Научная статья на тему 'Программно-алгоритмические решения по автоматизации систем мониторинга зданий и сооружений объектов транспортной инфраструктуры'

Программно-алгоритмические решения по автоматизации систем мониторинга зданий и сооружений объектов транспортной инфраструктуры Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

CC BY
227
79
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
МОНИТОРИНГ / ДАТЧИК / ПРОГРАММА / ПАРАМЕТР / ЧАСТОТА КОЛЕБАНИЙ / АЛГОРИТМ / ТРАНСПОРТНАЯ ИНФРАСТРУКТУРА / MONITORING / SENSOR / SOFTWARE / PARAMETER / OSCILLATION FREQUENCY / ALGORITHM / TRANSPORT INFRASTRUCTURE

Аннотация научной статьи по строительству и архитектуре, автор научной работы — Лысенко И. В.

Требования к автоматизации систем мониторинга инженерно-технических конструкций зданий и строительных сооружений объектов транспортной инфраструктуры, установленные ГОСТ Р 22.1.12-2005, не могут быть выполнены в полном объёме по причине недостаточной проработанности методического аппарата оценивания как динамических характеристик объектов, так и характеристик объектов, непосредственно связанных с количественным подсчётом вероятности обрушения здания для рассматриваемого интервала времени. В настоящей статье рассматриваются алгоритмы, позволяющие автоматизировать технологический процесс мониторинга в полном объёме до уровня, не требующего участия человека-оператора. Основное внимание уделено двум аспектам автоматизации. 1. Разработке программы мониторинга и методики её реализации. 2. Разработке алгоритма автоматизированного определения частот собственных колебаний объектов мониторинга, без которого не представляется возможным проведение автоматизированных вычислений всех интересующих показателей динамики объекта.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по строительству и архитектуре , автор научной работы — Лысенко И. В.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

ALGORITHMIC SOFTWARE SOLUTIONS IN AUTOMATION OF SYSTEMS FOR MONITORING OF BUILDINGS AND CONSTRUCTIONS OF TRANSPORT INFRASTRUCTURE OBJECTS

Requirements for automation of monitoring systems of engineering and technical constructions of buildings and other objects of transport infrastructure established by GOST 22.1.12-2005 could not be fully implemented due to the lack of thoroughness of the methodological apparatus of evaluation of both dynamic characteristics of objects and characteristics of objects directly related to the quantitative calculation of the probability of a collapse of a building for the considered time interval. This article covers algorithms allowing to automate the process of monitoring in a whole to a level requiring no participation of human operator. The emphasis is made on two aspects of automation. 1. Developing a monitoring program and methods of its implementation. 2. Developing automated algorithms determining natural frequencies of monitoring facilities, without which it is not possible to perform automated calculation of considered indicators of the object dynamics.

Текст научной работы на тему «Программно-алгоритмические решения по автоматизации систем мониторинга зданий и сооружений объектов транспортной инфраструктуры»

ПРОГРАММНО-АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ РЕШЕНИЯ ПО АВТОМАТИЗАЦИИ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ ОБЪЕКТОВ ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ

Лысенко И.В., д.т.н.

Требования к автоматизации систем мониторинга инженерно-технических конструкций зданий и строительных сооружений объектов транспортной инфраструктуры, установленные ГОСТ Р 22.1.12-2005, не могут быть выполнены в полном объёме по причине недостаточной проработанности методического аппарата оценивания как динамических характеристик объектов, так и характеристик объектов, непосредственно связанных с количественным подсчётом вероятности обрушения здания для рассматриваемого интервала времени. В настоящей статье рассматриваются алгоритмы, позволяющие автоматизировать технологический процесс мониторинга в полном объёме до уровня, не требующего участия человека-оператора. Основное внимание уделено двум аспектам автоматизации. 1. Разработке программы мониторинга и методики её реализации. 2. Разработке алгоритма автоматизированного определения частот собственных колебаний объектов мониторинга, без которого не представляется возможным проведение автоматизированных вычислений всех интересующих показателей динамики объекта.

Ключевые слова: мониторинг, датчик, программа, параметр, частота колебаний, алгоритм, транспортная инфраструктура.

ALGORITHMIC SOFTWARE SOLUTIONS IN AUTOMATION OF SYSTEMS FOR MONITORING OF BUILDINGS AND CONSTRUCTIONS OF TRANSPORT INFRASTRUCTURE OBJECTS

Lysenko I., doctor of technical sciences

Requirements for automation of monitoring systems of engineering and technical constructions of buildings and other objects of transport infrastructure established by GOST 22.1.12-2005 could not be fully implemented due to the lack of thoroughness of the methodological apparatus of evaluation of both dynamic characteristics of objects and characteristics of objects directly related to the quantitative calculation of the probability of a collapse of a building for the considered time interval. This article covers algorithms allowing to automate the process of monitoring in a whole to a level requiring no participation of human operator. The emphasis is made on two aspects of automation. 1. Developing a monitoring program and methods of its implementation. 2. Developing automated algorithms determining natural frequencies of monitoring facilities, without which it is not possible to perform automated calculation of considered indicators of the object dynamics.

Keywords: monitoring, sensor, software, parameter, oscillation frequency, algorithm, transport infrastructure.

1. Общие условия проведения мониторинга. Система мониторинга - совокупность технических средств, предназначенных для регистрации и измерения различных параметров, включая накопление и обработку поступающей информации индивидуально для конкретного объекта.

Согласно ГОСТ Р 22.1.12-2005 в отношении данной системы применяется термин «структурированная система мониторинга и управления инженерными системами зданий и сооружений» (СМИС). Объектами контроля и управления СМИС являются подсистемы жизнеобеспечения и безопасности, а также инженерно-технические конструкции (конструктивные элементы) зданий и строительных сооружений объектов транспортной инфраструктуры.

В настоящей статье рассматриваются вопросы, касающиеся непрерывного или периодического тестирования при помощи цифровых датчиков-акселерометров состояния конструкций и здания в целом для своевременного отслеживания и устранения угрозы возникновения аварийных и опасных ситуаций. В связи с этим при дальнейшем рассмотрении системы мониторинга ограничимся исследованием только этого круга задач.

С технической точки зрения цели мониторинга зданий и сооружений могут быть сформулированы следующим образом:

1) оценка реального текущего технического состояния зданий и сооружений в условиях штатных микросейсмических, техногенных и атмосферных воздействий для выдачи рекомендаций диспетчерским службам по дальнейшей эксплуатации и ремонту;

2) уточнение проектных значений характеристик зданий и сооружений по результатам оценки состояния в реальных условиях эксплуатации;

3) выдача рекомендаций эксплуатирующим и проектным организациям по разработке программ, построению систем мониторинга, совершенствованию нормативной документации в области строительства.

Первая цель достигается методом оценки и прогнозирования технических характеристик зданий и сооружений по результатам измерений статических, кинематических и динамических параметров состояния. В качестве оцениваемых характеристик могут использоваться тренды в изменении частот форм собственных колебаний, логарифмических декрементов затухания и др.

Основной метод достижения второй цели - проверка адекватности расчётных математических моделей, используемых в проектировании зданий и сооружений, реальным условиям эксплуатации. В качестве исходных данных для её решения могут использоваться статистики технических характеристик зданий и сооружений по результатам наблюдений за период мониторинга. Результатами её решения являются подходящие опытно-теоретические оценки этих характеристик. Необходимость её реализации в системах мониторинга зданий и сооружений обусловлена следующими обстоятельствами:

- проектные (расчётные) значения динамических характеристик здания определяются по приближённым моделям и эмпирическим зависимостям, которые не всегда полно учитывают внешние факторы (не являются адекватными реальным условиям);

- динамические характеристики зданий изменяются с течением времени под воздействием внешних возмущающих факторов (микро-сейсмических, техногенных, атмосферных);

- в каждом сеансе мониторинга влияние внешних факторов различно и оценки динамических характеристик являются случайными величинами (статистиками), не отражающими реальной картины правильности принятых проектных решений и действительного состояния здания при их единичном использовании;

- измерения, используемые в ходе оценивания динамических характеристик здания, искажены случайными погрешностями, статистические характеристики которых в общем случае неизвестны.

Анализ известных публикаций, например, [1-4, 5-8], показывает, что разработчики методов и систем мониторинга не в полной мере учитывают данные условия. В основу методического обеспечения систем мониторинга, как правило, закладывается идея простого сравнения текущих динамических параметров зданий и сооружений с расчётными (проектными) значениями. Далее вычисляются обобщённые

показатели износа здания. С точки зрения математической статистики реализация идеи простого сравнения текущего значения характеристики с расчётным связана с возрастанием вероятностей ошибок как первого, так и второго рода [9]. Поэтому учёт отмеченных условий на этапе разработки систем мониторинга представляется актуальным.

Нами разработана функциональная модель программного обеспечения системы мониторинга на основе системно-технологического подхода. В настоящей статье будем касаться только отдельных её фрагментов, которые, по мнению автора, являются ключевыми.

2. Структура программы мониторинга. Предложения по формированию программы мониторинга, учитывающей рассмотренные выше условия, представлены на рис. 1.

Период 1

©*n 0* ®‘n

0*1

0, ©2 ©і 0М

*N si

с 5 а 5

§ § § §

О <T) <Т)

0 I1D i-k

Период j-k

0*o 0*0

0 i-k

0, в. 0j 0M

<N S’

a С с 5

S S S §

(T>

0*

Период у

©’г ®‘n

<-

в. 0, ©i ©M

si

a 5 a 5

§ § § §

<T) <T) <T)

0* noN

Период N

©*o

0*N

0, 0, 0j ©M

<N %

с a S a

s S S 5

p) (T>

Рис. 1.

На рис. 1 приняты следующие обозначения:

- @*0 - подходящее опытно-теоретическое (текущее) значение характеристики объекта, полученное по результатам у-того периода мониторинга. До начала первого периода принимается равным проектному значению характеристики и далее уточняется;

- (м)*. - оценка характеристики, полученная по результатаму-то периода мониторинга (по Мданным (м). г-тых этапов, г=1,...,М);

- 0*ч> і - прогнозируемое по 0\ , ■■ 0*н значение характеристики на дату у-того периода. Используется для принятия решения о дальнейшей эксплуатации объекта и планирования ремонтных работ;

- 0; - значение характеристики, полученное по данным измерений г-того этапа мониторинга в у-том периоде;

- (м)* - критическое значение характеристики, при котором дальнейшая эксплуатация объекта должна быть прекращена. Определяется проектной организацией и используется для формирования сигнала тревоги.

Содержание программы обосновывается, исходя из общих условий, рассмотренных выше, и следующих соображений:

1) объект мониторинга находится под постоянным воздействием большого числа возмущений геофизического (микросейсмического, атмосферного и др.) и техногенного характера. Эти возмущения носят случайный характер и их однозначное повторение от одного сеанса измерений к другому невозможно. Поэтому динамические характеристики объекта, полученные по данным конкретного сеанса измерений, носят случайный характер и являются реализациями неизвестных истинных значений характеристик. В силу центральной предельной теоремы закон распределения таких реализаций можно считать примерно нормальным;

2) динамические характеристики объекта постоянно эволюционируют во времени в силу естественных изменений в элементах конструкции объекта, причём значимые изменения относятся к достаточно продолжительному временному периоду;

3) проектные значения характеристик, вычисляемые, как правило, по приближённым полуэмпирическим зависимостям, хотя и являются неслучайными, сами носят приближённый характер. Поэтому простое сравнение опытной реализации с допуском возможно только в исключительных критических ситуациях;

4) в рамках одного периода мониторинга динамические характеристики объекта относительно стабильны, т.е. имеют незначительный разброс от этапа к этапу. Данный разброс обусловлен незначительными вариациями возмущений и условий проведения измерений.

Мониторинг объекта в соответствие с предложенной программой организуется следующим образом.

1. Программой предусмотрена периодичность мониторинга с целью определения оценок текущих значений динамических характеристик объекта 0*. . Полученные оценки используются для проверки согласия их расчётных или полученных на предыдущих этапах мониторинга значений @*0 с опытными данными. Если («)*„ согласуется в статистическом смысле с ф*. , то она принимается в качестве текущего значения динамической характеристики, указываемой в отчётных материалах. В противном случае @*0 корректируется.

Продолжительность каждого у-того периода целесообразно принимать соответствующей условному делению года (зима - лето или зима - весна - лето - осень, исходя из соображений стабильности температуры, состояния грунта и т.д.).

2. В рамках каждого периода предполагается проведение измерений за М этапов, каждый из которых предполагает получение реализаций оценок динамических характеристик ф[ по данным измерений. По полученным реализациям вычисляются оценки («)*. , а также контролируется отсутствие на объекте предпосылок аварийной или опасной ситуации путём сравнения с @*к .

В отношении периодичности повторения каждого этапа существуют различные мнения специалистов, от организации непрерывного мониторинга до нескольких недель или месяцев. По продолжительности этапа - от единиц до нескольких десятков минут.

3. В целях принятия решений о дальнейшей эксплуатации объекта и планирования ремонтных работ предусматривается прогнозирование динамических характеристики на заданную дату по их текущим значениям, оценённым в у-тых периодах на протяжении жизненного цикла.

3. Алгоритм автоматизированного определения частот собственных колебаний объектов мониторинга. Для достижения целей мониторинга зданий и сооружений используются измерения проекций линейного ускорения в точке установки датчика-акселерометра на

три ортогональные оси, связанные с объектом, IV,- ш,.

X У

Результатами измерений параметров продольных, поперечных и вертикальных колебаний объекта, зарегистрированных приборами, являются аддитивно связанные независимые колебания X 1 на частотах собственных форм

/, п = 0, N . Аддитивная сумма колебаний объекта на частотах собственных форм может быть представлена в виде ряда Фурье (или иной полиномиальной модели) с конечным числом слагаемых.

Полезный сигнал ах, ау, а7 , содержащий информацию о собственных колебаниях объекта под воздействием возмущений гео-

X У £

физического и техногенного характера (или динамической нагрузки), из измерений К- ЖУ К на интервале [3, ] выделяется

центрированием исходных измерении

а =Ж-Ж, а =Ж-Ж,

X X X У У У 2 2 2

ъ=11*л=1&У^=\Ы,

к i=1 к 1=1 к г=1

• • •

Необходимость операции (1) обусловлена тем, что данные измерений шх. ку датчика-акселерометра, установленного на

условно неподвижном основании содержат проекции вектора силы тяжести g.

Далее строятся Фурье-образы последовательностей ^ . а у . а „ для каждой /-той точки установки прибора:

X у £

1 N—1 • (2пХ)

-г-----п

п • * N . (2)

Х()=^„?оХп ■ *

где Xп =[аX ау а£ ].

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

В формуле (2) положено. что дискретным отсчётам зарегистрированных данных по времени I на интервале [3, ] соответствуют

индексы п _ 0, N — 1.

На основе (2) определяются амплитудочастотные характеристики (АЧХ) {х( ). I,} последовательностей ах . а у . а ^ :

|Х( )= [е2 (Х( ))+ 1т2 (Х( ))]. (3)

Частоты определяются следующим образом:

г _ Х

/п _ N'п. 141

Идентификатор I текущего дискретного отсчёта времени в формуле (4) эквивалентен номеру отсчёта.

Определение собственных частот колебаний объекта в каждой 1-той точке установки приборов по амплитудно-частотной характеристике (АЧХ) выполняется в следующей последовательности:

- сглаживание АЧХ последовательностей ^ . а у . а „ многочленной моделью;

X У £

- определение глобального и наиболее значимых локальных максимумов функции. аппроксимирующей АЧХ (глобальный максимум соответствует частоте основного тона. локальные - обертонам);

- оценка среднеквадратического отклонения (СКО) собственных частот.

Для сглаживания АЧХ. как показывают результаты численных экспериментов. наилучшим образом подходят локально-сплайновые

модели третьей степени гладкости в виде:

J

x т . (t)

(5)

х (t )=Х xjVj(t)

] _1

Коэффициенты многочлена ^^ оцениваются методом наименьших квадратов [10].

Реализация операции сглаживания позволяет достаточно корректно определить все локальные максимумы АЧХ объекта и оценить частоты /о основного тона и наиболее значимых обертонов . к _ 1,2,...,К. К << N собственных форм колебаний объек-

та. В качестве частоты основного тона /3 принимается ближайшая к нулевой частота. которой соответствует максимальная амплитуда

колебаний . Частоты обертонов /к расположены правее от неё на числовой оси частот в порядке убывания амплитуд. При этом

П

« * =о -

используется необходимое условие экстремума функции в точке ' ' 1 У х ' У и критерий изменения знака производ-

7=1

ной с плюса на минус

- дг)• |х(г) < о, |х(< - дф о}

|х(г )-^х(<) , соответствующих частотам /з, Л , также оцениваются и вариации собственных частот /: I/, / ] 2). СКО собственной частоты определяется по формуле:

По вариации АЧХ в точках максимума

(см. рис.

О

fk

(б)

4. Экспериментальный анализ применения алгоритма автоматизированного определения частот собственных колебаний объектов мониторинга. В целях апробации полученных теоретических результатов и оценки возможности применения алгоритма автоматизированного определения частот собственных колебаний в составе СМИС были проведены экспериментальные исследования по оценке характеристик собственных колебаний ряда зданий. Проиллюстрируем результаты экспериментов на примере административного здания (адрес: г. Москва, Старый Петровско-Разумовский проезд, д. 10). Характеристики здания: количество этажей - 5, протяжённость здания в направлении большой оси - 19,13 м, малой оси - 14,13 м, высота здания - 18,27 м. Расчётная оценка периода собственных колебаний здания составляет - 0,176 сек, логарифмического декремента 0,165. Для сокращения количества рисунков записи виброграмм и АЧХ приведены только для вертикальной оси здания.

Рис. 2

На рис. 3 представлена запись виброграммы собственных колебаний здания в направлении вертикальной оси, зафиксированная на пятом этаже. Оси прибора ориентированы параллельно соответствующим осям здания. Измерения проводились 13.08.07 г. в 13.30. На рис. 4 показана соответствующая ей АЧХ. Результаты определения характеристик собственных колебаний и их СКО приведены в таблице 1.

Записи показаний прибора в этой же точке после динамического возбуждения (удара) представлены на рис. 5, соответствующие им АЧХ - на рис. б, характеристики собственных колебаний здания - в таблице 2.

На рис. 7 представлены записи показаний прибора после успокоения элементов конструкции, на рис. 8 - построенные по ним АЧХ, в таблице 3 - характеристики собственных колебаний здания.

W —

Виброграмма, вертикальная ось здания, z5 2

Рис. 3.

АЧХ, вертикальная ось здания (

x 10-6,4)

c~

Рис. 4.

Виброграмма, вертикальная ось здания, z* 2

С

Рис. 5

м

АЧХ, вертикальная ось здания ( 2)

с

Рис. б

Виброграмма, вертикальная ось здания

W

, '' х’

м

Рис. 7

О 10 20 ЗО 40 во

Рис. 8

Таблица 1. Характеристики собственных колебаний здания в естественных условиях

Оси здания

большая малая вертикальная

Частоты основного тона собственных колебаний, Гц 14.1113 14.4043 14.3555

СКО частоты, Гц 0.4883 1.5137 0.7813

Период основного тона собственных колебаний, сек 0.0709 0.0694 0.0697

СКО периода, сек 0.0025 0.0074 0.0038

Логарифмический декремент затухания 0.9931 2.44799 2.45299

СКО декремента 0.2207 1.6805 0.7654

Таблица 2. Характеристики собственных колебаний здания при динамическом нагружении

Оси здания

большая малая вертикальная

Частоты основного тона собственных колебаний, Гц 14.4531 14.2578 25.9766

СКО частоты, Гц 0.5859 0.4883 0.8789

Период основного тона собственных колебаний, сек 0.0692 0.0701 0.0384

СКО периода, сек 0.0028 0.0024 0.0013

Логарифмический декремент затухания 0.9494 1.1509 0.3881

СКО декремента 0.1152 0.1076 0.1049

Таблица 3. Характеристики собственных колебаний здания После динамического нагружения

Оси здания

большая малая вертикальная

Частоты основного тона собственных колебаний, Гц 14.2578 16.9922 17.2852

СКО частоты, Гц 0.5371 0.5859 0.5371

Период основного тона собственных колебаний, сек 0.0701 0.0589 0.0579

СКО периода, сек 0.0026 0.002 0.0018

Логарифмический декремент затухания 2.3422 0.196 0.8164

СКО декремента 0.3011 0.0435 0.1483

Результаты вычисления АЧХ колебаний (см. рис. 3, 5, 7) и результаты определения частот основного тона собственных колебаний (см. табл. 1-3) свидетельствуют о правильности принятых теоретических положений и достаточно устойчивой работе разработанного алгоритма и программ. При этом смещение частоты основного тона собственных колебаний вдоль вертикальной оси здания в высшую область при динамическом нагружении полностью согласуется с известными физическими представлениями о колебаниях строительных конструкций. Вместе с тем значительное СКО определения частот собственных колебаний здания от 0,5 до 1,5 Гц, а также разброс в определении логарифмического декремента затухания колебаний говорят о недостаточной точности измерения ускорений для целей мониторинга. По предварительным оценкам должна обеспечиваться точность измерения ускорений с СКО не хуже 0,005 м/с2. В настоящее время на новых приборах она нами достигнута.

5. Выводы. В настоящей статье представлены алгоритмы из состава разработанной нами функциональной модели СМИС, позволяющие автоматизировать технологический процесс мониторинга зданий и строительных сооружений, впервые полностью исключив участие человека-оператора из процессов анализа динамических характеристик объекта и принятия решений. Разработанные алгоритмы более объективно по сравнению с существующими ([7] и другие) учитывают условия проведения мониторинга, что позволяет избежать дорогостоящих ошибок.

Литература:

1. Обозов В.И., Мамаева Т.В. Анализ динамических характеристик крупнопанелъных зданий. - М.: ФГУП НИЦ «Строительство», ЦНИИСК им. В.А. Кучеренко, 2009.

2. Заренков В.А. и др. Современные методы технической диагностики. - СПб.: РДК-принт, 2000.

3. Гурьев В.В., Дорофеев В.М.. Особенности диагностики технического состояния несущих конструкций высотных зданий // Уникальные и специальные технологии в строительстве, 2004. - № 1.

4. Селезнев В.С.; Еманов А.Ф.; Барышев В.Г.; Кузьменко А.П. Патент Российской Федерации RU2140625. Способ определения физического состояния зданий и сооружений. - Новосибирск: Институт вычислительной математики и математической геофизики, 1998.

5. Савин С.Н., Шевченко Н.И. Строительный мониторинг исторических зданий. Технологии и оборудование // СтройПРОФИль, 2007. - № 2.

6. Острецов В.М., Гендельман Л.Б., Вознюк А.Б., Капустян Н.К. Инструментальное измерение ветровых колебаний высотных зданий // Жилищное строительство», 2005. - № 9.

7. Шахраманьян А.М. Модели и алгоритмы проектирования и функционирования систем дистанционного мониторинга технического состояния зданий и сооружений. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. - М., 2005.

8. Григорьев Ю.П., Гурьев В.В., Дмитриев А.Н., Дорофеев В.М., Степанов А.Ю. Патент Российской Федерации RU2292433. Способ определения изменений напряжённо-деформированного состояния конструкций здания или сооружения сложной пространственной формы. - М.: ГУП МНИИТЭП, 2005.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

9. Кендал М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. Пер. с англ. - М.: Наука, 1973. - 590 с.

Форсайт Дж., Малькольм М., Моулер К. Машинные методы математических вычислений. - М.: Мир, 1980. - 280 с.

МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПЕРЕДАЧИ НА АУТСОРСИНГ БЮДЖЕТНЫХ УСЛУГ В СИСТЕМЕ ГОСУДАРСТВЕННОГО И МУНИЦИПАЛЬНОГО ЗАКАЗА

Стреха А.А., к.э.н., начальник отдела научно-экономических исследований информационного обеспечения технического регулирования и послевузовского образования Российского научно-технического центра информации по стандартизации, метрологии и оценке соответствия (ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ»)

В статье раскрыто содержание методического обеспечения обоснования передачи бюджетных услуг на аутсорсинг, имеющего целью повышение качества предоставления государственных и муниципальных услуг.

Ключевые слова: аутсорсинг, алгоритм, бюджетная услуга, государственный и муниципальный заказ, качество, методика.

METHODOLOGICAL PROVISIONS FOR TRANSFER OF BUDGETARY SERVICES OUTSOURCING IN A SYSTEM OF PUBLIC AND MUNICIPAL PROCUREMENT

Strekha A., candidate degree in economic sciences, head of department for economic research of information provision for technical regulation and post-graduate studies at Russian scientific and technical centre for information on standardization, metrology and conformity

assessment (FGUP «STANDARTINFORM.»)

The article discovers the contents of methodological support for substantiation of transfer of budgetary services for outsourcing with an aim to improve the quality of public and municipal services.

Keywords: outsourcing, algorithm, public services, state and municipal procurement, quality, method.

Существующие методики оценки эффективности организации предоставления государственных (муниципальных) услуг представляют собой процесс сбора информации с целью определения результативности данного вида деятельности на различных уровнях. При этом оцениваются изменения и издержки, сопряженные с процессами предоставления услуг. Количественные показатели результативности предоставления государственных (муниципальных) услуг посредством использования совокупности показателей, отражающих отдельные вопросы их реализации, представлены в таблице 1.

Проведенный анализ показывает, что резервы для совершенствования административно-управленческих процессов далеко не использованы. Одним из таких ресурсов является внедрение аутсорсинга в сфере государственных (муниципальных услуг) как одного из главных инструментов повышения качества предоставления услуг. Основная задача использования аутсорсинга услуг состоит в повышении экономической эффективности системы в целом путем снижения суммы бюджетных ассигнований.

В процессе изучения аутсорсинга разработана схема алгоритма передачи на аутсорсинг государственной (муниципальной услуги), которая представлена на рис. 1. Предлагаемый алгоритм включает наличие следующих последовательных процедур.

Этап 1. Обоснование целесообразности передачи видов государственных (муниципальных) услуг на аутсорсинг. На этом этапе проводятся: анализ фактического состояния бюджетного учреждения, предполагающее передачу своих функций на аутсорсинг; детальный, углубленный анализ рынка услуг аутсорсинга; оценка влияния перехода на аутсорсинг на эффективность расходования бюджетных средств.

Этап 2. Передача государственной (муниципальной) услуги на аутсорсинг. На этом этапе происходит: разработка описания количественных и качественных требований к услугам, предполагаемых для передачи на аутсорсинг (техническое задание); разработка требований к аутсорсеру; проведение конкурса по отбору аутсорсера и заключение с ним контракта); разработка и внедрение орга-

низационно-структурных, кадровых и других административных решений, связанных с передачей на аутсорсинг.

Этап 3. Непосредственная разработка и внедрение системы мониторинга и контроля качества услуг, переданных на аутсорсинг в системе государственного и муниципального заказа.

При оценке целесообразности привлечения организации-аут-серсера к оказанию государственных (муниципальных) услуг необходимо руководствоваться следующими основными показателями: 1) экономическая эффективность; 2) качество предоставляемых услуг и способность организации-аутсорсера оказать их в полном объеме в соответствии с условиями контракта.

Поэтому при выработке решения на привлечение сторонних организаций предлагается использовать следующий ряд показателей: 1) стоимость услуг; 2) качество услуг; 3) сроки и характер оплаты; 4) полнота перечня оказываемых услуг; 5) деловая репутация поставщика; 6) квалификация персонала и кадровая политика; 7) характеристика производственных мощностей поставщика услуг; 8) соблюдение гигиенических требований и требований безопасности; 9) условия оплаты (возможные скидки и т.п.); 10) возможные риски; 11) степень охвата рынка; 12) территориальное расположение организации-аутсорсера; 13) форма собственности; 14) полнота соблюдения условий контракта; 15) занимаемая доля на рынке услуг; 16) возможность осуществлять услуги с использованием собственных производственных мощностей.

Приоритетность учета того или иного фактора выявляется с помощью ранжирования. Для выделения факторов, представляющих наибольшую значимость, предлагается использовать метод экспертных оценок, который позволит произвести сравнение эффективности и предпочтительности заключения контракта с организацией аутсорсером [1].

Использование метода экспертной оценки требует выполнения следующего перечня операций [3]:

- назначение лиц, ответственных за организацию работ по оценке качества;

- формирование рабочей группы;

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.