cahtНаучный вестник МГТУ ГАCivil Aviation High Technologies2079-06192542-0119Moscow State Technical University of Civil Aviation (MSTU CA)10.26467/2079-0619-2020-23-5-54-66caht-1745Research ArticleТРАНСПОРТTRANSPORTМетодика оптимизации принятия решений при управлении безопасностью полетов в деятельности операторов аэродромовMethod of optimization of decision-making during management of safety of flights in the activities of operators of aerodromesТолстыхС. А.TolstykhS. A.

Толстых Сергей Александрович, младший научный сотрудник, аспирант

г. Москва

Sergei A. Tolstykh, Junior Researcher, Postgraduate Student

Moscow

s.tolstyh@mstuca.aeroМосковский государственный технический университет гражданской авиацииРоссияMoscow State Technical University of Civil AviationRussian Federation2020261020202355466Copyright © Толстых С.А., 20202020Толстых С.А.Tolstykh S.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/1745

В современных условиях ограниченности бюджета операторов аэродромов задача оптимизации принятия решений при управления безопасностью полетов становится чрезвычайно актуальной. Управленческие решения, являющиеся инструментом управления безопасностью полетов, должны быть не только эффективны с точки зрения ожидаемых улучшений в безопасности, но и экономически выгодны и целесообразны для данного предприятия. Под оптимизацией в данной статье следует понимать минимизацию по этим критериям. В статье представлен метод поддержки принятия управленческих решений в рамках стратегии управления безопасностью полетов в деятельности операторов аэродромов. В представленной методике важное место отводится показателям уровня безопасности полетов и их использования при принятии управленческих решений. Наряду с показателем безопасности полетов используется показатель финансового ущерба от зафиксированных событий, который рассчитывается в стоимостном выражении с учетом прямого и косвенного ущерба для оператора аэродрома. Используется регрессионное моделирование совместно с методикой принятия решений «человеко-машинных процедур». Регрессионный анализ выполняется с применением программного обеспечения STATISTICA и позволяет выявить зависимость показателей от степени влияния факторов опасности. Полученная модель на основе данных за прошлый год дает возможность выполнять прогноз значений показателей на следующий. Используя методику принятия решений «человеко-машинных процедур» выполняется оценка приоритетности внедрения управленческих решений на основе комплексного критерия. Методика обеспечивает выполнение требований российского и международного воздушного законодательства для операторов сертифицированных аэродромов. Область ее применения может быть расширена до СУБП всех поставщиков авиационных услуг при учете соответствующей специфики предоставляемых услуг и имеющихся факторов опасности.

In modern conditions of limited budget for enterprises of aerodrome operators, the task of optimizing decision making in flight safety management is becoming extremely urgent. Management decisions, which are a safety management tool, must be not only effective in terms of expected improvements in safety, but also cost-effective and appropriate for the enterprise. Optimization in this article should be understood in terms of the mentioned criteria. The article presents a method for supporting management decision-making as part of a safety management strategy for the activities of aerodrome operators. In the presented methodology, an important place is given to indicators of the level of safety of flights and their use in making managerial decisions. Along with the safety indicator, an indicator of financial damage from recorded events is used, which is calculated in value terms taking into account direct and indirect damage to the aerodrome operator. Regression modeling is used in conjunction with the decision-making technique of “human-machine procedures”. Regression analysis is performed using STATISTICA software, and allows you to identify the dependence of indicators on the degree of influence of hazard factors. The resulting model, based on data from last year, makes it possible to forecast the values of indicators for the next. Using the decision-making methodology of “human-machine procedures”, an assessment is made of the priority of implementing managerial decisions based on an integrated criterion. The methodology ensures compliance with the requirements of Russian and international air legislation for operators of certified aerodromes. The scope of its application can be expanded to SMS of all aviation service providers, taking into account the relevant specifics of the services provided and the existing hazard factors.

риск безопасности полетовпоказательоператор аэродромаоптимизациярегрессионный анализпрогнозуправленческие решенияsafety riskindicatoraerodrome operatoroptimizationregression analysisforecastmanagement decisionsReferencesХрусталев С.А., Орлов А.И., Шаров В.Д. Математические методы оценки эффективности управленческих решений // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2013. Т. 79, № 11. С. 67–72.Khrustalev, S.A., Orlov, A.I. and Sharov, V.D. (2013). Mathematical methods for evaluation of the efficiency of management decisions. Zavodskaya Laboratoriya. Diagnostika Materialov, vol. 79, no. 11, pp. 67–72. (in Russian)Орлов А.И. Теория принятия решений: учеб. пособие. М.: Издательство «Экзамен», 2006. 576 с.Orlov, A.I. (2006). Teoriya prinyatiya resheniy: uchebnoye posobiye [Decision theory: Tutorial]. Moscow: Izdatelstvo «Ekzamen», 576 p. (in Russian)Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: учебник для вузов. М.: Логос, 2008. 392 с.Larichev, O.I. (2008). Teoriya i metody prinyatiya resheniy, a takzhe Khronika sobytiy v Volshebnykh stranakh. Uchebnik dlya VUZov [Theory and decision-making methods, as well as the Chronicle of events in the Magic countries: Textbook for Universities]. Moscow: Logos, 392 p. (in Russian)Ларичев О.И. Свойства методов принятия решений в многокритериальных задачах индивидуального выбора // Автоматика и Телемеханика. 2002. № 2. С. 146–158.Larichev, O.I. (2002). Properties of the decision methods in the multicriteria problems of individual choice. Automation and Remote Control, vol. 63, no. 2, pp. 304–315.Орлов А.И. Методы принятия управленческих решений: учебник. Москва: КНОРУС, 2018. 286 с.Orlov, A.I. (2018). Metody prinyatiya upravlencheskikh resheniy. Uchebnik [Management Decision Making Methods: Textbook]. Moscow: KNORUS, 286 p. (in Russian)Романов В.Н. Основы системного анализа: В.Н. Романов: учебно-методический комплекс. СПб.: Изд-во Национального минерально-сырьевого университета «Горный», 2012. 298 с.Romanov, V.N. (2012). Osnovy sistemnogo analiza: V.N. Romanov: uchebnometodicheskiy kompleks [Fundamentals of systems analysis: V.N. Romanov: educational and methodical complex] St. Petersburg: Izdatelstvo Natsionalnogo minerelno-syrevogo universiteta «Gornyy», 298 p. (in Russian)Гузий А.Г. Методология количественного оценивания риска для безопасности полётов в самолётном сегменте коммерческой авиации / А.Г. Гузий, А.Г. Капустин, А.М. Лушкин, А.В. Фокин // Научный Вестник МГТУ ГА. 2019. Т. 22, № 4. C. 33–42. DOI: 10.26467/2079-0619-2019-22-4-33-42Guziу, A.G., Kapustin, A.G., Lushkin, A.M. and Fokin, A.V. (2019). Quantitative risk estimation methodology for flight safety in airline segment of commercial aviation. Civil Aviation High Technologies, vol. 22, no. 4, pp. 33–42. DOI: 10.26467/2079-0619-2019-22-4-33-42. (in Russian)Толстых С.А., Шаров В.Д. Метод разработки основных элементов системы управления безопасностью полетов оператора аэродрома // Научный Вестник МГТУ ГА. 2018. Т. 21, № 4. C. 29–38. DOI: 10.26467/2079-0619-2018-21-4-29-38Tolstykh, S.A. and Sharov, V.D. (2018). Method of sms basic elements development for the aerodrome operator. Civil Aviation High Technologies, vol. 21, no. 4, pp. 29–38. DOI: 10.26467/2079-0619-2018-21-4-29-38. (in Russian)Шаров В.Д., Воробьев В.В. Нечеткая оценка риска авиационного события // Научный Вестник МГТУ ГА. 2017. Т. 20, № 3. C. 6–12.Sharov, V.D. and Vorobyov, V.V. (2017). Fuzzy risk assessment of aviation events. Civil Aviation High Technologies, vol. 20, no. 3, pp. 6–12.Лушкин А.М. Методология вероятностного оценивания текущего уровня аварийности по результатам факторного анализа авиационных событий // Научный Вестник МГТУ ГА. 2015. № 218 (8). С. 24–28.Lushkin, A.M. (2015). Methodology of probabilistic evaluating of current accident rate based on the factorial analysis of aviation events. Nauchnyy Vestnik MGTU GA, no. 218 (8), pp. 24–28. (in Russian)Шаров В.Д. Разработка показателя безопасности полётов на основе рекомендаций ИКАО // Научный Вестник МГТУ ГА. 2014. № 204. С. 97–104.Sharov, V.D. (2014). Developing safety indicators on the basis of the ICAO recommendations. Nauchnyy Vestnik MGTU GA, no. 204, pp. 97–104. (in Russian)Попов Ю.В. Количественные показатели безопасности полетов // Проблемы без- опасности полетов. 2015. № 2. С. 10–19.Popov, Ju.V. (2015). Quantity indicators of safety of flights. Problemy bezopasnosti poletov, no. 2, pp. 10–19. (in Russian)Орлов А.И. Многообразие моделей регрессионного анализа (обобщающая статья) // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2018. Т. 84, № 5. C. 63–73. DOI: 10.26896/1028-6861-2018-84-5-63-73 и доп. (+СD). СПб.: Питер, 2003. 688 с.Orlov, A.I. (2018). Diversity of the models for regression analysis (generalizing article). Zavodskaya Laboratoriya. Diagnostika Materialov, vol. 84, no. 5, pp. 63–73. DOI: 10.26896/1028-6861-2018-84-5-63-73. (in Russian)Орлов А.И. Ошибки при использовании коэффициентов корреляции и детерминации // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2018. Т. 84, № 3. C. 68–72. DOI: 10.26896/1028-6861-2018-84-3-68-72Borovikov, V.P. (2003). STATISTICA. Iskusstvo analiza dannykh na kompyutere [STATISTICS. The art of analyzing data on a computer]. 2nd ed. ispr. i dop. (+ CD). St. Petersburg: Piter, 688 p. (in Russian)Бахрушин В.Е. Методы оценивания характеристик нелинейных статистических связей // Системные технологии. 2011. Т. 2, № 73. С. 9–14.Orlov, A.I. (2018). Errors in the use of correlation and determination coefficients. Zavodskaya Laboratoriya. Diagnostika Materialov, vol. 84, no. 3, pp. 68–72. DOI: 10.26896/1028-6861-2018-84-3-68-72. (in Russian)Ершов Э.Б. Выбор регрессии максимизирующий несмещенную оценку коэффициента детерминации // Прикладная эконометрика. 2008. № 4 (12). С. 71–83.Bakhrushin, V.E. (2011). Methods for non-linear statistic bonds estimation. System technologies, vol. 2, no. 73, pp. 9–14. (in Russian)Kaiser H.F. The application of electronic computer to factor analysis // Educational and Psychological Measurement. 1960. Vol. 20, iss. 1. Pp. 141–151. DOI: 10.1177/001316446002000116Ershov, E.B. (2008). A choice of the regression maximizing an unbiased estimate of the coefficient of determination. Applied Econometrics, no. 4 (12), pp. 71–83. (in Russian)Brown T.A. Confirmatory factor analysis for applied research. Guilford Press, 2006. 475 p.Kaiser, H.F. (1960). The application of electronic computer to factor analysis. Educational and Psychological Measurement, vol. 20, issue 1, pp. 141–151. DOI: 10.1177/001316446002000116Brown, T.A. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. Guilford Press, 475 p.Brown, T.A. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. Guilford Press, 475 p.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.