Методология управления безопасностью полетов в авиакомпании на основе значимости показателей рисков

Методология управления безопасностью полетов в авиакомпании на основе значимости показателей рисков

В. Д. Шаров,

канд. техн. наук, начальник инспекции по безопасности полетов ЗАО «Авиакомпания «Меридиан»

Создание системы управления безопасностью полетов (СУБП) - обязательное условие сертификации авиакомпаний, но нормативные документы на СУБП, в том числе рекомендации ИКАО, содержат только общие требования. В статье излагается методология управления безопасностью полетов в авиакомпании с учетом значимости прогностических оценок рисков возникновения авиационных происшествий.

Общие положения

Безопасность полетов (БП) определяется как состояние, при котором риски, связанные с авиационной деятельностью, поддерживаются на приемлемом уровне [1, 2], что требует создания методов управления рисками, исчисляемыми в системе управления безопасностью полетов (СУБП). В рекомендациях ИКАО [1] как инструмент оценок рисков предлагается только матрица риска (согласно ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011, это матрица последствий и вероятностей), которая имеет известные ограничения [3].

На практике каждая авиакомпания решает проблему самостоятельно. Пред-

Рис. 1. Три контура управления риском в авиапредприятии. БД ПИ - база данных полетной информации; БД АТ - база данных авиационной техники

лагаемая методология определяется как совокупность методов синтеза отраслевых и общенаучных разработок и практического опыта в виде реализации следующих принципов построения СУБП:

1) выделения трех контуров управления (оперативного, тактического и стратегического) безопасностью на основе трех методов выявления фактора опасности (ФО) по ИКАО (рис. 1);

2) разделения инструментов управления состоянием систем (и рисками) на два типа: реакция на происходящие события и оценка риска возникновения неблагоприятных событий в системе обеспечения БП;

3) максимального использования реальных данных о деятельности авиапредприятия, формализации этих данных и применения простых программных средств;

4) количественной оценки значимости рисков с использованием условных единиц при учете свойств системы противодействовать ФО;

5) подхода к управлению риском в авиапредприятии как к задаче ситуационного управления [4] ввиду характерных свойств объекта управления:

• уникальности объекта, т. е. риски каждого авиапредприятия имеют свои особенности;

• некоторой сложности формализации цели существования - известной дилеммы Production - Protection (производство - защищенность), отмеченной в [1];

• невозможности выбора оптимального варианта: нельзя оценить качество принятого решения, если альтернативные варианты не проверялись;

• динамичности: система должна быть адаптивной, т. е. необходимо управлять изменениями;

• неполноты описания: не все допущения при оценке риска сформулированы.

С учетом этих особенностей можно говорить лишь о целесообразности решений, а не об их оптимальности.

Такой подход позволяет использовать для решения поставленной задачи как классические вероятностные методы, так и методы нечеткого и «мягкого» оценивания, которые дополняют друг друга.

Управления риском с помощью модели дерева авиационного события

Три уровня управления риском (рис. 1) - оперативный, тактический и стратегический - интерпретируются как структуры модулей для оценки риска на трех горизонтах прогнозирования:

1) риск предстоящего полета - оперативный прогноз, или оперативный риск;

2) средний риск полетов как характеристика авиакомпании на 1-6 месяцев в рамках среднесрочного прогноза - среднесрочный риск;

3) риск на длительную перспективу (год и более) с учетом планируемых изменений в деятельности - долгосрочный риск.

Методики расчетов этих рисков различаются лишь наборами исходных данных.

Оценка Р. выполняется на основе моделирования деревьев развития авиационного события (ДРАС) - логических схем, отражающих возможные сценарии развития авиационного события (АС) от проявлений ФО через промежуточные события и барьеры безопасности к событиям определенного типа.

Такие схемы моделируются на основе сочетания методов построения дерева неисправностей (FTA) и дерева событий (ETA) для основных сценариев.

Методика построения ДРАС описана в [5]. При этом в качестве исходных данных используются результаты расшифровки полетной информации (ПИ), данные по надежности, статистика событий, метеоинформация, результаты проверок и аудитов и др.

В проекте большой объем занимали экспертные оценки, проводимые по методикам из [6], например, оценки передаточных коэффициентов причинно-следственных связей ДРАС (условных вероятностей). Проверена эффективность методики байесовской коррекции вероятности по оперативной информации [7]. Средний ущерб St рассчитывается на основании базы данных страхования.

Метод был реализован в инновационном проекте по разработке автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий (АСППАП) авиакомпанией «Волга-Днепр» и Ульяновским государственным университетом в 2010-2013 гг. Подробно цели и задачи проекта приведены в статье [8].

Система АСППАП - система поддержки управленческих решений. Проект завершен, разработано ПО, система прошла приемочные испытания, но работа по совершенствованию системы и отладке программы продолжается.

Метод условных показателей риска с использованием нечетких оценок

В автоматизированной системе управления риском (АСУР) авиакомпании «Сибирь» все отклонения реальных производственных процессов от установленных правил и процедур рассматриваются как проявления ФО. Разработан классификатор, в котором выделены восемь направлений деятельности (секторов) в соответствии с классификацией

1АТА: летная эксплуатация, техническое обслуживание и т. д. В каждом секторе выделены от 5 до 25 категорий событий по принципам общности признаков [3].

Оценка риска в условных единицах выполняется по каждой категории сектора:

R = -

где Ьк - показатель возможности, 5к - показатель серьезности влияния данного отклонения на БП, представляют собой действительные числа.

Показатель серьезности Sk рассчитывается для категории событий. Исходными данными являются экспертные оценки серьезности К события по пя-тибальной шкале, которые переводятся в значения показателя серьезности S¡ следующим образом:

К1 1 2 3 4 5 SÍ 1 4 8 32 128

Расчет показателя возможности Ьк, используемого в формуле (1), для каждой категории основывается на относительном количестве проявлений ФО на 1000 полетов - частоте Рк.

Оценки «часто» или «иногда» нечеткие, использованы подходы теории нечетких множеств (ТНМ). Вопросы применения ТНМ в СУБП авиапредприятий впервые системно проработаны проф. Е. А. Куклевым в монографии [9].

В данной задаче лингвистическая переменная (ЛП) «частота» имеет пять термов: «очень часто», «часто», «иногда», «редко», «крайне редко». Использован нечеткий вывод Сугено. Функции принадлежности (ФП) термов строятся по экспертным оценкам. Графики нормализованных ФП в параметрическом виде представлены на рис. 2.

Принято, что показатель возможности изменяется от 1 до 5 и база знаний состоит из пяти простых правил согласно рекомендациям ИКАО [1]. Например, если частота «крайне редко», то показатель возможности равен 1, если «редко», то 2 и т. д.

Расчет четкого числа показателя возможности Ьк в системе Сугено выполняется заданием входного значения частоты Рк в окне визуализации нечеткого вывода.

Аппроксимация полученной кривой логарифмической функцией имеет вид

Lk = 1,695 ln(Fk) + 0,596.

Частота Fk рассчитывается для каждой категории следующим образом:

О 2 » 6 8 10 12

Рис. 2. Функции принадлежности пяти термов лингвистической переменной «Частота» на входе в программу нечеткого вывода: по оси абсцисс - количество событий на 1000 полетов

N„

1000,

где Nk - количество событий в категории за период, n - количество полетов.

Формулы (1)-(3) непосредственно используются в алгоритме АСУР.

Расчет риска выполняется ежемесячно. Разработана «светофорная» модель оценки: при превышении «желтого» уровня применяются корректирующие меры.

Для АСУР разработаны ПО, документация. Система получила положительную оценку аудиторов альянса One World и эксплуатируется с 2010 г. в авиакомпаниях «Сибирь», «Глобус» и предприятии по ТОиР S7 ИНЖИНИРИНГ [3, 10].

Система управления риском на основе оценки барьеров безопасности

Известно, что в матрице ИКАО, не предназначенной для количественных расчетов, не учитывается непосредственно реакция системы на воздействия ФО. При разработке системы СУБП были изучены и переработаны рекомендации и опыт группы ARMS [11].

В этой системе для оценки риска используются две процедуры:

1) расчет коэффициента серьезности прошлых событий (КСС);

2) оценка риска безопасности (ОРБ).

При расчете КСС используется схема

развития события, приведенная на рис. 3.

Большинство проявлений

ФО парируется барьерами предотвращения (действиями экипажа, диспетчера УВД, наземного персонала и т. д.) Если эти барьеры не срабатывают, наступает промежуточное событие (ПС). Препятствуют переходу ПС к конечному событию барьеры парирования: реакция экипажа на отказы и резервирование основных систем воздушного судна.

Ущерб - случайная величина, и она может принимать разные значения в зависимости от эффективности барьеров и от многих случайных факторов. Методика КСС основана на том, что при оценке серьезности события важно выяснить два вопроса:

• каков наиболее вероятный негативный исход ПС при его развитии;

• в какой степени то, что ПС не переросло в событие с большим ущербом, объясняется эффективными барьерами парирования, а в какой - случайностью.

Риск безопасности полетов (safety risk), существовавший в момент совершения события, определяется по матрице (см. таблицу) в условных единицах. Матрица построена на основе статистики страхования. Полученные значения КСС можно использовать в качестве показателя БП.

Управление риском возникновения негативных последствий состоит из ряда процедур:

1) выявления серьезных опасностей на основе общего анализа и мониторинга КСС;

2) оценки связанных с этими опасностями рисков по специальным матрицам;

3) разработки управленческих решений (УР) по усилению барьеров;

4) внедрения выбранных УР и оценка их эффективности.

Оценка риска выполняется с использованием трех специальных матриц (рис. 4). Первая матрица оценивает частоту проявления ФО и барьеры предотвращения. Частота проявлений ФО рассчитывается по статистическим данным. Барьеры предотвращения справляются с частью ФО, что выражается через частоту их отказов.

Вторая матрица использует тот же масштаб для барьеров парирования и

объединяет их с уровнем серьезности вероятного исхода. Используются экспертные оценки.

Промежуточный результат, полученный с использованием двух матриц в виде буквенно-цифрового показателя риска, как показано на рис. 4, служит входной информацией для третьей матрицы, которая и выдает уровни риска по «светофорному» принципу. Пример расчета риска, приведенный на рис. 4, подробно описан в [3]. Практически для расчета ОРБ применяется специальная программа «Инструмент ОРБ», представляющая собой адаптированный автором инструмент ARMS в виде таблицы MS Excel.

Данная система управления риском используется с 2013 г. в авиакомпании деловой авиации «Меридиан». Авиакомпания первой в РФ получила вторую ступень соответствия стандартам Международной организации деловой авиации (IS-BAO).

Заключение

При количественной оценке рисков БП (как в стоимостном выражении, так и в условных единицах) для практики важны не столько абсолютные значения, сколько их соотношения и динамика. Цель управления риском БП -

Матрица оценки коэффициента серьезности события

Вопрос 1 Вопрос 2

К какому ущербу могло привести наиболее вероятное негативное развитие данной опасной ситуации? Какова эффективность оставшихся барьеров между промежуточным событием и вероятным негативным сценарием развития опасной ситуации?

Отсутствует | Незначительная | Средняя Высокая

Катастрофический ущерб 2500 500 100 50

Аварийный ущерб 100 20 10

Средний ущерб | 100 ЙЩ 20 4 2

Незначительный ущерб 1

Компоненты матрицы риска Рис. 3. Схема развития авиационного события, характеризуемого конечным ущербом

расставить приоритеты при принятии решений по распределению ресурсов, выделяемых на БП.

Описанные методы управления риском для БП на уровне авиапредприятия доказали свою практическую эффективность. Разработка и внедрение того или иного метода зависит от специфики деятельности авиапредприятия, от объема используемых данных, приоритетов руководства и выделяемых ресурсов.

Литература

1. Руководство по управлению безопасностью полетов (РУБП). (Doc 9859-AN/460). 3-е изд. ИКАО, 2013.

2. Безопасность России: Правовые социально-экономические и научно-технические аспекты. Анализ рисков и управление безопасностью: метод. руководство / Н. А. Махутов, К. Б. Пуликовский, С. К. Шойгу. М.: Знание, 2008. 672 с.

3. Зубков Б. В., Шаров В. Д. Теория и практика определения рисков в авиапредприятиях при разработке СУБП. М.: Моск. гос. техн. ун-т гражданской авиации, 2010. 196 с

4. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986. 288 с.

5. Шаров В. Д. Макаров В. П. FMEA-FTA-методология построения дерева развития авиационного события // Науч. вестн. МГТУ ГА. 2011. № 174. С. 18-24.

6. Орлов А. И. Организационно-экономи-

1.Частота проявления факторов опасности 10"3-

ю-5 ю-6

1 ^

2 3 4 " \

1 2 3

1 1 2 з;

1 1 1 2! 1

4 _I I

2. Частота отказов барьеров предотвращения

ю-3 ю-2 ю-1 1

I

3. Частота отказов барьеров парирования

|СатасЦз. ущерб

В.-* С

D

в С Г)' F.

А В ' С" 1, D

А А В С

А А А В

Аварийн. ущерб

Средний ущерб

Незначительный ущерб

fc S

и -«

Рис. 4. Матрицы процедуры оценки риска опасностей

ческое моделирование. В 2 ч. Ч. 2: Экспертные оценки. М.: Изд-во Моск. гос. техн. ун-та им. Н. Э. Баумана, 2011. 486 с.

7. Шаров В. Д. Применение байесовского подхода для уточнения вероятностей событий в автоматизированной системе прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий // Управление большими системами. ИПУ РАН. 2013. Вып. 43. С. 240253. URL: http://ubs.mtas.ru/archive/ search_resuLts_new.php?pubLication_ id=19029.

8. Бутов А. А., Волков М. А., Макаров В. П. и др. Автоматизированная система прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий при организации и производстве воздуш-

ных перевозок // Изв. Самарского науч. центра РАН. 2012. Т. 14, № 4(2). С. 380-385.

9. Гипич Г. Н., Евдокимов В. Г., Куклев Е. А., Шапкин В. С. Риски и безопасность авиационных систем: моногр. М.: Гос. науч.-исслед. ин-т гражданской авиации, 2013. 232 с.

10. Шаров В. Д., Еникеев Р. В. Разработка системы управления рисками в организации по ТОиР воздушных судов // Науч. вестн. МГТУ ГА. 2010. № 162. С. 30-39.

11. NisuLa J. Operational Risk Assessment. Next Generation Methodology, 2009. URL: http://www.easa.europa.eu/essi/ documents/ARMS.pdf

портал для специалистов транспортной отрасли

icTOB транспортной отрасли

www.rosfransDort.com

ТРА НСПО РТ РОССИ ЙСК0 Й ФВДЕРАI [ И11

ПОРТАЛ ДЛЯ СПЕЦИАЛИСТОВ ТИНСПОРТНОЙ отмели

Внимание! Началась подписка на журнал «Транспорт Российской Федерации» на 2(

2016-01-22 "Русь" останется без самолетов

Министерство обороны требует от пилотажной группы «Русь», базирующейся на аэродроме смоленской Вязьмы, вернуть 10 учебных самолетов серии Л-39, которые были переданы центру еще в конце 90-х годов.

Сокращение затрат на обслуживание и эксплуатацию транспортных средств предприятия: масть I

При обслуживании автотранспорта практически повсеместно допускаются значительные нарушения правил эксплуатации и обслуживания. В результате снижается ресурс техники, растут прогрессирующие издержки. Все это

2016-01-22 Через Украину российским транзитным перевозчикам проезд свободный

Транзит российских товаров через территорию Украины осуществляется беспрепятственно. Об этом сообщила пресс-служба министерства экономического развития и торговли страны.

2016-01-22 Севморпуть обретает инвесторов

Совместное предприятие одного из ведущих портовых операторов мира —р*0 DP World и Российского фонда прямых инвестиций (РФПИ) может

принять участие в развитии порта Тамань и Северного морского пути.

2016-01-22 В РЖД продолжаются кадровые перестановки

Вице-президентом ОАО "РЖД" назначен Олег Валинский, освобождены от обязанностей вице-президентов Виктор Степов и Алексей Воротилкин.

Заявка на ведение блога

Портал, посвященный перевозкам и перевозчикам. Более 20000 компаний

Наука для транспорта

Перспективные и новейшие разработки ученых

Тупиковые перевозчики никуда