Применение многомерного статистического анализа при разработке интегрированной системы управления безопасностью в организации по техническому обслуживанию воздушных судов

Современные авиационные предприятия являются владельцами множества рисков, связанных с осуществлением их деятельности. На данный момент существуют различные системы управления, такие как система менеджмента качества (СМК), система управления безопасностью полетов (СУБП) и подобные, в которых описываются все возможные риски для предприятия. Проблема синхронизации и единства этих систем в рамках комплексного анализа управления изменениями и осуществления производственной деятельности является нерешенной до сих пор. Для решения этой задачи в статье предполагается использовать интегрированную систему управления безопасностью (ISMS). При разработке ISMS в организации по техническому обслуживанию воздушных судов (ТО ВС), объединяющей системы управления безопасностью полетов, качеством, авиационной, информационной, экологической безопасностью и другие системы, эта организация сталкивается с проблемой избыточности и дублирования информации о проявлениях факторов опасности в различных аспектах ее деятельности. Это может затруднить сбор и обработку данных и принятие корректирующих/предупреждающих мероприятий. Задача по обоснованному сокращению исходного перечня факторов опасности может рассматриваться как задача снижения размерности модели деятельности предприятия, которая может быть решена с помощью метода главных компонент факторного анализа. Кроме того, применение метода главных компонент обеспечивает эксперта-аналитика дополнительными, научно обоснованными данными о качестве работы и позволяет прогнозировать тенденции. В статье на реальных данных организации по техническому обслуживанию воздушных судов показана применимость метода для оптимизации перечня проявлений факторов опасности по одному из аспектов деятельности организации.

1. Махутов Н.А., Пуликовский К.Б., Шойгу С.К. и др. Безопасность России. Правовые социально-экономические и научно-технические аспекты. Анализ рисков и управление безопасностью: монография. М.: МГФ «Знание» им. ак. К.В. Фролова, 2008. 527 с.

2. Leveson N.G. Engineering a safer world. Systems thinking applied to safety. London: The MIT Press, 2011. 560 p.

3. Mabert V.A., Watts C.A. Enterprise applications: building best-of-breedsystems // Strategic ERP. Extension and use. Stanford: Standofrd University Press, 2005. Chapter 4. P. 52‒70.

4. Zamil A.M. Customer relationship management: a strategy to sustain the organization's name and products in the customers' minds // European Journal of Social Sciences. 2011. Vol. 22, no. 3. P. 451‒459.

5. Лушкин А.М. Типовая система управления безопасностью полетов эксплуатанта воздушных судов России // Научный Вестник МГТУ ГА. 2017. Т. 20, № 1. С. 8‒16.

6. Nisula J. The ARMS methodology for operational risk assessment in aviation organisations [Электронный ресурс] // SKYbrary. 2010. 67 p. URL: https://www.skybrary.aero/bookshelf/books/1141.pdf (дата обращения: 01.03.2021).

7. Sharov V.D., Vorobyov V.V., Zatuchny D.A. Risk management methods in the aviation enterprise. Singapore: Springer, 2021. 214 p. DOI: 10.1007/978-981-33-6017-4

8. Толстых С.А., Шаров В.Д. Метод разработки основных элементов СУБП оператора аэродрома // Научный Вестник МГТУ ГА. 2018. Т. 21, № 4. C. 29‒38. DOI: 10.26467/2079-0619-2018-21-4-29-38

9. Шаров В.Д., Елисеев Б.П., Воробьев В.В. Анализ недостатков в описании процедур управления риском безопасности полетов в документах ИКАО // Научный Вестник МГТУ ГА. 2019. Т. 22, № 2. С. 49‒61. DOI: 10.26467/2079-0619-2019-22-2-49-61

10. Jolliffe I.T. Principal component analysis. New York: Springer, 2002. 488 p. DOI: 10.1007/b98835

11. Xiaomei Ni. Civil aviation safety evaluation based on deep belief network and principal component analysis / N. Xiaomei, W. Huawei, C. Changchang, H. Jiyu, S. Zhongdong // Safety Science. 2019. Vol. 112. P. 90–95. DOI: 10.1016/j.ssci.2018.10.012

12. Sharov V.D. Methodology for estimating the safety and quality of the aviation service provider activities using the principal component analysis / V.D. Sharov, V.V. Vorob’ev, N.I. Nikolaikin, V.L. Kuznetsov, S.A. Tolstykh // Russian Aeronaut. 2020. Vol. 63, no. 4. P. 575–585. DOI: 10.3103/S1068799820040030

13. Боровиков В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. 2-е изд. (+СD). СПб: Питер, 2003. 700 с.

14. Glendon A.I., Clarke S.G., Mckenna E.F. Human safety and risk management. 2nd ed. Florida: CRC Press, 2006. 528 p. DOI: 10.1201/9781420004687

15. Куклев Е.А. Автоматизированная система мониторинга и контроля полетов воздушных судов по критерию приемлемого риска на основе управления базами данных // Научный Вестник МГТУ ГА. 2007. Т. 122. С. 37‒44.

16. Wang Y.C. Prediction of engine failure time using principal component analyses, categorical regression tree and back propagation network [Электронный ресурс]. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2018. DOI: 10.1007/s12652-018-0997-7 (дата обращения: 03.03.2021).

17. Voicu I. Risk management with bowtie diagrams / I. Voicu, F.V. Panaitescu, M. Panaitescu, L.G. Dumitrescu, M. Turof [Электронный ресурс] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 400, iss. 8. 6 p. DOI: 10.1088/1757-899X/400/8/082021 (дата обращения: 03.03.2021).