756. Шаров В.Д., Макаров В.П., Орлов А.И., Волков М.А., Санников И.А., Рухлинский В.М. Контроллинг при управлении безопасностью полетов. – Материалы II Международного Конгресса по контроллингу: выпуск №2 / Под ред. С.Г. Фалько. – М.: НП «Объединение контроллеров», 2012. – С.222-232.

КОНТРОЛЛИНГ ПРИ УПРАВЛЕНИИ БЕЗОПАСНОСТЬЮ ПОЛЕТОВ

Шаров В.Д.
Орлов А.И.
Волков М.А.
Макаров В.П.
Рухлинский В.М.
Санников И.А.

	Рассмотрен инновационный проект по разработке автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий. Он обеспечивает информационно-аналитическую поддержку процесса принятия управленческих решений в области безопасности полетов, а потому является основой системы контроллинга в этой области.
	Ключевые слова: управление риском, авиаперевозки, безопасность, принятие решений, экспертные оценки, прогнозирование, информационные технологии.

	The innovative project on working out of the automated system of forecasting and prevention of aviation incidents is considered. It provides information-analytical support of process of acceptance of administrative decisions in the field of safety of flights that is why is a basis of system of controlling in this area.
	Keywords: management of risk, aviatransportations, safety, decision-making, expert estimations, forecasting, information technologies.

	Обсуждение содержания понятия «контроллинг» продолжается. Так, «контроллинг – ориентированная на долгосрочное и эффективное развитие система информационно-аналитической, методической и инструментальной поддержки руководителей предприятия по достижению поставленных целей…» [1, с.45] Можно выразить ту же мысль несколько иначе: «контроллинг – это система информационно-аналитической поддержки процесса принятия управленческих решений в организации». Обратим внимание на то, что система создается постепенно, охватывая одну область принятия решений за другой. 
	Как соотносятся сферы ответственности контроллера и руководителя? Контроллер разрабатывает правила принятия решений, руководитель принимает решения, опираясь на эти правила (данная мысль высказана С.Г. Фалько на одном из заседаний научного семинара Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге МГТУ им. Н.Э. Баумана).
	В статье [2] нами обоснована концепция «контроллинга методов». Инновации в сфере управления основаны, в частности, на использовании новых адекватных организационно-экономических методов. Контроллинг в этой области – это разработка процедур управления соответствием используемых и вновь создаваемых (внедряемых) организационно-экономических методов поставленным задачам. В деятельности управленческих структур выделяем интересующую нас сторону – используемые ими организационно-экономические методы. Такие методы рассматриваем с точки зрения их влияния на эффективность (в широком смысле) процессов управления предприятиями и организациями. Если речь идет о новых методах (для данной организации), то их разработка и внедрение – организационная инновация, соответственно контроллинг организационно-экономических методов можно рассматривать как часть контроллинга инноваций [3]. 
	В данной работе рассмотрим инновационный проект по разработке автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий [4-6]. Речь идет о разработке системы организационно-экономических методов поддержки принятия управленческих решений в области управления безопасностью полетов, весьма важной для предприятий гражданской авиации. Эта система будет играть роль службы контроллинга, снабжая руководителей, отвечающих за безопасность полетов, правилами принятия решений и проектами решений в конкретных ситуациях. Другими словами, разрабатываемая система обеспечивает информационно-аналитическую поддержку процесса принятия управленческих решений в области безопасности полетов, а потому является основой системы контроллинга в этой области. Отсутствие термина «контроллинг» в официальном названии разрабатываемой системы объясняется традициями, сложившимися в кластере организаций, разрабатывающих систему, и не может затушевать ее реальные функции. 
	Сущность проблемы, стоящей перед государством, такова. Итоги деятельности мировой гражданской авиации сопровождаются тщательной оценкой (со стороны ИКАО) глобальных показателей безопасности полетов. За 2011 г. в мире зарегистрировано 28 авиационных происшествия, погибло 507 человек. Доля нашего региона (т.е. Российской Федерации): 6 авиационных происшествия и 118 человек, т.е. 20%, в то же время объем перевозок составляет чуть более 5%. Требуются кардинальные меры по решению крупной научно-технической проблемы для выхода из сложившейся ситуации.
	В 2010 г. Правительство РФ своим Постановлением (№ 218) поддержало пилотный инновационный проект по разработке автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий на базе Ульяновского государственного университета (в проекте задействованы более 20 докторов и кандидатов технических и физико-математических наук), который должен определить самый эффективный уровень управления безопасностью полетов по шкале ИКАО (прогностический метод с дальнейшей передачей в авиакомпании государств).
	История Ульяновского государственного университета началась в феврале 1988 года с принятия Постановления Совета Министров СССР об открытии в Ульяновске филиала МГУ им. Ломоносова. В том же году к занятиям приступили 200 студентов механико-математического и экономического факультетов. 17 декабря 1995 г. Указом Президента РФ филиал МГУ им. М.В. Ломоносова в г. Ульяновске был преобразован в Ульяновский государственный университет (УлГУ). Сочетая классические университетские традиции с новейшими тенденциями развития российской и мировой систем образования, образовательную деятельность – с инновационной активностью в области наукоемких технологий, УлГУ обеспечивает формирование нравственных, научных и культурных ценностей общества через качественную подготовку специалистов, определяющих перспективы развития основных отраслей экономики и социальной инфраструктуры региона. Традиции и качество Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова, заложенные в УлГУ за годы совместной работы, во многом определили характер развития нового классического университета на Волге, его высокий образовательный стандарт и научный потенциал, позволившие за короткий срок занять ключевые позиции в образовательном и научном пространстве региона (http://www.ulsu.ru/about ). 
	Для успешного решения проблемы эффективного управления безопасностью полетов к работе были подключены ведущие ученые РФ в области управления безопасностью полетов: из МГТУ им. Н.Э. Баумана, Межгосударственного Авиационного Комитета, МГТУ Гражданской Авиации, ОКБ Миля и других организаций под руководством член-корр. РАН Н.А. Махутова.
	Инновационный проект реализуется на базе одной из самых успешных групп компаний ГрК «Волга-Днепр» и при активном участии ведущих специалистов и руководителей авиакомпаний. Группа компаний (ГрК) «Волга-Днепр» специализируется в области грузовых авиаперевозок и занимает более 50% мирового рынка нестандартных грузоперевозок. ГрК «Волга-Днепр» активно расширяется. В декабре 2011 г. флот авиакомпании «Волга-Днепр» пополнился новым самолетом Ил-76ТД-90ВД — четвертым по счету. Строительство четвертого Ил-76ТД-90ВД осуществлено на Ташкентском авиационно-производственном объединении им. Чкалова в рамках договора, подписанного в 2007 г. на Международном аэрокосмическом салоне между ОАО «ОАК — Транспортные самолеты» и ООО «Волга-Днепр-Лизинг». В январе 2012 г.состоялась торжественная церемония поставки первого из пяти самолетов Boeing 747-8 Freighter авиакомпании «ЭйрБриджКарго» (ABC), входящей в состав Группы компаний «Волга-Днепр». Авиакомпания «ЭйрБриджКарго» рассматривает пополнение своего парка самолетами 747-8, как очередной важный шаг долгосрочной бизнес-стратегии. Кроме пяти заказанных самолетов Boeing 747-8 Freighters, компания имеет еще и опцион на дополнительные пять самолетов 747-8.
	Главная проблема, с которой столкнулись разработчики инновационного проекта, такова: требуется глубокая проработка методов классической теории вероятностей, поскольку необходимо решать проблему на базе редких («почти ноль») авиационных событий, но связанных с огромным ущербом и имеющих огромный общественный резонанс (например, катастрофа под Смоленском, под Ярославлем).
	Работа проводилась по двум направлениям: построение математических моделей классическими методами теории вероятностей, где это возможно (модели обнаружения разладки, теории надежности), и теории статистики нечисловых данных, в том числе нечетких множеств  (описывающих лингвистические переменные), с использованием анализа экспертных оценок, построения матриц анализа рисков и т.д. Деревья событий по 14 типам авиационных происшествий были глубоко проработаны на базе многолетней статистики с выработкой конкретных управленческих решений.
	На примере Группы авиакомпаний «Волга-Днепр» рассмотрим применение методов прогнозирования и экономической оценки рисков для безопасности полетов с целью разработки и принятия управленческих решений при разработке автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий. Методы краткосрочного и долгосрочного прогнозирования основаны на использовании прикладной статистики [7], экспертных оценок [8], организационно-экономического моделирования [9] производственных процессов авиаперевозок и возможных сценариев развития авиационного происшествия в полете [12].
	Повышение эффективности управления безопасностью полетов – одна из приоритетных задач ГрК «Волга-Днепр». Руководящие документы Международной организации гражданской авиации (ИКАО) [10], как показал опыт, не являются достаточными для построения эффективной системы на уровне авиакомпании. Исследования в области управления безопасностью полетов активно ведутся сотрудниками ГрК «Волга-Днепр» [11, 12], в том числе с сотрудничестве с исследователями из Московского государственного технического университета гражданской авиации [13]. Большое значение имеют разработки Межгосударственного авиационного комитета [14-17]. Ценные научные результаты и практические рекомендации получены и другими коллективами и специалистами [18, 19].
	Принципиально новым является следующий этап развития работ по информационно-аналитической поддержке принятия решений в области управления безопасностью полетов – разработка автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий. Авиакомпания «Волга-Днепр» (входит в ГрК «Волга-Днепр») и Ульяновский государственный университет (УлГУ) выиграли конкурс в рамках Постановления Правительства РФ № 218 и ведут работы по проекту «Разработка математического аппарата, программного и информационного обеспечения автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий при организации и производстве воздушных перевозок». Работу исполнителей УлГУ, проектной группы ГрК и консультантов из различных организаций координирует Экспертный совет проекта под председательством член-корр. РАН Н.А. Махутова.
	В проекте большой объем занимают работы с применением экспертных технологий. Разработчики УлГУ совместно с проектной группой ГрК выделяют набор прикладных задач, для решения которых необходимо применение экспертных оценок [8]. Так, при краткосрочном прогнозировании с использованием выделенных в проекте 14 типов событий эксперты оценивают передаточные коэффициенты (условные вероятности в обобщенных формулах Байеса). Для прогнозирования авиационных событий в Центре управления воздушными перевозками будет использована «светофорная система» (т.е. трехбалльная система: зеленый – желтый – красный), границы между областями могут быть определены с помощью экспертов. Правила принятия решений [20, 21] при том или ином сочетании цветов 14 светофоров могут быть выработаны только путем многоэтапной экспертной процедуры с участием опытного летного состава.
	Долгосрочный прогноз периодов критической вероятности авиационного происшествия строится с указанием факторов опасности (угроз) по группам «Человек», «Машина», «Среда» [22]. Предусмотрена возможность корректировки прогноза с учетом управленческих решений, для выбора которых необходимы экспертные процедуры. 
	Количественная оценка рисков для безопасности полетов в стоимостной и натуральной форме проводится на основе анализа информации об эксплуатационной деятельности авиакомпании и формирования перечня управленческих решений из базы данных с оценкой их эффективности на основе расчета предотвращенного ущерба [6]. Риск в стоимостном выражении – стоимость среднего ожидаемого ущерба в денежном эквиваленте на 1 час полета в течение квартала. Риск в натуральном выражении – вероятность гибели человека (нанесение непоправимого вреда здоровью человека или безвозвратная потеря уникального самолета Ан-124-100) в результате авиационного происшествия на 1 час полета в течение квартала. Система должна выполнять: расчет риска по каждому из 14 типов авиационных событий и общего стоимостного риска; выявление влияющих факторов опасности в группах «Человек», «Машина», «Среда»; выдачу рекомендаций руководителю, принимающему решение, по оптимальному набору управленческих решений; расчет остаточного риска по типу авиационного события и общего остаточного риска. 
	Для предварительной оценки эффективности управленческих решений предполагается использовать передовой опыт авиационной отрасли, в частности, разработки группы CAST (Commercial Aviation Safety Team, http://www.cast-safety.org/), которая добилась впечатляющих успехов – снижения уровня авиакатастроф в США за период с1997 по 2007г на 82% [23]. 
	На данном этапе используется вероятностно-статистическая модель риска. Ущерб – это случайная величина с некоторой плотностью распределения. Риск выражается характеристиками этого распределения, но непараметрическая оценка плотности затруднена. Поэтому на первом этапе используется упрощенный вариант расчета одной из характеристики - математического ожидания, т.е. среднего ожидаемого ущерба как произведения вероятности авиационного события (рассчитывается по исходным данным об эксплуатационной деятельности авиакомпании и ожидаемым условиям полета) и среднего ущерба (рассчитывается по данным страховых случаев с экспертным учетом опыта авиакомпании). Экспертным путем определяются многие параметры, необходимые для реализации системы, например, минимальная величина ущерба (в процентах от стоимости воздушного судна) как характеристика события для его учета в долгосрочном прогнозировании. Необходимо учитывать также косвенный ущерб, соответствующий упущенной выгоде в связи с внеплановым ремонтом, простоем воздушного судна в течение ремонта, дополнительными расходами, вызванными использованием других воздушных судов для выполнения заключенных договоров на выполнение авиаперевозок, репутационными издержками и другими потерями.
	Подчеркнем, что результаты краткосрочного или долгосрочного прогнозирования нецелесообразно выражать в вероятностях. Работникам авиакомпании трудно с практической точки зрения отличить, например, 10-5 от 10-6. Поэтому лучше использовать стоимостные оценки риска (на один полет или на час полета). В рассматриваемой на первом этапе модели риск – это произведение оценки вероятности на оценку среднего ущерба (математического ожидания ущерба). Например, для определенных исходных данных риск столкновения воздушного судна с птицами оценивается как 25 тыс. долл. на час полета,  а риск выкатывания за пределы взлетно-посадочной полосы при посадке – как 100 тыс. долл. на час полета. В данном случае управляющие воздействия целесообразно нацелить на снижение второго из указанных рисков. 
	На следующем этапе разработки автоматизированной системы предполагается более подробно анализировать риски. В частности [20], изучать функции распределения случайного ущерба, строить управление на основе квантилей, близких к 1, а также медианы как дополнительного варианта среднего значения по сравнению с математическим ожиданием. Кроме того, ввести показатели разброса случайного ущерба – среднее квадратическое отклонение и межквартильное расстояние, двухкритериальную задачу снижения ущерба (одновременное снижение двух показателей - среднего ущерба и разброса) тем или иным способом сводить к однокритериальной.
	Кроме вероятностно-статистической модели риска, на следующем этапе с соответствии с рекомендациями ИКАО предполагается ввести в рассмотрение модель на основе теории нечетких множеств и модель с использованием интервальных математики и статистики [7, 20]. Тем самым будет существенно расширен математический инструментарий описания неопределенностей, которые необходимо учитывать при управлении безопасностью полетов.
	Экспертные оценки используются в тех случаях, когда обширные статистические данные отсутствуют или в настоящее время недоступны. По мере накопления информации в новых базах данных и извлечения необходимой информации из имеющихся баз данных, в том числе из документации Межгосударственного авиационного комитета, проведения научно-исследовательских работ экспертные оценки будут заменяться на объективные данные.
	Проведение экспертизы инициируется Руководителем, принимающим решение (РПР). По основным экспертизам РПР являются: Президент ГрК «Волга-Днепр», Исполнительный Президент авиакомпании «Волга-Днепр», Вице-президент по производству, Директор летной службы. По дополнительным экспертизами, кроме указанных выше руководителей, РПР являются: Вице-президент по сбыту авиакомпании «Волга-Днепр», Директор по качеству; Финансовый директор-главный бухгалтер; Директор по организационно-кадровой безопасности, Технический директор.
	РПР своим распоряжением назначает Руководителя рабочей группы (РРГ), который формирует группу экспертов - высококвалифицированных специалистов в определенной области, знания, опыт и интуиция которых позволяют им принимать правильные решения. В проектах авиакомпании «Волга-Днепр» эксперт – это сотрудник авиакомпании «Волга-Днепр» с опытом летной или руководящей работы,  специалист ИАС. Для основных экспертиз, связанных с летной эксплуатацией, привлекаются только действующие командиры воздушных судов (КВС) с опытом работы в должности КВС на данном типе воздушного судна (ВС) не менее одного года.
	В отдельных специальных экспертизах могут участвовать руководители и ответственные сотрудники структурных подразделений авиакомпании и их заместители, начиная с дежурного начальника смены и выше, а также штурманы-инструкторы и бортинженеры-инструкторы, а также сотрудники авиакомпании «Волга-Днепр» независимо от занимаемой в настоящее время должности, но проработавшие ранее не менее одного года в должности КВС одного из типов ВС, эксплуатируемых в авиакомпании «Волга-Днепр».
	Вначале организаторы экспертизы планировали получить от экспертов оценки в виде частот событий (сколько определенного типа событий следует ожидать на 1000 полетов). Однако в соответствии с мнением экспертов пришлось перейти на оценки в порядковой шкале. Эксперты стали упорядочивать события по частоте, а также давать балльные оценки в шкале с пятью градациями. Таким образом, еще раз подтвердилось хорошо известное утверждение [8] о том, что экспертам гораздо легче сравнивать объекты экспертизы, отвечать, какое событие встречается чаще, а какое реже, чем отвечать на вопросы типа: «Как часто встречается?», «Во сколько раз чаше встречается первое событие, чем второе?», «Насколько чаще встречается первое событие, чем второе?». То, что мнения экспертов чаще всего выражены в порядковой шкале, заметно усложнило процедуры сбора и анализа экспертной информации по сравнению с гипотетической возможностью получать экспертные оценки в интервальной шкале или шкале отношений.
	Дополнительно в разрабатываемой системе будет реализована функция автоматизированного мониторинга показателей безопасности полетов.
	В соответствии с требованиями ИКАО каждая авиакомпания разрабатывает и совершенствует систему управления безопасностью полетов. Разрабатываемая ГрК «Волга-Днепр» совместно с УлГУ и консультантами автоматизированная система прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий отличается гораздо более глубокой проработкой вопросов оценки, анализа и управления рисками, краткосрочного и долгосрочного прогнозирования на основе специально разработанных 14 деревьев событий с учетом многочисленных факторов опасности в группах факторов «Человек», «Машина», «Среда». Единственным существующим в настоящее время аналогом является система CATS, разработанная по заказу Правительства Нидерландов, однако эта система заметно проще, не использует объективные данные об эксплуатационной деятельности авиакомпании и ожидаемых условиях выполнения полета и позволяет решать существенно меньший объем задач по управлению безопасности полетов. Поэтому можно констатировать, что рассмотренная в настоящей работе автоматизированная система прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий является новой в мировом масштабе инновационной разработкой, позволяющей успешно решать ключевую в авиационной отрасли проблему контроллинга (т.е. подготовки правил принятия решений и выдачи рекомендаций руководителям по принятию управленческих решений) при управлении безопасностью полетов. Планируется, что система будет тиражироваться: передаваться авиакомпаниям и внедряться в них.
	Представим выводы. Отметим уникальность проекта в мировом масштабе. Впервые проблема прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий анализируется столь тщательно и подробно, предлагаемые с помощью автоматизированной системы управленческие решения являются системными, охватывающими различные стороны деятельности авиакомпаний. Необходимо отметить новизну решений, принимаемых при разработке автоматизированной системы. Так, оказалось необходимым создание ряда новых методов сбора и анализа экспертных оценок [23], существенно расширяющих инструментарий этой области организационно-экономического моделирования [8, 21].

Литература:
1. Фалько С.Г. Контроллинг для руководителей и специалистов. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 272 с.
2. Орлов А.И. Контроллинг организационно-экономических методов // Контроллинг. 2008. №4 (28). С.12-18.
3. Фалько С.Г., Иванова Н.Ю. Управление нововведениями на высокотехнологичных предприятиях. - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007. -256 с.
4. Бутов А.А., Орлов А.И., Шаров В.Д. Проблемы управления группой авиакомпаний // Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2011): Материалы Пятой международной конференции (3-5 октября 2011 г., Москва, Россия) Том II. - М.: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН, 2011. С.22-25.
5. Бутов А.А., Орлов А.И., Сирота В.В., Шаров В.Д. Принятие решений при разработке системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий при организации и производстве воздушных перевозок // Теория активных систем: Труды международной научно-практической конференции (14-16 ноября 2011 г., Москва, Россия). Том I. Общая редакция – В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. – М.: ИПУ РАН, 2011. С.112-115. 
6. Орлов А.И., Рухлинский В.М., Шаров В.Д. Экономическая оценка рисков при управлении безопасностью полетов // Материалы I Международной конференции «Стратегическое управление и контроллинг в некоммерческих и публичных организациях: фонды, университеты, муниципалитеты, ассоциации и партнерства»: выпуск №1 / Под научн. ред. С.Л. Байдакова и С.Г. Фалько. – М.: НП «ОК», 2011. С. 108-114.
7. Орлов А.И. Прикладная статистика. - М.: Экзамен, 2006. - 672 с.
8. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. - 486 с.
9. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование, эконометрика и статистика в техническом университете. – Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. «Естественные науки». 2012. No.1. С. 106-118.
10. Руководство по управлению безопасностью полетов (РУБП), Doc. 9859-AN/460. Второе издание – ИКАО, 2009. -293 с.
11. Шаров В. Д. Применение новой методологии оценки и мониторинга риска событий в деятельности авиакомпании // Проблемы безопасности полетов, №12, 2009.
12.  Шаров В.Д., Макаров В.П. Методология применения комбинированного метода FMEA-FTA для анализа риска авиационного события // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. № 174. 2011. С.18-24. 
13. Зубков Б.В., Макаров В.П. Вероятностная оценка ошибки при техническом обслуживании воздушных судов // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. № 174. 2011. С. 12-17. 
14. Рухлинский В.М.. О критериях оценки уровня безопасности полетов. // Материалы 36-й сессии Ассамблеи ИКАО – Канада, Монреаль, ИКАО, А36-WP/54 TE/12, 2007.
15. Рухлинский В.М. Новый критерий количественной оценки уровня безопасности полетов. // Научный вестник МГТУ ГА, серия Эксплуатация воздушного транспорта и ремонт авиационной техники. Безопасность полетов, № 135, 2008.
16. Рухлинский В.М. Факторы риска при производстве полетов самолетов классической схемы и нового поколения. // Научный вестник МГТУ ГА, серия Эксплуатация воздушного транспорта и ремонт авиационной техники. Безопасность полетов. № 135. 2008. С.39-46.
17. Rukhlinskiy V., Kuklev E., Malysheva L. Risks and safety of complex aviation systems. // Assembly – 37th Session, ICAO, Canada, Montreal, A37-WP/113, 28 September to 08 October, 2010. 4p. / http://www.icao.int/cgi/a37.pl?wp;TE
18. Плотников Н.И. Ресурсы воздушного транспорта. – Новосибирск: НГАЭиУ, 2003. – 328 с.
19. Плотников Н.И. Проектирование транспортных комплексов. Воздушный транспорт. – Новосибирск: ЗАО ИПЦ «АвиаМенеджер», 2010. – 393 с.
20. Орлов А.И. Теория принятия решений. - М.: Экзамен, 2006. – 576 с.
21. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений. — М. : КноРус, 2011. - 568 с.
22. Зубков Б.В., Шаров В.Д. Теория и практика определения рисков в авиапредприятиях при разработке системы управления безопасностью полетов. – М: МГТУ ГА, 2010, -196 с.
23. Орлов А.И., Савинов Ю.Г., Богданов А.Ю. Методика дуальных шкал при экспертном оценивании параметров дерева промежуточных событий развития авиационного происшествия с учетом барьеров предотвращения и парирования // Научный вестник МГТУ Гражданской Авиации. – 2012. –№178 (4).