МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К МОНИТОРИНГУ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПОЛЕТОВ В АВИАКОМПАНИИ
Изложен методический подход к статистическому анализу показателей безопасности полетов в рамках функционирующей системы управления безопасностью полетов эксплуатанта воздушных судов. Показана возможность использования мониторинга для выявления тенденций и прогнозирования уровня безопасности полетов эксплуатируемой авиационно-транспортной системы.
Ключевые слова: статистический анализ, прогнозирование уровня безопасности полетов.
Обязательной процедурой в системе управления безопасностью полетов (СУБП) воздушных судов (ВС), согласно Руководству ИКАО (Doc 9859 AN/460) [1], является измерение и мониторинг характеристик безопасности полетов (БП). Оперативное и эффективное управление уровнем БП в авиакомпании возможно лишь при условии постоянного контроля за показателями БП. В общем случае показатель – это величина, являющаяся количественной характеристикой того, в какой степени присущи данному объекту определенные свойства [2]. Поэтому периодичность измерения показателей БП подлежит оптимизации в зависимости от частоты следования учитываемых авиационных событий и динамичности показателей, характеризующих БП, как свойство эксплуатируемой авиационной системы.
Исторически сформировался подход к оцениванию достигнутого уровня БП, построенный на статистическом анализе имевших место авиационных происшествий (АП) и инцидентов. Известна система показателей БП, относящихся к стандартизованным: количество авиационных событий (инцидентов, аварий, катастроф), отнесенное к количеству выполненных полетов или налету (относительные показатели уровня БП, которые отражают частоту происходящих авиационных событий, т.е. их статистическую вероятность [3, 4]).
В авиакомпаниях, по сложившейся традиции, БП чаще характеризуют налетом (или количеством вылетов/посадок) на одно авиационное событие. Но при анализе уровня БП, в случае полного отсутствия некоторого вида авиационных событий, использование показателя «налет на событие» дает неопределенность типа «бесконечность» при любом ненулевом налете. Это обстоятельство не позволяет выполнять вычисления по оцениванию как группового, так и общего среднего [5].
В рамках СУБП эксплуатанта ВС основным (но не единственным) является показатель «количество инцидентов на 100 000 полетов или часов» [6], т.е. частота или статистическая вероятность инцидента в полете [3]. Такой показатель максимально отвечает требованиям:
1. Измеряемость и доступность, как для эксплуатанта, так и для государственных надзорных органов.
2. Соответствие показателям, характеризующим или определяющим заданный ИКАО (приемлемый в государстве) уровень БП.
3. Применимость на корпоративном, государственном (отраслевом) и международном уровнях.
4. Информационная самодостаточность в пределах любой имеющейся (внедряемой) СУБП эксплуатанта ВС.
5. Удобство пользования и наглядность представления при периодическом и текущем контроле за показателями БП на любом временном интервале и на любом этапе производственной деятельности эксплуатанта ВС.
6. Возможность измерять уровень внедрения и эффективности проектов, направленных на повышение БП [6, 7], а также измерять степень изменения риска в процессе управления БП.
7. Возможность проведения текущего анализа тенденций и прогнозирования уровня БП.
В случае перехода авиакомпании от концепции «предотвращение авиационных происшествий (АП) через снижение количества инцидентов» к концепции «предотвращение инцидентов через сокращение количества предвестников инцидентов» рассматриваемый показатель БП может быть распространен и на предвестники инцидентов при условии четкого и однозначного определения такой категории авиационных событий если не на государственном, то на корпоративном уровне [3].
Отсутствие неопределенностей типа «бесконечность» в значениях показателя, получаемых по результатам совокупных наблюдений оставляет возможность перевода некоторой иной неопределенности нестохастической природы в разряд случайных с помощью рандомизации (искусственного введения случайности в ситуацию, где случайность отсутствует) [4] с целью дальнейшего использования аппарата теории вероятностей и математической статистики при обработке и анализе результатов наблюдения.
Опыт текущего (ежемесячного) измерения характеристик БП и анализа тенденций, в том числе с использованием методики количественного оценивания показателей текущего уровня БП [3], показал целесообразность совершенствования ранее разработанной методики с целью расширения ее аналитических функций.
Во-первых, дисперсия текущих значений частоты авиационных событий (например, при ежемесячном оценивании) может в два и более раза превосходить математическое ожидание (или среднегодовое значение) (рис. 1). Разброс наблюдаемых значений оценок вероятности авиационного события p*и. (на рис. 1 - типа «инцидент») имеет как случайную составляющую, так и детерминированную [8], обусловленную закономерным изменением БП, происходящим в силу динамичности эксплуатируемой авиационной системы. Для идентификации изменений показателя и выявления изменений БП системного характера можно использовать метод скользящего среднего, который позволяет произвести сглаживание «пиков» в текущих значениях показателя. Глобальный план обеспечения БП предусматривает использование скользящего среднего за пять лет при оценивании частоты АП в регионе [9]. При текущем (ежемесячном) оценивании БП в авиакомпании по показателю частоты инцидентов, во избежание сглаживания отклонений, обусловленных изменением уровня БП, целесообразно ограничиться длиной сглаживания три месяца (ломаная линия p*и. среднее). Такое использование скользящего среднего позволяет выявлять тенденции и прогнозировать изменения уровня БП по наиболее приемлемому для оценивания показателю.
Увеличить guziy2009-04-001.gif (22кб)
Рис. 1. Динамика уровня безопасности полетов по ежемесячной оценке вероятности инцидента в течение года
Во-вторых, при количественном оценивании уровня БП, как правило, находят, так называемые, точечные оценки показателей. Однако любая точечная оценка обладает принципиально существенным недостатком, т.к. сама представляет собой лишь частное значение случайной величины. Степень доверия к такой оценке и степень ее точности может вполне обоснованно подвергаться сомнениям. Естественно, что достоверность нулевой оценки частоты авиационных событий при отсутствии таковых зависит от количества выполненных полетов. Точность любой оценки показателя характеризуется доверительным интервалом, а надежность – доверительной вероятностью.
Если за оцениваемый период (например, месяц) в полетах авиационное событие (например, инцидент) наблюдалось раз, то частота этого события определяется, как оценка математического ожидания вероятности его появления [10]:
m*[p]= p* = n/N; (1)
Границы доверительных интервалов определяются по формуле:
Увеличить guziy2009-04-002.gif (3кб)
(2)
где Uβ представляет собой квантиль K 1+β/2 нормального распределения. Для его определения может быть использована таблица:
Увеличить guziy2009-04-003.gif (6кб)
При больших значениях можно воспользоваться приближенной формулой:
(3)
В тех случаях, когда в полетах не наблюдалось ни одного авиационного события, но они в принципе могли быть, оценка границ доверительного интервала вероятности того, что они произойдут, проводится по выражениям:
P1=0; (4)
(5)
Границы доверительных интервалов находятся для каждой точечной оценки показателя БП, а для наглядности и удобства анализа представляются на общем графике: нижняя - p* и.нижняя граница и верхняя - p* и.верхняя граница. Вычисление границ доверительных интервалов выполнено с доверительной вероятностью 0,9.
На эту же координатную сетку предварительно может наноситься устанавливаемый на текущий год уровень БП (в соответствии с приемлемым в государстве и с учетом требований ИКАО по повышению БП).
Подход к контролю за показателями БП за более продолжительный период (пять и более лет) аналогичен (рис. 2), только устанавливаемый уровень БП должен соответствовать долгосрочной перспективе, в соответствии с Государственной программой и Глобальным планом.
Увеличить guziy2009-04-006.gif (20кб)
Рис. 2. Динамика уровня безопасности полетов по годовым оценкам вероятности инцидента
Из примера, приведенного на рис. 2, видно, что годовые «пики» оценок носят менее выраженный характер, чем месячные, благодаря усреднению оценок за год.
Многолетний ежемесячный мониторинг показателей БП позволяет расширить статистический анализ до спектрального с построением гистограммы частот распределения оценок вероятности инцидентов (рис. 3).
Увеличить guziy2009-04-007.gif (18кб)
Рис. 3. Гистограмма относительных частот распределения вероятности инцидента в наблюдаемом периоде эксплуатации авиационно-транспортной системы
По гистограмме определяется наиболее вероятное значение оцениваемого параметра, соответствующее достигнутому уровню БП. На рис. 3 приведен пример реального двумодального распределения оценок вероятности инцидента, когда для оцениваемой авиационно-транспортной системы характерна равная вероятность как частоты в 30 инцидентов на 100 000 полетов (что вполне соответствует заданному ИКАО уровню в 50 инцидентов на 100 000 полетов), так и 60 инцидентов на 100 000 полетов (что явно не соответствует заданному уровню).
Приведенный методический подход распространяется на оценивание показателей БП прямого измерения. При косвенном измерении показателей БП, например, при оценивании вероятности катастрофы по всей совокупности имевших место авиационных событий [3], точность и надежность получаемых оценок определяется по методике косвенных измерений.
Литература
1. Safety Management Manual (SMM). Doc 9859. Second Edition – 2008. ICAO.
2. Крюков С. П., Бодрунов С. Д., Александровская Л. Н., Аронов И. З., Захаревич А. П., Кузнецов А. Г., Кушельман В. Я. Методы анализа и оценивания рисков в задачах менеджмента безопасности сложных динамических систем./ Под общей ред. С. П. Крюкова, С. Д. Бодрунова. Спб: Аэрокосмическое оборудование, 2007.
3. Гузий А. Г., Лушкин А. М. Количественное оценивание показателей текущего уровня безопасности полетов эксплуатанта воздушных судов.// Проблемы безопасности полетов. 2008. Вып. № 10. С. 3 - 12.
4. Вишняков Я. Д. Общая теория рисков./Я. Д. Вишняков, Н. Н. Радаев. М.: «Академия», 2007.
5. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 2003.
6. Руководство по управлению безопасностью полетов (РУБП). Издание первое. Doc.9859 – AN/460. ИКАО, 2006.
7. Глобальная дорожная карта безопасности полетов.// Проблемы безопасности полетов. 2008. Вып. № 7. С. 3 - 14.
8. Гузий А. Г., Малевинский Ю. А. Концепция предотвращения авиационных происшествий и управление уровнем безопасности полетов./ Труды общества независимых расследователей авиационных происшествий (Выпуск 16). М.: Полиграф, 2004. С. 166 - 169.
9. Глобальный план обеспечения безопасности полетов. ИКАО, 2007.
10. Кибардин Ю. А. Использование методов математической статистики в задачах обеспечения безопасности полетов. М.: ВВИА им. Н. Е. Жуковского.
METHODICAL METHOD OF MONITORING OF FLIGHT SAFETY LEVEL CHARACTERISTICS IN AIRLINES
A. G. Guziy, A. M. Lushkin
(TRANSAERO Airlines)
In this article is presented a methodical method of statistic analysis of flying safety level characteristics into safety management system in Airlines. Possibility of use of monitoring for revealing of tendencies and prediction of flying safety level of aviation-transport system is shown.
Keywords: statistic analysis, prediction of flying safety level.
