Совершенствование метода анализа видов и последствий риска несанкционированного отбора газа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Сыровацский Олег Валериевич

• Сыровацский Олег Валериевич
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Сыровацский Олег Валериевич

ВВЕДЕНИЕ

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ОЦЕНКИ И УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

1.1 Основы БМЕА

1.2 Анализ современных решений по развитию БМЕЛ

1.3 Принятие решений на основе БМЕЛ

1.4 Выводы по главе

2. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ВИДОВ И ПОСЛЕДСТВИЙ РИСКА НЕСАНКЦИОНИРОВАННОГО ОТБОРА ГАЗА

2.1 Классификация объективных предпосылок и субъективных факторов, влияющих на приоритетное число риска

2.2 Метод расчета приоритетного числа риска, учитывающая результаты классификации объективных предпосылок и субъективных факторов

2.3 Выводы по главе

3. УЧЕТ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ПРОЦЕДУРЫ РМЕА

3.1 Неопределенность при проведении процедуры БМЕА

3.2 Метод сведения результатов БМЕА к однокритериальной задаче построения плана корректирующих мероприятий

3.3 Оценка риска несанкционированный отбор газа на основе Марковской модели

3.4 Выводы по главе

4. СТАНДАРТИЗАЦИЯ ПРОЦЕДУРЫ FMEA

4.1 Задачи стандартизации БМЕЛ

4.2 Определение последовательности и средней стоимости FMEA

4.3 Методика оценки состояния системы газоснабжения по критерию «несанкционированный отбор газа»

4.4 Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. ИТОГИ ПРОВЕДЕННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ:

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРТНОЙ ОЦЕНКИ СЧЕТЧИКОВ ГАЗА

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ В. СТРУКТУРА ЗАДАЧ ПРОЦЕДУРЫ ГМЕА

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАДАЧ И ТРУДОЗАТРАТ

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Несанкционированное вмешательство в работу приборов учета газа и незаконные подключения к газовым сетям наносят серьезный экономический ущерб, поэтому применение передовых методов менеджмента качества для решения данной научно-практической проблемы является актуальной задачей. Данная проблема имеет системный характер и обусловлена множеством причин. Но кроме причин (низкая достоверность учета расхода газа, слабый уровень защищенность газораспределительных сетей и т.д.), действуют предпосылки и факторы (например, распространенность в сети Интернет способов несанкционированного вмешательства в работу приборов учета газа и незаконного подключения к газовым сетям), которые в значительной степени увеличивают рост объемов несанкционированного отбора газа.

Несанкционированный отбор газа приводит не только к потере ожидаемых денежных средств, но и является опасным нарушением, которое может повлечь за собой серьезные аварии, в том числе и с летальным исходом. Фактически для предотвращения угрозы несанкционированного отбора газа необходимо устранить уязвимости сетей газораспределения.

Для выявления уязвимостей следует воспользоваться методологией управления риском, которая может быть практически реализована за счет процедуры анализа видов и последствий потенциальных несоответствий (далее - FMEA). При решении научно-практической проблемы по снижению риска несанкционированного отбора газа за счет внедрения FMEA потребовалось соответствующее совершенствование данного метода.

Так как в научной литературе и практической деятельности не нашлось подходов к решению таких задач, как классификация факторов, влияющих на объемы несанкционированного отбора газа, и учет неопределенностей при экспертно-статистическом анализе риска, то данное исследование, в котором сделана попытка решить указанную научно-практическую проблему, является актуальным с научной точки зрения. Следует отметить, что внедрение

результатов исследования позволило начать работу по формированию базы знаний, нацеленной на обеспечение защищенности, безопасности сетей газораспределения и снижение риска несанкционированного отбора газа.

Теоретической основой диссертации послужили исследования в области управления качеством услуг таких зарубежных ученых, как Ф. Тейлор, Э. Деминг, К. Исикава, Г. Тагути, А. Фейгенбаум, Ф. Кросби, У. Шухарт и других. В отечественной науке данное направление исследований представлено в работах таких ученых, как И.З. Аронов, А.В. Гличев, В.Н. Козловский, В.В. Окрепилов, Р.А. Фатхутдинов и других. На сегодняшний день можно найти большое количество публикаций по развитию БМЕЛ, но они не решают поставленных в диссертационном исследовании задач.

Цель диссертации - учет объективных предпосылок и субъективных факторов при проведении процедуры FMEA, которые влияют на рост объемов несанкционированного отбора газа.

Задачи исследования:

1. Провести оценку существующих современных решений по развитию FMEA. Данная оценка основана на исследовании публикаций, в которых отражены практические вопросы применения процедуры БМЕЛ в различных областях и по широкому спектру продукции.

2. Классифицировать объективные предпосылки и субъективные факторы, влияющие на (далее - ПЧР). Расчет ПЧР осуществляется за счет экспертных оценок частоты возникновения, возможности обнаружения и значимости последствий риска. Предложена классификация, которая показывает связь между данными оценками, субъективными факторами и объективными предпосылками.

3. Предложить метод расчета ПЧР, учитывающий результаты классификации объективных предпосылок и субъективных факторов. Данный метод расчета использует результаты построения Дома качества, в котором в качестве требований указаны экспертные оценки частоты возникновения,

возможности обнаружения и значимость последствий риска. В качества характеристик указаны объективные предпосылки и субъективные факторы.

4. Разработать метод построения плана корректирующих мероприятий, основанный на результатах FMEA. Задача данного метода заключается в сведении результатов работы экспертной группы к однокритериальной задаче, что повышает эффективность результатов работы экспертных групп.

5. Провести анализ видов и последствий потенциальных несоответствий на примере счетчиков газа, рассчитать приоритетное число риска. В результате была собрана экспертная информация об уровне защищенности счетчиков газа от несанкционированного доступа.

Соответствие исследования паспорту специальностей ВАК. Работа выполнена в соответствии с паспортом специальности ВАК 2.5.22 «Управление качеством продукции. Стандартизация. Организация производства», в области исследования «1. Методы анализа, синтеза и оптимизации, математические и информационные модели состояния и динамики процессов управления качеством и организации производства», «7. Научные основы управления рисками и предотвращения несоответствий в технических и организационных системах».

Научная новизна диссертации состоит в совершенствовании БМЕЛ, которое позволяет учесть объективные предпосылки и субъективные факторы в расчетах приоритетного числа риска, а также свести научно-практическую проблему выбора корректирующих мероприятий к однокритериальной задаче.

1. Классификация объективных предпосылок и субъективных факторов, влияющих на приоритетное число риска, учитывающая внешние по отношению к рассматриваемому объекту БМЕЛ события, которые влияют на последствия, причины и несоответствия (отказы).

2. Метод расчета приоритетного числа риска, учитывающий результаты классификации объективных предпосылок и субъективных факторов, основанный на построении Дома качества.

3. Метод сведения результатов FMEA к однокритериальной задаче построения плана корректирующих мероприятий, что позволяет объективно выбрать наиболее эффективное корректирующее мероприятие.

Теоретическая значимость работы заключается в развитии теории управления рисками, а именно метода анализа видов и последствий потенциальных несоответствий, улучшение которого выполнено за счет применения научных работ по учету неопределенности.

Практическая значимость работы заключается в разработке нового подхода к расчету приоритетного числа риска, учитывающего результаты классификации объективных предпосылок и субъективных факторов, а также сведения результатов FMEA к однокритериальной задаче построения плана корректирующих мероприятий, методики оценки состояния системы газоснабжения по критерию «несанкционированный отбор газа», результаты расчетов приоритетного числа риска счетчиков газа.

Методология и методы исследования. Данная диссертационная работа основывается на теоретическом и эмпирическом исследовании с использованием следующих методов и теорий: экспертно-статистический анализ, квалиметрия, теория управления риском, табличный и графический методы концептуализации и интерпретации данных.

Основные положения и результаты, выносимые на защиту:

1. Классификация объективных предпосылок и субъективных факторов, влияющих на приоритетное число риска, учитывающая внешние по отношению к рассматриваемому объекту FMEA события.

2. Метод расчета приоритетного числа риска, учитывающий результаты классификации объективных предпосылок и субъективных факторов.

3. Метод учета взаимосвязи факторов и предпосылок при проведении БМЕЛ анализа.

4. Метод сведения результатов FMEA к однокритериальной задаче построения плана корректирующих мероприятий.

5. Методика оценки состояния системы газоснабжения по критерию «несанкционированный отбор газа».

6. Результаты расчетов приоритетного числа риска счетчиков газа.

Обоснованность научных положений, выводов, результатов

исследования подтверждена тем, что учтены тенденции научно-практического развития методов управления рисками. Достоверность научных положений, выводов и результатов исследования обеспечивается анализом существующих научно-исследовательских работ по управлению рисками, валидацией предложенных моделей и методов, практикой их применения.

Апробация результатов исследования. Материалы диссертации докладывались и обсуждались на заседаниях Института передовых производственных технологий ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого». Основные положения и результаты исследования докладывались и получили положительные отклики на следующих научно-практических конференциях: Systems Environmental Impacts, ESEI 2020, Russia; Medunarodna DQM konferencija Upravljanje kvalitetom i pouzdanoscu, Serbia; 13th International DQM Conference on Life Cycle Engineering and Management, Serbia; Energy Systems Environmental Impacts, 2021, Russia; Процессы глобальной экономики, 2021, РФ; Управление качеством продукции и услуг, 2022, РФ.

Результаты работы апробированы на предприятиях и в организациях, что подтверждено актами о внедрении: ООО «Теплоэксплуатационная компания», ООО «АГРОГАЗ», АНО ДПО «Учебный центр «Русский Регистр - Балтийская инспекция».

Структура диссертации построена согласно логике изложения поставленных задач и полученных результатов. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Текст диссертации изложен на 145 страницах машинописного текста, содержит 25 рисунков и 15 таблиц; список литературы включает 93 наименования.

1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА ОЦЕНКИ И УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ

1.1 Основы ГМЕА

Анализ видов и последствий потенциальных несоответствий очень распространен в Российской Федерации. Наиболее часто данный анализ используется у поставщиков автокомпонентов - это связано с тем, что данный анализ является обязательным при сертификации по ЛЛТБ 16949:2016. Однако и без этого обязательного требования анализ получил широкое распространение.

Следует отметить достаточно большое количество научных работ, которые решают задачи совершенствования данного метода. Так, например, решен целый класс задач Панюковым Д.И. по совершенствованию работы экспертных команд, Клочковым Ю.С. по оценке взаимовлияния нежелательных событий, Козловским В.Н. по автоматизации процесса БМЕЛ. Следует обратить внимание на работы, связанные с улучшением процедур оценки согласованности экспертов, которые решаются в рамках квалиметрических задач, на предложения в области трансляции знаний через стандарты. Также необходимо учитывать научные решения в области принятия решений при неопределенности.

FMEA является методом систематического анализа системы для идентификации видов потенциальных несоответствий, их причин и последствий, а также влияния несоответствий на функционирование системы (системы в целом или ее компонентов и процессов).

FMEA представляет собой метод, позволяющий идентифицировать тяжесть последствий потенциальных несоответствий и обеспечить меры по снижению риска. Принципы FMEA могут быть применены вне разработки проекта на всех стадиях жизненного цикла продукции. В общем случае FMEA применяют к отдельным видам несоответствий и их последствиям для

системы в целом. Каждый вид несоответствия рассматривают как независимый.

При определении последствий несоответствия необходимо рассмотреть несоответствия более высокого уровня и несоответствия того же уровня, возникшие в результате произошедшего несоответствия. Анализ должен выявить все возможные комбинации видов нежелательных событий и их последовательностей, которые могут быть причиной последствий на более высоком уровне. В этом случае необходимо совершенствование процедуры оценки тяжести и частоты возникновения таких несоответствий, причин и последствий.

FMEA является гибким инструментом, который можно адаптировать к особенностям требований конкретного производства. В некоторых случаях требуется разработка специализированных форм и правил ведения записей. Уровни тяжести последствий несоответствий (в случаях их применения) для различных систем или различных уровней системы могут быть определены по-разному.

Основанием для применения FMEA может быть следующее:

1. идентификация несоответствий, которые имеют нежелательные последствия для функционирования системы, например, прекращение или значительное ухудшение работы или влияние на безопасность потребителя;

2. выполнение требований заказчика, установленных в контракте;

3. повышение надежности или безопасности системы (например, путем изменения проекта или проведения действий по обеспечению качества);

4. повышение ремонтопригодности системы путем выявления областей риска или несоответствий применительно к ремонтопригодности.

Необходимые изменения и действия, указанные в отчетных документах, должны быть отражены в соответствующих документах в рамках действующей на предприятии системы качества. Традиционно существуют достаточно большие различия в способах проведения и представления FMEA. Обычно анализ выполняют путем идентификации видов несоответствий,

соответствующих причин, непосредственных и итоговых последствий. Аналитические результаты могут быть представлены в виде рабочей таблицы, содержащей наиболее существенную информацию о системе в целом и деталях, учитывающих ее особенности, в частности о путях возникновения потенциальных несоответствий системы, компонентах и видах несоответствий, которые могут быть причиной отказа системы, а также причинах возникновения каждого вида несоответствия.

Процедура БМЕЛ состоит из основных четырех этапов:

1. установления основных правил планирования и разработки графика выполнения работ БМЕЛ (в том числе распределения времени и обеспечения доступности экспертизы для выполнения анализа);

2. выполнения БМЕЛ с использованием соответствующих рабочих таблиц или других форм, таких как логические схемы или деревья неисправностей;

3. подведения итогов и составления отчета о результатах анализа, включающего в себя все выводы и рекомендации;

4. обновления БМЕЛ по мере продвижения разработки и развития проекта.

В целом БМЕЛ является результатом работы команды, состоящей из квалифицированных специалистов, способных признать и оценить значимость и последствия различных типов потенциальных несоответствий процессов, которые могут привести к браку продукции, нарушению безопасности производства и т.д.

Рекомендуемое число участников FMEA-команды - от 4 до 8 человек. В своей работе FMEA-команды применяют метод мозгового штурма, рекомендуемое время работы - от 3 до 6 часов в день. Для эффективной работы все члены FMEA-команды должны иметь практический опыт и высокий профессиональный уровень.

При необходимости в состав FMEA-команд привлекаются также специалисты с практическим опытом в других областях деятельности. В

команде должен быть определен ведущий, которым может быть любой из членов команды, признаваемый остальными как лидер в рассматриваемых вопросах.

Определение видов несоответствий.

Эффективность процедур идентификации несоответствий, их причин и последствий может быть повышена с помощью подготовки списка ожидаемых несоответствий на основе следующих данных:

1. назначения системы;

2. особенностей элементов системы;

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Совершенствование метода анализа видов и последствий риска несанкционированного отбора газа»

3. режима работы системы;

4. требований к эксплуатации;

5. ограничений по времени;

6. воздействий окружающей среды;

7. рабочих нагрузок.

Пример списка общих видов отказов приведен в таблице 1.1.

Таблица 1.1 - Пример общих видов отказов

Номер вида отказа Наименование вида несоответствия

1 Несоответствие в процессе функционирования

2 Несоответствие, связанное с несрабатыванием в установленное время

3 Несоответствие, связанное с непрекращением работы в установленное время

4 Преждевременное включение

Необходимо отметить, что один вид несоответствий может иметь несколько причин. Важно, чтобы оценка всех объектов в пределах границ системы на самом нижнем уровне для идентификации всех потенциальных видов несоответствий была согласована с целями анализа. Затем проводят

исследования, позволяющие определить возможные несоответствия, а также их последствия для подсистем и функций системы.

Последствие является результатом действия несоответствия. Последствие может быть вызвано одним или несколькими несоответствиями одного или нескольких объектов. Последствия каждого вида несоответствий для функционирования элементов, функции или статуса системы должны быть идентифицированы, оценены и зарегистрированы. Последствия могут воздействовать на следующий и, в конечном счете, на высший уровень анализа системы. Поэтому последствия должны быть оценены на каждом уровне для следующего, более высокого уровня.

Методы обнаружения несоответствий. Для каждого вида несоответствия аналитик должен определить способ обнаружения и средства, которые пользователь или специалист по техническому обслуживанию применяет для диагностики несоответствия. Диагностика несоответствий может быть выполнена с применением технических средств, может осуществляться автоматическими средствами, а также путем введения специальной процедуры контроля до начала работы системы или при техническом обслуживании. Диагностика может быть проведена при запуске системы в процессе ее функционирования или через установленные интервалы времени. В любом случае после диагностики несоответствия должен быть устранен опасный режим эксплуатации.

Для БМЕЛ-конструкции при обнаружении отказов исследуют, с какой вероятностью, когда и где недостаток конструкции будет идентифицирован (с помощью анализа, моделирования, испытаний и т.д.). Для FMEA-процесса при обнаружении несоответствий рассматривают, с какой частотой и где нежелательные события процесса могут быть идентифицированы (например, оператором при статистическом управлении процессом, в процессе контроля качества или на более поздних этапах процесса).

Методы расчёта рисков. Одним из методов количественной оценки критичности является определение значения приоритетного числа риска (далее - ПЧР). ПЧР рассчитывается по формуле:

ПЧР=S•O•D, (1)

где S - значение тяжести последствий, т.е. степени влияния несоответствия на систему или пользователя (безразмерная величина);

O - частота появления несоответствия для заданного или установленного периода времени (эта безразмерная величина может быть определена как ранг, а не фактическое значение вероятности появления);

D - характеризует обнаружение несоответствия и представляет собой оценку шанса идентифицировать и устранить несоответствие до появления последствий для системы или заказчика (безразмерная величина).

Значения D обычно ранжированы в обратном порядке по отношению к частоте появления несоответствия или тяжести несоответствия. Чем выше значение D, тем менее вероятно обнаружение отказа. Более низкая вероятность обнаружения соответствует более высокому значению ПЧР и более высокой приоритетности вида отказа.

Значение приоритетности риска ПЧР можно использовать для установления приоритетов при сокращении видов несоответствий. Кроме значения приоритетности риска, для принятия решения о сокращении видов несоответствий учитывают, прежде всего, значение тяжести последствий, подразумевая, что при равных или близких значениях ПЧР это решение следует применять во внимание в первую очередь.

Затем виды несоответствий ранжируют в соответствии с их ПЧР. Высокий приоритет назначают для высоких значений ПЧР. В некоторых случаях последствия для несоответствий с ПЧР, превышающим установленный предел, являются неприемлемыми, в то время как в других случаях высокие значения тяжести последствий устанавливают независимо от значений ПЧР.

Различные типы FMEA используют различные шкалы значений для S, О и D, например от 1 до 4 или 5. Некоторые типы FMEA, например, используемые в автомобильной промышленности для анализа конструкции и процесса производства, называемые DFMEA и PFMEA, назначают шкалу от 1 до 10.

Анализ ПЧР требует осторожности и внимания. Правильное применение метода требует анализа значений тяжести, появления и обнаружения до формирования заключения и проведения корректирующих мер. В конце работы FMEA-команды должен быть составлен и подписан протокол, в котором отражают основные результаты работы команды, включающие, как минимум:

• состав FMEA-команды;

• описание технического объекта и его функций;

• перечень дефектов и (или) причин для первоначально предложенного варианта конструкции и (или) производственного процесса:

• экспертные баллы S, О, D и ПЧР для каждого дефекта и причины первоначально предложенного варианта конструкции и (или) технологического процесса;

• предложенные в ходе работы FMEA-команды корректирующие действия по доработке первоначально предложенного варианта конструкции и (или) производственного процесса;

• экспертные баллы S, О, D и ПЧР для каждого дефекта и причины доработанного варианта конструкции и (или) производственного процесса.

При необходимости к протоколу работы FMEA-команды прилагают соответствующие чертежи, таблицы, результаты расчета и т.д.

1.2 Анализ современных решений по развитию ГМЕА

Стандартизация БЫЕЛ за счет разработки соответствующего программного обеспечения решает следующие задачи:

• осуществление командной работы географически удаленных друг от друга экспертов (за счет организации форума);

• обеспечение сохранности всех экспертных решений;

• обеспечение оценки уровня приоритетного числа риска (ПЧР) в случае зависимых несоответствий;

• использование результатов FMEA подобных процессов;

• оценка интенсивности работы эксперта;

• интеграция результатов оценки в технологические процессы и другую документацию;

• разграничение прав доступа и полномочий.

Рисунок 1.1 - Модель интеграции процедуры FMEA в информационную систему

Кроме представленных решений по развитию FMEA, существуют работы, например, Антипова Д.В. по включению в формулу расчета приоритетного числа риска дополнительных показателей (например, таких как

значимость риска для потребителя, значимость риска для производителя). Также имеют место некоторые дополнения к процедуре FMEA у таких компаний как Renault Group, ПАО «КАМАЗ» и др. Но в основном работы посвящены практике внедрения FMEA и результатам, полученным при его применении. В таких работах решаются проблемы стандартизации значений оценок значимости последствий, частоты возникновения и возможности обнаружения применительно к конкретной области, продукции или процессу.

Анализ высокоцитируемых работ, посвященных вопросам развития FMEA, за последние пять лет приведены в таблице 1.2.

Таблица 1.2 - Анализ зарубежных публикаций по теме развития FMEA

Группа ученых Краткая характеристика исследований

Ахмади Мохсен. Технологический университет Амиркабира, Тегеран, Иран Ардешир Абдулла. Университет Нью-Хейвена, Вест-Хейвен, США Бехзадян Курош. Университет Западного Лондона, Лондон, Соединенное Королевство Капеллан Зоран. Делфтский технический университет, Делфт, Нидерланды Разработка новой экспертной системы для определения подходящей стратегии и построения комплексной системы реагирования на риск. Применение разработок было осуществлено на строительстве автомагистралей. Применена интеграция метода БМЕЛ с индексами оценки отклонения проекта строительства от плановых показателей. Цель -снизить такие отклонения.

Алями Хани. Ливерпульский университет Джона Мура, Ливерпуль, Великобритания Ян Заили. Совершенствующие метода БМЕЛ за счет интеграции с байесовской сетью, основанной на нечетких правилах (БИВК) и

Группа ученых Краткая характеристика исследований

Ливерпульский университет Джона Мура, Ливерпуль, Великобритания Риахи Рамин. Ливерпульский университет Джона Мура, Ливерпуль, Великобритания Бонсолл Стивен. Ливерпульский университет Джона Мура, Ливерпуль, Великобритания Ван Цзинь. Ливерпульский университет Джона Мура, Ливерпуль, Великобритания доказательной аргументации (ЕЯ). Практика применения -контейнерные перевозки. Новизна предлагаемого метода по сравнению с традиционным анализом заключается в построении динамической модели, способной работать с постоянно меняющимися условиями эксплуатации в портах. Что еще более важно, разрабатывается и выполняется новый метод анализа чувствительности рисков и их влияния на систему безопасности порта.

Кэмерон Ян. Университет Квинсленда, Брисбен, Австралия Маннан Махбубул Сэм. Техасский университет, Колледж Стейшн, США Немет Эржебет. Университет Квинсленда, Брисбен, Австралия Роджерс Уильям Дж. Техасский университет, Колледж Стейшн, США Совершенствуются методы расчетов приоритетного числа риска за счет введения среднего геометрического для интеграции нескольких вероятностных оценок, а также применяется нечеткая логика при работе анализе работы экспертных групп. Практика -управление операционными рисками.

Группа ученых Краткая характеристика исследований

Селигманн Бенджамин Дж. Университет Джеймса Кука, Таунсвилл, Австралия Пашман Ханс Дж. Техасский университет, Колледж Стейшн, США Парк Сунхва. Техасский университет, Колледж Стейшн, США

Чан Даниэль. PHM Technology Pty Ltd., Австралия Мо Джон. Университет RMIT, Мельбурн, Австралия Совершенствуются процессы обеспечения надежности изделий, для этого происходит интеграция процедуры БМЕЛ с расчетами показателей надежности.

Чанг Вуи Ли. Университет Малайзии Саравак, Самарахан, Малайзия Пан Лименг. Южный университет науки и технологий, Шэньчжэнь, Китай Тай Кай Мэн. Университет Малайзии Саравак, Самарахан, Малайзия Решаются вопросы интеграции БМЕЛ и нейронных сетей, в том числе для повышения качества визуализации данных и эффективность принятия решений по результатам БМЕЛ.

Дэн Синьян Северо-Западный политехнический университет, Сиань, Китай Цзян Вэнь. Вводятся лингвистические переменные и применяются нечеткие модели для

Группа ученых Краткая характеристика исследований

Северо-Западный политехнический университет, Сиань, Китай повышения достоверности процедуры FMEA анализа.

Кабир Сохаг. Брэдфордский университет, Брэдфорд, Великобритания Пападопулос, Яннис Иоаннис. Университет Халла, Халл, Великобритания Применяются байесовские сети, цепи Маркова, сети Петри и нечеткие множества для повышения эффективности FMEA. Разрабатываются подходы к устранению неопределенностей.

Петерс Джефри. Additive Industries B.V., Эйндховен, Нидерланды Бастен Роб. Эйндховенский технологический университет, Эйндховен, Нидерланды Тинга Тьедо. Нидерландская оборонная академия, Бреда, Нидерланды Шафи Махмуд. Крэнфилдский университет, Крэнфилд, Великобритания Энджема Эвенье. Крэнфилдский университет, Крэнфилд, Великобритания Колиос Афанасиос Дж. Стратклайдский университет, Глазго, Великобритания Проводится интеграция методов, развивается гибридная модель между FMEA и FTA.

Группа ученых Краткая характеристика исследований

Четелет Эрик. Технологический университет Труа, Труа, Франция Тази Нацеф. Технологический университет Труа, Труа, Франция Бузиди Юсеф. Технологический университет Труа, Труа, Франция Разработана модель, которая при расчете приоритетного числа риска учитывает затраты на каждый отказ, а не только уровень критичности. Практика - редукторы, роторы.

Цай Санбинг. Университет Уи, Уишань , Китай Чжоу Цзе. Нанкайский университет, Тяньцзинь, Китай Гао Ян. Даляньский технологический университет, Далянь, Китай Рен Пэн. Нанкайский университет, Тяньцзинь, Китай Сюй Вэй. Нанкайский университет, Тяньцзинь, Китай Проводится интеграция FMEA и DEMATEL, в том числе делается попытка анализировать зависимые нежелательные события. Практика -фотоэлектрические элементы.

Ван С. Национальный инженерный исследовательский центр безопасности водного транспорта, Ухань, Китай Ян Синьпин. Применяются нечеткие множества и байесовская сеть для улучшения FMEA. Авторы указывают на высокий уровень неопределенности данных о

Группа ученых Краткая характеристика исследований

Уханьский технологический университет, Ухань, Китай Чжан Ди. Уханьский технологический университет, Ухань, Китай Цюй Чжуохуа. Ливерпульская бизнес-школа, Ливерпуль, Великобритания Ян Заили. Ливерпульский университет Джона Мура, Ливерпуль, Великобритания рисках, но не решают эту проблему. Практика -транспортировка, в том числе опасных грузов.

Чжан Хэнцзе. Хохайский университет, Нанкин, Китай Донг Юйчэн. Сычуаньский университет, Чэнду, Китай Паломарес Иван. Университет Гранады, Гранада, Испания Чжоу Хайвэй. Хохайский университет, Нанкин, Китай Решаются задачи поиска компромиссного решения за счет достижения консенсуса между экспертами. Практика -лучевая терапия.

В результате следует отметить, что БМЕЛ применяется очень широко, данный анализ зарекомендовал себя как эффективный, приносящий значительный вклад в сокращение рисков, отказов, несоответствий. С другой стороны, следует отметить, что число работ, посвященных его развитию, в большей степени направлены на совершенствование математического аппарата расчета приоритетного числа риска. При этом недостаточно раскрыты вопросы неопределенности данных, решений, информации, которая

имеет место быть при проведении FMEA, а также не учитываются предпосылки и факторы, влияющие на возникновение рисков.

Следует показать разницу между причиной, предпосылками и факторами, которые рассматриваются во второй главе. Причина, которая определяется экспертами и заполняется в протоколе FMEA, выступает либо событием, либо явлением, вызывающим риск или несоответствие, но находится в рамках рассматриваемого объекта, продукции или процесса. Причина является тем, что определяет возникновение риска. Под предпосылкой или фактором понимаются такие события или явления, которые чаще всего находятся за рамками рассматриваемого объекта, продукции или процесса, но влияют на последствия, риски и несоответствия. Например, причиной несанкционированного отбора газа являются противоправные действия, а факторами и предпосылками такого действия могут быть:

• низкий уровень штрафов,

• тяжелая экономическая ситуация в регионе,

• легкость несанкционированного отбора,

• информационная доступность способов несанкционированного отбора газа

• и т.д.

1.3 Принятие решений на основе ГМЕЛ

При проведении процедуры FMEA принимаются различные решения. Построим матрицу решений (рисунок 1.2).

Инициализация процедуры

ф Принимаются решения о том:

■ какой объект, продукцию или процесс стоит анализировать;

■ какое время и какие ресурсы стоит на это выделить;

■ какой уровень эффекта будет удовлетворительным.

Планирование и подготовка

^ Принимаются решения о том:

■ какую информацию следует собрать и в каком объеме;

■ кто войдет в команду экспертов и как будет построена их работа;

■ какие цели, в том числе в численных значениях, будут поставлены;

■ какую форму протокола следует вести. Структурный анализ

Принимаются решения о том:

■ какие заинтересованные стороны включить в анализ;

■ как и на каком уровне провести визуализацию объекта, продукции или процесса;

■ какие внешние взаимосвязи следует учитывать. Анализ отказов (несоответствий)

Принимаются решения о том:

■ верно ли определены последствия;

■ верно ли определены причины;

■ верно ли определены риски;

■ достаточно ли установлены взаимосвязи между нежелательными событиями.

Анализ рисков

Принимаются решения о том:

■ верно ли установлены значимости последствий, причин, рисков;

■ достаточен ли уровень согласованности экспертов; верно ли определено приоритетное число риска.

^ Оптимизация

Принимаются решения о том:

■ верно ли предложены коррекция, корректирующие и предупреждающие мероприятия;

■ достаточен ли уровень ресурсов для выполнения мероприятий;

насколько будет снижено приоритетное число риска.

Рисунок 1.2 - Пример некоторых вопросов, по которым принимается решение в рамках FMEA.

Представленная на рисунке матрица принятия решений не является достаточной и может быть продолжена. Однако, важно, что каждый из представленных вопросов демонстрирует тот факт, что лицо принимающее решение находится в условиях неопределенности на каждом этапе БМЕЛ. Следует отметить, что такой уровень неопределенности является тем фактором, который влияет на эффективность всей процедуры БМЕЛ. Поэтому работы, связанные со снижением уровня неопределенности при проведении процедуры БМЕЛ, являются актуальными.

1.4 Выводы по главе

1. Существующие методы улучшения БМЕЛ не учитывают объективных предпосылок и субъективных факторов, внешних по отношению к рассматриваемому объекту, но имеющих значительное влияние на частоту возникновения, возможность обнаружения и последствия рассматриваемых рисков.

2. При реализации процедуры БМЕЛ возникают неопределенности на каждом из этапов анализа. При этом теоретических и практических работ по снижению неопределенностей недостаточно.

3. Необходима разработка подходов, позволяющих сделать научно обоснованный выбор корректирующих мероприятий, которые были разработаны экспертами.

4. Следует провести БМЕЛ оборудования, применяемого на газораспределительной сети, например, приборов учета газа, что позволит собрать экспертную информацию об уровне защищенности счетчиков газа от несанкционированного доступа.

2. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ВИДОВ И ПОСЛЕДСТВИЙ РИСКА НЕСАНКЦИОНИРОВАННОГО ОТБОРА

ГАЗА

2.1 Классификация объективных предпосылок и субъективных факторов, влияющих на приоритетное число риска

Как было показано в первой главе расчет приоритетного числа риска основан на определении оценок значимости последствий, оценок частоты возникновения и оценок сложности обнаружения. Разработаем метод определения данных оценок, отличающийся тем, что учитываются объективные предпосылки и субъективные факторы, влияющие на риск совершения несанкционированного отбора газа.

В результате разработанного метода становится очевидным, что оценки значимости последствий, оценки частоты возникновения и оценки сложности обнаружения являются комплексными оценками и должны быть представлены научно-обоснованной системой сбора и анализа соответствующей информации. Кроме того, при построении системы сбора информации установлено, что одни и те же предпосылки и/или факторы могут влиять сразу на несколько оценок, входящих в расчет приоритетного числа риска. То есть возникают ситуации, когда оценки значимости, частоты и обнаружения зависимы между собой в конкретной рассматриваемой системе. В этом случае можно либо порекомендовать исключение учета единичных показателей из расчета комплексных оценок, либо приять факт зависимости оценок между собой. В любом случае процедура расчета приоритетного числа риска должна обладать прозрачностью, достоверностью и эффективностью.

Классификация субъективных факторов.

К субъективным факторам, влияющим на риск несанкционированного отбора газа, следует относить факторы, формируемые обществом и человеком. К таким факторам относятся:

• Среднестатистическая оценка объемов несанкционированного отбора газа в регионе;

Следует отметить, что высокий уровень несанкционированного отбора означает, что общество настроено на поиск методов такого отбора. Фактически можно сказать, что несанкционированный отбор становится традиционным способом ведения хозяйства.

• Информационная доступность материалов касательно способов несанкционированного отбора газа;

Для комплексной оценки риска несанкционированного отбора газа необходим анализ внешней среды с точки зрения доступности материалов, в которых раскрываются способы несанкционированного отбора газа. Наличие видео материалов, схем и подходов по вмешательству в приборы учета газа, а также информации о способах несанкционированного присоединения к сетям газораспределения повышают риск несанкционированного отбора газа. Поиск такой информации, ее изъятие и блокирование, установление авторов позволит сократить число нарушений. К информации, доступность которой может повлиять на риск несанкционированного обора газа, можно отнести:

■ Эксплуатационная информация;

■ Информация, касающаяся сроков и интервалов контроля;

■ Информация о методах контроля;

■ Данные об уязвимостях;

■ Информация о программном обеспечении.

• Уровень компетенций нарушителей;

Данный фактор влияет на выбор средств учета газа. Чем выше будет требоваться компетенция нарушителя для вмешательства в работу приборов учета газа, тем меньше экономическая целесообразность нарушения и тем меньше число потенциальных нарушителей.

Классификация объективных предпосылок.

К объективным предпосылкам следует отнести технические и социально-экономические условия.

• Уровень доходов в рассматриваемом регионе;

Если стоимость потребленного газа по сравнению с уровнем дохода потребителя является слишком высокой, то риск несанкционированного отбора будет возрастать.

• Размер штрафа;

Если уровень штрафа ниже, чем получаемая прибыль от несанкционированного отбора газа, то риск нарушения очень высок.

• Средства реализации несанкционированного отбора газа;

Нарушитель либо использует доступные в свободной продаже

технические средства и программное обеспечение, либо специально разработанные технические средства и программное обеспечение. Необходима оценка стоимости данных средств и возможности их применения.

• Достоверность и независимость процедуры контроля.

Чем выше достоверность и независимость, тем ниже риск несанкционированного отбора газа.

Следует отметить, что субъективные факторы и объективные предпосылки должны постоянно пересматриваться и дополняться.

Для решения проблемы определения значений частоты возникновения и возможности обнаружения предложим воспользоваться известной методологией QFD-анализа. Для этого построим Дом качества, в котором требования («комната потребителя») будут представлены входящими в расчет приоритетного числа риска показателями (значимость последствий, оценка частоты возникновения и оценка возможности обнаружения).

Далее показаны примеры графиков зависимостей Б, О и Э от субъективных факторов и объективных предпосылок. Следует отметить, что данные графические зависимости получены на основе практики применения БМЕЛ. Такие графики предоставляют БМЕЛ-команде возможность провести экспертную оценку Б, О и Э. Необходимо признать, что такие зависимости могут иметь существенно иной график как по кривизне, так и по типу, что налагает на исследователей риска дополнительные требования по

стандартизации таких графических зависимостей до этапа анализа. То есть, если в предшествующей процедуре FMEA эксперты должны были договориться о таблицах зависимостей S, O и D от результатов наблюдаемого процесса, то в данном случае кроме стандартизации таких таблиц необходима и стандартизация графических зависимостей S, O и D от субъективных факторов и объективных предпосылок.

Оценка возможности обнаружения.

На данную оценку непосредственно оказывают влияние: • Достоверность и независимость процедуры контроля;

При недостаточном уровне достоверности контроля обнаружить несанкционированный отбор газа будет невозможно. Если не обеспечена независимость процедуры контроля, то несанкционированный отбор газа также обнаружен не будет.

10

х

<и >

(И X

ю

о ^

13 о

X

о

т

2 4 х

си ^

О 3

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 Достоверность и независимость процедуры контроля

0,9

Рисунок 2.1 - Предлагаемая модель оценки возможности обнаружения относительно достоверности и независимости процедуры контроля

9

8

7

6

5

0

0

1

Чем менее достоверен и независим контроль, тем выше риск того, что несанкционированный отбор газа не будет обнаружен, поэтому чем ниже показатели достоверности и независимости, тем выше баллы оценки возможности обнаружения (рисунок 2.2).

• Уровень компетенций нарушителей.

Чем выше уровень компетенции нарушителя, тем выше должны быть баллы оценки возможности обнаружения (рисунок 2.3).

10

х

<и >

(И X

ю

о ^

13 о

X

о

(И

а: X

си

о

0,2 0,4 0,6 0,:

Уровень компетенций нарушителей

Рисунок 2.2 - Предлагаемая модель оценки возможности обнаружения относительно уровня компетенции нарушителя

9

8

7

6

5

4

3

2

1

0

0

1

Косвенное влияние:

• Информационная доступность материалов касательно методик несанкционированного отбора газа; Чем выше информационная доступность материалов, касающихся методик несанкционированного отбора газа тем выше балл оценки возможности обнаружения (рисунок 2.4).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Сыровацский Олег Валериевич, 2022 год

Источники

питания имеют срок службы менее

пяти лет. После замены элемента питания счётчиков,

дисплеи показывают некорректную информацию

Приборы учета газа имеют клейма гос. поверителя, закрывающие головку винта

Объект Несоотве тствие Оценка частоты возникно вения несоотве тствия (от 1 до 10) Соотношение положительных/от рицательных отзывов (кол-во) Соотнош ение положите льных и отрицате льных отзывов (%) Причина Последс твие Оценка значим ости послед ствия (от 1 до 10) Оценка возмож ности обнару жения (от 1 до 10) Приори тетное число риска

крепления счетного механизма. Данные клейма подвержены загрязнению (расположенн ые в верхней части), а также тепловому воздействию. Отсутствие необходимой защиты от вскрытия крышки счётчика

Счетчики газа СГК ОАО «Электроприбор», г. Воронеж Подверже ны воздейств ию магнитног о поля 4 2/8 20 Подвержены влиянию внешнего магнитного поля постоянного Некорре ктный учет газа 9 9 324

Объект Несоотве тствие Оценка частоты возникно вения несоотве тствия (от 1 до 10) Соотношение положительных/от рицательных отзывов (кол-во) Соотнош ение положите льных и отрицате льных отзывов (%) Причина Последс твие Оценка значим ости послед ствия (от 1 до 10) Оценка возмож ности обнару жения (от 1 до 10) Приори тетное число риска

магнита из-за конструктивн ых особенностей счетчика

Низкая степень защищённ ости от вмешател ьства Возможно вскрытие корпуса счетного механизма без нарушения пломбы. Корпус счётного механизма легко открывается сверху при смещении. Вальцовочная часть двух корпусов счётчика не защищена от вмешательств

Объект Несоотве тствие Оценка частоты возникно вения несоотве тствия (от 1 до 10) Соотношение положительных/от рицательных отзывов (кол-во) Соотнош ение положите льных и отрицате льных отзывов (%) Причина Последс твие Оценка значим ости послед ствия (от 1 до 10) Оценка возмож ности обнару жения (от 1 до 10) Приори тетное число риска

в конструкцию счётчика

Низкая степень надежнос ти в процессе эксплуата ции Остановка счетного механизма (при замере расхода газа цифры не двигаются, но газ счетчик пропускает). Непроизвольн о перескакиван ие цифр на счетном механизме (как в одну, так и в другую сторону). Полное заклинивание счётчиков, без

Объект Несоотве тствие Оценка частоты возникно вения несоотве тствия (от 1 до 10) Соотношение положительных/от рицательных отзывов (кол-во) Соотнош ение положите льных и отрицате льных отзывов (%) Причина Последс твие Оценка значим ости послед ствия (от 1 до 10) Оценка возмож ности обнару жения (от 1 до 10) Приори тетное число риска

пропуска газа, преимуществе нно в зимнее время при минусовых температурах. Очередную поверку (по истечении межповерочно го интервала) не проходят порядка 60% поступивших в лабораторию счётчиков

Счетчики газа ВЕ КТОР-М О(Т) ООО «НПП Скайметр», г. Ростов-на-Дону Низкая степень надежнос ти в процессе эксплуата ции 5 2/7 22,2 Периодическа я остановка счетчика с прекращение м подачи газа. Не отображение счётчиком Некорре ктный учет газа 9 7 315

Объект Несоотве тствие Оценка частоты возникно вения несоотве тствия (от 1 до 10) Соотношение положительных/от рицательных отзывов (кол-во) Соотнош ение положите льных и отрицате льных отзывов (%) Причина Последс твие Оценка значим ости послед ствия (от 1 до 10) Оценка возмож ности обнару жения (от 1 до 10) Приори тетное число риска

результатов измерений на малых расходах

Низкая степень защищённ ости от вмешател ьства Пломба поверителя установлена на съемный элемент, который легко демонтируетс я без повреждения пломбы

Ресурс встроенно го элемента питания не выдержив ает срок МПИ счётчика (у Ресурс встроенного элемента питания не выдерживает срок МПИ счётчика, что приводит к потере информации, создаёт

Объект Несоотве тствие Оценка частоты возникно вения несоотве тствия (от 1 до 10) Соотношение положительных/от рицательных отзывов (кол-во) Соотнош ение положите льных и отрицате льных отзывов (%) Причина Последс твие Оценка значим ости послед ствия (от 1 до 10) Оценка возмож ности обнару жения (от 1 до 10) Приори тетное число риска

электронн необходимост

ых ь

моделей) внеочередной поверки счётчика после замены элемента питания

Счетчики газа ВЕКТОР VG ООО «СПб ЗИП», г. Санкт-Петербург Низкая степень надежнос ти в процессе эксплуата ции 4 0/2 0 Много случаев выхода из строя. Низкая степень надёжности электронного блока Некорре ктный учет газа 9 7 252

Отличается

Низкая низкой

Счетчики газа ВЕКТОР-М/Т ООО «СПб ЗИП», г. Санкт-Петербург степень надежнос ти в процессе эксплуата ции 4 0/2 0 надёжностью, как правило выходит из строя счётный механизм (его заклинивает, при этом газ Некорре ктный учет газа 9 8 288

Объект Несоотве тствие Оценка частоты возникно вения несоотве тствия (от 1 до 10) Соотношение положительных/от рицательных Соотнош ение положите льных и отрицате льных отзывов (%) Причина Последс твие Оценка значим ости послед Оценка возмож ности обнару Приори тетное число риска

отзывов (кол-во) ствия (от 1 до 10) жения (от 1 до 10)

через счётчик

продолжает идти)

Счетчики газа СГР G Подверже ны Счётный механизм останавливает ся под воздействием магнитного поля Некорре

ООО «Лиом плюс», г. Санкт-Петербург воздейств ию магнитног о поля 3 0/1 0 ктный учет газа 9 9 243

Счетчики газа

Берестье G ООО СП «БЕМКРОМГАЗ», г. Брест (совместное белорусско-германское предприятие) Подверже ны воздейств ию магнитног о поля 5 2/2 50 Реагируют на воздействие магнитного поля (неодимовый магнит) Некорре ктный учет газа 9 9 405

Счетчики газа Нестабиль Показания,

VEKTOR Lux, ные учитываемые Некорре

G(T) Производятся в метрологи ческие 4 0/1 0 средством измерения, не ктный учет газа 9 7 252

Китае по характери соответствую

лицензии и на стики т

Объект Несоотве тствие Оценка частоты возникно вения несоотве тствия (от 1 до 10) Соотношение положительных/от рицательных отзывов (кол-во) Соотнош ение положите льных и отрицате льных отзывов (%) Причина Последс твие Оценка значим ости послед ствия (от 1 до 10) Оценка возмож ности обнару жения (от 1 до 10) Приори тетное число риска

оборудовании фирмы «Kromschroder» (Германия) фактическому расходу установленног о газоиспользу ющего оборудования

Счетчики газа Геликон G ЗАО «ИВК-САЯНЫ», г. Москва Нет отрицател ьных отзывов 2/0 100

Счетчики газа СМТ Смарт (инновационный микро термальный счетчик газа) ООО «Техномер», г. Арзамас Нет отзывов - - Отсутствие отзывов связано с непродолжите льным сроком эксплуатации (с 2019 года)

Счетчики газа ПРИНЦ G ООО «Завод «РаДан» (Ультразвуковой) Нет отрицател ьных отзывов 3/0 100

Объект Несоотве тствие Оценка частоты возникно вения несоотве тствия (от 1 до 10) Соотношение положительных/от рицательных отзывов (кол-во) Соотнош ение положите льных и отрицате льных отзывов (%) Причина Последс твие Оценка значим ости послед ствия (от 1 до 10) Оценка возмож ности обнару жения (от 1 до 10) Приори тетное число риска

Счетчики газа Samsung KG «Kumho Electric» (Корея) Нестабиль ные метрологи ческие характери стики 4 0/1 0 Нижний предел измерения совпадает с порогом чувствительно сти счётчика и находится выше расходов газа малой конфорки бытовой плиты. Реагирует на вибрацию от рядом стоящих бытовых электрических приборов Некорре ктный учет газа 9 9 324

Счетчики газа Wizitdongdo KG Низкая степень защищённ ости от 4 0/1 0 Батарейный отсек легко вскрывается. Некорре ктный учет газа 9 7 252

Объект Несоотве тствие Оценка частоты возникно вения несоотве тствия (от 1 до 10) Соотношение положительных/от рицательных отзывов (кол-во) Соотнош ение положите льных и отрицате льных отзывов (%) Причина Последс твие Оценка значим ости послед ствия (от 1 до 10) Оценка возмож ности обнару жения (от 1 до 10) Приори тетное число риска

«WIZITDONGDO Со., Ltd» (Корея) вмешател ьства

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "Теплоэксплуатационная компания"

173009, ул. Октябрьская, л. 8А. офис № 317, г Великий Новгород, Российская Федерация ОГРН 1177746787745. ИНН 7725386795, КПП 532101001

26.01.2022 № 8_

На № от

АКТ

о внедрении результатов диссертационного исследования соискателя ученой степени кандидата технических наук Сыровацского Олега Валериевича по теме: «Совершенствование метода анализа видов и последствий риска несанкционированного отбора газа»

Рассмотренные результаты исследования, полученные Сыровацским Олегом Валериевичем в рамках диссертационного исследования на тему «Совершенствование метода анализа видов и последствий риска несанкционированного отбора газа» имеют для деятельности ООО «ТЕПЛОЭКСПЛУАТАЦИОННАЯ КОМПАНИЯ» большую актуальность, практический интерес и были использованы при технологической оптимизации деятельности и поиска способов снижения рисков предотвращения угрозы несанкционированного отбора газа и устранения уязвимости сети газораспределения.

Основная ценность предложенных диссертантом положений состоит в возможности практического применении метода расчета приоритетного числа риска, учитывающего результаты классификации объективных предпосылок и субъективных факторов и метода сведения результатов РМЕА-анализа к однокритериальной задаче построения плана корректирующих мероприятий ООО «ТЕПЛОЭКСПЛУАТАЦИОННАЯ КОМПАНИЯ» по этому направлению деятельности.

Ожидаемый экономический эффект от реализации плана корректирующий мероприятия по эксплуатации сетей газораспределения и эксплуатации счетчиков учета газа, стоящих на балансе предприятия, составит более 5 млн. руб. в календарном году.

Выражаю глубокую признательность Сыровацскому Олегу Валериевичу за предоставленную возможность практического применения результатов его диссертационного исследования и надеемся на дальнейшее активное наше сотрудничество.

Генеральный ди

0 АГРОГАЗ

173000. Россия. Новгородская обл. Великий Новгород, Наб. Александра Невского. 22/2, тел.: [phone] lNFOffiOAZAGRO.RU

16.12.2021

№ 11

На №

от

АКТ

внедрения результатов диссертационного исследования

Сыровацского Олега Валериевича по теме: «Совершенствование метода анализа видов и последствий риска несанкционированного отбора газа»

Настоящим актом подтверждаю, что тема, рассмотренные вопросы и результаты диссертационного исследования Сыровацского Олега Валериевича на тему: «Совершенствование метода анализа видов и последствий риска несанкционированного отбора газа» актуальны и имеют практическую значимость для деятельности ООО «АГРОГАЗ».

В разработанном Сыровацским Олегом Валериевичем методе выявления уязвимостей использована методология управления риском, которая может быть практически реализована за счет процедуры РМЕА-анализа. Предложенный метод возможен к применению в условиях нашего предприятия и позволяет принимать оптимальные управленческие решения в области эксплуатации сетей газораспределения и эксплуатации счетчиков учета газа, стоящих на балансе предприятия.

Следует отметить, что внедрение результатов исследования Сыровацского О.В. позволило ООО «АГРОГАЗ» начать работу по формированию производственной программы нацеленной на обеспечение защищенности, безопасности сети газораспределения с точки зрения снижения риска несанкционированного отбора газа, что в свою очередь повысило эффективность деятельность компании, экономический эффект от внедрения составил 3,2 млн. руб. (не для выплат).

Начальник А

А. Е. Королев

АКТ

внедрения результатов диссертационного исследования Сыровацского Олега Валериевича по теме: «Совершенствование метода анализа видов и последствий риска несанкционированного отбора газа»

Настоящим подтверждаю, что результаты диссертационного исследования Сыровацского Олега Валериевича по теме: «Совершенствование метода анализа видов и последствий риска несанкционированного отбора газа» обладают высокой актуальностью, имеют большую практическую значимость в сфере профессионального образования и внедрены в практику деятельности Автономной некоммерческой организации дополнительного профессионального образования «Учебный центр «Русский Регистр - Балтийская инспекция», которая является структурным подразделением ООО «Русский Регистр - Балтийская инспекция» - дочерней компании Ассоциации по сертификации «Русский Регистр» - крупнейшего и наиболее признанного в России и за рубежом российского независимого органа по сертификации систем менеджмента, продукции и персонала.

Учитывая отраслевую и предметную специфику, теоретические, методические и практические положения диссертационного исследования Сыровацкого О.В. внедрены в содержание и процесс реализации дополнительных профессиональных программ «Управление рисками в СМК. ISO 9001:2015 (с учетом ISO 31000:2018)», «Разработка и внедрение системы менеджмента качества в соответствии с требованиями корпоративного стандарта ПАО «Газпром» СТО Газпром 9001-2018 г.» и «Переподготовка экспертов по сертификации продукции, аттестованных в

СДС ИНТЕРГАЗСЕРТ по направлению «Технологическое оборудование и материалы, энергетическое оборудование, приборы и средства автоматизации,

ИНН 7813291172, КПП 781301001 р/сч 40703810232060000004 в ФИЛИАЛЕ «ЦЕНТРАЛЬНЫЙ» БАНКА ВТБ (ПАО), к/сч 30101810145250000411, БИК 044525411, ОГРН 1127800013703

вычислительная техника, программные средства»», реализуемых в интересах предприятий и организаций нефтегазовой отрасли.

ПРИЛОЖЕНИЕ В. СТРУКТУРА ЗАДАЧ ПРОЦЕДУРЫ ГМЕА

Название задачи Описание задачи

ГМЕА Нацелен на поиск и устранение рисков в рассматриваемых процессах и продукции

Планирование и подготовка Одна из основных задач процедуры БМБЛ, которая позволяет провести подготовку к процедуре

Предварительный сбор информации (в том числе оценка доступности средств несанкционированного отбора газа) Предварительный сбор информации связан с аналитикой и описанием процесса и\или продукции с указанием характерных особенностей. Кроме того, необходим анализ сети Интернет относительно имеющейся информации по методам несанкционированного отбора газа. Необходимо провести оценку объективных предпосылок и субъективных факторов несанкционированного отбора газа.

Идентификация целей, задач, ограничений Установление целей, в том числе содержащих конкретные числовые требования, например, по снижению объемов несанкционированного отбора газа, позволит группе экспертов проводить нацеленный

Название задачи Описание задачи

анализ рисков и вырабатывать сфокусированные решения.

Планирование работы Раздел планирования работы должен учитывать загруженность персонала по основной работе, график встреч и обсуждений должен позволять привлекать эксперта в наиболее комфортное время для повышения его активности. Кроме того, следует предусмотреть возможность итеративного взаимодействия, то есть обеспечить при необходимости возврат к ранее принятым решениям.

Определение статуса FMEA (новизна, процесс, продукт) Стоит выявить особенности анализируемого участка и\или оборудования. Насколько они новые, какие изменения происходили.

Выбор формы протокола Зависит от выбранного объекта исследования.

Структурный анализ Одна из основных задач процедуры БМЕЛ, которая позволяет дополнить описание объектов исследования.

Определение структуры продукта, процесса Структура продукции или процесса позволяет выстроить БМЕЛ

Название задачи Описание задачи

с учетом элементов входящих в исследуемый объект.

Определение заинтересованных сторон Определение заинтересованных сторон позволяет дополнить структуру процесса и\или продукции с точки зрения требований заинтересованных сторон. Важным обстоятельством является описание этих требований и определение их значимости так, как, например, делается при QFD.

Визуализация объекта FMEA Визуализация объекта позволяет комплексно взглянуть на его работу, а также в дальнейшим использовать в учебном процессе. Визуализация должна позволять позиционировать выявленные экспертами риски, ПЧР и другую информацию.

Определение взаимосвязей (потребитель-поставщик; заинтересованных сторон; элементов рассматриваемого объекта) Определение взаимосвязей необходима с точки зрения комплексного рассмотрения рисков объекта. Особенно в части того, как тот или иной риск повлияет на конкретный субъект. Такая оценка может привести к нескольким сценариям процедуры FMEA, так как один и тот же риск в зависимости от

Название задачи Описание задачи

субъекта будет иметь разный вес или значимость.

Анализ отказов (несоответствий) Одна из основных задач процедуры БМЕЛ, результатом которой является идентификация основных рисков.

Идентификация отказов (несоответствий) и их классификация Классификация несоответствий позволит установить их возникновения на этапах жизненного цикла, а также определить зависимость друг от друга.

Определение последствий по каждому отказу (несоответствию) Важный этап, который в наибольшей степени влияет на результат анализа, следует зафиксировать все последствия, высказанные экспертной группой.

Определение причин отказа (несоответствия) Возможны ситуации, когда одна и таже причина приводит к разным несоответствиям и последствиям. В этом случае следует отобразить связь причин, несоответствий и последствий, например, за счет диаграмм сродства или связей.

Оценка взаимовлияния и взаимозависимости между отказами (несоответствиями) Данная оценка необходима, так как возникновение одного отказа (несоответствия) может увеличить

Название задачи Описание задачи

Оценка взаимовлияния и взаимозависимости между причинами отказов (несоответствий) вероятность возникновения другого или снизить возможности его обнаружения.

Оценка взаимовлияния и взаимозависимости между последствиями отказов (несоответствий)

Экспертное обсуждение Мероприятие, которое позволяет комплексно оценить проведенную выше работу.

Документирование результатов Обязательная процедура, которая позволит заполнить базу знаний.

Анализ рисков Одна из основных задач процедуры FMEA, результатом которой является численное определение показателей риска.

Определение действующих мер по предупреждению, обнаружению и коррекции отказов (несоответствий), причин и последствий Необходимо дать перечень действующих мер с их кратким описанием.

Оценка эффективности данных мер Оценку существующих мер и их эффективности необходимо делать с учетом объективных предпосылок и субъективных факторов.

Оценка значимости последствий Следует выбрать наиболее значимое для итогового расчета

Название задачи Описание задачи

последствие, но зафиксировать необходимо все высказанные экспертами последствия. В случае, когда на следующем интерактивном этапе процедуры БМЕЛ будет принято решении об исключении наиболее «тяжелого» последствия как невозможного при рассматриваемом риске, группа экспертов станет работать с другими указанными последствиями.

Оценка частоты возникновения отказа (несоответствия), причины и последствия Стоит опираться на статистику, при этом заранее необходимо установить допустимые значения и шкалу.

Оценка возможности обнаружения отказа (несоответствия), причины и последствия Следует опираться на вероятностные характеристики объекта и техническое описание средств контроля и мониторинга.

Расчет ПЧР Позволит провести сравнение установленных рисков между собой. Следует провести сложный анализ, который учитывает не только произведение показателей, но и максимумы по одной их трех величин (значимость, частота возникновения, возможность обнаружения)

Название задачи Описание задачи

Расчет ПЧР в условиях зависимых событий Так как отказы (несоответствия), причины и последствия могут находиться в зависимости друг от друга, то следует рассмотреть варианты событий, когда приоритетное число риска резко возрастает в случае, когда зависимые события происходят и влияют на частоту возникновения или вероятность обнаружения другого нежелательного события.

Экспертное обсуждение Мероприятие, которое позволяет комплексно оценить проведенную выше работу.

Документирование результатов Обязательная процедура, которая позволит заполнить базу знаний.

Оптимизация Одна из основных задач процедуры FMEA.

Разработка коррекции, корректирующих и предупреждающих мероприятий Необходимо зафиксировать все предложения по снижению отказов (несоответствий), причин и последствий

Определение ответственных лиц, сроков и ресурсов Важным моментом является определение ресурсов, в том числе временных, что является ключевым фактором успеха по снижению рисков. Одним из критериев выбора

Название задачи Описание задачи

мероприятия может выступать его стоимость.

Реализация мероприятий и их мониторинг Необходимо выстроить достоверную систему мониторинга установленных мероприятий, что позволит оценить их эффективность и результативность.

Оценка эффективности и результативности мероприятий Оценка эффективности и результативности мероприятий нужна как для следующего этапа анализа рисков, так и для внедрения лучших практик в других ООО «Газпром межрегионгаз» .

Повторный анализ рисков Повторный анализ позволит оценить насколько был снижен риск, а также выработать следующие мероприятия.

Экспертное обсуждение Мероприятие, которое позволяет комплексно оценить проведенную выше работу.

Документирование результатов Одна из основных задач процедуры БМЕЛ.

Формирование отчета Отчет должен отражать все предпринятые шаги, а также альтернативные оценки и решения.

Название задачи Описание задачи

Формирование базы знаний: рисков, мероприятий, оценок эффективности База знаний, кроме результатов анализа рисков, технических и организационных решений, должна отвечать на вопрос о причинах принятия решений и их последствиях, об оценке эффективности и результативности принятых мер

Демонстрация результатов потребителям Проведение серьезной работы по снижению рисков, по повышению прозрачности процесса сбора и анализа информации о потреблении газа должна быть продемонстрирована потребителю, в том числе и случаи, когда были выявлены нарушители, которые понесли наказание, превышающее все ранее полученные «бонусы» от несанкционированного отбора газа. Такая демонстрация может включать в себя социальную рекламу.

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАДАЧ И ТРУДОЗАТРАТ

Название ресурса Трудозатраты

Генеральный директор 488 ч

ГМЕЛ 472 ч

Определение ответственных лиц, сроков и ресурсов 16 ч

Заместитель генерального директора по реализации и транспортировке газа 1 272 ч

Планирование и подготовка 40 ч

Идентификация целей, задач, ограничений 8 ч

Планирование работы 24 ч

Определение статуса FMEA (новизна, процесс, 8 ч

продукт)

Структурный анализ 48 ч

Определение взаимосвязей (потребитель-

поставщик; заинтересованных сторон; 24 ч

элементов рассматриваемого объекта)

Анализ отказов (несоответствий) 64 ч

Определение последствий по каждому отказу (несоответствию) 24 ч

Оценка взаимовлияния и взаимозависимости между отказами (несоответствиями) 24 ч

Оценка взаимовлияния и взаимозависимости между причинами отказов (несоответствий) 24 ч

Оценка взаимовлияния и взаимозависимости

между последствиями отказов 24 ч

(несоответствий)

Название ресурса Трудозатраты

Экспертное обсуждение 16 ч

Анализ рисков 80 ч

Оценка эффективности данных мер 24 ч

Оценка значимости последствий 24 ч

Расчет ПЧР 24 ч

Расчет ПЧР в условиях зависимых событий 24 ч

Экспертное обсуждение 24 ч

Оптимизация 264 ч

Разработка коррекции, корректирующих и предупреждающих мероприятий 24 ч

Определение ответственных лиц, сроков и ресурсов 16 ч

Реализация мероприятий и их мониторинг 248 ч

Оценка эффективности и результативности мероприятий 24 ч

Повторный анализ рисков 40 ч

Экспертное обсуждение 16 ч

Документирование результатов 112 ч

Оперативно-диспетчерский отдел 568 ч

Предварительный сбор информации ( в том

числе оценка доступности средств 40 ч

несанкционированного отбора газа)

Определение структуры продукта, процесса 24 ч

Определение заинтересованных сторон 8 ч

Идентификация отказов (несоответствий) и их классификация 32 ч

Определение причин отказа (несоответствия) 24 ч

Название ресурса Трудозатраты

Экспертное обсуждение 16 ч

Определение действующих мер по предупреждению, обнаружению и коррекции отказов (несоответствий), причин и последствий 24 ч

Оценка значимости последствий 24 ч

Оценка частоты возникновения отказа (несоответствия), причины и последствия 24 ч

Оценка возможности обнаружения отказа (несоответствия), причины и последствия 24 ч

Экспертное обсуждение 24 ч

Реализация мероприятий и их мониторинг 248 ч

Повторный анализ рисков 40 ч

Экспертное обсуждение 16 ч

Служба по работе с клиентами 520 ч

Предварительный сбор информации ( в том числе оценка доступности средств несанкционированного отбора газа) 40 ч

Определение заинтересованных сторон 8 ч

Идентификация отказов (несоответствий) и их классификация 32 ч

Экспертное обсуждение 16 ч

Определение действующих мер по предупреждению, обнаружению и коррекции отказов (несоответствий), причин и последствий 24 ч

Оценка значимости последствий 24 ч

Название ресурса Трудозатраты

Оценка частоты возникновения отказа (несоответствия), причины и последствия 24 ч

Оценка возможности обнаружения отказа (несоответствия), причины и последствия 24 ч

Экспертное обсуждение 24 ч

Реализация мероприятий и их мониторинг 248 ч

Повторный анализ рисков 40 ч

Экспертное обсуждение 16 ч

Отдел реализации газа промышленными потребителями 568 ч

Предварительный сбор информации ( в том числе оценка доступности средств несанкционированного отбора газа) 40 ч

Определение структуры продукта, процесса 24 ч

Определение заинтересованных сторон 8 ч

Идентификация отказов (несоответствий) и их классификация 32 ч

Определение причин отказа (несоответствия) 24 ч

Экспертное обсуждение 16 ч

Определение действующих мер по предупреждению, обнаружению и коррекции отказов (несоответствий), причин и последствий 24 ч

Оценка значимости последствий 24 ч

Оценка частоты возникновения отказа (несоответствия), причины и последствия 24 ч

Название ресурса Трудозатраты

Оценка возможности обнаружения отказа (несоответствия), причины и последствия 24 ч

Экспертное обсуждение 24 ч

Реализация мероприятий и их мониторинг 248 ч

Повторный анализ рисков 40 ч

Экспертное обсуждение 16 ч

Отдел метрологии 568 ч

Предварительный сбор информации ( в том числе оценка доступности средств несанкционированного отбора газа) 40 ч

Определение структуры продукта, процесса 24 ч

Определение заинтересованных сторон 8 ч

Идентификация отказов (несоответствий) и их классификация 32 ч

Определение причин отказа (несоответствия) 24 ч

Экспертное обсуждение 16 ч

Определение действующих мер по предупреждению, обнаружению и коррекции отказов (несоответствий), причин и последствий 24 ч

Оценка значимости последствий 24 ч

Оценка частоты возникновения отказа (несоответствия), причины и последствия 24 ч

Оценка возможности обнаружения отказа (несоответствия), причины и последствия 24 ч

Экспертное обсуждение 24 ч

Реализация мероприятий и их мониторинг 248 ч

Название ресурса Трудозатраты

Повторный анализ рисков 40 ч

Экспертное обсуждение 16 ч

Отдел документационного обеспечения 480 ч

Выбор формы протокола 8 ч

Визуализация объекта FMEA 8 ч

Экспертное обсуждение 16 ч

Документирование результатов 8 ч

Оценка значимости последствий 24 ч

Оценка частоты возникновения отказа (несоответствия), причины и последствия 24 ч

Оценка возможности обнаружения отказа (несоответствия), причины и последствия 24 ч

Экспертное обсуждение 24 ч

Документирование результатов 8 ч

Реализация мероприятий и их мониторинг 248 ч

Повторный анализ рисков 40 ч

Экспертное обсуждение 16 ч

Формирование отчета 32 ч

Отдел по информационным технологиям, телекоммуникациям и связи 584 ч

Предварительный сбор информации ( в том числе оценка доступности средств несанкционированного отбора газа) 40 ч

Определение заинтересованных сторон 8 ч

Идентификация отказов (несоответствий) и их классификация 32 ч

Определение причин отказа (несоответствия) 24 ч

Название ресурса Трудозатраты

Экспертное обсуждение 16 ч

Определение действующих мер по предупреждению, обнаружению и коррекции отказов (несоответствий), причин и последствий 24 ч

Оценка значимости последствий 24 ч

Оценка частоты возникновения отказа (несоответствия), причины и последствия 24 ч

Оценка возможности обнаружения отказа (несоответствия), причины и последствия 24 ч

Экспертное обсуждение 24 ч

Реализация мероприятий и их мониторинг 248 ч

Повторный анализ рисков 40 ч

Экспертное обсуждение 16 ч

Формирование базы знаний: рисков, мероприятий, оценок эффективности 40 ч

Советник генерального директора по связям с общественностью 56 ч

Экспертное обсуждение 16 ч

Демонстрация результатов потребителям 40 ч