Система поддержки принятия решений в области охраны труда, промышленной и экологической безопасности на химическом предприятии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Коваленко Валерия Владимировна

• Коваленко Валерия Владимировна
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Коваленко Валерия Владимировна

Введение

1. Проблема сбора данных и принятия решений на крупном предприятии

1.1. Анализ проблемы, обзор исследований

1.2. Анализ систем и методов поддержки принятия решений

1.2.1. Системы поддержки принятия решений

1.2.2. Критериальные методы выбора

1.2.3. Экспертные методы выбора

1.3. Анализ действующей производственной системы

1.4. Цель и основные задачи диссертационного исследования

Выводы по главе

2. Модель и методы системы поддержки принятия решений

2.1. Модель системы поддержки принятия решений

2.1.1. Формальное описание модели

2.1.2. Структурно-функциональное описание модели

2.1.3. Функционирование модели

2.2. Методы и алгоритмы сбора и анализа входных данных

2.2.1. Алгоритм сбора, обработки данных и поддержки принятия решений

2.2.2. Принципы и порядок сбора данных

2.3. Методы обработки данных и поддержки принятия решений

2.3.1. Обработка результатов опроса экспертов 1 -го уровня

2.3.2. Обработка результатов опроса экспертов 2-го уровня

Выводы по главе

3. Программная реализация системы поддержки принятия решений

3.1. Общее описание системы

3.2. Архитектура и функционирование системы

3.3. Программный уровень системы

3.4. Пользовательский уровень системы

Выводы по главе

4. Апробация и оценка эффективности внедрения системы

4.1. Апробация. Результаты применения

4.2. Оценка эффективности внедрения

Выводы по главе

Заключение

Список сокращений

Список литературы

Приложение А. Документы к введению

Приложение Б. Документы к главе

Приложение В. Документы к главе

Приложение Г. Документы к главе

Введение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система поддержки принятия решений в области охраны труда, промышленной и экологической безопасности на химическом предприятии»

Актуальность исследования.

Развитие современных технологий, модернизация ведущих отраслей экономики индустриально развитых стран повышают требования к эффективности использования ресурсов и безопасности предприятий, которые во многом определяются используемыми методами управления и принятия решений. Для большинства промышленных предприятий в стране характерны проблемы низкой степени формализации информации, отсутствие современных технологий её сбора, хранения и обработки. В этих условиях собирать и анализировать информацию без использования эффективных инструментов становится все труднее. Большой объём производственных данных, значительное количество участников и уровней управления, ограниченность информационных, временных, финансовых и прочих ресурсов крупных промышленных предприятий, приводят к снижению производительности, обоснованности и правильности действий [38, 90, 118, 150].

Задачами поддержки принятия решений в условиях большого количества информации по различным направлениям (оценка результативности, система мотивации сотрудников) занимаются такие крупные промышленные холдинги как ПАО «ГМК «Норильский никель», госкорпорация «Росатом», ПАО «СИБУР Холдинг» и другие, научно-практические исследования строятся на основе опросов, с применением математических моделей.

Наиболее приоритетной областью развития отечественной промышленности является обеспечение охраны жизни и здоровья населения, имущества и окружающей среды (см. раздел 1.1, уровень износа основных фондов в России в обрабатывающей промышленности, травматизма, затраты на охрану труда, промышленную и пожарную безопасность, экологию). При этом все чаще в мире и стране на первое место выходят вопросы социальной ответственности бизнеса, безопасности труда сотрудников, применения высоких стандартов в области производства и экологии [7, 80, 107]. Целесообразно использование уже существующих и успешно функционирующих на территории РФ системы управления охраной труда (СУОТ), плана мероприятий по локализации и

ликвидации последствий аварий на опасных производственных объектах (ПМЛЛПА), регламентированных соответствующими нормативными государственными документами [67, 68].

Множество российских и международных стандартов и нормативов [18-20, 2224, 37, 91, 123, 124, 132] предполагают риск-ориентированный подход. Проблематика становления и применения этого подхода является предметом интереса современного научного сообщества [32, 87, 103, 104, 105, 109, 138, 140]. Нет недостатка в методиках оценки рисков - HIRA&RM, PHA, SWIFT, HAZOP/HAZID, HRA [121] и прочие направлены на идентификацию, оценку, анализ и воздействие на риски для их снижения или устранения. Все они предполагают многоступенчатую процедуру определения ситуации, оценки риска, воздействия на риск, с постоянным обменом информацией, консультированием, мониторингом и пересмотром всех аспектов процесса риск-менеджмента. Однако их практическое внедрение и применение на действующих производствах промышленности по-прежнему является актуальной задачей и зоной потенциального роста для многих отечественных предприятий.

Необходимо заметить, что при всестороннем рассмотрении процедур СУОТ, ПМЛЛПА комплексный подход к оценке опасностей в области охраны труда, промышленной, пожарной и экологической безопасности (далее ОТ, ПБиЭ) и последующему принятию решений в части разработки и выбора мер, направленных на снижение опасностей, является актуальным для большинства крупных промышленных предприятий в условиях ограниченности ресурсов. Менеджмент компаний озадачен дополнительными методами и средствами, позволяющими наиболее эффективно принимать соответствующие решения в условиях ограниченности ресурсов. Предложенный в работе подход не заменяет, но дополняет/развивает актуальное направление обеспечения охраны жизни и здоровья населения, имущества, окружающей среды на предприятии.

Анализ научно-практических исследований и периодических публикаций, посвящённых созданию и функционированию систем поддержки принятия решений позволил сформулировать наиболее актуальные проблемы их разработки

и внедрения на отечественных промышленных предприятиях: сложность применимости теории на практике, а также междисциплинарный характер науки о принятии решений, затрудняющий применение/тиражирование решений на другие отрасли науки.

Проведённый анализ показывает актуальность задач, направленных на разработку методов и практическое использование систем поддержки принятия решений в условиях ограниченности ресурсов на крупных промышленных предприятиях, для поддержки подготовки решения и предоставления результатов менеджменту организации в виде, удобном для управленческой деятельности. Актуальность научно-практической задачи заключается в необходимости поддержки принятия решений на крупном химическом предприятии в условиях ограниченности/нехватки ресурсов при оценке опасностей по направлениям ОТ, ПБиЭ предприятия, а также последующей разработке и выборе мероприятий, направленных на улучшение состояния ОТ, ПБиЭ.

Степень разработанности темы исследования.

Задачам формирования и функционирования систем поддержки принятия решений посвящено множество научной отечественной и зарубежной литературы. Появившиеся в 60-х-70-х годах прошлого столетия в технологическом институте Карнеги и Массачусетском технологическом институте, теории систем поддержки принятия решений (далее СППР) в настоящее время являются предметом активного изучения и развития, как дополнительный источник поддержки при принятии руководителями управленческих решений. Вопросы поддержки принятия управленческих решений являются также предметом исследований широкого круга учёных в отечественном научном сообществе последние 15-20 лет. При этом современные технологии позволили расширить сферу возможностей СППР благодаря внедрению многомерного анализа данных (OLAP), скрытых закономерностей (Data Mining), прогнозированию и прочим функциональным возможностям электронно-вычислительных машин [143, 148]. Однако в области отечественной промышленности роль СППР пока невелика - для большинства промышленных предприятий их внедрение и применение существенно затруднено

и практически неприменимо в связи с отсутствием необходимых хранилищ данных, сложностью внедрения теории на практике и прочих ограничений. Нетрудно заметить, что наиболее развитыми и развиваемыми являются такие сферы как финансовое планирование и бюджетирование, интернет и телекоммуникационные технологии, где качество и количество информации позволяет использовать современные технологии их сбора, хранения и обработки. Поддержка принятия решений на крупных промышленных объектах в таких областях как производственная и ремонтная деятельность, охрана труда, промышленная и экологическая безопасность является одновременно сложной и перспективной задачей. При этом неуклонно растёт потребность в решениях, охватывающих и решающих задачи сбора, хранения, аналитической обработки и представления информации, являющейся ключевой для обеспечения поддержки принятия решений менеджмента организаций.

Вопросы поиска эффективных методов снижения и предотвращения опасностей по ОТ, ПБиЭ в условиях производственной среды являются предметом значительного числа исследований, темами международных конференций, дискуссий и семинаров. Развитием направления поддержки принятия решений на предприятиях занимается Центральный экономико-математический институт РАН [30]. Значительный вклад в указанном направлении внесли современные исследования отечественных учёных Тупикова Д.В. [99], Антипова К.В. [4], Бребельса А. [8], Морозова Р.В. [60], Гущина Е.В. [26], Полковниковой Н.А. [83] и др., направленные на разработку моделей и методов поддержки принятия управленческих решений на промышленных объектах.

Более обширно представлены работы в области поддержки принятия решений за пределами нашей страны. По данным наиболее известных зарубежных ресурсов [141, 144] только за последние 4 года (с 2014 по 2018 гг.) по всему миру написано более 10 тысяч научных работ в различных областях поддержки принятия решений. Однако работ, посвященных поддержке принятия решения на промышленных объектах, в разы меньше. Важным представляется отметить исследование Т.Коп§Бу1к [136], предлагающее поддержку принятия решений при управлении

различными действиями на крупном предприятии по переработке опасных жидкостей и газа для снижения количества аварий. Основой метода поддержки принятия решений являются наблюдения и интервью работы 25 человек предприятия, направленные на координацию и планирование работы на различные временные промежутки (стратегическое, оперативное, мгновенное планирование). Исследование команды О. ЯешегБ [146], посвященное СППР для оценки целесообразности инвестиций в безопасность химических компаний, также основано на проведении опросов.

Работы этих авторов в значительной мере раскрывают современные подходы к формированию СППР на крупных промышленных предприятиях. Текущее состояние теории поддержки принятия решений, мировая практика их применения, а также актуальные запросы промышленного сектора экономики нашей страны позволили сформулировать цель и задачи исследования.

Цель диссертационной работы.

Обеспечение поддержки принятия решений на крупном химическом предприятии в условиях ограниченности ресурсов на примере разработки и выбора мероприятий, направленных на улучшение состояния охраны труда, промышленной и экологической безопасности.

Задачи работы.

1. Разработка модели системы поддержки принятия решений в условиях ограниченности ресурсов на примере разработки и выбора мероприятий, направленных на улучшение состояния ОТ, ПБиЭ, с использованием средств моделирования на основе системного анализа.

2. Разработка и алгоритмическая реализация методов сбора и обработки информации для поддержки принятия решений при разработке и выборе мероприятий, направленных на улучшение состояния ОТ, ПБиЭ.

3. Программная реализация предложенной модели системы поддержки принятия решений на крупных химических предприятиях в условиях ограниченности ресурсов при разработке и выборе мероприятий, направленных на улучшение состояния ОТ, ПБиЭ.

4. Апробация и оценка эффективности внедрения и применения предложенной системы поддержки принятия решений на одном из крупных химических предприятий (АО «Невинномысский Азот»).

Научная новизна результатов.

1. Предложена система поддержки принятия решений, отличающаяся от существующих современных исследований проведением как внешней (специализированными/экспертными организациями), так и внутренней (работниками всех структурных уровней предприятия) оценок опасностей в области ОТ, ПБиЭ и позволяющая обеспечить информационную поддержку при разработке и выборе мероприятий, направленных на снижение выявленных опасностей на химическом предприятии.

2. Разработана модель многоступенчатого сбора и обработки экспертных оценок работниками всех структурных уровней цеха и предприятия, отличающаяся от существующих современных исследований комбинацией проведения последовательной процедуры опроса персонала, научно обоснованных методов обработки результатов и поддержки принятия решений на каждом этапе опроса, а также позволяющая обеспечить достоверность, полноту и объективность получаемой информации.

3. Разработан алгоритм поддержки принятия решений для реализации предложенной модели и методов, отличающийся от существующих современных исследований использованием единой системы показателей сбора данных и позволяющий обеспечить необходимую достоверность и актуальность получаемой информации с соответствующим сокращением времени и усилий для её сбора, обработки и принятия решений.

Практическая значимость результатов работы.

1. Разработанные и апробированные на действующем крупном химическом предприятии методы сбора и обработки данных, а также порядок принятия решений, направленных на улучшение состояния ОТ, ПБиЭ, могут быть использованы для проведения дальнейших научно-практических исследований.

2. Применение предложенной системы поддержки принятия решений, методов обработки и анализа данных позволило выявить наиболее опасные (существенные/значимые) факторы опасности и наиболее опасные рабочие места, а также запланировать к выполнению соответствующие мероприятия, направленные на улучшение состояния ОТ, ПБиЭ в одном из крупнейших цехов по производству минеральных удобрений АО «Невинномысский Азот».

3. Разработанный программный продукт и апробированный в ходе исследования алгоритм сбора и обработки данных об оценке опасности по ОТ, ПБиЭ, а также разработке и выборе мероприятий в предложенном порядке используется в условиях действующего предприятия АО «Невинномысский Азот».

4. Предложенные методические, алгоритмические и программные средства позволили повысить эффективность и обоснованность принятия решений в условиях ограниченности ресурсов на предприятии по производству минеральных удобрений при выборе мероприятий, направленных на улучшение состояния ОТ, ПБиЭ, а также могут быть использованы для поддержки принятия решений в других направлениях деятельности на крупных предприятиях.

Объект исследования. Система сбора, обработки информации и принятия решений при оценке опасностей в области ОТ, ПБиЭ.

Предмет исследования. Методы и алгоритмы поддержки при принятии управленческих решений на крупном химическом предприятии в условиях ограниченности ресурсов.

Область исследования. Тематика работы соответствует п. 4 «Разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений и обработки информации», п. 10 «Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических системах» и п. 13 «Методы получения, анализа и обработки экспертной информации» паспорта специальности 05.13.01 - «Системный анализ, управление и обработка информации».

Методология и методы исследования. При решении поставленных задач в работе использованы методы научного познания, основанные на методологии

процессного подхода и системного анализа, методологии структурного анализа и проектирования, методы анализа рисков, теории систем, теории управления, теории множеств, теории принятия решений, теории баз данных, теории экспертных оценок. Применены научно обоснованные способы построения алгоритмов и программ, методы обработки экспертных оценок.

Реализация результатов исследования. Реализация научных положений и выводов подтверждена Актом о проведении исследований, внедрении результатов и использовании в АО «Невинномысский Азот», оформленным на официальном бланке предприятия (Приложение А.1).

Достоверность и апробация результатов исследования. Достоверность теоретических и практических результатов обеспечивается следующими способами:

- использованием методологии процессного подхода, системного анализа при исследовании, решении поставленных задач и анализе результатов;

- применением научно обоснованных методов моделирования, сбора и обработки экспертных оценок, методов принятия решений;

- проведением практических исследований с использованием современных инструментов сбора и обработки данных.

Результаты исследования докладывались и публиковались по итогам проведения на 3-м Форуме России и стран СНГ по промышленной безопасности (2017, Москва) и на IX Международной научно-практической конференции «Технические науки: проблемы и решения» (2018, Москва).

Публикации. Результаты диссертации отражены в 5 печатных работах, в том числе 4 в научных журналах из Перечня ВАК при Министерстве науки и высшего образования России, 1 работа опубликована в сборнике статей Международной научно-практической конференции.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка литературы и приложений. Содержит 150 страниц, в том числе 4 приложения, 31 рисунок и 13 таблиц. Список литературы содержит 151 наименование.

1. Проблема сбора данных и принятия решений на крупном предприятии 1.1. Анализ проблемы, обзор исследований

Одним из наиболее уязвимых направлений на отечественных предприятиях является обеспечение охраны жизни и здоровья населения, имущества, окружающей среды, несмотря на то, что охрана труда, промышленная безопасность и экология являются приоритетными направлениями государственной политики Российской Федерации [98, 106]. Уровень износа основных фондов в России в обрабатывающей (в том числе в химической) промышленности составляет более 80%, по некоторым видам оборудования 100%, что наряду с низким коэффициентом обновления оборудования является важным фактором, который необходимо учитывать при построении производственных систем предприятий, сборе и обработке данных и принятии решений [62, 72, 86].

Наибольшую тревогу и озабоченность инженерного сообщества и производственного менеджмента в России вызывает уровень травматизма со смертельным исходом, который почти 10 раз выше чем, в Великобритании, Японии и значительно превышает показатели других развитых стран [2]. Огромное количество опасных производств становятся причинами аварий, с жертвами и ущербом для окружающей среды. По данным международной организации труда, каждые 15 секунд погибает один работник от несчастного случая или болезни, связанной с работой, и 153 человека подвергаются несчастным случаям [147].

По данным Росстата, численность работников, занятых в химическом производстве более 339 тыс. чел., при этом удельный вес работников организаций, занятых во вредных и (или) опасных условиях труда на химическом производстве составляет 49,9% (на конец 2015 года), т.е. каждый второй работник на предприятии занят во вредных и/или опасных условиях труда [85, 101].

В 2016 году в России насчитывается 14,1 тыс. предприятий и организаций химического производства, что составляет 0,3 % к общему числу предприятий и организации в стране (4764 тыс.) [89]. Наибольший вклад в оборот химической промышленности в России вносит производство минеральных удобрений,

российские предприятия входят в число ключевых игроков мирового рынка. АО «МХК «ЕвроХим» входит в тройку европейских и десятку мировых лидеров отрасли минеральных удобрений [13].

В таблице 1.1 приведена основная информация с 2013 по 2015 годы по численности пострадавших при несчастных случаях на производстве, аварий и негативному влиянию на окружающую среду в стране, химической отрасли и одного из крупнейших российских предприятий по производству минеральных удобрений [36, 71, 73, 74].

Таблица 1.1 - Основные данные по ОТ, ПБиЭ (2013-2015 гг.)

Показатели ОТ, ПБиЭ РФ Химический комплекс НевАзот

Численность пострадавших при несчастных случаях на производстве, чел. 95 200 н/д 13*

Из них со смертельным исходом, чел. 6 668 19 3*

Количество аварий, шт. 457 16 0**

Количество отходов производства, млн.т. 15 480 44,5 1,51

Количество сбросов загрязнённых сточных вод 44,4 млрд. м3 1,84 млрд. м3 52,9 тыс. тонн

Количество выбросов стационарными источниками, тыс. тонн 53 296 1 066 15

Сокращения: РФ - Российская Федерация; НевАзот - АО «Невинномысский Азот». * в том числе работники подрядных организаций на территории предприятия. ** количество инцидентов на предприятии (161 шт.) и в отрасли в таблице отсутствует, т.к. отчётность по этому показателю Ростехнадзором не приводится [74].

Ежегодно экономические потери, связанные со смертностью, травматизмом и профессиональной заболеваемостью россиян, занятых на работах с вредными и опасными условиями труда, составляют примерно 425 млрд. руб., или 1,9% ВВП [39; 76]. Затраты на охрану окружающей среды увеличиваются, составляя порядка 0,7 % к ВВП страны [71]. Сумма произведённых выплат пострадавшим составляет 5,1 млрд. руб. [73]. На мероприятия по охране труда ежегодно тратится порядка 200 млрд. руб.

На территории Российской Федерации действует и реализовывается система специальной оценки условий труда, регламентированная Федеральным законом «О

специальной оценке условий труда» [67], согласно которой проводится выявление и оценка вредных и опасных факторов для работников. Методика СОУТ, как и действующая ранее методика аттестации рабочих места по условиям труда, определяет опасности работника и подготовленности к компенсации опасностей профзаболеваний и травматизма. При проведении СОУТ изучаются условия труда работников в штатном режиме, выявляется перечень опасных и вредных производственных факторов, оценивается степень их воздействия на работника.

Аналогично, государственные нормы регламентируют наличие плана мероприятий по локализации и ликвидации последствий аварий на опасном производственном объекте (ПМЛЛПА), который предусматривает предупреждение и устранение последствий чрезвычайных ситуаций на промышленных объектах.

В исследовании Тупикова Д.В. [99], посвященном поддержке принятия решений по обеспечению пожарной безопасности на промышленных предприятиях, для поддержки принятия решений применена процедура прогнозирования значений факторов на основе использования искусственных нейронных сетей, а также система нечёткого вывода для определения степени пожарной безопасности. Исследование Бребельса А. [8] посвящено разработке моделей и методов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в системе энергетического менеджмента с использованием методов прогнозирования потребления энергоресурсов.

Диссертация Морозова Р.В. [60] посвящена разработке моделей и методов интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений по повышению уровня пожарной безопасности зданий сферы образования на основе анализа различных сценариев развития пожара и эвакуации и формирования соответствующих рекомендаций.

Исследование Антипова К.В. [4], посвящённое исследованию и разработке подсистемы обработки информации для предупреждения аварийных ситуаций в цехе металлургического завода, отличается внедрением и практическим апробированием на действующем производстве.

Научно-исследовательская работа группы учёных [110] посвящена решению задачи поддержки принятия решений при техническом обслуживании авиатехники, в том числе определению интегрального показателя опасности факторов, рекомендациям для снижения опасности факторов производственной среды, а также снижению заболеваемости и травматизма. При этом информационной базой являются в том числе статистические материалы и отчёты Федеральных служб и агентств, авиапредприятий, нормативные документы. Работа, безусловно, является полезной для совершенствования системы поддержки принятия решений, но при этом также ограничена в сфере применения воздушного транспорта.

Вопросам универсальной методики оценки рисков на объектах нефтегазовой отрасли посвящено исследование Мельниковой Д.А. [56]. Предложенная оценка риска основана, однако на постоянном контроле состояния безопасности объекта и идентификации системы в случае отклонений от действующих нормативов. Таким образом, рассматривается режим отклонения ситуации от нормального технологического режима и предлагаются дальнейшие гипотезы о сложившейся ситуации, основанные на вероятностной модели, с целью выбора наиболее эффективных мероприятий по управлению безопасностью.

Еще более обширно представлены исследования, посвящённые СППР, в зарубежной научной литературе. Однако работ, посвященных поддержке принятия решения на промышленных объектах, в разы меньше. Важным представляется отметить исследование Т. Коп§Бу1к [135], предлагающее поддержку принятия решений при управлении различными действиями на крупном предприятии по переработке опасных жидкостей и газа для снижения количества аварий. Основой метода поддержки принятия решений являются наблюдения и интервью работы 25 человек предприятия, направленные на координацию и планирование работы на различные временные промежутки (стратегическое, оперативное, мгновенное планирование).

В работе М. РипшуашоогШу [145] рассмотрен интегральный показатель эффективности деятельности предприятия, группой ученых М. АтввеИ, I.

Боёа^еИ, К Yusuff [119] - ранжирование стратегических мероприятий, Б. Саг1исС [125] - ключевые показатели эффективности. В основу первых двух работ положен метод анализа иерархий, в третьей - метод анализа сетей.

Очевидно, список работ, посвящённых разработке и практическому использованию систем поддержки принятия решений не исчерпывается вышеизложенным, однако можно заметить, что, как правило, внедрение результатов, тиражирование и использование в промышленности трудноосуществимо в связи с отраслевой спецификой, барьерами теории и практики, сложностью прикладного применения.

1.2. Анализ систем и методов поддержки принятия решений

1.2.1. Системы поддержки принятия решений

Системному подходу и анализу посвящено множество учебной и научной литературы, значимость его не вызывает сомнений. Существует множество определений системного анализа, одно из наиболее ёмких - это методология решения проблем, основанная на структуризации систем и количественном сравнении альтернатив. Системный анализ можно назвать технологией системного подхода, с практической точки зрения системный анализ — это методология и практика улучшающего вмешательства в проблемные ситуации [5, 14, 47, 79, 94].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Коваленко Валерия Владимировна, 2019 год

Список литературы

1. Азгальдов Г.Г., Райхман Э.П. Экспертные методы в оценке качества товаров. - М. : Экономика, 1974 - 151 с.

2. Акимов В.А., Лапин В.Л. Надежность технических систем и техногенный риск. -М. : ЗАО ФИД "Деловой экспресс", 2002. - 368 с.

3. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. Учебник. - М. : Финансы и статистика, 2004. - 424 с.

4. Антипов К.В. Исследование и разработка подсистемы обработки информации для предупреждения аварийных ситуаций: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / Антипов Константин Валерьевич. - Владикавказ, 2013. - 127 с.

5. Анфилатов В.С., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: учебное пособие. - М. : "Финансы и статистика", 2002. - 368 с.

6. Богданов С.И., Рогачев А.Ф., Титова В.А. Создание и ведение реляционных баз данных в СУБД Access. - Волгоград : ГБОУ ВПО Волгоградский ГАУ, 2013. - 84 с.

7. Бокачева Н.И. Гуманизация общественной жизни в условиях научно-технического прогресса: автореферат дис. ... канд. филос. наук : 09.00.13 / Бокачева Наталия Ивановна. - Ростов-на-Дону, 1997. - 26 с.

8. Бребельс А. Методы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в системах энергетического менеджмента: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01, 05.13.10 / Бребельс Адриан. - Волгоград, 2013. - 152 с.

9. Бурков Е.А. Методы и алгоритмы анализа и агрегирования групповых экспертных оценок : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / Бурков Евгений Александрович. -Санкт-Петербург, 2011. - 189 с.

10. Бухарин С.Н., Дивуева Н.А. Проблема оценки компетентности с учетом психологических свойств эксперта // Инноватика и экспертиза. - 2013. - №1. - с. 108-115.

11. Бухарин С.Н., Дивуева Н.А. Меры близости на информационном пространстве // Информационные войны. - 2013. - №4 (28). - с. 30-40.

12. Волков И., Денисов А. Оценка эффективности информационных систем: Часть 2. Понятие эффективности, современные методы оценки. - 2010. - 7с. -URL:https://www.ibm.com/developerworks/ru/library/l-otcenka efectivnosti 2/l-otcenka efectivnosti 2-pdf.pdf (дата обращения: 02.09.2018).

13. Волкова А.В. Рынок минеральных удобрений. I квартал 2017 года // dcenter.hse.ru. 2017. - 59 с. - URL:

https://dcenter.hse.ru/data/2017/07/26/1173626734/Рынок%20минеральных%20удобр ений%201%202017.pdf (дата обращения: 02.09.2018).

14. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа: учеб. для вузов по направлению «Системный анализ и управление». - 2-е изд., пер. и доп. -СПб : ГТУ, 2001. - 512 с.

15. Гаибова Т.В., Тугов В.В., Шумилина Н.А. Системное моделирование. Часть 1 Учебное пособие. - Оренбург : ГОУ ОГУ, 2008. - 116 с.

16. Галямина И.Г. Управление процессами: учебник для вузов. Стандарт третьего поколения. - СПб.: Издательский дом "Питер", 2013. - 314 с.

17. ГОСТ 19.701-90 (ИСО 5807-85) Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. -М.: Стандартинформ, 2010. - 23 с.

18. ГОСТ Р 12.0.010-2009 Система стандартов безопасности труда. Системы управления охраной труда. Определение опасностей и оценка рисков. - М.: Стандартинформ, 2011. - 16 с.

19. ГОСТ Р 12.0.230.1-2015 Система стандартов безопасности труда. Системы управления охраной труда. Руководство по применению ГОСТ 12.0.230-2007. - М.: Стандартинформ, 2016. - 42 с.

20. ГОСТ Р 51901.23-2012 Менеджмент риска. Реестр риска. Руководство по оценке риска опасных событий для включения в реестр рисков. - М.: Стандартинформ, 2014. - 36 с.

21. ГОСТ Р 54934-2012/OHSAS 18001:2007 Системы менеджмента безопасности труда и охраны здоровья. Требования. - OHSAS Project Group, 2007. - 15 с.

22. ГОСТ Р ИСО 14001-2016 Системы экологического менеджмента. Требования и руководство по применению. - М.: Стандартинформ, 2016. - 32 с.

23. ГОСТ Р ИСО 31000-2010 Менеджмент риска. Принципы и руководство. - М.: Стандартинформ, 2012. - 20 с.

24. ГОСТ Р ИСО 31010-2011 Менеджмент риска. Методы оценки риска. - М.: Стандартинформ, 2012. - 70 с.

25. ГОСТ Р ИСО 9000-2015 Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. - М.: Стандартинформ, 2015. - 27 с.

26. Гущин Е.В. Информационная поддержка интегрированной системы менеджмента химического предприятия: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / Гущин Евгений Викторович. - Москва, 2009. - 152 с.

27. Евдокимов Д.А. Средства автоматизации сбора и обработки медицинской статистической информации: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / Евдокимов Даниил Александрович. - Красноярск, 2005. - 161 с.

28. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. - М. : Экономика, 1984. - 176 с.

29. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник. - М. : Финансы и статистика, 2004. - 656 с.

30. Ершов Д.М., Качалов Р.М. Системы поддержки принятия решений в процедурах формирования комплексной стратегии предприятия. - М. : ЦЭМИ РАН, 2013. - 60 с.

31. Загорулько Ю.А., Ануреев И.А., Загорулько Г.Б. Подход к разработке системы поддержки приятия решений на примере нефтегазодобывающего предприятия // Управление, вычислительная техника и информатика. - 2010. - №5: Т. 3016. - с. 127-131.

32. Замигулов Е. А., Исаков В. А. Построение системы управления охраной труда на основе оценки профессиональных рисков // Справочник специалиста по охране труда. - 2013. - №9. - с. 14-20.

33. Ивантер Э.В., Коросов А.В. Основы биометрии: Введение в статистический анализ биологических явлений и процессов: Учебное пособие. - Петрозаводск: Петрозаводск. гос. ун-та, 1992. - 168 с.

34. Иванченко А.Н., Коваленко В.В. Система информационной поддержки принятия решений при управлении рисками по охране труда, промышленной безопасности и экологии на предприятии по производству минеральных удобрений // Известия ВУЗов. Северо-Кавказский регион. - 2017. - №3. - с. 112-120.

35. Инструкция по управлению рисками в области промышленной безопасности, охраны труда и окружающей среды, № 17-11з-ПП01-02 версия 4.0, 2015. 35 с.

36. Информационный бюллетень состояния охраны труда, промышленной и экологической безопасности в АО «Невинномысский Азот» за 2015 год / Невинномысский Азот, 2016. 17 с.

37. ИСО 45001:2018 Системы менеджмента охраны здоровья и безопасности труда -Требования и рекомендации по применению. - 2018. - URL: https://pqm-online.com/assets/flles/pubs/translations/std/iso-45001-2018-(rus).pdf (дата обращения: 02.09.2018).

38. Каландия И.Д. Научно-технический прогресс и некоторые аспекты развития культуры // Перспективы человека в глобализирующемся мире. - 2003. - №1. - с. 4161.

39. Калиева Т.Л. Состояние охраны и безопасности труда в РФ науч. конф. // Проблемы и перспективы экономики и управления: материалы междунар. науч. конф. - 2012. - с. 159-161.

40. Каплан Р., Нортон Д. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. - М. : Изд-во: Олимп-Бизнес, 2006. - 304 с.

41. Катаева В.И., Козырев М.С. Методы принятия управленческих решений Учебное пособие. - М. : Берлин: Директ-Медиа, 2015. - 196 с.

42. Коваленко В.В. Системный подход к сбору, обработке информации и принятию решений на крупном промышленном предприятии // Технические науки: проблемы и решения: сб. ст. по материалам IX Международной научно-практической конференции «Технические науки: проблемы и решения». - М., Изд. «Интернаука», 2018. - № 3(8). - с. 39-47.

43. Коваленко В.В., Иванченко А.Н. Алгоритм и методы информационной поддержки принятия решений в условиях ограниченности ресурсов на крупном промышленном предприятии // Известия ВУЗов. Северо-Кавказский регион. -2018. - №3. - с. 33-41.

44. Коваленко В.В., Иванченко А.Н. Модель системы информационной поддержки принятия решений в условиях ограниченности ресурсов на крупном промышленном предприятии // Известия ВУЗов. Северо-Кавказский регион. -2018. - №2. - с. 33-39.

45. Коваленко В.В., Иванченко А.Н. Программная реализация системы поддержки принятия решений в области охраны труда, промышленной и экологической безопасности химического предприятия // Известия ВУЗов. Северо-Кавказский регион. - 2018. - №4. - с. 19-29.

46. Колесников А.В. Программная система для поддержки принятия оперативных плановых решений // Программные продукты и системы. - 2012. - №1 (97) - с. 18-23.

47. Коломоец Ф.Г. Основы системного анализа и теории принятия решений, пособие для исследователей, управленцев и студентов вузов. - Мн.: Тесей, 2006. - 320 с.

48. Кот А.Д., Филиппов В.Е., Якименко А.А. Организация процесса бюджетирования в крупных компаниях // Менеджмент в России и за рубежом. - 2003. - №4. - с. 82-89.

49. Кох Л.В., Окороков В.Р. Методы оценки эффективности внедрения информационных технологий в банковском бизнесе // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. - 2008. - №6. - с. 256-263.

50. Кузнецов В.А., Черепахин А.А. Системный анализ, оптимизация и принятие решений. - М.: Курс Инфра-М, 2017 - 256 с.

51. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: Учебник. - Второе, перераб. и доп.: - М.: Логос, 2002. - 392 с.

52. Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа: монография. - 2-е, стер. - М.: Исслед. центр проблем качестве подгот. специалистов, 2009. - 223 с.

53. Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений: Учебное пособие. - М.: МАКС Пресс, 2008. - 197 с.

54. Маклаков С.В. BPwin и ERwin: CASE-средства для разработки информационных систем. - М.: Диалог-МИФИ, 1999. - 256 с.

55. Марка Д.А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования SADT / Пер. с англ. — М.: МетаТехнология, 1993. - 240 с.

56. Мельникова Д.А. Теоретические и практические аспекты построения системы управления промышленной безопасностью на опасных производственных объектах (на примере ООО "Газпром трансгаз Самара": дис. ... канд. техн. наук : 05.26.03 / Мельникова Дарья Александровна. - Самара, 2016. - 120 с.

57. Микони С.В. Теория принятия управленческих решений: Учебное пособие. - СПб.: Издательство «Лань», 2015. - 448 с.

58. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. - М.: "Наука", 1974. - 256 с.

59. Мирошниченко Г. Реляционные базы данных: практические приёмы оптимальных решений. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 400 с.

60. Морозов Р.В. Модель и методы интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений по пожарной безопасности зданий сферы образования: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / Морозов Роман Викторович. - Красноярск, 2015.

- 152 с.

61. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели. - М.: Мир, 1991.

- 464 с.

62. О внесении изменений в Стратегию развития химического и нефтехимического комплекса на период до 2030 года // Приказ Минпромторга России № 33/11 от 14.01.2016. - URL:

http://minpromtorg.gov.ru/docs/#! o_vnesenii_izmeneniy_v_strategiyu_razvitiya_himic heskogo i neftehimicheskogo kompleksa na period do 2030 goda (дата обращения 24.11.2017).

63. О промышленной безопасности опасных производственных объектов: федеральный закон от 05.05.2014 №2 116-ФЗ // Собрание законодательства РФ. 2014. N 33. Ст. 2321.

64. Об охране атмосферного воздуха: федеральный закон от 04.05.1999 № 96-ФЗ // Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс» (дата обращения: 02.09.2018).

65. Об утверждении методики разработки нормативов допустимых сбросов веществ и микроорганизмов в водные объекты для водопользователей: приказ Минприроды РФ от 17.12.2007 № 333 (ред. от 15.11.2016). Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс» (дата обращения: 02.09.2018).

66. Об утверждении Методических указаний по разработке проектов нормативов образования отходов и лимитов на их размещение: приказ Минприроды РФ от 05.08.2014 № 349. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс» (дата обращения: 02.09.2018).

67. Об утверждении Положения о разработке планов мероприятий: постановление Правительства РФ от 26 августа 2013 №730. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс» (дата обращения: 02.09.2018).

68. Об утверждении Типового положения о системе управления охраной труда: приказ Минтруда РФ от 19.08.2016 №438н. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс» (дата обращения: 02.09.2018).

69. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие. - М.: Издательство "Март", 2004. - 656 с.

70. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.

71. Основные показатели охраны окружающей среды - 2017. Статистический бюллетень // Росстат. URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/b oxr17/Main.htm (дата обращения: 02.09.2018).

72. Основные фонды // Росстат. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat main/rosstat/ru/statistics/enterprise/fund/# (дата обращения 24.11.2017).

73. Отчёт о деятельности федеральной службы по труду и занятости за 2015 год / Федеральная служба по труду и занятости. URL:

https://www.rostrud.ru/upload/Doc/QT4ëT свод 2015.pdf (дата обращения 01.02.2017).

74. Отчёт о деятельности Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору в 2015 году / Ростехнадзор. М., 2016. 361 с.

75. Отчет об устойчивом развитии за 2017 год. / Группа «ЕвроХим» - 2018. - 48 с. URL: http://www.eurochemgroup.com/ru/downloadcentre-ru/ (дата обращения 24.11.2017).

76. Охрана труда в России по показателям производственного травматизма, профзаболеваемости и условий труда через 7-10 лет может достигнуть уровней развитых стран (США, Япония) // ООО "Стандарт". 2012. - URL: http://standart-dv.ru/ охрана-труда-в-россии-по-показателям-п/ (дата обращения 02.09.2018).

77. Павлов А.Н., Соколов Б.В. Методы обработки экспертной информации. Учебно-методическое пособие. - СПб: 2005. - 34 с.

78. Панкова Л.А, Шнейдерман М.В. Последовательная процедура экспертного опроса // Автоматика и телемеханика. - 1975. - Т. 8. - с. 73-80.

79. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ: учеб. пособие для вузов. - М. : Высш. шк., 1989. - 360 с.

80. Перфильева М.Б. Гуманизация труда как условие эффективной деятельности организации // Известия Саратовского университета. - 2011. - №1: Т. 11. - с. 16-23.

81. Петриченко Г.С., Петриченко В.Г. Методика оценки компетентности экспертов // Научный журнал КубГАУ. - 2015. - №05: Т. 109. - с. 122-127.

82. Погорелов В.И. Система и ее жизненный цикл: введение в CALS-технологии: учебное пособие. - СПб : Балт. гос. техн. ун-т, 2010. - 182 с.

83. Полковникова Н.А. Разработка и исследование подсистемы поддержки принятия решений для сложного технического объекта (на примере главного судового двигателя): дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / Полковникова Наталья Анатольевна. - Таганрог, 2015. - 167 с.

84. Прикладной системный анализ: учебное пособие / Ф.П. Тарасенко. — М. : КНОРУС, 2010. — 224 с.

85. Промышленное производство в России 2016: стат. Сб.. / Росстат. М., 2016. 347 с.

86. Промышленность России - 2016 // Росстат. иЯЬ: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat шат/го881а1/ги/в1а1:181:1с8/риЬПса1:ют/са1а1 og/doc 1139918730234 (дата обращения 24.11.2017).

87. Процедура идентификации опасностей на рабочем месте. Спецпроект: обучение в кейсах // Охрана труда и пожарная безопасность. - 2017. № 2. стр. 56-65.

88. Р 50.1.028-2001 Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Методология функционального моделирования. Госстандарт России. -М. : ИПК Издательство стандартов, 2003. - 54 с.

89. Российский статистический ежегодник. 2017: Стат.сб./Росстат. - М., 2017. - 686 с.

90. Рост объема информации - реалии цифровой вселенной // Технологии и средства связи. - 2013. - иКЬ: http://1iЬ.tsson1ine.ru/artic1es2/fíx-corp/rost-oЬeшa-inforшatsii--rea1ii-tsifrovoy-vse1ennoy (дата обращения 01.09.2018).

91. Руководство по безопасности «Методические основы по проведению анализа опасностей и оценки риска аварий на опасных производственных объектах»: приказ Ростехнадзора от 11.04.2016 г. №144. Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс» (дата обращения: 02.09.2018).

92. Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер. с англ. - М . : Радио и связь, 1991. - 224 с.

93. Смирнов А., Тульбович Е. Стратегия и экономика ГГ. - 2008. - ЦЕЬ: https://www.cfin.ru/itm/it eva1 meths.shtm1 (дата обращения: 02.09.2018).

94. Спицнадель В.Н. Основы системного анализа: учеб. пособие. - СПб : Изд. дом "Бизнес-пресса", 2000. - 326 с.

95. Теоретико-множественные представления // Бизнес-информатика. ЦКЪ: https://it.rfei.rU/course/~HJ8b/~2./~tx20V0F0 (дата обращения: 02.09.2018).

96. Технический регламент о требованиях пожарной безопасности: Федеральный закон от 22.07.2008 № 123-ФЗ // Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс» (дата обращения: 02.09.2018).

97. Тинякова В.И. Математические методы обработки экспертной информации. -Воронеж : 2006. - 68 а

98. Трудовой кодекс Российской Федерации : [федер. Закон от 30.12.2001 № 197-ФЗ (ред. от 03.08.2018) // Доступ из справ.-правовой системы «КонсультантПлюс» (дата обращения: 02.09.2018).

99. Тупиков Д.В. Модели и алгоритмы поддержки принятия решений по обеспечению пожарной безопасности на промышленных предприятиях: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / Тупиков Дмитрий Владимирович. - Саратов, 2015. - 103 с.

100. Тушавин В.А. Ранжирование показателей качества с использованием методов Кемени-Янга и Шульце // Информатика, вычислительная техника и управление. -2015. - №4.4 (18). - с. 497-503.

101. Условия труда, производственный травматизм (по отдельным видам экономической деятельности) // Росстат. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat main/rosstat/ru/statistics/wages/working c onditions/# (дата обращения: 02.09.2018).

102. Файлер М. Архитектура корпоративных программных приложений.: Пер. с англ. -М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. - 544 с.

103. Файнбург Г.З. Основы организации управления профессиональными рисками. Учебн. пособие. - 2-е изд., испр. и доп. - Пермь : Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2007. - 148 с.

104. Файнбург Г.З. Риск-ориентированный подход и его научное обоснование // Безопасность и охрана труда. - 2016. - № 2. - С. 31-40.

105. Файнбург Г.З. Риск-ориентированный подход к управлению безопасностью и рисками // Вестник ПНИПУ. Безопасность и управление рисками. - 2016. - № 5. -С. 240-251.

106. Форум-диалог «Промышленная безопасность - ответственность государства, бизнеса и общества». - URL: http://www.gosnadzor.ru/news/64/1145/ (дата обращения 24.11.2017).

107. Хайруллина Л.И., Гасилов В.С. Культура охраны труда как элемент управления предприятием // Фундаментальные исследования. - 2012. - №11-3. - с. 665-669.

108. Халин В.Г., Чернова Г.В. Системы поддержки принятия решений: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры. - М.: Юрайт. Серия: Бакалавр и магистр. Академический курс, 2017. - 494 с.

109. Хрупачев А.Г., Хадарцев А. А. Профессиональный риск. Теория и практика расчета. - Тула: Изд-во ТулГУ, 2011. - с. 330.

110. Худяков Ю.Г., Николайкин Н.И., Андрусов В.Э. Управление опасностями производственной среды. Монография. М: Проспект, 2017. - 122 с.

111. Чистяков В.П. Курс теории вероятностей. - М.: Наука, 1978. - 224 с.

112. Шаталов П.С. Система поддержки принятия решений по управлению природными пожарами с использованием высокопроизводительных вычислительных систем и данных космического мониторинга: дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01 / Шаталов Павел Сергеевич. - Красноярск, 2015. - 134 с.

113. Экспертные оценки // Портал знаний. Глобальный интеллектуальный ресурс. -URL: http://statistica.ru/local-portals/quality-control/element-5/ (дата обращения: 02.09.2018).

114. Юрин А.Ю., Малтугуева Г.С., Павлов А.И. Система поддержки принятия решений в задачах группового выбора // Программные продукты и системы. - 2011. - №2. -с. 54-57.

115. Якимова О.Ю. Методы оценки эффективности корпоративных информационных систем управления // Современные наукоемкие технологии. - 2006. - N°3. - с. 95-98.

116. Ada S., Ghaffarzadeh M. Decision making based on management information system and decision support system // International Journal of Economics, Commerce and Management. - 2015. - 3/4. - URL: http: //ij ecm.co.uk/wp-content/uploads/2015/04/3446.pdf (дата обращения: 02.05.2018).

117. Ali A., Meila M. Experiments with Kemeny ranking: What works when? // Mathematical Social Sciences. - 2012. - 64/1. - pp. 28-40.

118. An Investigation and Analysis of Information Overload in Manager's Work // Scientific Research. - 2011. - 3. - pp. 49-52.

119. Anisseh M., Dodangeh J., Yusuff R. International Conference in Business Management and Information // Group analytic hierarchy process method and best selection of the strategic plans in balanced scorecard model. - 2008. - pp. 210-220.

120. Applied Information Economics: A New Method for Quantifying IT Value // Howtomeasureanything. - Habbard Desicion Research, 2004. - URL: https://www.howtomeasureanything.com/pulse/wp-

content/uploads/sites/5/2018/05/HDR whitepaper 2004.pdf (дата обращения: 02.09.2018).

121. Aven T. Risk Analysis: Assessing Uncertainties Beyond Expected Values and Probabilities. - John Wiley & Sons, 2008. - 204 p.

122. Betzler N., Fellows M.R. Fixed-parameter algorithms for Kemeny rankings // Journal of Mathematical Economics. - 2009. - №410. - pp. 4554-4570.

123. BS 8800/1996 Guide to Occupational Health and Safety Management Systems. -London: British Standard Institution, 1996. - 40 p.

124. BSI OHSAS 18002-2008 Occupational health and safety management systems -Guidelines for the implementation of OHSAS 18001:2007. - 2008. -13 p.

125. Carlucci D. Evaluating and selecting key performance indicators: an ANP-based model // Measuring Business Excellence. - 2010. - №2: Т. 14. - pp. 66-76.

126. D'Ambrosio A., Mazzeo G. etc. Accurate algorithms for identifying the median ranking when dealing with weak and partial rankings under the Kemeny axiomatic approach // European Journal of Operation Research. - 2016. - №249/2. - pp. 667-676.

127. Dixit J.B., Kumar R. Structured system analysis and design. - New-Delhi: Laxmi Publications (P) LTD, 2007. - 447 p.

128. Finkelstein C. An Introduction to Information Engineering: From Strategic Planning to Information Systems. - Sydney: Addison-Wesley, 1989. - 450 p.

129. FIPS Publication 183 Computer Systems Laboratory of the National Institute of Standards and Technology (NIST), December 1993 - 128 p.

130. Gartner ITScore // Gartner. https://www. gartner. com/technology/research/methodologies/it-score.isp (дата обращения: 02.09.2018).

131. Hubbard Decision Research Applied Information Economics. A powerful Method for Quantifying IT Value // howtomeasureanything. - 2014. -https://www.howtomeasureanything.com/3rd-edition/wp-

content/uploads/sites/6/2014/02/IT-White-Paper-2014.pdf (дата обращения: 02.09.2018).

132. ILOOSH 2001 Guidelines on Occupational Safety and Health Management Systems. -Geneva: 2001. - 25 p.

133. ISO 42010:2011 (ГОСТ Р 57100-2016) Systems and software engineering - Architecture description. ISO/IEC 2011. - 46 p.

134. Keeney R., Raiffa H. Decisions with multiple objectives: preferences and value tradeoffs. - New York: Wiley, 1976. - 569 p.

135. Koch R. The 80/20 Principle: The Secret to Achieving More with Less. - Third Edition -NY: Crown Publishing Group, 2011. - 288 p.

136. Kongsvik T., Almklov P. и etc. Decisions and decision support for major accident prevention in the process industries // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. - Trondheim, Norway: 2015. - №Т. 35. - pp. 85-94.

137. Lotov A.V., Kistanov A.A. и Zaicev A.D. Visualization-based Data Mining Tool and its Web application // Data Mining and Knowledge Management. Chinese Academy of Sciences Symposium CASDMKD. Lecture Notes in Artificial Intelligence. - Beijing, China: 2004 г. - Т. 3327. - pp. 1-10.

138. Merna T., Al-Thani F. Corporate Risk Management. - 2nd edition. - John Wiley & Sons Ltd, 2008. - 440 p.

139. Mithas S. Information Technology and Firm Profitability: Mechanisms and Empirical Evidence // MIS Quarterly. - 2012. - №36 (1). - pp. 205-224.

140. Modarres M. Risk Analysis in Engineering: Techniques, Tools, and Trends. - Taylor & Francis, 2006. - 424 p.

141. OATD Open Access Theses and Dissertations. URL: https://oatd.org/ (дата обращения: 15.08.2018).

142. OHSAS 18001:2007 Occupational Health and Safety Management Systems: Requirements. - London: 2007. - 25 p.

143. Power D.J. Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers. -Greenwood Publishing Group, 2002. - 251 p.

144. PQDT Open. URL: https://pqdtopen.proquest.com/search.html.

145. PunniyAmoorthy M., Murali R. Balanced score for the balanced scorecard: a benchmarking tool // BenchMarking. An International Journal. - 2008. - №24: Т. 15. - pp. 420-443.

146. Renier G.L.L. Decision support systems for major accident prevention in the chemical process industry: A developers' survey // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. - 19(6). - pp. 604-620.

147. Safety and health at work // International Labour Organization. URL: http://ilo.org/global/topics/safety-and-health-at-work/lang--en/index.htm (дата обращения: 24.11.2017).

148. Shim J.P., Warkentin M. и Courtney J.F. Past, present, and future of decision support technology // Decision Support Systems. - Elsevier, 2002. - 33. - Т. 2. - pp. 111-126.

149. Sprague R.H, Carlson E.D. Building Effective Decision Support Systems. - Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1982. - 304 p.

150. Tech 21 century The human brain is loaded daily with 34 GB of information. URL: https://www.tech21century.com/the-human-brain-is-loaded-daily-with-34-gb-of-information/ (дата обращения: 15.08.2018).

https://www.forrester.com/staticassets/marketing/consulting-pdfs/Consulting TEI.pdf (дата обращения: 02.09.2018).

Приложение А. Документы к введению А.1. Акт о проведении исследования и внедрении результатов

ЕвроХим

Акционерное общество -Невинмомысский Азот-

357107, России, Ставропольский край, г Нееинномыссх. ул Низяева. 1 ten. I865541 4-44-40.4-45-: факс: 7 80-05, 4-45-41. www eurocherr ru. E-mail: nevinazot©eurochem.m

УТВЕРЖДАЮ: A>imиннетратнвнмй ЛИРСКТ0С

■ТЖНОСТИ p\W.'Hi 'JitIi № I

|ИО Ф»шпия|

J7.1l 2011

о проведении исслсдовай^й-вйедрении результатов диссертационной работы Коваленко Haw/mu И июимиротш с целью обеспечения поддержки принятия решений и условиях oi раниченности ресурсов при разработке и выборе мероприятий, направленных на уду чтение состояния ОТ. ПБиЭ

Комиссия в составе: председатель: начальник Управления ОТиГТБ Ерохин С В.: ч.н-ны комиссии:

- начальник ие\а №18 по производству сложных минеральных удобрений Краснов С П..

- начальник цсха№12-А по производству уксусной кислоты Нечаев А В.: инженер-технолог пех №18 (лицо, ответственное за оценку рисков в цехе) Версвкин В Г.: заместитель начальника цеха №12-А (лицо, ответственное за оценку рисков к цехе) Пегов A.B. Настоящим Актом комиссия подтверждает, что в соответствии с трехсторонним договором между ЮРГ-

ПУ (ПЛИ) АО «Невинномысскин Азот» и Коваленко В В № Il17-05.13 0i .860 от 09.01.2017г. на предприя-гни АО «Невинномысский Азот» в 2016-2018гг. ггроведсно исследование по naynioij специальности «Системный анализ, управление и обработка информации (техника и технологии)» на базе цеха S»IX по производству сложных минеральных удобрений.

Разработанная система поддержки принятия решений внедрена в цехе №18 в качестве инструмента сбора, обработки данных и информационной поддержки принятия решений при разрабо!ке и выборе мероприятий, направленных на улучшение состояния охраны труда, промышленной безопасности и зкологин (ОТ. ПБиЭ) исха. Система интегрнрювана в действующий электронный Журнал, мероприятии шиланированы к вьнкхзнению.

1 акже предложенная система апробирована в цехе №12-А по производству уксусной кислоты, с соответствующей оценкой опасностей по ОТ. ПБиЭ силами работников предприятия, разработкой и планированием мероприятий по ОТ. ПБиЭ.

Использование ра )работанной системы позволило повысить достоверность информации об опаснооях в цехе, обоснованность принимаемых решений при выборе мероприятий по ОТ. 111>и') цеха, а также производительность трупа работников прелприяжя. Предложенные методы сбора, обработки данных и поддержки приняшя решений использованы при разработке Инстру кции предприятия по управлению и оценке рисков по ОТ. ПБиЭ. Исследование имеет высокую практическую значимость и является перспективным направлением для использования во всех подразделениях иреднрияшя

Пре ice.uiTe.ib комиссии:

Начальник Управлении ОТиПБ

Члены комиссии:

Начальник цеха №18 Начальник цсха№12-А Инженер-технолог цеха .Vi 18 "Заместитель начальники цеха №12-А

Мен АминниимС П •<■•!. S 1X6554» 4-49-29

Крохин С В.

Краснов С.Н Нечаев A.B. Версвкин В.Г, Г1еюв A.B.

Приложение Б. Документы к главе 2 Б.1. Форма опросного листа экспертов 1-го уровня

Предложения по ОТ, ПБиЭ:

Рекомендации/пожелания, направленные на улучшение состояния охраны труда, промышленной безопасности и экол' соответстаи с перечнем наиболее опасных факторов

№ п.п. Порядковый номер наиболее опасного фактора, для снижения влияния которого указано предлсемение* № поз* Наименование объекта*, расположение (корп., узел, ось, отметка) Описание предложения*

1

2

3

поля, обязательные для заполнения

Исполнитель:

Согласовано:

Начальник смены:

{И.О. Фамилий

Принял (данные Листа оценки учтены при проведении процедуры оценки рисков цеха):

{дслж-юсгь)

{НО. Фаыипюф

а) Лист 1 из 2

б) Лист 2 из 2

Б.2. Порядок расчёта групповой оценки мнений экспертов 1-го уровня

В качестве примера в таблице Б.2.1 приведены результаты оценки факторов

опасности экспертом 1-го уровня цеха №18 аппаратчиком нейтрализации 2 т.н. (лист оценки 2017-40).

Таблица Б.2.1 - Результаты оценки экспертом 1-го уровня

№ п/п Фактор опасности Оценка опасности

1 Работы на высоте 1 (высокий)

2 Перемещение 2 (средний)

3 Химические вещества 1 (высокий)

4 Электробезопасность 3 (низкий)

5 Термические воздействия 1 (высокий)

6 Затопление 3 (низкий)

7 Транспорт (ОТ) 3 (низкий)

8 Условия труда 2 (средний)

9 Стоки в канализацию 3 (низкий)

10 Выбросы в атмосферу 3 (низкий)

11 Отходы 3 (низкий)

12 Технологическое оборудование 2 (средний)

13 Электрооборудование 2 (средний)

14 ПАЗиС 3 (низкий)

15 Здания и сооружения 3 (низкий)

16 Подъемные сооружения 3 (низкий)

17 Транспорт (ПБ) 3 (низкий)

18 Пожарная безопасность 3 (низкий)

В Таблице Б.2.2 представлена матрица парных сравнений, соответствующая результатам оценки альтернатив, указанных в Таблице Б.2.1.

Результаты оценки альтернатив, а также матрицы парных сравнений оценок всех экспертов, участвующих в опросе, не приводятся из-за громоздкости данных.

Таблица Б. 2.2 - Матрица парных сравнений оценки экспертом 1-го уровня

№ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2 -1 0 -1 1 -1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1

3 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

4 -1 -1 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0

5 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

6 -1 -1 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0

7 -1 -1 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0

8 -1 0 -1 1 -1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1

9 -1 -1 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0

10 -1 -1 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0

11 -1 -1 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0

12 -1 0 -1 1 -1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1

13 -1 0 -1 1 -1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1

14 -1 -1 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0

15 -1 -1 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0

16 -1 -1 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0

17 -1 -1 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0

18 -1 -1 -1 0 -1 0 0 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 0 0 0

Матрица расстояния от произвольного ранжирования в соответствии с формулой (2.6) приведена в Таблице Б.2.3.

Таблица Б.2.3 - Матрица расстояния оценки от произвольного ранжирования

№ 1 2 3 16 17 18

1 1 0 1 0 0 0

2 2 1 2 0 0 0

3 1 0 1 0 0 0

16 2 2 2 1 1 1

17 2 2 2 1 1 1

18 2 2 2 1 1 1

Аналогичным образом составляются матрицы оценок всех экспертов (результаты не приводятся в связи с громоздкостью и тривиальностью выполнения), с дальнейшим составлением матрицы потерь Цг^-1|, каждый элемент которой определяется по формуле (2.4). Результаты приведены в таблице Б.2.4.

Таблица Б. 2.4 - Матрица потерь (1-ая итерация)

№ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 (1)

1 0 26 15 9 7 2 7 27 2 1 3 9 6 1 8 3 5 4 135

2 24 0 16 5 12 2 5 26 1 1 4 8 5 1 9 2 3 4 128

3 35 34 0 19 12 12 12 40 8 7 10 18 13 7 16 9 11 11 274

4 41 45 31 0 26 18 20 43 13 13 17 29 22 13 25 15 17 18 406

5 43 38 38 24 0 18 20 46 15 14 19 28 21 14 24 16 18 18 414

6 48 48 38 32 32 0 29 46 22 21 26 36 30 21 31 23 25 25 533

7 43 45 38 30 30 21 0 43 20 19 24 34 28 19 28 22 22 23 489

8 23 24 10 7 4 4 7 0 0 0 3 4 4 0 4 2 6 4 106

9 48 49 42 37 35 28 30 50 0 24 29 40 33 24 34 26 28 28 585

10 49 49 43 37 36 29 31 50 26 0 30 41 34 25 35 27 29 29 600

11 47 46 40 33 31 24 26 47 21 20 0 36 30 20 30 23 25 26 525

12 41 42 32 21 22 14 16 46 10 9 14 0 17 9 22 11 14 13 353

13 44 45 37 28 29 20 22 46 17 16 20 33 0 16 26 18 20 21 458

14 49 49 43 37 36 29 31 50 26 25 30 41 34 0 35 27 29 29 600

15 42 41 34 25 26 19 22 46 16 15 20 28 24 15 0 17 20 19 429

16 47 48 41 35 34 27 28 48 24 23 27 39 32 23 33 0 27 27 563

17 45 47 39 33 32 25 28 44 22 21 25 36 30 21 30 23 0 25 526

18 46 46 39 32 32 25 27 46 22 21 24 37 29 21 31 23 25 0 526

Далее производим итеративное упорядочивание альтернатив путём поиска минимального значения и вычёркивания соответствующей строки и столбца из матрицы. Полужирным шрифтом выделены строка и столбец альтернативы 8 (Условия

(1)

труда) с минимальным значением ^ = 106. Данная альтернатива и становится первой в искомой ранжировке, с исключением соответствующей строки и столбца из матрицы

потерь. 2-ая итерация представлена в Таблице Б.2.5, с минимальным значением 5(2) для альтернативы 2 (Перемещение).

Аналогичным образом проводится упорядочивание всех альтернатив (в данном случае путём 15 итераций). Полученная ранжировка с помощью эвристического алгоритма поиска медианы Кемени приведена в Таблице Б.2.6.

Таблица Б. 2.5 - Матрица потерь (2-ая итерация)

№ 1 2 3 4 5 6 7 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 (2)

1 0 26 15 9 7 2 7 2 1 3 9 6 1 8 3 5 4 108

2 24 0 16 5 12 2 5 1 1 4 8 5 1 9 2 3 4 102

3 35 34 0 19 12 12 12 8 7 10 18 13 7 16 9 11 11 234

4 41 45 31 0 26 18 20 13 13 17 29 22 13 25 15 17 18 363

5 43 38 38 24 0 18 20 15 14 19 28 21 14 24 16 18 18 368

6 48 48 38 32 32 0 29 22 21 26 36 30 21 31 23 25 25 487

7 43 45 38 30 30 21 0 20 19 24 34 28 19 28 22 22 23 446

9 48 49 42 37 35 28 30 0 24 29 40 33 24 34 26 28 28 535

10 49 49 43 37 36 29 31 26 0 30 41 34 25 35 27 29 29 550

11 47 46 40 33 31 24 26 21 20 0 36 30 20 30 23 25 26 478

12 41 42 32 21 22 14 16 10 9 14 0 17 9 22 11 14 13 307

13 44 45 37 28 29 20 22 17 16 20 33 0 16 26 18 20 21 412

14 49 49 43 37 36 29 31 26 25 30 41 34 0 35 27 29 29 550

15 42 41 34 25 26 19 22 16 15 20 28 24 15 0 17 20 19 383

16 47 48 41 35 34 27 28 24 23 27 39 32 23 33 0 27 27 515

17 45 47 39 33 32 25 28 22 21 25 36 30 21 30 23 0 25 482

18 46 46 39 32 32 25 27 22 21 24 37 29 21 31 23 25 0 480

Полученная ранжировка проверяется на соответствие критерию по формуле 2.9. Например, для альтернатив а10 «Выбросы в атмосферу» и а9 «Стоки в канализацию» необходимо сравнить г10 9 и г9Д0 (Таблица Б.2.4). Поскольку г9Д0 < г10 9 (так же как и г9Д4 < г14 9), переходим к сравнению а9 «Стоки в канализацию» и а16 «Подъемные сооружения». Аналогичным образом проверяются все альтернативы, в данном случае ни одна альтернатива не нуждается в перестановке, поэтому в Таблице Б.2.6 приведена результирующая ранжировка альтернатив, являющаяся медианой для множества ранжирований экспертов 1-го уровня.

Таблица Б. 2.6 - Ранжировка альтернатив

№ п.п. Альтернатива

1 а8 - Условия труда 106

2 а2 - Перемещение 102

3 % - Работы на высоте 82

4 а3 - Химические вещества 165

5 а12 - Технологическое оборудование 192

6 а4 - Электробезопасность 217

7 Й5 - Термические воздействия 197

8 а15 - Здания и сооружения 187

9 а13 - Электрооборудование 170

10 а7 - Транспорт ОТ 170

11 а11 - Отходы 152

12;13;14 а17 - Транспорт ПБ; а18 - Пожарная безопасность; а6 - Затопление 137

15 а16 - Подъемные сооружения 70

16 ад - Стоки в канализацию 48

17; 18 а10 - Выбросы в атмосферу; а14 - ПАЗиС 25

Расчёт группового мнения экспертов 1-го уровня производится в процедуре Огоир_ортюп_1еуе11. Алгоритм расчёта на псевдокоде состоит из следующих шагов:

1. Создать трехмерный массив вх(1, у, т) с исходным ранжированием факторов опасности по приоритету для всех экспертов 1 -го уровня, где I - строка; у - столбец; т - номер эксперта;

2. Переформатировать трехмерный массив по условию сравнения соседних элементов в каждой строке г8.¥\еМ(\)<г8.¥\еМ(у)=1; г8.¥\еМ(\)>г8.¥\еМ(у~)=-1; г8.¥\еМ(\)=г8.¥\еМ(у)=0;

3. Переформатировать трехмерный массив по условию: если 0 то 1; если 1 то 0; если -1 то 2;

4. Выполнить сквозное сложение элементов массива ех(\, у, т) всех экспертов 1-го уровня с формированием итоговой матрицы потерь ех(\, у, 0);

5. Определить минимальную сумму строки элементов итоговой матрицы потерь вх(1,у,0), в т.ч. если таких строк несколько;

6. Уменьшить матрицу удалением строки I и столбца у=1, содержащие минимальную сумму строки элементов итоговой матрицы потерь вх(г у,0) с созданием двумерного массива тт(т,к) с соответствующими значениями элементов, где г - номер строки, к - название и сумма по строке элемента.

7. Сравнить значение элементов двумерного массива тт(т,к) в матрице потерь вх(1,у,0), если значение последнего элемента меньше значения предпоследнего элемента, то упорядочивание справедливо, иначе поменять элементы местами. Если распределение мест одинаково у первых трёх элементов, предоставить выбор пользователю.

Для оценки согласованности мнений в соответствии с процедурой

стандартизированного ранга ранжировка проверяется соответствующим критерием:

п(п + 1) _ 18(18 + 1) _ 2 = 2 = 171,

п

^г; = 1*3 + 2*4 + 3*11 = 44,

¿=1

Поскольку равенство не выполняется, выполняется стандартизация рангов следующим образом:

1. На первом шаге N=1 итерации М = 0. Формируем множество ¿ = {/:г1 = тахт^}, которое состоит из максимальных нестандартизированных рангов, тахт^ = 3;

Ь = (8..18); количество элементов К(Ь)=11. Количество объектов сравнения Л1=18. Тогда стандартизация рангов объекта

- 1 11-1 78 ... 718 = Д1--2-=18--2— = 13.

М = М и I = (8;9; 10; 11; 12; 13; 14; 15; 16; 17; 18).

2. На втором шаге N=2 Д2= Дх - = 18 - 11 = 7; тахг„ = 2; Ь = (4; 5; 6; 7);

количество элементов К(Ь)=4.

- 1 4-1 74 ... г7 = Л2----=7--— = 5,5.

М = М и I = (4;5;6;7; 8; 9; 10; 11; 12; 13; 14; 15; 16; 17; 18).

3. На третьем шаге N=3 Д3= Д2 - = 7-4 = 3; тахг„ = 1; Ь = (1; 2; 3); количество элементов К(Ь)=3.

- 1 3-1

71 = Г2 = Гз = Дз---- =3--— = 2.

М = Ми! = (1;2;3;4; 5; 6; 7; 8; 9; 10; 11; 12; 13; 14; 15; 16; 17; 18) = 1,18В. Итоговая стандартизированная ранжировка соответствует условию:

п(п + 1)

п

ь=

2

¿=1

18(18 + 1)

2 * 3 + 5,5 * 4 + 13 * 11 = —-- = 171.

2

Таким образом, оценке опасности 1 (высокий) соответствует 2 балла, 2 (средний) соответствует 5,5 баллов и 3 (низкий) 11 баллов.

Профиль предпочтений для экспертов 1-го уровня на примере одной из смен (лист оценки 2017-40) с использованием стандартизированной ранжировки приведён в таблице Б. 2.7.

Таким образом, для расчёта коэффициента конкордации по формулам (2.13-2.14) получим:

п

5 = - г)2 = 21025 + 22052 + - + 2550 + 2550 = 113925

1=1

7) = ^(^3 - = (33 - 3) + (43 - 4) + (113 - 11) = 1404

^=1

125 12•113925

Ш =-=-= 0 496

ш2(п3 - п) -т^^ 7) 252(183 - 18) - 25 • 25 • 1404 ,

Полученное значение коэффициента конкордации свидетельствует об умеренной согласованности мнений экспертов 1 -го уровня.

Рассчитаем оценку значимости полученных данных по критерию Пирсона:

125 12•113925 = 7-=!-г = 7-=!-г = 210,80

11 шп(п + 1) - ^¿1 [25 • 18(18 + 1) - 1811 • 25 • 1404

1

Таблица Б.2.7 - Профиль предпочтений экспертов 1-го уровня

№ п.п. Эксперты 1-го уровня Факторы опасности Сумма рангов

1 2 3 16 17 18

1 Аппаратчик выпаривания 5 р. 13 2 13 13 13 13 171

2 Аппаратчик нейтрализации 2 т.н. 2 5,5 2 13 13 13 171

3 Машинист кратцера 2 т.н. 2 5,5 13 13 13 2 171

4 Аппаратчик сушки 1 т.н. 5,5 2 5,5 13 13 13 171

5 Аппаратчик сушки 2 т.н. 5,5 2 5,5 13 13 13 171

6 Аппаратчик рассева 4 р. ППО 5,5 2 13 13 2 13 171

7 Аппаратчик гранулирования 5 р. 1 т.н. 2 5,5 5,5 13 13 13 171

8 Дробильщик 4 р. 2 2 5,5 5,5 13 13 171

9 Аппаратчик абсорбции 5 р. 5,5 2 2 13 13 13 171

10 Машинист РУМ 4р. 2 2 5,5 13 13 13 171

11 Аппаратчик гранулирования 5 р. 2 т.н. 2 13 2 13 13 13 171

12 Машинист кратцера 1 т.н. 5,5 2 13 13 13 2 171

13 Оператор ДПУ в хим.пр-ве 6 р. ППО 2 5,5 2 13 13 13 171

14 Аппаратчик рассева 1 т.н. 2 2 5,5 13 13 5,5 171

15 Аппаратчик рассева 2 т.н. 2 2 5,5 13 13 5,5 171

16 Оператор ДПУ в хим.пр-ве 6 р. ПСМУ 2 5,5 2 13 13 13 171

17 Аппаратчик очистки газа 5 р. 2 2 5,5 13 13 13 171

18 Старший оператор ДПУ 1 т.н. 2 5,5 2 13 13 13 171

19 Старший оператор ДПУ 2 т.н. 2 5,5 2 13 13 13 171

20 Аппаратчик охлаждения 1 т.н. 5,5 2 5,5 13 13 13 171

21 Аппаратчик охлаждения 2 т.н. 5,5 2 5,5 13 13 13 171

22 Аппаратчик нейтрализации 1 т.н. 5,5 5,5 2 13 13 13 171

23 Оператор МиАС 1 т.н. 2 2 13 13 5,5 13 171

24 Оператор МиАС 2 т.н. 2 2 13 13 5,5 13 171

25 Аппаратчик ПС и ОПП 4 р. 5,5 2 13 2 2 13 171

Сумма рангов 92,5 89 162 306,5 288 288 4275

А - отклонение от средней суммы рангов -145 -148,5 -75,5 69 50,5 50,5

А2 - квадрат отклонения от средней суммы рангов 21025 22052 5700 4761 2550 2550