852. Орлов А.И., Шаров В.Д. Разработка системы прогнозирования уровня безопасности полетов и поддержки принятия решений на основе факторного анализа показателей // Проблемы управления безопасностью сложных систем: Т руды ХХI Международной конференции. Москва, декабрь 2013 г. / Под ред. Н.И. Архиповой, В.В. Кульбы. М.: РГГУ, 2013. С.360-363.

Орлов А.И., Шаров В.Д.

Разработка системы прогнозирования уровня безопасности полетов и поддержки принятия решений на основе факторного анализа показателей 

Наличие Системы управления безопасностью полетов (СУБП), соответствующей Стандартам и Рекомендуемой практике Международной организации гражданской авиации (ИКАО) [1], является обязательным сертификационным требованием для авиакомпании (АК) РФ, которое закреплено в Воздушном Кодексе РФ, и в Федеральных авиационных правилах.
В СУБП ИКАО важное место отводится показателям уровня безопасности полетов (БП) и их использованию при принятии управленческих решений (УР). 
В настоящее время отсутствует единая система таких показателей для АК, и каждая АК разрабатывает собственные показатели. В результате невозможно сравнивать уровни БП в разных АК, а сами АК сталкиваются с проблемой адекватности показателей реальному уровню БП, и, соответственно, с проблемой мониторинга уровня БП, прогнозирования и оценки по факту эффективности УР.
В данной работе предлагается новая система показателей и метод их использования при принятии решений в области БП (см. также [2-4]).
В соответствии с рекомендациями Руководства по управлению безопасностью полетов ИКАО [5] предлагается двухуровневая система. 
Показатель «верхнего уровня» - это традиционное количество авиационных инцидентов на 1000 полетов. 
Показатели «второго уровня» должны отражать реальную значимость зафиксированных событий для БП в деятельности АК. Эта значимость определяется как потенциальным, так и фактическим ущербом от событий. Соответственно, предлагаются два показателя «второго уровня»: показатель потенциального ущерба и показатель фактического ущерба. Отметим, что показатели «второго уровня» фактически могут быть основными для малых АК, в которых авиационные инциденты случаются крайне редко. 
Для расчета показателя потенциального ущерба используется методология европейской группы по безопасности полетов Airline Risk Management Solution (ARMS) [6]. Показатель для каждого события Event Risk Classification (ERC) рассчитывается по специальной методике.
Показатель фактического ущерба от зафиксированных событий LOS рассчитывается в стоимостном выражении с учетом прямого и косвенного ущерба для АК. 
Разработка системы прогнозирования уровня БП и поддержки принятия решений со стоимостной оценкой их эффективности на основе методологии факторного анализа показателей БП состоит из ряда этапов.
1. Для каждой из трех групп факторов опасности «Человек-Машина-Среда» выбираем с помощью экспертов по 3-4 укрупненных фактора опасности (УФО), всего 9-12 УФО. 
2. На основе данных АК за 3 года рассчитываем значения ERC и LOC для каждого из произошедших событий и суммарные значения показателей за месяц.
3. Проводим экспертную оценку влияния каждого из УФО на уровень БП каждого месяца. 
4. Формируем исходный набор статистических данных - 36 векторов, составленных из значений УФО и показателей ERC и LOS по 36 месяцам. Размерность векторов – от 10 до 15, в зависимости от числа используемых УФО. Численные значения координат векторов получаем на основе результатов п.2 и.3.
5. С помощью регрессионного анализа находим зависимости показателей ERC и LOS от УФО. Серия вариативных расчетов исходит из базовой линейной модели зависимости с выбором информативного подмножества регрессоров и возможным введением дополнительных слагаемых, например, квадратичных или периодических членов [7-9]. В результате по значениям УФО можем прогнозировать значения показателей ERC и LOS. Рассчитываем точечные оценки и доверительные границы для прогностических значений ERC и LOS.
6. Разрабатываем методы прогнозирования значений УФО на следующие моменты времени (например, на квартал вперед). Прогнозирование состоит из двух этапов. На первом этапе прогноз делается методом наименьших квадратов с учетом непараметрической периодической составляющей или иными статистическими методами. На втором этапе с помощью экспертов вводятся поправки, исходя из намеченных к реализации планов авиакомпании по изменению значений УФО.
7. На основе прогнозных значений УФО и ранее найденной зависимости ERC и LOS от УФО рассчитываем прогнозные значения этих показателей в течение выбранного интервала прогнозирования (находим точечные оценки и доверительные границы).
8. Переходим к планированию оптимального набора УР с целью максимально возможного улучшения показателей ERC и LOS при заданной суммарной стоимости проводимых мероприятий. Прежде всего необходимо сформировать определения используемых экономических величин, таких, как «ресурсы, направленные на БП», «эффект от мероприятий, направленных на обеспечение БП», «сопутствующие затраты», «ущерб прямой и косвенный», «эффективность использования ресурсов (финансовых, кадровых, материальных, временных)».
9. Разрабатываем методы расчета используемых экономических величин на основе данных управленческого и бухгалтерского учета, проводим анализ существующей в авиакомпании системы учета расходов на БП и возможностей для ее совершенствования, разрабатываем методы оценки сопутствующих затрат, прямого и косвенного ущерба. 
10. Разрабатываем перечень используемых в авиакомпаний УР и метод расчета эффективности реализованных УР с учетом стоимостных оценок, математическую модель прогнозирования эффективности и выбора приоритетных УР по БП по воздействию на факторы опасности, методы и методику  оптимизации выбора УР.
11. Разрабатываем методику апробирования метода, с ее помощью осуществляем апробацию методики факторного анализа показателей БП  и методики выбора мероприятий в авиакомпании, в частности, рассчитываем прогноз на очередной год (по данным за предыдущие годы) и сравниваем полученных результатов с фактическими данными, оцениваем точность прогнозирования и эффективности мероприятий, реализованных в предыдущие годы с учетом стоимостных оценок.

Литература:
1. ИКАО Приложение 19 к Чикагской конвенции о международной гражданской авиации, «Управление безопасностью полетов», Монреаль, 2013г.
2. Орлов А.И., Шаров В.Д. Система прогнозирования показателей безопасности полетов и поддержки принятия решений на основе методологии факторного анализа // Системы управления жизненным циклом изделий авиационной техники: актуальные проблемы, исследования, опыт внедрения и перспективы развития : Тез. докл. III Международной научно-практической конференции (1-2 ноября 2012 г., г. Ульяновск) : в 2 т. – Т.1 – Ульяновск : УлГУ, 2012. - С.77-78.
3. Орлов А.И., Шаров В.Д. Разработка системы прогнозирования показателей безопасности полетов и поддержки принятия решения на основе методологии факторного анализа // Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества: сборник тезисов докладов Международной научно-технической конференции, посвященной 90-летию гражданской авиации. - М.: МГТУ ГА, 2013. - С.87-87. 
4. Шаров В.Д. Об автоматизации процесса управления безопасностью полетов в авиакомпании // Вторые Чарновские чтения. Сборник трудов. Материалы II международной научной конференции по организации производства. Москва, 7 – 8 декабря 2012 г. – М.: НП «Объединение контроллеров», 2013. – С.164-175.
5. ICAO, Safety Management  Manual, 3-d Edition, Montreal, 2012.
6. Nisula J. Operational Risk Assessment. Next Generation Methodology, 2009. Эл. Ресурс. URL: http://www.easa.europa.eu/essi/documents/ (дата обращения 23.09.2013).
7. Орлов А.И. Прикладная статистика. — М.: Экзамен, 2006. — 671 с.
8. Орлов А.И. Непараметрический метод наименьших квадратов: учет сезонности // Статистические методы оценивания и проверки гипотез: межвуз. сб. науч. тр. Вып. 21. – Пермь: Перм. ун-т, 2008. – С.135-148.
9. Орлов А.И. Непараметрический метод наименьших квадратов с периодической составляющей: условия применимости // Статистические методы оценивания и проверки гипотез: межвуз. сб. науч. тр. Вып. 22. – Пермь: Перм. ун-т, 2010. – С.92-104.