Многокритериальная система оценки эффективности управления техническим обеспечением аварийно-спасательных служб

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНИЧЕСКИМ ОБЕСПЕЧЕНИЕМ АВАРИЙНО-СПАСАТЕЛЬНЫХ СЛУЖБ

С.А. Воднев;

А.В. Матвеев, кандидат технических наук, доцент. Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России

Представлен подход к обоснованию выбора оптимальной программы технического обеспечения аварийно-спасательных служб. Он основан на формировании комплексной оценки эффективности управления техническим обеспечением на основе построения иерархической структуры критериев. Представлен способ многокритериального выбора оптимальной программы технического обеспечения на основе построенной иерархической структуры критериев.

Ключевые слова: аварийно-спасательные средства, комплексная оценка, парето-оптимальность, критерий, показатель, программы технического обеспечения, эффективность

MULTICRITERIAL ASSESSMENT OF THE EFFECTIVENESS

OF THE MANAGEMENT TECHNICAL SUPPORT OF THE EMERGENCY

SERVICES

S.A. Vodnev; A.V. Matveev.

Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia

The article presents an approach to the rationale for choosing the optimal program of technical support of emergency services. It is based on the formation of a comprehensive assessment of the effectiveness of technical support management based on the construction of a hierarchical structure of criteria. The method of multi-criteria selection of the optimal program of technical support on the basis of the constructed hierarchical structure of criteria is presented.

Keywords: emergency rescue means, complex assessment, Pareto-optimality, criterion, indicator, technical support programs, efficiency

В настоящее время достаточно актуальными являются вопросы оптимизации финансовых и материальных ресурсов федеральных органов исполнительной власти, органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации и организаций, направляемых на решение проблем безопасности, получения при этом максимальной эффективности от использования ресурсного потенциала МЧС России [1, 2].

В настоящее время управление развитием системы вооружения подразделений МЧС России осуществляется на плановой основе посредством разработки и реализации программ и планов переоснащения аварийно-спасательных служб (АСС) современными техническими средствами и техникой. Согласно принятой методологии программно-целевое управление развитием переоснащения АСС осуществляется в четыре основных этапа [3]: обоснование, формирование, реализация и контроль хода выполнения соответствующих программ и планов. При этом на этапе обоснования программы переоснащения решаются следующие основные задачи: формирование единой системы исходных данных, оценка технического состояния системы вооружения, генерация множества возможных вариантов и выбор из них рационального, который и будет являться основой для принятия решения [4, 5].

При этом проведенный анализ показывает, что в настоящее время фактически отсутствуют формализованные критерии оценки эффективности системы материально-

технического обеспечения (МТО) МЧС России в целом, а также научно-методические средства для принятия оптимальных управленческих решений в области оснащения и технического обеспечения АСС.

Традиционные подходы к выбору оптимального варианта управленческого решения предполагают использование критерия «эффективность - стоимость» [6-8]. Однако существуют различные подходы к оценке эффективности системы технического обеспечения АСС. Предлагаются следующие возможные критерии для оценки [9]:

- коэффициент обеспеченности аварийно-спасательной техникой Коб подразделения МЧС России относительно норм положенности:

N

Т^- _ общ

Ко6 " Ж" ;

шт

- коэффициент исправности Кис, характеризующий относительное число исправной (работоспособной) аварийно-спасательной техники в подразделении МЧС России:

N

кис = ;

общ

- коэффициент новизны Кнов, определяющий долю новой и современной аварийно-спасательной техники в подразделении МЧС России:

N

кное = ;

общ

- коэффициент готовности Кг, определяющий долю свободной, незанятой на каких-либо происшествиях или ЧС аварийно-спасательной техники, готовой к использованию по ликвидации ЧС на транспорте:

N

Кг ,

г N

общ

где Ышт - положенная штатная численность той или иной аварийно-спасательной техники в подразделении МЧС России; Ыобщ - общая численность аварийно-спасательной техники (в их числе: работоспособной, находящейся на ремонте и на списании), находящейся в подразделении МЧС России; Ыисп - число исправной, работоспособной аварийно-спасательной техники в подразделении МЧС России; Ынов - число новой и современной аварийно-спасательной техники в подразделении МЧС России; Ысв - количество свободной, находящейся на дежурстве, аварийно-спасательной техники в подразделении МЧС России.

Желание учесть большое количество факторов в задачах определения состава мероприятий (закупка новой техники, текущий, средний, капитальный ремонт, утилизация) оптимальной программы технического обеспечения аварийно-спасательных средств, где необходимо при минимальных общих затратах денежных средств, выделенных в рамках программ, достичь требуемых значений по показателям: обеспеченность, новизна, готовность и исправность, делает их сложными и многоаспектными. Поэтому поиск оптимального решения с многоцелевыми критериями в таких сложных и многокритериальных задачах, как управление развитием системы МТО, удобнее и эффективнее выполнять с помощью метода последовательного сужения множества Парето [10, 11]. Этот метод позволяет осуществлять многоцелевую выборку из множества альтернатив локального множества парето-оптимальных вариантов программ технического обеспечения АСС.

Однако получая большое количество альтернативных парето-оптимальных вариантов по техническому обеспечению аварийно-спасательных средств подразделений МЧС России,

лицу, принимающему решения (например сотруднику управления МТО МЧС России) сложно выбрать единственный приемлемый вариант, в этом и заключается основной недостаток метода последовательного сужения множества Парето. Поэтому для выбора такого варианта подходит метод выбора оптимального варианта путем генерирования комплексной оценки на основе построения иерархической структуры (дерева) критериев [12].

Принцип данного метода заключается в организации всех введенных показателей (критериев) в определенную иерархическую структуру, где каждый уровень состоит из формализованных и агрегированных оценок показателей нижележащего уровня. Важным преимуществом дерева критериев (рис. 1) является объединение в каждом узле структуры только двух оценок.

Тогда для введенных частных показателей (Коб, Кис, Кнов, Кг) системы технического обеспечения иерархическая структура примет вид, представленный на рис. 1, состоящая на нижнем уровне из показателей: уровня обеспеченности, новизны, готовности и исправности аварийно-спасательных средств.

Рис. 1. Дерево показателей оценки эффективности технического обеспечения подразделений

МЧС России

Переход на следующий уровень осуществляется путем объединения показателей «обеспеченность» и «новизна» аварийно-спасательных средств в агрегированный уровень «обеспеченность новыми» (ОН) аварийно-спасательными средствами, а показателей «готовность» и «исправность» в показатель «готовность исправных» (ГИ) аварийно-спасательных средств. Затем объединенные группы показателей ОН и ГИ формируют комплексную оценку К, которая в целом уже будет отражать эффективности всей системы технического обеспечения и позволять сравнивать варианты программ технического обеспечения АСС. Генерирование приоритетов программ технического обеспечения АСС проводится в первую очередь соответствующими специалистами, которым будет проще сравнивать (оценивать) на каждом уровне дерева лишь два показателя. Такие сопоставления удобнее осуществлять, представляя результаты в виде таблиц или матриц.

Первоначально частные показатели переводятся в четырехбальную дискретную шкалу оценок, вариант которой представлен в табл. 1.

Таблица 1. Соответствие дискретных оценок частных показателей пороговым значениям

Баллы 1 2 3 4

неудовлетворительно удовлетворительно хорошо отлично

Обеспеченность(О) до 60% 80% 90% 100%

Новизна (Н) до 25% 50% 75% 100%

Готовность (Г) до 65% 75% 90% 100%

Исправность(И) до 85% 90% 95% 100%

Таким же образом поступают с объединёнными группами показателей и непосредственно общей комплексной оценкой. На рис. 2, 3 приведены примеры свертки показателей «обеспеченность» с «новизной» и «готовность» с показателем «исправность».

90-100% 4 2 3 4 4

80-90% 3 2 3 3 4

60-80% 2 1 2 2 3

> 60% 1 1 1 1 2

О 1 2 3 4

> 25% 25-50% 50-75% 75-100%

Рис. 2. Свертка показателей «обеспеченность» и «новизна»

90-100% 4 2 3 4 4

75-90% 3 2 2 3 4

65-75% 2 1 2 2 3

> 65% 1 1 1 1 2

Г -"И 1 2 3 4

> 75% 75-85% 85-90% 90-100%

Рис. 3. Свертка показателей «готовность» и «исправность»

Полученные выше матрицы отражают приоритеты направления системы МТО МЧС России. Например, очевидно, что при низких показателях «обеспеченности» или «готовности» обобщенные оценки не будут выше «удовлетворительно», даже если показатели «новизна» или «исправность» будут иметь состояние «отлично». Но с увеличением оценки по показателям «обеспеченность» или «готовность» приоритет перемещается к показателям «новизна» или «исправность», так как состояние «отлично» может быть получено только при состоянии «отлично» или «хорошо» по показателям «новизна» или «исправность».

Полученные оценки по объединенным группам уровней «обеспеченность новыми» и «готовность исправных» АСС позволяют построить матрицу свертки для комплексной оценки технического обеспечения АСС. На рис. 4 можно увидеть изменение системы приоритетов, например: при отличных состояниях укрупненных групп частных показателей системы технического обеспечения АСС важнее является показатель готовности исправных технических средств; в случае кризисного положения в системе технического обеспечения приоритет имеют оба этих показателя.

О

Н

И

ОН

ОН.

ГИ

2:::

Рис. 4. Схема формирования комплексной оценки системы технического обеспечения АСС

Применяя полученное дерево свертки показателей, становится возможным проводить оценивание любого варианта программы технического обеспечения АСС, выбирая при этом оптимальный вариант.

Далее рассматривается вариант обоснования мероприятий программы технического обеспечения АСС с минимальными экономическими затратами, обеспечивающего значения комплексной оценки «удовлетворительно».

Примем, что для каждого частного показателя к определены необходимые затраты Жт для обеспечения заданного технического состояния т; существует подпрограмма (система мероприятий), обеспечивающая рост показателей до состояния т, важно, что сами подпрограммы по различным показателям независимы, не влияя на другие цели или направления развития МТО. В таком случае можно воспользоваться методом индексации вершин сети напряженных [12] вариантов снизу вверх.

Помечаем все верхние ячейки прямоугольников согласно индексам Жт. Вершины следующего (более высокого) уровня графа напряженных вариантов укрупненных показателей ОН и ГИ определяются как сумма минимальных из индексов смежных вершин-прямоугольников частных показателей. Затем смежные дуги напряженных вариантов по ОН и ГИ с меньшей стоимостью суммируются, и из них выбирается оптимальный, то есть с минимальными затратами.

Разберем работу данного алгоритма на конкретном примере, введя матрицу затрат (табл. 2) по каждому частному показателю.

Таблица 2. Матрица затрат Шт

4

2

3

4

4

4

2

4

4

3

2

3

3

4

3

2

3

4

2

1

2

2

2

1

2

2

1

1

1

1

1

1

1

Г

1

2

3

4

1

2

3

4

4

2

3

4

4

3

2

2

3

3

2

1

2

3

1

1

1

2

2

1

2

3

4

к —-—_^ 1 2 3 4

Обеспеченность (О) 10 30 50 80

Новизна(Н) 8 12 20 35

Готовность (Г) 4 6 25 50

Исправность(И) 2 9 19 40

Результат подстановки стоимостных затрат, на основе представленного выше алгоритма, приведен на рис. 5, где в верхних половинах прямоугольника указаны оптимальные стоимости на каждом этапе. Вариант с выполнением программы

по техническому обеспечению АСС на оценку удовлетворительно с минимальными затратами будет хтги=(2,2,2,2) и равен Жопт=57.

Рис. 5. Граф выбора оптимального варианта технического обеспечения

Однако необходимо учитывать, что существует определенная зависимость между частными показателями «обеспеченность» и «новизна», «готовность» и «исправность». Так, например, при закупке нового аварийно-спасательного средства обеспечивается одновременный рост уровня обеспеченности, исправности, готовности и новизны. Для этого в табл. 3 отображены затраты Рт для сети напряженных вариантов, из которой видно, что, допустим, затраты, необходимые для обеспечения состояния техники на оценку «хорошо» по показателю «исправность», растут в зависимости от увеличения уровня обеспеченности в подразделении МЧС России. Это можно объяснить тем, что согласно формулам частных показателей (1-3) рост показателя «обеспеченности» достигается путем увеличения числа технических образцов, находящихся в подразделении. Поэтому логично, что для выполнения заданного уровня показателя исправности при большем количестве технических образцов в подразделении требуется больше мероприятий по ремонту, а, соответственно, и затраты будут больше.

Для каждого из мероприятий программы технического обеспечения исходным является граф напряженных вариантов, но эти подграфы пересекаются только в начальной вершине и некоторых вершинах, которые имеют общие критерии. Если же вершины не имеют общих критериев, то они разбиваются согласно таблице затрат (табл. 3) относительно показателя обеспеченности (рис. 6).

Таблица 3. Таблица затрат, необходимых для обеспечения различных уровней по показателям обеспеченности, новизны, готовности и исправности

к —— Новизна (Н) 1 3 2 4 3 7 4 10

О=1 Готовность (Г) 1 2 4 8

О Исправность (И) 2 3 4 5

Новизна (Н) 4 6 9 13

н о о О=2 Готовность (Г) 3 5 7 10

я я <и Исправность (И) 3 4 6 8

<и С Новизна (Н) 6 9 12 15

о <Ц ю О=3 Готовность (Г) 4 6 9 11

О Исправность (И) 3 5 7 9

Новизна (Н) 7 10 13 18

О=4 Готовность (Г) 5 7 10 12

Исправность (И) 4 5 8 11

Рис. 6. Граф выбора оптимального варианта программы относительно показателя

обеспеченности

Далее, применяя описанный выше алгоритм определения минимальной стоимости, находим оптимальный вариант программы хтги=(1,2,2,4) с затратами Жопт=20, отмеченный красными линиями на рис. 6.

Таким образом, предложенный инструментарий позволяет проводить оценку и определять оптимальные варианты программ технического обеспечения АСС, когда один из частных показателей оценки системы влияет на другой.

Литература

1. Максимов А.В., Матвеев А.В. Ресурсный потенциал и его использование в системе ГПС МЧС России // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2015. № 1. С. 62-68.

2. Matveev A.V., Maximov A.V., Perlin A.M. The resource potential of EMERCOM of Russia: concept and prospects of use // Fire, environment, work environment, integrated risk: proceedings of 4th International scientific conference Safety engineering and 14th International conference on fire and explosion protection. Novi Sad, 2014. P. 242-245.

3. Воднев С.А., Артамонов В.С., Матвеев В.В. Анализ системы управления техническим обеспечением подразделений МЧС России // Проблемы управления рисками в техносфере. 2016. № 4 (40). С. 125-130.

4. О государственной программе Российской Федерации «Защита населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, обеспечение пожарной безопасности и безопасности людей на водных объектах: постановление Правительства Рос. Федерации от 15 апр. 2014 г. № 300. Доступ из справ.-правового портала «Гарант».

5. О федеральной целевой программе «Пожарная безопасность в Российской Федерации на период до 2017 года»: постановление Правительства Рос. Федерации от 30 дек. 2012 г. № 1481. Доступ из справ.-правового портала «Гарант».

6. Анализ безопасности информационных систем с использованием критерия «эффективность - стоимость» на основе поэлементных оценок / В.В. Лозовецкий [и др.] // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2016. № 4. С. 88-98.

7. Николаев В.Н., Маслак А.А. Метод оценки и управления экономическими и интеллектуальными ресурсами инфраструктуры предприятия по критерию «эффективность - стоимость» // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. Т. 11. № 8. С. 46-49.

8. Matveev A.V. Method for Technical and Economic Assessment of Alternative Integrated Security System Design Considerations for a Potentially Hazardous Facility // Specialty Journal of Accounting and Economics. 2016. Vol. 2 (2). С. 73-76.

9. Воднев С.А., Матвеев А.В., Максимов А.В. Модель комплексной оценки процесса технического обеспечения аварийно-спасательных средств подразделений МЧС России // Проблемы управления рисками в техносфере. 2018. № 2 (46). C. 73-80.

10. Ногин В.Д., Подиновский В.В. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Физматлит, 2007. 256 с.

11. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2008.

12. Модели и методы оптимизации региональных программ развития / Н.Г. Андронникова [и др.]. М.: ИПУ РАН, 2001. 60 с.

References

1. Maksimov A.V., Matveev A.V. Resursnyj potencial i ego ispol'zovanie v sisteme GPS MCHS Rossii // Vestnik S.-Peterb. un-ta GPS MCHS Rossii. 2015. № 1. S. 62-68.

2. Matveev A.V., Maximov A.V., Perlin A.M. The resource potential of EMERCOM of Russia: concept and prospects of use // Fire, environment, work environment, integrated risk: proceedings of 4th International scientific conference Safety engineering and 14th International conference on fire and explosion protection. Novi Sad, 2014. P. 242-245.

3. Vodnev S.A., Artamonov V.S., Matveev V.V. Analiz sistemy upravleniya tekhnicheskim obespecheniem podrazdelenij MCHS Rossii // Problemy upravleniya riskami v tekhnosfere. 2016. № 4 (40). S. 125-130.

4. O gosudarstvennoj programme Rossijskoj Federacii «Zashchita naseleniya i territory ot chrezvychajnyh situacij, obespechenie pozharnoj bezopasnosti i bezopasnosti lyudej na vodnyh ob"ektah: postanovlenie Pravitel'stva Ros. Federacii ot 15 apr. 2014 g. № 300. Dostup iz sprav.-pravovogo portala «Garant».

5. O federal'noj celevoj programme «Pozharnaya bezopasnost' v Rossijskoj Federacii

na period do 2017 goda»: postanovlenie Pravitel'stva Ros. Federacii ot 30 dek. 2012 g. № 1481. Dostup iz sprav.-pravovogo portala «Garant».

6. Analiz bezopasnosti informacionnyh sistem s ispol'zovaniem kriteriya «ehffektivnost' -stoimost'» na osnove poehlementnyh ocenok / V.V. Lozoveckij [i dr.] // Problemy bezopasnosti i chrezvychajnyh situacij. 2016. № 4. S. 88-98.

7. Nikolaev V.N., Maslak A.A. Metod ocenki i upravleniya ehkonomicheskimi i intellektual'nymi resursami infrastruktury predpriyatiya po kriteriyu «ehffektivnost' - stoimost'» // Informacionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy. 2013. T. 11. № 8. S. 46-49.

8. Matveev A.V. Method for Technical and Economic Assessment of Alternative Integrated Security System Design Considerations for a Potentially Hazardous Facility // Specialty Journal of Accounting and Economics. 2016. Vol. 2 (2). S. 73-76.

9. Vodnev S.A., Matveev A.V., Maksimov A.V. Model' kompleksnoj ocenki processa tekhnicheskogo obespecheniya avarijno-spasatel'nyh sredstv podrazdelenij MCHS Rossii // Problemy upravleniya riskami v tekhnosfere. 2018. № 2 (46). C. 73-80.

10. Nogin V.D., Podinovskij V.V. Pareto-optimal'nye resheniya mnogokriterial'nyh zadach. M.: Fizmatlit, 2007. 256 s.

11. Larichev O.I. Teoriya i metody prinyatiya reshenij. M.: Logos, 2008.

12. Modeli i metody optimizacii regional'nyh programm razvitiya / N.G. Andronnikova [i dr.]. M.: IPU RAN, 2001. 60 s.