь | 47 100 м² |
| Коммерческая площадь | 6 700 м² |
| Машино-места | 310 шт. |
| Показатель | План | Прогноз | Δ |
|---|
Договоры на согласовании
Прочие согласования
Плановые показатели выделены жёлтыми маркерами в полосах.
Условная ставка кредитования и демонстрационная динамика.
Демонстрационная модель: пример логики PMO-контроля на условных данных.
Сквозной анализ сверхбюджетных заявок: от договоров и статей бюджета до причин перерасхода, статусов согласования и приоритетных управленческих действий.
| Проект | Статья бюджета | Причина отклонения | Статус | Сумма, млн ₽ |
|---|
Демонстрационная реконструкция по структуре архивной выгрузки и страницам Power BI «Отчёт», «Графики», «Таблица». Это не отчёт о фактических финансовых результатах Sminex. В исходной выгрузке присутствуют реальные проекты, договоры, контрагенты и причины; они не воспроизводятся на сайте. Позиции выгрузки не обязательно соответствуют уникальным договорам или заявкам.
Единый цикл от выявления неопределённости до управленческого решения: методология формулирования, реестры рисков, контроль мероприятий и консолидированная аналитика в Power BI.
Если риск реализовался, он переводится в категорию «проблема». Для высокого уровня предусмотрено оперативное информирование руководства.
Рабочий процесс: Excel-реестры проектных команд → проверка обязательных полей → консолидация → ежедневное обновление Power BI → управленческие уведомления.
| Проект | Риск и причина | Направление | Уровень | Меры реагирования | Статус |
|---|
Демонстрационная модель: условный портфель и сценарии риск-контроля.
Единые правила описания: конкретное событие, корневая проблема, причины, возможные последствия и ответственный. Отделение риска от рабочей задачи и уже наступившей проблемы.
Шаблон Excel с проверкой полей и подготовкой отправки, ежемесячная актуализация команд, напоминания при отсутствии обновления свыше 31 дня, ежедневное обновление Power BI.
Высокие риски — для руководства портфеля; средние — для руководителя проекта; низкие — для команды. Консолидация мер, сроков и статусов для принятия решений.
Корпоративный риск-контроль стал одним из источников практической экспертизы для моего самостоятельного проекта RMP — Risk Management Platform ↗
Дополняю опыт управления проектами системным изучением стандартов и инструментов проектного менеджмента. Это соединяет практику портфельного контроля, финансовую аналитику и методологию управления.
Удостоверение о повышении квалификации по дополнительной профессиональной программе.
Два направления опыта: промышленная аналитика и EPC-проекты; девелопмент и управление инвестиционными портфелями. Масштаб объектов и мой управленческий вклад показаны отдельно.
Промышленные EPC-проекты СИБУР, НИПИГАЗ и другие масштабные объекты. Ниже — характеристики объектов и подтверждённые направления моей работы с закупками, МТО, ресурсами и CAPEX.
Крупный газохимический EPC-проект СИБУРа и Sinopec.
Мой вклад: МТО: S-кривые, план–факт–прогноз и причины отклонений.
Газоперерабатывающий комплекс на Дальнем Востоке.
Мой вклад: Ресурсные модели закупок, консолидация данных и планирование.
Нефтехимический комплекс в Тобольске.
Мой вклад: Аналитика номенклатуры, потребностей МТР и поставщиков.
Арктический горно-обогатительный EPC-проект.
Контекст: Горнорудный EPC-контекст: специфика капиталоёмкого промышленного строительства, МТО и контроля исполнения. Подробные примеры моей работы — в кейсах ниже.
В СИБУР и НИПИГАЗ выстраивал системы закупочной аналитики и управленческой отчётности, объединял данные МТР, поставщиков и договоров, разрабатывал модели ресурсов, контроль поставок, отклонений и CAPEX. Руководил аналитической командой и переводил сложные проектные данные в инструменты принятия решений.
Построение единого контура оценки санкционных рисков для МТР и производственных потребностей: от массивов данных до приоритизированного плана мероприятий.
Создание базы поставщиков и единичных расценок на платформе 1С: консолидация данных EPC-проектов, квалификация контрагентов, оценка CAPEX и управленческая отчётность.
Модель планирования численности и загрузки МТО и логистики: планы мобилизации, расчёт FTE по объёмам работ, проекты-аналоги, сценарии CAPEX и поиск ресурсных дефицитов.
S-кривые план–факт–прогноз, анализ RFQ-пакетов, этапов закупок и экспедайтинга для объектов общезаводского хозяйства АГХК.
Создание системы данных о поставщиках и единичных расценках, связывающей закупочную практику, оценку стоимости проектов и управленческую аналитику.
Все цифры — исторический срез материалов 2021 года. 9 553 поставщика = 7 771 российских + 1 782 иностранных. Данные в проработке и фактически загруженные записи не равнозначны.
Данные о поставщиках, квалификациях, ценах и договорах находились в разных системах и проектах. Это усложняло поиск контрагентов, повторное использование опыта и подготовку стоимостных оценок для новых проектов.
Организация работы команды, развитие базы поставщиков и единичных расценок, методологии квалификации, бизнес-аналитики и процессов оценки стоимости. В структуре 2021 года — 7 FTE, включая 2 аутсорсинговых специалистов.
Закупочные системы, договоры, вендор-листы, результаты квалификаций и технических аудитов.
База на платформе 1С: карточки поставщиков, история взаимодействия, нормативно-справочная информация и единичные расценки.
Выборки по контрагентам, квалификациям, номенклатурным группам, договорам и стоимости материалов и оборудования.
Поддержка выбора поставщиков, Cost Estimation, оценки CAPEX и управления закупочными процессами.
Развитие системы предусматривало ценовое прогнозирование и рейтингование поставщиков; эти направления показаны как перспективы развития, а не завершённые внедрения.
Разработка расчётного подхода к прогнозированию потребности в специалистах МТО и логистики для действующих и перспективных EPC-проектов. Объединение производственных метрик, календарных планов, планов мобилизации и сценарных допущений в единую ресурсную модель.
Заказы на оборудование и материалы, логистические объёмы, точки инспекций и производственный график.
Согласованные планы мобилизации либо аналоговые модели с поправкой на CAPEX, объём и состав работ.
Помесячная загрузка функций, кадровые пики, мобилизация, демобилизация и сценарии аутсорсинга.
Приоритеты подбора, перераспределение, подключение подрядчиков и мониторинг исполнения.
Измените объём работ, сложность проекта и доступную численность. Демо пересчитает потребность в FTE и выявит дефицит — иллюстрация принципа, а не исходная модель НИПИГАЗ.
Условная базовая потребность: закупки — 22 FTE, экспедайтинг — 13, логистика — 12, контроль качества — 9. Формула демо: базовый FTE × объём работ × коэффициент сложности; доступный штат распределяется пропорционально. Модель не рассчитывает сроки, реальные должности или эффект от оптимизации.
Сопоставление согласованных планов мобилизации с прогнозной потребностью по новым контрактам. Использование проектов-аналогов и индексного подхода.
Исторический прогноз до 2025 года: проектная потребность, пиковая загрузка и этапы демобилизации. Не является текущим штатным планом.
Оценка разрыва между потребностью и доступной мощностью функций; подготовка решений о найме, перераспределении и аутсорсинге.
Ресурсная модель служит основанием для решений о мобилизации команд, перераспределении загрузки, найме и привлечении подрядных ресурсов. Показана логика планирования, применимая к портфелю EPC-проектов.
Аналитическая система контроля прогресса материально-технического обеспечения объектов общезаводского хозяйства Амурского газохимического комплекса: S-кривые, RFQ-пакеты, план–факт и диагностика причин отставания.
Исторический снимок на 22-ю контрольную неделю (07.06.2021), а не финальные результаты проекта. Показатели отражают состояние мониторинга на отчётную дату и не являются измерением эффекта от аналитики.
Свести в единую картину плановый и фактический прогресс МТО по этапам подготовки RFQ, закупки и экспедайтинга, выявлять проблемные пакеты, анализировать причины отклонений и оценивать перспективу выполнения графика.
Кейс демонстрирует работу с прогрессом закупок EPC-проекта, структурированием источников данных, аналитическими разрезами, факторным анализом и управленческой отчётностью. Конкретные границы личного авторства и распределения работ требуют дополнительного подтверждения.
Выберите поток МТО. Сравнение показывает историческое отставание по каждому процессу.
Сводный прогресс закупочной функции: учитываются разные стадии МТО и их вес в общей модели.
Детализация по стадии закупочного цикла, просрочке выдачи RFQ и периоду отклонения помогала локализовать проблемные участки процесса.
Объединение S-кривых, прогноза, факторного анализа и детализации по пакетам даёт руководителям основу для приоритизации проблем и регулярного контроля хода закупок и поставок.
Визуализация на сайте создана заново по агрегированным значениям. Исходные корпоративные документы и персональные данные участников в публичную демонстрацию не включаются. Отчёт показывает инструменты мониторинга, но не доказывает завершение проекта или сокращение отставания.
В условиях изменения цепочек снабжения требовалось отличить общий объём импортной потребности от действительно критичных позиций и создать регулярный механизм контроля действий на предприятиях.
В промышленном портфолио также представлены АГХК, АГПЗ и ЗСНХ-2. Их масштабы приведены в разделе «Кейсы» на основе открытых источников.
Систематизировать информацию о закупаемых материалах, оценить страновые и брендовые риски, связать их с потенциальными производственными последствиями и сроками их возникновения. Передать руководству понятную картину приоритетов и статусов мер реагирования.
Моя роль: организация аналитики, методологии оценки рисков, консолидации данных и управленческой отчётности совместно с профильными подразделениями и рабочими группами предприятий.
Масштаб функции аналитики поставок по данным резюме; конкретный исторический срез ниже охватывает предприятия с полученными данными.
Исторический консолидированный срез, август 2022 года. Значения характеризуют состояние оценки на дату подготовки материалов, а не текущие показатели.
Это стадии аналитической классификации, а не последовательное арифметическое вычитание: категория покрытия запасами и категория срочной критичности определяются по разным правилам. Числа — из внутренней презентации августа 2022 года; перед публикацией в открытом доступе требуется разрешение правообладателя.
Интерактивно выберите этап для просмотра управленческой логики.
Выгрузки потребностей из информационных систем, классификация брендов и стран происхождения, консолидация информации от предприятий в единую модель.
Критичность определялась по возможным последствиям: безопасности, останову производства, снижению производительности и качеству. Учитывались горизонт наступления эффекта и доступные запасы.
Единый трекер критичных позиций: план мер, статус, исполнитель, сроки, контрактация или поставка. Регулярные встречи с закупками и площадками формировали управленческий ритм.
Альтернативные производители и материалы, параллельный импорт, техническая замена и испытания аналогов, использование резервов и пересмотр потребности.
Сформирован структурированный подход к выявлению и приоритизации критичной номенклатуры, согласованию действий и регулярному контролю статусов. Аналитика использовалась для поддержки решений по импортозамещению и снижению рисков непоставок.
Материал описывает исторический проект 2022 года. Данные не являются текущей оценкой деятельности компании. В публичной версии рекомендуется заменить внутренние показатели агрегированными либо согласовать их раскрытие; имена сотрудников, детализированные поставщики и внутренние трекеры не публикуются.
Опыт инвестиционного моделирования, проектного финансирования, PMO и цифровой аналитики в ведущих компаниях. В каждой карточке — мой профиль работы и масштаб объектов; примеры проектов компании не означают персонального управления каждым из них.
Индустриальная и логистическая недвижимость
Мой вклад: инвестиционные модели, бюджетирование, управленческая отчётность и проектное финансирование.
MRЖилые кварталы и офисная недвижимость
Мой вклад: финансовые модели, Cash Flow, бюджетный контроль и инвестиционная оценка.
Моделирование продаж, CAPEX, финансирования и бюджетных изменений.
Первая очередь крупного квартала; весь проект — 435 тыс. м² (все очереди).
Три офисные башни с торгово-сервисной инфраструктурой.
SДевелопмент элитных и премиальных объектов
Мой вклад: архитектура PMO, контроль сроков и CAPEX, риски, KPI и отчётность для руководства. Ниже — 3 представительных объекта портфеля.
Многокорпусная застройка с приватной инфраструктурой.
Один из наиболее масштабных клубных ансамблей бренда.
Пресня; 6 жилых корпусов, инфраструктура и образовательные объекты.
Федеральный девелопмент · проекты разных классов
Мой вклад: разработка управленческого дашборда портфеля с применением ИИ. Объекты ниже — примеры масштаба компании, не перечень моих персональных проектов.
Четыре корпуса у Павелецкой; 408 квартир и 484 апартамента. Обе очереди введены в эксплуатацию в июне 2026 года.
Крупный проект развития бывшей промзоны ЗИЛ.
Пять корпусов, включая коммерческую составляющую.
Площади и параметры приведены по публичным источникам и могут относиться к разным стадиям проекта. Территория (га) и площадь зданий (м²) — разные показатели. Для «Радумли» указан заявленный проектный масштаб. Перечень «Эталона» показывает примеры объектов компании; разработка дашборда не означает управление их строительством.
На стыке PMO, финансов и бизнес-анализа создаю цифровые инструменты, которые помогают руководству девелоперской компании видеть экономику проектов, ход строительства, продажи и риски. Генеративный ИИ применяю при разработке интерфейсов, аналитических сценариев и управленческих сводок. Ниже — обезличенный демонстрационный кейс управления девелоперским портфелем.
Управленческий дашборд для собственника, CEO и PMO объединяет исполнение проектов, экономику, продажи, денежный поток и риски. Выделяет критические отклонения, помогает определить приоритеты и подготовить решения по финансированию, срокам и ресурсам.
Три экрана, фильтр проектов, финансовые сценарии и управленческие выводы на демонстрационных данных.
Срез по 18 жилым и коммерческим проектам: готовность строительства, ключевые вехи, отклонения и необходимость пересмотра базового графика.
План-факт инвестиций, прогноз выручки от реализации, денежный поток и факторы перерасхода. Показатели сопоставлены в едином отчётном периоде.
Приоритеты по угрозам срокам ввода, росту стоимости работ, темпам продаж и денежному потоку. Каждое предупреждение связано с владельцем решения и мероприятием.
Помимо флагманского executive-dashboard, развиваю и другие прикладные форматы: интеллектуального помощника, систему риск-контроля и BI-решения для PMO, закупок и проектной аналитики.
Концепт помощника руководителя, который объясняет отклонения KPI, формирует короткие выводы и помогает быстро подготовить управленческое резюме на основе структурированных данных.
Мой авторский проект Risk Management Platform — единая методология и проектируемая цифровая среда риск-контроля для промышленности и девелопмента. Я разработал концепцию платформы, логику риск-реестра, структуру BI-контроля, сценарии эскалаций и базу типовых рисков. Основание — мой опыт практической работы с проектными рисками, бюджетами и сроками в PMO. Компоненты интеграций, оповещений и обучения представлены как продуктовые требования, а не как подтверждённая промышленная эксплуатация.
От события к решению: идентификация → оценка вероятности и влияния → выбор мер → назначение ответственных → контроль и эскалация → пополнение базы знаний.
Сценарий обобщает продуктовые требования; интеграция веб-интерфейса с BI, Outlook и обучением представлена в материалах как планируемая архитектура. Все показанные выше KPI — демонстрационные и согласованы с AI-дашбордом.
Возможная мера: Заранее проработать альтернативных поставщиков и долгосрочные соглашения.
Примеры адаптированы из продуктовой презентации; это не данные реального портфеля и не финансовые результаты внедрения.
Статус проекта: авторская продуктовая разработка. Представлены концепция, презентация, функциональные требования, прототипы интерфейса и BI-модель. Демо на сайте использует условные данные. Не заявляются подтверждённая готовность промышленной версии, финансовый эффект или фактические сроки внедрения.
Разрабатываю аналитические решения на стыке PMO, CAPEX, МТО, инвестиционной экономики и ИИ. Основа — структурированные данные и единые правила расчёта KPI; AI-слой дополняет BI объяснением отклонений и подготовкой кратких рекомендаций.
18 условных проектов; 11 — в плане, 5 требуют внимания, 2 вынесены на эскалацию. Рейтинг, статус вех и приоритеты управленческих решений.
План 96 млрд ₽, прогноз 101 млрд ₽; отклонение +5 млрд ₽ (+5,2%). На три пакета закупок приходится 72% перерасхода — 3,6 млрд ₽. Связь закупочных рисков с вехами и бюджетом.
Выручка по прогнозу 221 млрд ₽ (+3,4% к плану); модельный план — 213,7 млрд ₽. Операционный Cash Flow — 27,6 млрд ₽. Сценарии для обсуждения финансирования и отклонений.
СИБУР / НИПИГАЗ: аналитика МТО, база номенклатуры и поставщиков, мониторинг поставок. Sminex: рейтингование проектов, Power BI и интеграция 1С, сверхбюджетные затраты, риск-контроль. Инвестиционные проекты: Cash Flow, бюджеты и сценарные модели. Показатели в этом демо не относятся ни к одной из компаний.
Статус: объединённый демонстрационный кейс. Проектная аналитика и BI опираются на реальный опыт, а AI-сводки и финансовые показатели в демонстрации синтетические; подключённая LLM здесь не заявляется.
Проектирую понятную модель бизнеса: от декомпозиции процессов и распределения ответственности до регламентов, KPI и требований к данным. Связываю бизнес-логику с инвестиционной оценкой, управленческой отчётностью и цифровизацией.
Карта стратегических, операционных и обеспечивающих процессов, владельцы и точки контроля.
Моделирование сценариев, маршрутов согласования, ролей и внутренних нормативных документов.
Выявление узких мест, метрики эффективности, требования к данным и улучшение управленческих процедур.
Связанные практические примеры: управление данными и процессами МТО · методология импортозамещения · архитектура PMO
Систематизация полного жизненного цикла девелоперского проекта — от выбора площадки и инвестиционной оценки до строительства, продаж и передачи объекта. Единая бизнес-архитектура связывает процессы, участников, внутренние нормативные документы и точки контроля.
Схема L0–L1: стратегический выбор проекта, операционный жизненный цикл и обеспечивающие функции — в единой архитектуре управленческих процессов.
Схема обобщена по предоставленным материалам процессной архитектуры и дополнена типовыми демонстрационными связями. Не воспроизводит внутреннюю корпоративную карту в исходном виде.
Поиск и предварительная оценка проектов → приобретение → назначение команды → концепция и бюджет → проектная документация, разрешения и старт продаж.
Выберите категорию для просмотра основных направлений. На карте показана укрупнённая, обезличенная структура по материалам корпоративной процессной модели.
Упрощённая иллюстрация на основе корпоративного маршрута; не является выгрузкой рабочей схемы BPMN.
Модель процессов поддерживается согласованной иерархией политик, положений, регламентов, правил, инструкций, методик и шаблонов.
Версионность, владелец процесса, маршруты согласования, ознакомление сотрудников и проверка актуальности документов встроены в нормативную модель.
Логика декомпозиции нормативной базы: от корпоративных принципов до процедур, инструкций и форм, связанных с конкретными процессами.
Названия документов здесь иллюстративные: справочник демонстрирует предполагаемую структуру ВНД, а не подтверждает наличие конкретного внутреннего документа у какой-либо компании.
Кейс раскрывает методический подход к формированию процессной архитектуры и иерархического реестра ВНД на обезличенной структуре.
Соединяю инвестиционную оценку, финансовое планирование и управленческий контроль в единую систему принятия решений. Модели связывают экономику объектов, бюджеты, денежные потоки, риски и условия финансирования — от предварительной оценки до реализации проекта и отчётности перед руководством и кредиторами.
Практический опыт: инвестиционные и финансовые модели для жилых, торговых и логистических объектов; планирование выручки, CAPEX, Cash Flow, финансирования и сценариев. Конкретные названия и масштаб проектов представлены отдельно во вкладке «Проекты».
Арендный поток, заполняемость, структура капитала, кредитная ставка, капитализация и стоимость выхода. Связь инвестиционных допущений с доходностью.
Многоэтапная модель строительства и аренды: CAPEX, GBA/GLA, Rent Roll, OPEX, кредитный график, Cash Flow и доходность инвестора. Разделение проекта на этапы и финансовые сценарии.
Финансовый план объекта: арендная выручка, вакантность, операционные затраты, налоги, NOI и чувствительность результата к ключевым предпосылкам.
Три очереди строительства: ТЭП, план продаж, календарь поступлений, версии бюджета, CAPEX, проектное финансирование и результат инвестора. Проверка чувствительности бюджета и финансового результата к изменениям продаж, CAPEX и условий кредитования.
Интерактивная модель →Финансовая архитектура многоочередного жилого проекта: от ТЭП, продаж и бюджета до Cash Flow, условий финансирования и сценариев инвестиционных решений.
По исходному файлу: листы TEPs, Sale, Budget, SMR, CF, Rezume, Сравнение, Tax, а также отдельные бюджеты торгового центра, паркинга и дорожной инфраструктуры. Предусмотрено сопоставление сценариев бюджета и раздельная детализация по очередям. Важно: наличие в модели плановых показателей не означает фактического достижения этих результатов.
—
Модель иллюстративная: условные 12,8 млрд ₽ базового CAPEX, 1,6 млрд ₽ прочих затрат и кредит на 40% CAPEX сроком на два года, с простым начислением процентов. Не учитываются графики траншей, налогов, поступлений по кварталам и дисконтирование; рассчитанный результат не является NPV или IRR. Реальные параметры исходного проекта не показаны.
Сформировать единую финансовую картину девелоперского проекта с несколькими очередями, связанными графиками продаж, строительства и финансирования.
Свести продажи, технические параметры, сметы и инвестиционные выплаты в модель с контролем версий бюджета и анализом отклонений.
Оценивать последствия изменения цен, темпов продаж, строительных затрат и условий финансирования до принятия решений.
Демонстрационная модель: структура денежных потоков, расходов и показателей инвестиционной эффективности жилого проекта.
Экспресс-оценка арендного актива: изменение заполняемости, арендной ставки и ставки капитализации показывает чувствительность NOI и предварительной стоимости. Полноценное инвестиционное решение требует DCF и анализа финансирования.
Логика расчёта: арендопригодная площадь 100 000 м² × заполняемость × годовая ставка аренды = выручка; NOI = выручка × 75% (условная операционная маржа); оценка стоимости = NOI / ставка капитализации. Это упрощённый подход к оценке стоимости, не полный расчёт NPV или IRR.
Все параметры и результаты демонстрационные. Корпоративные показатели, арендаторы и исходные финансовые модели в публичный интерфейс не переносились. Исходные Excel-файлы содержат полноценные расчётные модели, но размещать их в открытом доступе не планируется.
Моя экспертиза: разработка финансовых моделей и бизнес-планов, P&L / Cash Flow / Balance Sheet, инвестиционные сценарии, финансирование, контроль отклонений и управленческая отчётность. Ниже — интерактивные демонстрации на условных данных.
Разработка и сопровождение моделей Cash Flow для девелоперских и инвестиционных активов: регулярный план-факт, прогноз ликвидности, арендные поступления, расходы и обслуживание финансирования.
Помесячная детализация плана, факта и прогноза по инвестиционной, операционной и финансовой деятельности. Сводный формат для руководства и рабочая модель с расчётами.
Rent Roll и фиксированная арендная плата, индексация ставок, возмещение эксплуатационных расходов, OPEX и прогноз денежных поступлений.
Остатки денежных средств, денежные разрывы, графики процентов и погашения кредитов, влияние валютного курса и инвестиционного бюджета.
Демонстрационный логистический объект · значения в млн ₽.
Выберите сценарий и отчётный месяц для просмотра управленческого вывода.
Модели показывают подходы к планированию денежных потоков, анализу отклонений, оценке устойчивости и подготовке управленческих решений. Интерактивный пример использует условные данные.
Аспирантура Московского инновационного университета. Исследую, как повысить качество и скорость инвестиционных решений в девелопменте — через измеримые бизнес-процессы, систему KPI и интегральную оценку эффективности.
Ключевая задача: разработка подхода к формированию, оценке и совершенствованию процессов инвестиционного отбора девелоперских проектов.
Подготовленная диссертационная работа, 2025 год. Обучение в аспирантуре и подготовка исследования не означают присуждения учёной степени.
Скорость и точность проверки участка, прозрачность инвестиционных критериев и воспроизводимость решений определяют качество нового портфеля.
Три стадии — поиск проекта, анализ привлекательности и сделка. Для каждой определены показатели эффективности и вес в единой оценке.
Сопоставление процессов компаний, поиск узких мест, диагностика отклонений и рекомендации по оптимизации до принятия инвестиционного решения.
Измените условные оценки трёх стадий. Сайт покажет взвешенный индекс по структуре, описанной в исследовании.
Наименьшая условная оценка у стадии выхода на сделку. Для реальных выводов нужно оценить отдельные KPI и нормативы стадий.
* Оценки 0–100 и данные демо синтетические. Это упрощённая визуализация весов 35/55/10, а не полный расчёт методики диссертации, включающей показатели, нормативы и поправки на особенности компании.
«Формирование бизнес-процессов анализа привлекательности девелоперских проектов на примере организаций Московского региона». В работе рассмотрены бизнес-процессы предынвестиционной стадии, разработан подход к интегральной оценке эффективности и проведено сравнение четырёх девелоперских компаний на обезличенных данных. Обучение в аспирантуре и подготовка диссертации не означают присуждения учёной степени.
П. В. Шушляпин. Исследование жизненного цикла девелоперского проекта, процессной структуры и влияния организации процессов на экономическую эффективность. Представлена рукопись статьи и положительная рецензия; выходные данные публикации требуют уточнения.
Т. В. Шагалова, П. В. Шушляпин. «Экономические исследования и разработки», № 9/2023, с. 128 и далее. Анализ спроса, цен и внешних факторов рынка. Читать публикацию ↗
П. В. Шушляпин. «Актуальные вопросы общества, науки и образования»: сборник X Международной научно-практической конференции, Пенза, 2024, с. 97 и далее. Аналитические методы в контексте девелоперских процессов. Читать публикацию ↗
П. В. Шушляпин. «Человек. Социум. Общество», выпуск S1–2025, с. 136 и далее. Классификация и систематизация процессов инвестиционного отбора. Читать публикацию ↗
Статьи и исследование представлены по имеющимся материалам. Прогнозы рынка из исследований 2023 года являются историческими, а не актуальными прогнозами.
Проверьте оценку инвестиционного отбора по десяти критериям. Сценарный калькулятор показывает стадии, веса и точки для улучшения процесса. Данные — учебные.
Открыт к обсуждению руководящих ролей и сотрудничества в PMO, промышленной аналитике и инвестиционном управлении. Объединяю сроки, бюджеты, CAPEX и риски в прозрачную систему контроля; использую BI и генеративный ИИ для автоматизации отчётности, анализа данных и разработки управленческих инструментов.
Руководящие роли в аналитике, управленческой отчётности и проектном контроле: EPC, МТО, CAPEX, PMO и BI. PDF содержит кликабельную ссылку и QR-код на сайт-портфолио.
Профессиональный путь от инвестиционного анализа и финансовых моделей к управлению BI, отчётностью и AI-поддерживаемыми аналитическими решениями.
Управление аналитическим направлением, дашборд портфеля проектов, KPI, отклонения и AI-подходы к разработке.
Консолидация данных МТР, Power BI, CAPEX, закупки, графики поставок, план-факт и ресурсное планирование.
Инструменты контроля портфеля из 20+ проектов, рейтингование в Power BI с интеграцией 1С, ежедневная аналитика рисков, контроль затрат и банковских ковенант.
Аналитика МТО и закупок, контроль поставок и бюджетов CAPEX, управление командой 6–8 человек.
Оценка капитальных вложений и инвестиционных проектов; разработка финансовой модели ЖК «Селигер Сити»; проектное финансирование и управление бюджетами индустриальных проектов.
Финансовый анализ, бизнес-планы и ТЭО инвестиционных проектов, участие в построении управленческого учёта.
Экономика и управление на предприятии (по отраслям). Английский — B2. В ранее предоставленных резюме также указана аспирантура (НИУ ВШЭ, 2010; Московский инновационный университет, 2024).