Анализ сбалансированного показателя безопасности полетов как ключевой элемент оперативного контроллинга в организации по ОВД (2024)
Контроллинг рассматривается как универсальное современное направление менеджмента. Он широко распространен в различных областях человеческой деятельности, но в гражданской авиации пока не нашел прямого применения. Между тем любое авиапредприятие подчиняется общим законам управления, следовательно, контроллинг может и должен найти свое место в управлении авиационной организацией. Ввиду особой важности для авиации вопросов управления безопасностью полетов контроллинг как концепция менеджмента, позволяющая контролировать процессы, а не результаты, органично вписывается в процедуры систем управления безопасностью полетов (СУБП) поставщиков авиационных услуг. В частности, разработка и мониторинг показателей эффективности обеспечения безопасности полетов (SPI) может рассматриваться как ключевой элемент оперативного контроллинга. В СУБП процедура работы с SPI, наряду с процедурой управления рисками для безопасности полетов, является важнейшим компонентом всей системы. Для обеспечения эффективности этой процедуры в организации по обслуживанию воздушного движения (ОВД) необходимо разработать сбалансированный общий SPI. Как показал анализ, применяемые в организациях по ОВД показатели ориентированы на учет только инцидентов, причем с одинаковым «весом», и не отражают объективно уровень обеспечения безопасности полетов при ОВД и его динамику. В статье представлен вариант разработки нового сбалансированного показателя, который учитывает и менее значимые отклонения от нормального функционирования системы ОВД, ошибки и нарушения персонала. Показатель разработан на основе экспертного опроса специалистов по ОВД. Мониторинг показателей и их прогнозирование также являются важными задачами оперативного контроллинга. Эти задачи могут решаться различными методами, применимость и сравнительная эффективность некоторых из них обсуждаются в данной статье. Все расчеты выполнены на основе реальных данных одной из крупных организаций по ОВД Российской Федерации.
Идентификаторы и классификаторы
Список литературы
- Гомонко Э.А., Тарасова Т.Ф. Управление затратами на предприятии: учебник. М.: КноРус, 2010. 320 с.
- Манн Р., Майер Э. Контроллинг для начинающих: пер. с немец. М.: Финансы и статистика, 1992. 208 с.
- Потылицина Е.А. Генезис понятия «Контроллинг» [Электронный ресурс] // Экономика, управление и учет на предприятии. 2011. № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/genezis-ponyatiya-kontrolling?ysclid=lqz2ojj 7i210105725 (дата обращения: 31.09.2023).
- Орлов А.И., Шаров В.Д. Выявление отклонений в Контроллинге (на примере мониторинга уровня безопасности полетов) [Электронный ресурс] // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2014. № 95. С. 460-469. URL: http://ej.kubagro.ru/2014/01/pdf/08.pdf (дата обращения: 31.09.2023).
- Карминский А.М., Фалько С.Г., Жевага А.А. Контроллинг: учебник. 3-е изд. / Под ред. А.М. Карминского, С.Г. Фалько. М.: ИНФРА-М, 2013. 336 с.
- Гришунин С.В., Муханова Н.В., Сулоева С.В. Разработка концепции рискконтроллинга для промышленного предприятия // Организатор производства. 2018. Т. 26, № 1. С. 45-56. https://doi.org/10.25065/1810-4894-2018-26-1-45-56
- Муталов С.В., Мусина Д.Р. Формирование системы контроллинга промышленной безопасности в нефтегазовой компании [Электронный ресурс] // Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело». 2014. № 4. С. 341-352. https://doi.org/10.17122/ogbus-2014-4-341-352 (дата обращения: 31.09.2023).
- Калинин В.В. Контроллинг, как инструмент обеспечения экономической и технологической безопасности высокотехнологических компаний оборонно-промышленного комплекса РФ // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2019. № 2-2. С. 273-278.
- Морданов М.А. Система кoнтроллинга как основа эффективного управления рисками деятельности отечественных авиакомпаний // ЭТАП: Экономическая теория, анализ, практика. 2020. № 6. С. 150-162. https://doi.org/10.24411/2071-6435-2020-10059
- Пономарева Е.В. Контроллинг на предприятии: учеб. пособие. СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета управления и экономики, 2012. 188 с.
- Шаров В.Д., Елисеев Б.П., Воробьев В.В. Анализ недостатков в описании процедур управления риском безопасности полетов в документах ИКАО // Научный Вестник МГТУ ГА. 2019. Т. 22, № 2. С. 49-61. https://doi.org/10.26467/2079-0619-2019-22-2-49-61
- Большедворская Л.Г., Воробьев В.В., Зубков Б.В. и др. Безопасность полетов гражданских воздушных судов: учебник / Под ред. В.В. Воробьева. М.: ИД Академии Жуковского, 2021. 440 с.
- Nisula J. Operational risk assessment. Next generation methodology [Электронный ресурс] // skybrary.aero. 2009. URL: https://skybrary.aero/bookshelf/operational-riskassessment-next-generation-methodologypresentation-jari-nisula-behalf-th (дата обращения: 10.12.2023).
- Толстых С.А. Методика управления безопасностью полетов в деятельности операторов аэродромов: дисс. … канд. тех. наук. М.: МГТУ ГА, 2022. 128 с.
- Habibi A., Sarafrazi A., Izdyar S. Delphi technique theoretical framework in qualitative research // The International Journal of Engineering and Science (UES). 2014. Vol. 3, iss. 4. Pp. 8-13.
- Шаров В.Д., Образцов Р.А., Поляков П.М. О показателях безопасности полетов, их целевых и пороговых уровнях // Научный вестник ГосНИИ ГА. 2023. № 43. С. 145-155.
- Орлова И.В. Экономико-математическое моделирование: практ. пособ. по решению задач. М.: ВЗФЭИ, 2008. 142 с.
- Гузий А.Г. Система управления безопасностью полетов эксплуатанта воздушных судов. Курс обучения персонала авиакомпании / А.Г. Гузий, А.М. Лушкин, А.В. Мишин, Д.А. Ширяев, под ред. А.Г. Гузия. М.: ИД Академии Жуковского, 2021. 182 с.
- Орлов А.И. Искусственный интеллект: статистические методы анализа данных: учебник. М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. 843 с.
- Бутакова М.М. Методы экономического прогнозирования: учеб. пособие. 2-е изд. испр. М.: КноРус, 2000. 168 с.
- Kim S., Kim H. A new metric of absolute percentage error for forecasts of intermittent demand // International Journal of Forecasting. 2016. Vol. 32, iss. 3. Pp. 669-679. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2015.12.003
Выпуск
Другие статьи выпуска
С каждым годом возрастает интенсивность воздушного движения между странами и внутри отдельных стран. Как правило, воздушные трассы для полетов проходят по одним и тем же маршрутам. В результате этого образуются так называемые дороги в небе. А где дороги, там со временем появляются ухабы. В данном случае в виде воздушных ям, восходящих и нисходящих потоков и повышенной турбулентности. Важную роль в обеспечении безопасности полетов воздушных судов по маршрутам оказывает продольное и вертикальное эшелонирование. В настоящее время принят ряд регламентирующих документов, определяющих безопасные дистанции на эшелоне. Так, при наличии турбулентности в вихревом следе продольное эшелонирование основывается на разбивке типов воздушных судов на три категории в соответствии с максимальной сертифицированной взлетной массой. А с ноября 2011 г. в России внедрен западный стандарт вертикального эшелонирования RVSM (Reduced Vertical Separation Minimum). Вертикальное эшелонирование – это расстояние между вертикальными эшелонами полета воздушных судов по маршруту. Ранее это расстояние составляло 600 м (2 000 футов), но в связи с ростом интенсивности воздушного движения было принято решение уменьшить вертикальное эшелонирование до 300 м (1 000 футов). Таким образом, на самом распространенном эшелоне полетов воздушных судов вертикальное эшелонирование составляет 300 м. Возникает вопрос, а обеспечивает ли это расстояние безопасность воздушных перевозок? Дело в том, что высота эшелона совсем необязательно совпадает с реальной высотой полета воздушного судна. Высотомеры в самолетах – по сути калибруемые барометры, то есть высоту они вычисляют по разнице давления на земле и в воздухе. Для вычисления истинной высоты потребовалось бы постоянно вносить в высотомеры данные об атмосферном давлении в каждой точке маршрута и учитывать высоту этих точек над уровнем моря. Поэтому принято пользоваться стандартным давлением. Если на всех воздушных судах будет установлено одинаковое значение давления на альтиметре, то и показания высоты на приборе в заданной точке воздушного пространства будут одинаковыми. Поэтому с определенного момента при наборе высоты (высота перехода) и до определенного момента при снижении (эшелон перехода) высота воздушного судна рассчитывается по стандартному давлению. Значение стандартного давления (QNE) одинаково во всем мире и составляет 760 мм рт. ст. (1013,2 гектопаскаля). Таким образом, полет по маршруту контролируется по альтиметру, барометрическому высотомеру, который входит в пилотажно-навигационный комплекс. Анализ точности работы этого прибора показывает, что при резком перепаде атмосферного давления показания альтиметра могут отличаться от истинного показания на ±100 м. Известно, что за летящим самолетом образуется вихревой след. Со временем вихревой след опускается вниз и может оказаться на другом эшелоне. Может ли это стать причиной воздушных ям на эшелоне? Для ответа на поставленный вопрос в качестве объекта исследования был выбран самолет А-380. Это один из самых больших самолетов в мире. Поэтому исследование вихревого следа за А-380 на эшелоне полета как самом опасном с точки зрения воздействия его вихревого следа на другие самолеты позволит понять, насколько безопасны и обоснованны принятые продольное и вертикальное эшелонирование. Для исследования был использован специальный расчетно-программный комплекс, базирующийся на методе дискретных вихрей. Этот комплекс прошел необходимую апробацию и государственную регистрацию.
По оценкам Международной ассоциации воздушного транспорта (IATA), Вьетнам входит в число стран с быстрым развитием гражданской авиации (ГА). Данное развитие является положительным знаком для повышения роли и положения ГА Вьетнама в мировой ГА, но в то же время увеличение полетов воздушных судов (ВС) создает проблемы в области обеспечения безопасности полетов, увеличивает нагрузку на воздушное пространство (ВП) и аэропорты, а также загрязняет окружающую среду. ВП Хошимина – одно из крупнейших и наиболее загруженных в Юго-Восточной Азии. Каждый год тысячи рейсов вылетают, прилетают и пересекают ВП Хошимина. Кроме того, деятельность авиации в ВП Хошимина становится все более сложной (она включает деятельность государственной авиации, ГА и авиации общего назначения), что требует постоянного совершенствования организации воздушного пространства (ОрВП). ОрВП в свою очередь требует определенной гибкости и быстрого реагирования на сложности, возникающие в ВП. Одной из важных составляющих ВП Хошимина является ВП районного диспетчерского центра (РДЦ). В настоящее время структура ВП РДЦ Хошимина, разделенного на шесть секторов, демонстрирует признаки перегруженности, что ведет к увеличению рабочей нагрузки авиадиспетчеров. Поэтому перераспределение ВП РДЦ Хошимина крайне необходимо. В связи с этим авторы статьи рассматривают вопрос разделения ВП РДЦ Хошимина на восемь секторов и предложения, необходимые для его реализации. По мнению авторов, перераспределение ВП будет способствовать повышению качества организации воздушного движения (ОрВД), увеличению пропускной способности (ПС) ВП и снижению рабочей нагрузки авиадиспетчеров.
Публикацией данной статьи авторы продолжают исследования в части разработки и апробации методики перестроения маршрута воздушного судна в процессе его выполнения, начатые в ранее опубликованных статьях в «Научном Вестнике МГТУ ГА». В данной статье приводятся результаты исследования в части расширения возможностей методики от реконфигурации маршрута полета для гипотетического воздушного судна и препятствий в горизонтальной плоскости, которые были продемонстрированы ранее, до перестроения маршрута полета как в горизонтальной, так и в вертикальной плоскости для двух различных типов препятствий: 1) наземного естественного или искусственного (гора, опора ЛЭП и т. п.); 2) воздушного (грозовой фронт, запретная область полета и т. п.) и их сочетания на примере полета по маршруту вертолета типа Ми-8 с использованием реальной цифровой карты местности. Напомним, что, как было отмечено ранее, большое количество авиационных происшествий связано с потерей управления в полете, а также со столкновением с землей в управляемом полете (категории LOC-I, CFIT, LALT). В результате расследования данных авиационных происшествий выявлено, что зачастую указанные авиационные происшествия обусловлены необходимостью быстрого изменения маршрута полета вследствие выявления на пути следования воздушного судна препятствий, например грозового фронта. При определении альтернативных маршрутов облета возникшего препятствия, а также в процессе реализации выбранного маршрута облета экипаж совершает ошибки ввиду повышенной психофизиологической нагрузки и дефицита времени. Предлагаемая авторами методика и алгоритмы позволяют оценить безопасность исходного маршрута, рассчитать варианты альтернативных маршрутов облета обнаруженных в процессе полета препятствий, проверить их на реализуемость с учетом летно-технических характеристик воздушного судна, ограничений на управляющие параметры, а также выбрать среди найденных маршрутов облета оптимальный с точки зрения какого-либо критерия, например исходя из минимизации увеличения протяженности маршрута полета, сокращения дополнительных затрат топлива, времени, необходимого на реализацию нового маршрута полета и т. д.
В работе положено начало практическому применению алгоритмов увода летательных аппаратов от трехмерных поверхностей ограничения, представляющих собой комбинацию рельефа местности и искусственных препятствий. Проведен анализ событий, приводящих к авиационным происшествиям, и осуществлено сравнение бортовых систем предварительного уведомления экипажей воздушных судов о столкновении с естественными или искусственными препятствиями. Показано, что такие системы являются недостаточными вследствие своего пассивно-рекомендательного характера выдачи предупреждений. Поставлен вопрос о необходимости реализации активной автоматической системы предотвращения столкновений с пространственными препятствиями. В целях применения имеющихся алгоритмов увода летательных аппаратов от пространственных поверхностей ограничения разработана методика аппроксимации трехмерных поверхностей (препятствий), заданных на цифровой карте местности в виде дискретных отсчетов высоты с определенным шагом на координатной сетке. В качестве аппроксимирующей препятствие непрерывной поверхности второго порядка выбран параболоид вращения, и определены его характеристические параметры. Для определения характеристических параметров параболоида предложены к использованию алгоритм определения пересечения трехмерной поверхности и плоскости, основанный на принципе определения пересечения треугольников в пространстве, а также метод выбора точки перегиба рельефа местности, основанный на определении значения градиента высоты рельефа местности. Приведено построение аппроксимирующего параболоида на примере естественного препятствия в виде горного массива. При синтезе алгоритмов предотвращения столкновения летательных аппаратов с препятствиями отмечена необходимость учета не только параметров поверхностей ограничения и динамических характеристик летательных аппаратов, но и точностных характеристик источников данных об их положении. Показаны перспективные направления применения разработанной методики.
Одним из решающих факторов, влияющих на безопасность и регулярность полетов государственной и гражданской авиации, является метеорологическая обстановка. Для Европейской территории России наиболее характерны опасные метеорологические явления, связанные с кучево-дождевой облачностью: ливень, гроза, град, сопровождающиеся высокой турбулентностью атмосферы. В настоящее время метеорологические радиолокационные станции являются незаменимым источником информации о метеообстановке для воздушного транспорта. Критерии классификации опасных метеоявлений, используемые в современных РЛС, сформированы для каждого явления отдельно и основаны на знаниях лишь о высотном распределении радиолокационной отражаемости и температуры воздуха, несмотря на то, что данные РЛС оценивают ветровые характеристики атмосферы. Показано, что оптимизация критериев классификации указанных метеоявлений должна быть реализована путем обобщения критериев и их построения в соответствии с теорией различения статистических гипотез, а также дополнительным использованием информации о турбулентности атмосферы. На основании анализа радиолокационных сигналов, отраженных от метеоявлений ливень, гроза, град, были получены вероятностные распределения отражаемости и удельной скорости диссипации турбулентной энергии. Проведен статистический анализ плотностей распределения вероятностей для максимального значения отражаемости Zmax, ее зависимости от высоты Н(Zmax), а также максимума удельной скорости диссипации турбулентной энергии EDRmax и величины Н(EDRmax). Для определения структуры алгоритмов классификации и правил принятия решений был выбран критерий классификации, основанный на максимуме функционала правдоподобия. При этом под приемлемой достоверностью принято значение вероятности правильной классификации не ниже 0,8. Для принятого критерия построены пороги принятия решений и вычислены полные матрицы вероятностей классификации. Результаты вычислений показали, что наихудшую информативность при классификации опасных метеоявлений кучево-дождевой облачности имеют признаки H(Zmax), H(EDRmax). Большей разделяющей способностью обладают признаки Zmax, EDRmax, однако и для них достоверность классификации неприемлема. В статье для повышения достоверности классификации было применено совместное использование признаков в виде многомерных плотностей распределения вероятностей информационных параметров. Наилучшие результаты достигаются при использовании трех и четырех признаков. В матрицах вероятностей для этих случаев достигнуты максимальные и приемлемые на уровне 0,8 значения вероятностей правильной классификации. Таким образом, в рассматриваемой задаче расширение признакового пространства за счет турбулентности атмосферы является оправданным. Данные результаты будут уточняться при увеличении времени наблюдения и варьироваться для различных климатических зон. В общем случае пороги принятия решений при классификации опасных метеоявлений кучево-дождевой облачности должны быть адаптивными.
Издательство
- Издательство
- Научно-техническая библиотека МГТУ ГА
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- Кронштадтский бул., 20
- Юр. адрес
- Кронштадтский бул., 20
- ФИО
- Елисеев Борис Петрович (Руководитель)
- E-mail адрес
- press@mstuca.aero
- Контактный телефон
- +7 (916) 2376484
- Сайт
- https://mstuca.ru