Материал: Комплексные проблемы техносферной безопасности. материалы Международной научно-практической конференции. Колодяжный С.А., Небольсин В.А

оценки соответствия объектов защиты требованиям пожарной безопасности [4,ст.144] Заявленные МЧС России цели создания системы независимой оценки рисков:

─повышение уровня защищенности населения, территорий, имущества юридических лиц и индивидуальных предпринимателей;

─снижение административной нагрузки на субъекты предпринимательской деятельности в результате их вывода из сферы «обслуживания» государственными надзорными органами;

─освобождение органов пожарного надзора от проведения контроля на малозначительных объектах, сосредоточение его усилий на объектах с массовым пребыванием людей, потенциально опасных и социально-значимых объектах;

─учет результатов оценки рисков при назначении сумм страховых сборов и их дифференциация в зависимости от уровня защищенности объекта;

─обеспечение прозрачности процедур осуществления надзорных функций, предупреждение проявлений коррупции в этой сфере деятельности.

Независимая оценка пожарного риска проводится на основании договора, заключаемого между собственником или иным законным владельцем объекта защиты и экспертной организацией, осуществляющей деятельность в области оценки пожарного риска и аккредитованной в соответствующем порядке в МЧС России. Анализ уже проведенных преобразований в этой сфере показал, что институт пожарного надзора и аудита безопасностинесмотря на то, что претерпел большие преобразования, еще не сформирован окончательно и понадобится немало усилий, чтобы достичь поставленных целей.

Литература

1.Уголовный Кодекс Российской Федерации от 16 июня 1996 г. № 69ФЗ. Текст документа опубликован в изданиях «Собрание законодательства РФ», 17.06.1996, N 25, ст. 2954, «Российская газета», N 113, 18.06.1996, N 114, 19.06.1996, N 115, 20.06.1996, N 118, 25.06.1996.

2.Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях от 30.12.2001г. № 195-ФЗ. Текст документа опубликован в изданиях «Российская газета», N 256, 31.12.2001, «Парламентская газета», N 2-5, 05.01.2002, «Собрание законодательства РФ», 07.01.2002, N 1 (ч. 1), ст.

3.Федеральный закон от 21 декабря 1994 г. N 69-ФЗ «О пожарной безопасности».

4.Федеральный закон от 22 июля 2008 г. N 123-ФЗ «Технический регламент о требованиях пожарной безопасности».

5.Сметанкина Г.И., Шуткина С.А.Правовые основы совершенствования государственной надзорной деятельности в области пожарной безопасности. В сборнике: НАУКА СЕГОДНЯ сборник научных трудов по материалам VII международной научнопрактической конференции: в 4 частях. Научный центр «Диспут». – 2015. – С. 27-28.

6.Сметанкина Г.И., ШуткинаС.А.Правовое регулирование в области пожарной безопасности. Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. – 2015. – № 11-

1.– С. 316-318.

Воронежский институт ГПС МЧС России, г. Воронеж

G.I. Smetanina, A.V. Vitovtov, G.A. Zinchenko

SOME ASPECTS OF STATE SUPERVISORY ACTIVITIES IN MODERN RU

Discusses the problems of implementation of public supervision, problems of delineation of responsibility for fire safety object of protection between the owner, lessee, Sublessee, officials of the SFS, in other persons involved in fire safety

Key words: measures of fire safety responsible for fire safety, state fire supervision, fire safety audit, fire safety, fire risk

Voronezh Institute of state fire service of EMERCOM of Russia, Voronezh

236

однородных объектов);

─исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации.

Применение корреляционного анализа позволяет решить следующие задачи:

1) определить изменение результирующего показателя под воздействием одного или нескольких факторов (в абсолютном измерении), то есть определить, на сколько единиц изменяется величина результирующего показателя при изменении факторного на единицу;

2) установить относительную степень зависимости результирующего показателя от каждого фактора ─ причины брака.

Для решения этих задач подбирается соответствующий тип математического уравнения, которое наилучшим образом отражает характер изучаемой связи (прямолинейной, криволинейной и т.д.). Это играет важную роль в корреляционном анализе, потому что от правильного выбора уравнения регрессии зависит ход решения задачи и результаты расчетов.

Экономические явления и процессы хозяйственной деятельности зависят от большого количества факторов. Как правило, каждый фактор в отдельности не определяет изучаемое явление во всей полноте. Только комплекс факторов в их взаимосвязи может дать более или менее полное представление о характере изучаемого явления.

Многофакторный корреляционный анализ состоит из нескольких этапов.

На первом этапе определяются факторы, которые оказывают воздействие на изучаемый показатель, и отбираются наиболее существенные для корреляционного анализа. При этом необходимо придерживаться следующих правил:

─при отборе факторов-причин в первую очередь следует учитывать причинноследственные связи между показателями, так как они раскрывают сущность изучаемых явлений;

─при создании многофакторной корреляционной модели необходимо отбирать самые значимые факторы-причины, которые оказывают решающее воздействие на результирующий показатель, так как охватить все условия и обстоятельства практически невозможно.

На втором этапе строится уравнение зависимости между выбранными причинамифакторами и показателем брака, устанавливается степень влияния каждого фактора.

На третьем этапе проводится анализ полученных результатов и вырабатываются мероприятия по устранению наиболее значимых причин брака.

С учетом вышеизложенного проведем исследование тесноты связей факторных признаков на уровень брака в процессах производства.

Целесообразным является применения корреляционного уравнения для описания связей между функцией (Y) ─ уровень брака и аргументами (х) ─ выявленными причинами. В результате проведенного ранее анализа, выявлено, что к основным причинам брака в производственном процессе можно отнести следующие:

─некачественное сырье и полуфабрикаты;

─нарушения техдисциплины и ответственности;

238

─неисправность средств контроля;

─ошибки, допущенные при разработке технических процессов;

─по вине работников.

Исходные данные для решения задачи анализа приведены в таблице 1:

При изучении парной линейной корреляционной зависимости между двумя признаками теснота связи определяется расчетом значения линейного коэффициента корреляции r:

где x ─ значение факторного признака; y – значение результативного признака; n – число пар данных.Для качественной оценки тесноты связи приняты следующие шкалы:

r < 0.3 – слабая связь;

0.3 < r < 0.7 –средняя связь;

0.7 < r < 0.9 – высокая связь;

0.9 < r – весьма высокая связь.

Проведем многофакторный корреляционный анализ на ЭВМ с использованием табличного процессора MS Excel XP. В данном программном продукте воспользуемся стандартным пакетом анализа данных и выберем в качестве инструмента анализа «КОРРЕЛЯЦИЯ». В ходе решения задачи получим результат многофакторного корреляционного анализа, который представлен на рис. 1.

Рис. 1. Результат многофакторного корреляционного анализа (оригинальный)

В результате полученных данных проведем статистическую оценку результатов корреляционного анализа и сделаем следующие выводы:

─ наиболее сильное влияние на показатель «потери от брака» оказывает: некачественное сырье и полуфабрикаты и ошибки, допущенные при разработке технических процессов. С увеличением данных факторов потери от брака повышаются.

Остальными же факторами, относящимися к основным причинам брака в производст- венном процессе можно пренебречь, так как в соответствии со шкалой для качественной оценки тесноты связи имеют низкие показатели: 0,26, 0,18, 0,22 соответственно.

239

Таким образом, многофакторный корреляционный анализ имеет очень важную научную и практическую значимость. Он позволяет изучить закономерности изменения результативного показателя в зависимости от поведения разных факторов, определить их влияние на величину результативного показателя, установить, какие из них являются основными, а какие второстепенными. Этим достигается более объективная оценка деятельности предприятия, более точное и полное определение внутрихозяйственных резервов и прогнозного уровня показателей. одним из важных элементов в системе качества является применение статистических методов, использование которых позволяет понять изменчивость (вариабельность) показателей стабильности (надежности и качества) процессов производства, а следовательно повысить эффективность корректирующих мер. В соответствии с требованиями современной системы качества центральным объектом управления качеством является производственный процесс, выход которого представляет собой поток измерений параметров качества деталей. Главная задача при изготовлении – обеспечить стабильность (устойчивость) процесса и непрерывно улучшать вариации стабильного процесса, т.е. своевременно принимать корректирующие и предупреждающие действия. Внедрение статистических методов можно разбить на этапы:

1.Проведение обучения работников-специалистов отдела контроля, отдела стандартизации, линейных руководителей в цехах.

2.Разработка мер по внедрению статистических методов анализа и регулирования процессов в цехах механосборочного производства.

3.Отработка форм и содержания карт качества, контрольных карт.

4.Разработка положения по применению статметодов.

Для анализа стабильности техпроцессы используем «р-карту» и данные отчетов цехов, составленных на основе актов о браке. С указанием доли дефектов. Для анализа причин несоответствий используем диаграмму причинно-следственных связей. Для анализа качественных переменных результатов (выходов) производственного процесса построим р- карту для определения динамики появления дефектов в процессах производства. Исходные статистические данные замеров для проведения статистического анализа причин отклонений в процессах производства приведены в табл. 2.

брака):

n 545 10 54,4

p n np 100% 56 545 100% 10,3%

240