ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ
Научная статья УДК 338.27:347.822.4
Прогнозирование показателей безопасности полётов с учётом внедрения управленческого решения на основе регрессионных моделей
Наталия Семёновна Бойко1 Анатолий Викторович Лошаков
Ульяновский государственный педагогический университет, Ульяновск, Россия 2Ульяновский государственный технический университет, Ульяновск, Россия 1nboyko2005@mail. ru 2tolik-ul7385@yandex. ru
Аннотация: Предпринята попытка рассмотреть оптимизацию расходов (затрат) на обеспечение безопасности по двум критериям: повышение безопасность полётов (БП), и снижение финансовых убытков в результате наступления авиационного события (АС), так данный вид поддержки принятия решений обосновывается тем, что финансовые возможности операторов аэродромов во многом зависят от объёма перевозок эксплуатантов, количества обслуженных пассажиров.
Ключевые слова: бюджет, прогнозирование, авиационный случай, безопасность полётов, пассажиры, метод, оценка, эксперты.
ECONOMICS AND QUALITY MANAGEMENT Scientific article
Forecasting of flight safety indicators taking into account the implementation of a management solution based on regression models
Natalia S. Boyko1 Anatoly V. Loshakov2
^Ulyanovsk State Pedagogical University, Ulyanovsk, Russia Ulyanovsk State Technical University, Ulyanovsk, Russia 1 nboyko2005@mail.ru 2tolik-ul7385@yandex. ru
Abstract. An attempt is made to consider the optimization of costs (costs) for ensuring safety according to two criteria: improving flight safety (BP), and reducing financial losses as a result of an aviation event (AS), so this type of decision support is justified by the fact that the financial capabilities of airfield operators largely depend on the volume of operators' traffic, the number of passengers served.
Keywords: budget, forecasting, aviation accident, flight safety, passengers, method, assessment, experts.
Регрессионное моделирование - один из методов статистического анализа [1] и прогнозирования. Многообразие его применения представлено в обобщающей статье [2]. Основная идея регрессионного анализа заключается в составлении уравнения регрессии. Такое уравнение отражает зависимость одной переменной (зависимой) от нескольких других переменных (независимых). В нашем случае регрессионное моделирование может быть использовано для прогнозирования величины двух показателей, соответствующих двум критериям, относительно которых выполняется оптимизация управленческих решений (УР).
Напомним, таковыми критериями являются: 1. Уровень безопасности полётов, который отражает показатель безопасности полётов (БП) — SPI.
© Бойко Н. С., Лошаков А. В., 2022
2. Ущерб, который был нанесён авиапредприятию в результате наступления авиационного события (АС), который отражает финансовый показатель ущерба - L.
Регрессионное моделирование позволит определить зависимость данных показателей от воздействия факторов опасности (ФО).
Как уже отмечалось ранее, управление БП достигается благодаря воздействию внедряемых управленческих решений. Как правило, в начале каждого года руководство авиакомпании составляет план - некий перечень УР, который планируется ввести в их деятельность.
Однако, согласно концепции «управленческой дилеммы», УР подлежат дополнительной поддержке. Термин «поддержка принятия решения» широко используется в теории принятия решений [2], а вопросу о методах поддержки принятия решений уделяется
много внимания в различных областях науки, что подтверждается многочисленными публикациями исследований, такими как [1-9] и другими.
В данной работе в качестве поддержки принятия решения рассматривается оптимизация расходов (затрат) на обеспечение БП по двум критериям - повышение БП, и снижение финансовых убытков в результате наступления АС. Данный вид поддержки принятия решений обосновывается тем, что финансовые возможности операторов аэродромов во многом зависят от объёма перевозок эксплуатантов, количества обслуженных пассажиров и т. д. Поэтому внедрение всего планируемого перечня УР в один момент является невыполнимой задачей в связи с временно ограниченным бюджетом. В то же время полный отказ от внедрения некоторых УР является недопустимой мерой по внешним независимым причинам. Для реализации данного метода поддержки принятия решения экспертам необходимо выполнить оценку, определить, на сколько процентов снизится влияние каждого обобщённого фактора опасности после внедрения каждого из УР. Данный метод оценки имеет
схожий характер с методом фон Неймана-Моргенштерна и методом непосредственных оценок, а также с методом, использованным для выбора наиболее эффективных мероприятий повышения БП группой CAST (США), что отражено в работе [3].
Критерии экспертных оценок приведены в табл. 2. Для примера в табл. 2 приведены данные о возможных УР с указанием их стоимости внедрения (в у. е. денежного эквивалента) и процентном влиянии на ОФО (коэффициенты эффективности УР—Kij). Данные коэффициенты должны быть оценены опытными экспертами на основании критериев, приведённых в табл. 1.
Исходя из вышеприведенных данных, представляется возможным скорректировать среднемесячные (за весь предыдущий год) коэффициенты вклада каждого ОФО в показатель после внедрения каждого УР, используя формулу
Mij = Mi ср - Mi ср Kij = Mi ср (1 - Kij), где Mi ср - среднемесячные значения ОФО за прошлый год;
Kij - коэффициенты эффективности управленческих решений.
Таблица 1
Критерии экспертных оценок влияния УР на формирование обобщённых факторов опасности (ОФО)
Процентное влияние на ОФО, % Пояснение
100 Максимальное влияние на ОФО. Полностью исключает возможность возникновения ОФО после внедрения УР (на практике невыполнимо, приведено для формирования понимания принципа экспертного оценивания)
50 После внедрения УР вероятность проявления ОФО снижена в 2 раза
5 УР внесёт серьёзный вклад в снижение влияния ОФО
3 УР внесёт средний вклад в снижение влияния ОФО
1 УР внесёт небольшой вклад в снижение влияния ОФО
0,5 Минимальное влияние на ОФО. УР внесёт незначительный вклад в снижение влияния ОФО
Таблица 2 Экспертные оценки влияния УР на ОФО
Название управленческого решения Стоимость УР, у.е. Коэффициенты эффективности (KIJ)
AS (воздушная скорость) ET (расчётное время) TC (истинный курс) P (запретная зона) CH (компасный курс) EC (технический контроль)
1. Обновить разметку на аэродроме (рулевая дорожка и взлётно-посадочная полоса) 400 0,015 0,035 0,015 0,01 0,005 0,005
2. Разработать автоматизированную программу для ЭВМ обмена данными 160 0 0 0,005 0,005 0,005 0
3. Совершенствовать технологию взаимодействия Управления воздушного движения и службы орнитологического обеспечения 260 0 0 0,02 0,02 0 0
4. Приобрести радиостанции 500 0 0,035 0,01 0,005 0,01 0,005
5. Провести курсы повышения квалификации (обучение) взаимодействующих служб 300 0 0,035 0,005 0,005 0,005 0,005
6. Ремонт покрытия взлётно-посадочной полосы и рулевой дорожки 3000 0,015 0,015 0,005 0,05 0,005 0
7.Установить ограждение от водоёма 250 0 0,005 0,02 0,01 0 0
8. Приобрести спец. технику (комплектующие и прочее) 1500 0 0,01 0,05 0,01 0 0
9. Ремонт/совершенствование аэродромной тележки 400 0,005 0,005 0 0,01 0 0
Вывод: Используя регрессионные модели, созданные ранее на основе исходных данных за прошлый год, можно спрогнозировать показатели на следующий год с учётом внедрения каждого УР. В результате формируется перечень УР с указанием степени целесообразности внедрения каждого из них. Низкая степень целесообразности означает, что внедрение этого решения повлечёт слишком большие финансовые затраты, не оказав равноценно существенного влияния на улучшение безопасности полётов. Также данное ранжирование УР можно интерпретировать как оптимальную очерёдность их внедрения в деятельность оператора аэродрома при временных финансовых ограничениях.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Лушкин А.М. Методика автоматизированного мониторинга безопасности полётов авиакомпании // Проблемы безопасности полётов. 2015. №5. С. 3-11.
2. Nisula J. Operational Risk Assessment. Next Génération Methodology [Электронныйресурс]. 2009. Режим доступа: http://essi.easa.europa.eu/ documents- Заглавие с экрана.
3. Tolstykh S. A., Sharov V. D. Method of sms basic elements development for the aerodrome operator. Civil Aviation High Technologies. 2018;21(4):29-38. (In Russ.), Режим доступа: https://doi.org/10.26467 /2079-0619-2018-21 -4-29-38 - Заглавие с экрана.
4. Шаров В. Д. Методология управления риском безопасности полётов на уровне авиапредприятия: диссертация ... доктора технических наук. М.: МГТУ ГА, 2016. 285 с.
5. Орлов А.И. Выявление отклонений в контроллинге (на примере мониторинга уровня безопасности полётов) [Электронный ресурс] // Научный журнал КубГАУ., Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2014/01/ pdf/08.pdf. Заглавие с экрана.
6. Glendon A. I., Clarke S. G., Mckenna E. F. Human Safetyand Risk Management. Florida: CRC Press, 2006.
7. Leveson N.G. Engineering a Safer World. Cambridge, Massachusetts, London, England: The MIT Press, 2011.
8. Лушкин А. М. Облик корпоративной системы управления безопасностью полётов воздушных судов // Транспортный вестник. 2017. №2. С. 1-13.
9. Гузий А. Г. Подготовка персонала авиапредприятий в области системного управления безопасностью полётов // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2016. №3. С. 89-94.
Информация об авторах
Н. С. Бойко - доктор исторических наук, профессор кафедры права Ульяновского государственного педагогического университета им. И. Н. Ульянова; А. В Лошаков - кандидат исторических наук, доцент кафедры «Общенаучные дисциплины» Ульяновского государственного технического университета.
REFERENCES
1. Lushkin A. M. Metodika avtomatizirovannogo monitoringa bezopasnosti polyotov aviakompanii [Methodology of automated monitoring of airline flight safety]. Problemy bezopasnosti poletov [Problems of flight safety]. 2015, No.5, pp. 3-11.
2. Nisula J. Operational Risk Assessment. Next Generation Methodology [Electronic resource]. 2009. Access mode: http://essi.easa.europa.eu / documents. Title from the screen.
3. Tolstykh S. A., Sharov V. D. Method of sms basic elements development for the aerodrome operator. Civil Aviation High Technologies. 2018;21(4):29-38. (In Russ.), Access mode: https://doi.org/10.26467/ 2079-0619-2018-21-4-29-38. Title from the screen.
4. Sharov V. D. Metodologiya upravleniya riskom bezopasnosti polyotov na urovne aviapredpriyatiya: dissertaciya ... doktora tekhnicheskih nauk. [Methodology of flight safety risk management at the level of an aviation enterprise: dissertation ... Doctor of Technical Sciences]. Moscow, MGTU GA, 2016, 285 p.
5. Orlov A. I. Vyyavlenie otklonenij v kontrollinge (na primere monitoringa urovnya bezopasnosti poletov) [Identification of deviations in controlling (on the example of monitoring the level of flight safety)]. [Electronic resource]. Nauchnyj zhurnal KubGAU. [Scientific journal of KubGAU], Prestupa mode: http://ej.kubagro.ru/2014/01/pdf/08.pdf. Zaglavie s ekrana[Title from the screen].
6. Glendon A. I., Clarke S. G., Mckenna E. F. Human Safety and Risk Management. Florida, CRC Press, 2006.
7. Leveson N. G. Engineering a Safer World. Cambridge, Massachusetts, London, England: The MIT Press, 2011.
8. Lushkin A.M. Oblik korporativnoj sistemy upravleniya bezopasnost'yu polyotov vozdushnyh sudov [The appearance of the corporate system of aircraft safety management].Transportnyj vestnik. [Transport Bulletin]. 2017, No. 2, pp. 1-13.
9. Guziy A. G. Podgotovka personala avia-predpriyatij v oblasti sistemnogo upravleniya bezopasnost'yu polyotov [Training of personnel of aviation enterprises in the field of system management of flight safety].Problemy bezopasnosti i chrezvychajnyh situacij[Problems of safety and emergency situations]. 2016, No. 3, pp. 89-94.
Information about the authors N. S. Boyko - Doctor of Historical Sciences, Professor of the Department of Law of the Ulyanovsk State Pedagogical University named after I. N. Ulyanov; A. V. Loshakov - Candidate of Historical Sciences, Associate Professor of the Department of «General Scientific Disciplines» of the Ulyanovsk State Technical University.
Статья поступила в редакцию 25.04.2022; одобрена после рецензирования 03.05.2022; рекомендована к публикации 15.05.2022. The article was submitted 25.04.2022; approved after reviewing 03.05.2022; accepted for publication 15.05.2022.