Журнал "Системы Безопасности" № 2‘2026

Б И З Н Е С . И Д Е И И М Н Е Н И Я 112 G_loss_reg = 0,85 × 15 000 = 12 750 руб/сут. Уравнение динамики принимает вид: dS/d τ = 250 000 – 240 000 – 12 750 = –2 750 руб/сут. Результаты численного моделирования пред- ставлены в табл. 3 и на рис. 4. Интерпретация фазовой динамики Фаза 1 – "Скрытые потери" ( τ < 30 сут.). Система функционирует с низким k = 0,15. Регистрируется лишь малая часть реальных потерь (2 250 из 15 000 руб/сут). Руководство наблюдает формально благополучную картину: запасы растут на 7 750 руб/сут, что создает иллюзию эффективной работы магазина и кор- ректного баланса поставок и продаж. В дей- ствительности реальные потери составляют ~6% от выручки. Схема представлена на рис. 2. Фаза 2 – "Проявление скрытой массы потерь" ( τ = 30 + сут.). После внедрения систе- мы мониторинга k скачком возрастает до 0,85. Регистрируемые потери G_loss_reg увеличи- ваются в 5,7 раза, с 2 250 до 12 750 руб/сут. Скорость изменения запасов dS/d становится отрицательной (-2 750 руб/сут). В отчетности фиксируется снижение товарных запасов, что на практике часто интерпретируется как "рост потерь после внедрения системы" и вызывает негативную реакцию руководства. Однако уравнение (4) однозначно показывает: это не рост реальных потерь, а рост их обнару- жения. Именно этот парадоксальный эффект многократно наблюдался автором при внедре- нии систем контроля в сети "Перекресток" и подробно описан в литературе [7]. Модель дает ему строгое математическое объяснение. Фаза 3 – "Стабилизация и предотвращение" ( τ > 90 сут.). По мере того как персонал и поку- патели осознают наличие эффективного контро- ля, реальные потери G_loss начинают снижаться, с исходных 15 000 до ~10 500 руб/сут. Это про- исходит благодаря профилактическому эффекту: осознание неотвратимости наказания снижает мотивацию к хищениям. Регистрируемые потери также снижаются – до ~9 000 руб/сут. Система выходит на новый квазистационарный режим с положительным dS/d τ ≈ +500 руб/сут, но уже при значительно более низком уровне реальных потерь. Важно подчеркнуть: если бы руководство, уви- дев резкий рост регистрируемых потерь в фазе 2, приняло решение об отключении систе- мы как "неэффективной" (такие прецеденты известны автору из практики), реальные потери остались бы на исходном высоком уровне, а инвестиции в систему были бы списаны в убы- ток. Модель (4) предоставляет математический аппарат для предотвращения таких ошибочных решений, показывая, что краткосрочное ухуд- шение показателей является необходимым эта- пом переходного процесса. апрель – май 2026 www.secuteck.ru Таблица 2. Исходные данные модельного эксперимента Таблица 3. Динамика показателей системы до и после внедрения мониторинга Показатель До внедрения ( τ < 30) Сразу после внедрения ( τ = 30+) После стабилизации ( τ > 90) k 0,15 0,85 0,6 G_loss_reg, руб/сут 2 250 12 750 9 000 G_loss_реальный, руб/сут 15 000 15 000 10 500 dS/d τ , руб/сут +7 750 -2 750 +500 Динамика запасов Устойчивый рост Снижение Стабилизация Параметр Значение Обоснование S₀ 15 000 000 руб. Средний товарный запас супермаркета G_in 250 000 руб/сут Плановый объем поставок G_out 240 000 руб/сут Среднедневная выручка G_loss_реальный 15 000 руб/сут ~6% от выручки – типичный уровень реальных потерь k₀ (до внедрения) 0,15 Без систем мониторинга фиксируется лишь ~15% реальных потерь k₁ (после внедрения) 0,85 Современные ИИ-системы обеспечивают выявление до 85% инцидентов τ ₀ (момент внедрения) 30 суток Система внедряется через месяц после начала наблюдений Рис. 4. Схема динамики регистрации скрытых потерь при внедрении технических систем безопасности