Применение методов нечеткого моделирования для оценки эффективности производственного контроля


Аннотация:

По итогам анализа требований российского законодательства выявлено, что в настоящее время отсутствуют единые критерии оценки производственного контроля за соблюдением требований промышленной безопасности. Исследованы государственные стандарты по системе менеджмента и рассмотрены определения результативности и эффективности. Установлено, что для достижения цели производственного контроля наиболее важным критерием является понятие эффективности.

Для оценки эффективности производственного контроля предложено использовать нечеткое логическое моделирование, так как математический аппарат нечеткой логики обычно применяют в тех случаях, когда имеющейся количественной информации недостаточно либо она недостаточно полная для получения надежных статистически значимых выводов.
Для определения входных параметров в процессе моделирования анализированы цели и задачи производственного контроля. На основании анализа выделены три входных параметра: коэффициент устранения выявленных нарушений, коэффициент повторения выявленных нарушений, показатель ранга группы нарушений и одни выходной параметр — эффективность производственного контроля.

Использован аппарат нечетких множеств, реализованный в системе компьютерного моделирования MATLAB. Разработана нечетко-множественная модель для оценки, анализа и визуализации показателей эффективности производственного контроля, основанных на данных, полученных при внутренних проверках. Показано, что разработка нечетких моделей позволяет получить численную оценку эффективности производственного контроля.

Полученные результаты моделирования наглядно демонстрируют зависимость эффективности производственного контроля от рассматриваемых параметров внутренних проверок.


Подпишитесь чтобы читать статьи полностью

Год за

16 848 р.

Подписаться
Подписка - это:
  • Возможность читать полные тексты статей за последние 3 года (недоступны без подписки)
  • Свежий номер до его печатного издания
  • Удобное чтение с любого типа устройств (Компьютеры, планшеты, смартфоны)
Список литературы:
1. Фатхутдинов Р.И. Оценка эффективности функционирования систем производственного контроля на опасных производственных объектах нефтегазодобывающих производств// сб. тезисов: XII Всерос. конф. молодых ученых, специалистов и студентов «Новые технологии в газовой промышленности» (газ, нефть, энергетика). — М.: РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина и ПАО «Газпром», 2017. — С. 250.
2. ГОСТ Р ИСО 9000:2015. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь (с поправкой). URL: http://docs.cntd.ru/document/1200124393 (дата обращения: 14.01.2019).
3. Fruchtnicht E., Fellers J.W., Hanks C.D. Safety inspections: continuous improvement, Effectiveness & Efficiency// Professional safety volume. — 2013. — № 7. — P. 28–35.
4. Van Herwaarden A.J.F., Sykes R.M. HSE Auditing. — New Orleans: Society of petrolium Engineers, 1996.
5. Murphy H., Janus B. Managing HSE performance through sustainability reporting// SPE E&P Health, Safety, Security and Environmental Conference-Americas, 16–18 March. — Denver, 2015.
6. Tarrahi M., Shadravan A. Advanced big data analytics improves HSE management// SPE Bergen One Day Seminar, 20 April. — Bergen, 2016.
7. Об организации и осуществлении производственного контроля за соблюдением требований промышленной безопасности на опасном производственном объекте: постановление Правительства Рос. Федерации от 10 марта 1999 г. № 263// Собр. законодательства Рос. Федерации. — 1999. — № 11. — Ст. 1305.
8. Фатхутдинов Р.И., Климова И.В. Об одной специфической проблеме при смешении промысловых нефтей// Рассохинские чтения: материалы междунар. конф. В 2 ч. Ч. 1/ под ред. Н.Д. Цхадая. — Ухта: УГТУ, 2018. — С. 279–284.
9. Klimova I.V., Smirnov Yu.G. Application of fuzzy modeling to predict the disease of staff from exposure to working conditions// Mathematical Modeling. — 2017. — Iss. 2. — P. 113–116.
10. Климова И.В., Захаров Д.Ю., Смирнов Ю.Г. Информационная экспертиза результатов подсчета запасов углеводородов// Рассохинские чтения: материалы междунар. конф. В 2 ч. Ч. 2/ под ред. Н.Д. Цхадая. — Ухта: УГТУ, 2018. — С. 141–146.
11. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. — CПб: БХВ-Петербург, 2005. — 736 с.
12. Тиндова М.Г. Нечеткая модель экономической оценки экологического ущерба// Экономика: вчера, сегодня, завтра. — 2012. — № 3–4. — С. 129–139.
13. Jablonowski C.J. Identification of HSE leading indicators using regression analysis// SPE Americas E&P Health, safety, security, and environmental conference, 21–23 March. — Houston, 2011.

Журнал входит в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней кандидата и доктора наук, сформированный ВАК Минобрнауки России. Публикуются статьи по следующим отраслям и группам научных специальностей: 01.04.00 — физика; 05.26.00 — безопасность деятельности человека; 02.00.00 — химические науки.

Журнал включен в Российский индекс научного цитирования (РИНЦ) и в международные базы данных: Scopus, Chemical Abstracts Service (CAS), EBSCO Publishing, Ulrich's Periodicals Directory.

подробнее

DOI: 10.24000/0409-2961-2019-2-54-59
Год: 2019
Номер журнала: Февраль
Ключевые слова : промышленная безопасность моделирование эффективность производственный контроль оценка нечеткая логика
Авторы:
  • Климова И.В.
    Климова И.В.
    канд. техн. наук, доцент ФГБОУ ВО «УГТУ», Ухта, Россия
  • Смирнов Ю.Г.
    Смирнов Ю.Г.
    канд. физ.-мат. наук, зав. кафедрой ФГБОУ ВО «УГТУ», Ухта, Россия
  • Фатхутдинов Р.И.
    Фатхутдинов Р.И.
    аспирант, Fatkhutdinov88@mail.ru ФГБОУ ВО «УГТУ», Ухта, Россия