Веревкина О. И Применение гибридного метода оценки функциональных рисков нарушения безопасности движения в хозяйстве пути на железнодорожном транспорте / О. И. Веревкина // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2019. – Т. 61, № 1. – С. 55–64. – DOI:
10.26731/1813-9108.2019.1(61).55–64
10.26731/1813-9108.2019.1(61).55–64
В статье рассматривается развитие гибридного метода оценки рисков в направлении учета динамики факторов в краткосрочной перспективе (от квартала до года). Адаптация гибридного метода к применению на линейных предприятиях ОАО «Российские железные дороги», уточнение спектра входных данных для расчета. Для достижения поставленных сложных задач была проведена работа по развитию алгоритмов системы оценки функциональных рисков на инфраструктуре ОАО «Российские железные дороги» для управления техническим состоянием железнодорожного пути и безопасностью движения в рамках развития автоматизированного комплекса «УРРАН» как элемента цифровизации оценки рисков безопасности движения. Разработка велась на основе классификаторов факторов риска для дирекции инфраструктуры в
действующих нормативных документах. Эффективность метода демонстрируют результаты апробации на приоритетных направлениях полигона Северо-Кавказской железной дороги на уровне линейных предприятий. Предлагаемый подход позволяет формировать конкретные меры по снижению риска, что производится не только путем усиления защитного комплекса, парирующих мер, показателей человеческого фактора, обеспеченности средствами ремонта, но и мер воздействия на показатели надежности за счет изменения объемов и видов ремонтов, соотношения объемов капитальных и текущих трат. Выходными параметрами построения такой системы задач являются задания на величины, отражающие уровень рисков. На выходе задачи получаем корректировку объемов по видам ремонтов, относящихся не только к текущим, но и в первую очередь к капитальным затратам в службе Пути и в дирекции Инфраструктуры на сетевом уровне.
1. Методика идентификации рисков в области функциональной безопасности движения поездов на инфраструктуре ООО «РЖД» для управления пути и сооружений : распоряжение ОАО «РЖД» № 4246р от 01.12.2016 г. М., 2016.
2. Можаев А.С. Современное состояние и некоторые направления логико-вероятностных методов анализа систем. Ч. I // Теория и информационная технология моделирования безопасности сложных систем. Вып. 1 СПб. : ИПМАШ РАН, 1994. С. 23–53.
3. Можаев А.С. Общий логико-вероятностный метод анализа надёжности сложных систем. Л. : ВМА им. Гречко, 2000. 68 с.
4. Рябинин И.А., Черкасов Г.Н. Логико-вероятностные методы исследования надёжности структурно-сложных систем. М. : Радио и связь, 1981. 248 с.
5. Верёвкина О.И. О системе оценки рисков в области функциональной безопасности движения поездов // Мир транспорта. 2017. Т. 15. № 6 (73). С. 206–221.
6. Верёвкина О.И. О гибридном методе прогнозирования рисков на железнодорожном транспорте на основании общего логико-вероятностного метода // Изв. Петербург. ун-та путей сообщ. 2017. Т.14. № 4. С. 615–627.
7. Методические рекомендации по оценке рисков на железнодорожной инфраструктуре ОАО «РЖД». М., 2011. 104 с.
8. Методика оценки рисков в области функциональной безопасности движения на инфраструктуре ОАО «РЖД». М., 2016. 72 с.
9. ГОСТ Р 54505–2011. Безопасность функциональная. Управление рисками на железнодорожном транспорте». М. : Федер. агентство по техн. регулированию и метрологии, 2011. 34 с.
10. Методика нормирования и оценки риска транспортных происшествий и иных событий, связанных с нарушениями правил безопасности движения и эксплуатации железнодорожного транспорта. М. : РЖД, 2016. 60 с.
11. ГОСТ Р ИСО 31000–2010. Менеджмент риска. Принципы и руководство : утв. приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 21.12.2010 г. № 883-ст. М., 2010.
12. ГОСТ Р МЭК 62502-2014. Менеджмент риска. Анализ дерева событий. М. : Федер. агентство по техн. регулированию и метрологии, 2015. 30 с.
13. Методические рекомендации по построению матрицы рисков : распоряжение ОАО «РЖД» № 1946р от 22.09.2016. М., 2016.
14. СТО РЖД 02.041-2011. Управление ресурсами, рисками и надежностью на этапах жизненного цикла (УРРАН). Системы, устройства и оборудование путевого хозяйства. Требования надежности и функциональной безопасности. М., 2011.
15. Quinlan J.R. Induction of decision trees // Mach.Learn. 1986. Vol. I. P. 81–106.
16. Armstrong J.S. Principles of forecasting: A handbook for researchers and practitioners. USA, 2002. P. 849.
17. Manwani N., Sastry P.S. Geometric decision tree // IEEE Trans. Syst. Man. Cybern 2012. Vol. 42. Issue 1. P. 181–192
18. Lim T.S., Loh W.Y., Shih Y.S. An empirical comparision of decision trees and other classification methods // Tech. Report, Dep.Stat. Univ. Wiscosin. 1997. P. 1–38.