подготовка решений

экономико-математические исследования в бывш. СССР и России
(исторический очерк) Э.-м.и. — направление научных исследований, которые ведутся на стыке экономики, математики и кибернетики и имеют основной целью повышение экономической эффективности общественного производства с помощью математического анализа экономических процессов и явлений и основанных на нем методов принятия оптимальных (шире — рациональных) плановых и иных управленческих решений. Они затрагивают также общую проблематику оптимального распределения ресурсов безотносительно к характеру социально-экономического строя. Развитие Э.-м.и. в бывш. СССР надо рассматривать как этап противоречивого процесса развития отечественной экономической науки и часть общего процесса развития мировой экономической науки, в настоящее время во многом практически математизированной. Первым достижением в развитии Э.-м.и. явилась разработка советскими учеными межотраслевого баланса производства и распределения продукции в народном хозяйстве страны за 1923/24 хозяйственный год. В основу методологии их исследования были положены модели воспроизводства К.Маркса, а также модели В.К.Дмитриева. Эта работа нашла международное признание и предвосхитила развитие американским экономистом русского происхождения В.В.Леонтьевым его прославленного метода «затраты-выпуск».. (Впоследствии, после длительного перерыва, вызванного тем, что Сталин потребовал прекратить межотраслевые исследования, они стали широко применяться и в нашей стране под названием метода межотраслевого баланса.) Примерно в это же время советский экономист Г.А.Фельдман представил в Комиссию по составлению первого пятилетнего плана доклад «К теории темпов народного дохода», в котором предложил ряд моделей анализа и планирования синтетических показателей развития экономики. Этим самым были заложены основы теории экономического роста. Другой выдающийся ученый Н.К.Кондратьев разработал теорию долговременных экономических циклов, нашедшую мировое признание. Однако в начале тридцатых годов Э.м.и. в СССР были практически свернуты, а Фельдман, Кондратьев и сотни других советских экономистов были репрессированы, погибли в застенках Гулага. Продолжались лишь единичные, разрозненные исследования. В одном из них, работе Л.В.Канторовича «Математические методы организации и планирования производства» (1939 г.) были впервые изложены принципы новой отрасли математики, которая позднее получила название линейного программирования, а если смотреть шире, то этим были заложены основы фундаментальной для экономики теории оптимального распределения ресурсов. Л.В.Канторович четко сформулировал понятие экономического оптимума и ввел в науку оптимальные, объективно обусловленные оценки — средство решения и анализа оптимизационных задач. Одновременно советский экономист В.В.Новожилов пришел к аналогичным выводам относительно распределения ресурсов. Он выработал понятие оптимального плана народного хозяйства, как такого плана, который требует для заданного объема продукции наименьшей суммы трудовых затрат, и ввел понятия, позволяющие находить этот минимум: в частности, понятие «дифференциальных затрат народного хозяйства по данному продукту», близкое по смыслу к оптимальным оценкам Л.В.Канторовича. Большой вклад в разработку экономико-математических методов внес академик В.С.Немчинов: он создал ряд новых моделей МОБ, в том числе модель экономического района; очень велики его заслуги в области организационного оформления и развития экономико-математического направления советской науки. Он основал первую в стране экономико-математическую лабораторию, впоследствии на ее базе и на базе нескольких других коллективов был создан Центральный экономико-математический институт АН СССР, ныне ЦЭМИ РАН (см.ниже).. В 1965 г. академикам Л.В.Канторовичу, В.С.Немчинову и проф. В.В.Новожилову за научную разработку метода линейного программирования и экономических моделей была присуждена Ленинская премия. В 1975 г. Л.В.Канторович был также удостоен Нобелевской премии по экономике. В 50 — 60-x гг. развернулась широкая работа по составлению отчетных, а затем и плановых МОБ народного хозяйства СССР и отдельных республик. За цикл исследований по разработке методов анализа и планирования межотраслевых связей и отраслевой структуры народного хозяйства, построению плановых и отчетных МОБ академику А.Н.Ефимову (руководитель работы), Э.Ф.Баранову, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершову, Ф.Н.Клоцвогу, В.В.Коссову, Л.Е.Минцу, С.С.Шаталину, М.Р.Эйдельману в 1968 г. была присуждена Государственная премия СССР. Развитие Э.-м.и., накопление опыта решения экономико-математических задач, выработка новых теоретических положений и переосмысление многих старых положений экономической науки, вызванное ее соединением с математикой и кибернетикой, позволили в начале 60-х гг. академику Н.П.Федоренко выступить с идеей о необходимости теоретической разработки и поэтапной реализации единой системы оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ). Стало ясно, что внедрение математических методов в экономические исследования должно приводить и приводит к совершенствованию всей системы экономических знаний, обеспечивает дальнейшую систематизацию, уточнение и развитие основных понятий и категорий науки, усиливает ее действенность, т.е. прежде всего ее влияние на рост эффективности народного хозяйства. С 60-х годов расширилось число научных учреждений, ведущих Э.-м.и., в частности, были созданы Центральный экономико-математический институт АН СССР, Институт экономики и организации промышленного производства СО АН СССР, развернулась подготовка кадров экономистов-математиков и специалистов по экономической кибернетике в МГУ, НГУ, МИНХ им. Плеханова и других вузах страны. Исследования охватили теоретическую разработку проблем оптимального функционирования экономики, системного анализа, а также такие прикладные области как отраслевое перспективное планирование, материально-техническое снабжение, создание математических методов и моделей для автоматизированных систем управления предприятиями и отраслями. На первых этапах возрождения Э.-м.и. в СССР усилия в области моделирования концентрировались на построении макромоделей, отражающих функционирование народного хозяйства страны в целом, а также ряда частных моделей и на развитии соответствующего математического аппарата. Такие попытки имели немалое методологическое значение и способствовали углублению понимания общих вопросов экономико-математического моделироdания (в том числе таких, как адекватность моделей, границы их познавательных возможностей и т.д.). Но скоро стала очевидна ограниченность такого подхода. Концепция СОФЭ стимулировала развитие иного подхода — системного моделирования экономических процессов, были расширены методологические поиски экономических рычагов воздействия на экономику: оптимального ценообразования, платы за использование природных и трудовых ресурсов и т.д. На этой основе начались параллельные разработки ряда систем моделей, из которых наиболее известны многоуровневая система среднесрочного прогнозирования (рук. Б.Н.Михалевский), система моделей для расчетов по определению общих пропорций развития народного хозяйства и согласованию отраслевых и территориальных разрезов плана — СМОТР (рук. Э.Ф.Баранов), система многоступенчатой оптимизации экономики (рук. В.Ф.Пугачев), межотраслевая межрайонная модель (рук. А.Г.Гранберг). Существенно углубилось понимание народнохозяйственного оптимума, роли и места экономических стимулов в его достижении. Наряду с распространенной ранее скалярной оптимизацией в исследованиях стала более активно применяться многокритериальная, лучше учитывающая многосложность условий и обстоятельств решения плановой задачи. Более того, стало меняться общее отношение к оптимизации как универсальному принципу: вместе с ней (но не вместо нее, как иногда можно прочитать) начали разрабатываться методы принятия рациональных (не обязательно оптимальных в строгом смысле этого слова) решений, теория компромисса и неантагонистических игр (Ю.Б.Гермейер) и другие методы, учитывающие не только технико-экономические, но и человеческие факторы: интересы участников процессов принятия и реализации решений. В начале 70-х гг. экономисты-математики провели широкие исследования в области применения программно-целевых методов в планировании и управлении народным хозяйством. Они приняли также активное участие в разработке методики регулярного (раз в пять лет) составления Комплексной программы научно-технического прогресса на очередное двадцатилетие. Впервые в работе такого масштаба при определении общих пропорций развития народного хозяйства на перспективу и решении некоторых частных задач был использован аппарат экономико-математических методов. Началось широкое внедрение программно-целевого метода в практику народнохозяйственного планирования. Были продолжены работы по созданию АСПР — автоматизированной системы плановых расчетов Госплана СССР и Госпланов союзных республик, и в 1977 г. введена в действие ее первая очередь, а в 1985 г. — вторая очередь. Выявились и немалые трудности непосредственного внедрения оптимизационных принципов в практику хозяйствования. В условиях, когда предприятия, объединения, отраслевые министерства были заинтересованы не столько в выявлении производственных резервов, сколько в их сокрытии, чтобы избежать получения напряженных плановых заданий, учитывающих эти резервы, оптимизация не могла найти повсеместную поддержку: ее смысл как раз в выявлении резервов. Поэтому работа по созданию АСУ не всегда давала должные результаты: усилия затрачивались на учет, анализ, расчеты по заработной плате, но не на оптимизацию, т.е. повышение эффективности производства (оптимизационные задачи в большинстве АСУ занимали лишь 2 — 3% общего объема решаемых задач). В результате эффективность производства не росла, а штаты управления увеличивались: создавались отделы АСУ, вычислительные центры. Эти обстоятельства способствовали некоторому спаду экономико-математических исследований к началу 80-х гг. Большой удар по экономико-математическому направлению был нанесен в 1983 г., когда бывший тогда секретарем ЦК КПСС К.У.Черненко обрушился с явно несправедливой и предвзятой критикой на ЦЭМИ АН СССР, после чего институт жестоко пострадал: подвергся реорганизации, был разделен надвое, потом еще раз надвое, из него ушел ряд ведущих ученых. Тем не менее, прошедшие годы ознаменовались серьезными научными и практическими достижениями экономико-математического крыла советской экономической науки. В ряде аспектов, прежде всего теоретических — оно заняло передовые позиции в мировой науке. Например, в области математической экономики и эконометрии (не говоря уже об открытиях Л.В.Канторовича) широко известны советские исследования процессов оптимального экономического роста (В.Л.Макаров, С.М.Мовшович, А.М.Рубинов и др.), ряд моделей экономического равновесия; сделанная еще в 1976 г. В.М.Полтеровичем попытка синтеза теории равновесия и теории экономического роста; работы отечественных ученых в области теории игр, теории группового (социального) выбора и многие другие. В каком-то смысле опережая время, экономисты-математики еще в 70-е гг. приступили к моделированию и изучению таких явлений, приобретших острую актуальность в период перестройки, как «самоусиление дефицита», экономика двух рынков — с фиксированными и гибкими ценами, функционирование экономики в условиях неравновесия. Активно развивается математический аппарат, в частности, такие его разделы, как линейное и нелинейное программирование (Е.Г.Гольштейн), дискретное программирование (А.А.Фридман), теория оптимального управления (Л.С.Понтрягин и его школа), методы прикладного математико-статистического анализа (С.А.Айвазян). За последние годы развернулось широкое использование имитационных методов, являющихся характерной чертой современного этапа развития экономико-математических методов. Хотя сама по себе идея машинной имитации зародилась существенно раньше, ее практическая реализация оказалась возможной именно теперь, когда появились электронные вычислительные машины новых поколений, обеспечивающие прямой диалог человека с машиной. Наконец, новым направлением прикладной работы, синтезирующим достижения в области экономико-математического моделирования и информатики, стала разработка и реализация концепции АРМ (автоматизированного рабочего места плановика и экономиста), а также концепции стендового экспериментирования над экономическими системами (В.Л.Макаров). Начинается (во всяком случае должна начинаться) переориентация Э.-м.и. на изучение путей формирования и эффективного функционирования рынка (особенно переходного процесса — это самостоятельная тема). Тут может быть использован богатый арсенал экономико-математических методов, накопленный не только в нашей стране, но и в странах с развитой рыночной экономикой.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical studies in the ex-USSR and russia

управленческий учет
Идентификация, измерение, накопление, проведение анализа, подготовка, интерпретация и предоставление финансовой и иной информации, необходимой управленческому звену предприятия для осуществления планирования, оценки и контроля хозяйственной деятельности и принятия управленческих решений. Эта информация позволяет также организовать оптимальное использование ресурсов предприятия и контроль за полнотой их учета. Управленческий учет включает в себя также подготовку финансовой отчетности для внешних заинтересованных групп пользователей информации, таких как акционеры, кредиторы, органы государственного и налогового регулирования.
[ http://www.lexikon.ru/dict/uprav/index.html]

управленческий учет
Обособленная область бухгалтерского учета, основной целью которой является сбор, обработка и передача информации для внутренних пользователей – руководителей всех уровней предприятия в целях эффективного управления компанией. Обычно включает информацию по таким вопросам как: Формирование бизнес-стратегии; Планирование и контроль деятельности; Принятие решений; Эффективность использования ресурсов; Улучшение финансовых результатов и увеличение стоимости продукции; Сохранность нематериальных и материальных активов; Корпоративное управление и внутренний контроль.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• бухгалтерский учет
• экономика

EN

• management accounting

интеллектуальный учет электроэнергии
-
[Интент]

Учет электроэнергии

Понятия «интеллектуальные измерения» (Smart Metering), «интеллектуальный учет», «интеллектуальный счетчик», «интеллектуальная сеть» (Smart Grid), как все нетехнические, нефизические понятия, не имеют строгой дефиниции и допускают произвольные толкования. Столь же нечетко определены и задачи Smart Metering в современных электрических сетях.
Нужно ли использовать эти термины в такой довольно консервативной области, как электроэнергетика? Что отличает новые системы учета электроэнергии и какие функции они должны выполнять? Об этом рассуждает Лев Константинович Осика.

SMART METERING – «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ УЧЕТ» ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ

Определения и задачи
По многочисленным публикациям в СМИ, выступлениям на конференциях и совещаниях, сложившемуся обычаю делового оборота можно сделать следующие заключения:
• «интеллектуальные измерения» производятся у потребителей – физических лиц, проживающих в многоквартирных домах или частных домовладениях;
• основная цель «интеллектуальных измерений» и реализующих их «интеллектуальных приборов учета» в России – повышение платежной дисциплины, борьба с неплатежами, воровством электроэнергии;
• эти цели достигаются путем так называемого «управления электропотреблением», под которым подразумеваются ограничения и отключения неплательщиков;
• средства «управления электропотреблением» – коммутационные аппараты, получающие команды на включение/отключение, как правило, размещаются в одном корпусе со счетчиком и представляют собой его неотъемлемую часть.
Главным преимуществом «интеллектуального счетчика» в глазах сбытовых компаний является простота осуществления отключения (ограничения) потребителя за неплатежи (или невнесенную предоплату за потребляемую электроэнергию) без применения физического воздействия на существующие вводные выключатели в квартиры (коттеджи).
В качестве дополнительных возможностей, стимулирующих установку «интеллектуальных приборов учета», называются:
• различного рода интеграция с измерительными приборами других энергоресурсов, с биллинговыми и информационными системами сбытовых и сетевых компаний, муниципальных администраций и т.п.;
• расширенные возможности отображения на дисплее счетчика всей возможной (при первичных измерениях токов и напряжений) информации: от суточного графика активной мощности, напряжения, частоты до показателей надежности (времени перерывов в питании) и денежных показателей – стоимости потребления, оставшейся «кредитной линии» и пр.;
• двухсторонняя информационная (и управляющая) связь сбытовой компании и потребителя, т.е. передача потребителю различных сообщений, дистанционная смена тарифа, отключение или ограничение потребления и т.п.

ЧТО ТАКОЕ «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИЗМЕРЕНИЯ»?

Приведем определение, данное в тематическом докладе комитета ЭРРА «Нормативные аспекты СМАРТ ИЗМЕРЕНИЙ», подготовленном известной международной компанией КЕМА:
«…Для ясности необходимо дать правильное определение смарт измерениям и описать организацию инфраструктуры смарт измерений. Необходимо отметить, что между смарт счетчиком и смарт измерением существует большая разница. Смарт счетчик – это отдельный прибор, который установлен в доме потребителя и в основном измеряет потребление энергии потребителем. Смарт измерения – это фактическое применение смарт счетчиков в большем масштабе, то есть применение общего принципа вместо отдельного прибора. Однако, если рассматривать пилотные проекты смарт измерений или национальные программы смарт измерений, то иногда можно найти разницу в определении смарт измерений. Кроме того, также часто появляются такие термины, как автоматическое считывание счетчика (AMR) и передовая инфраструктура измерений (AMI), особенно в США, в то время как в ЕС часто используется достаточно туманный термин «интеллектуальные системы измерений …».
Представляют интерес и высказывания В.В. Новикова, начальника лаборатории ФГУП ВНИИМС [1]: «…Это автоматизированные системы, которые обеспечивают и по-требителям, и сбытовым компаниям контроль и управление потреблением энергоресурсов согласно установленным критериям оптимизации энергосбережения. Такие измерения называют «интеллектуальными измерениями», или Smart Metering, как принято за рубежом …
…Основные признаки Smart Metering у счетчиков электрической энергии. Их шесть:
1. Новшества касаются в меньшей степени принципа измерений электрической энергии, а в большей – функциональных возможностей приборов.
2. Дополнительными функциями выступают, как правило, измерение мощности за короткие периоды, коэффициента мощности, измерение времени, даты и длительности провалов и отсутствия питающего напряжения.
3. Счетчики имеют самодиагностику и защиту от распространенных методов хищения электроэнергии, фиксируют в журнале событий моменты вскрытия кожуха, крышки клеммной колодки, воздействий сильного магнитного поля и других воздействий как на счетчик, его информационные входы и выходы, так и на саму электрическую сеть.
4. Наличие функций для управления нагрузкой и подачи команд на включение и отключение электрических приборов.
5. Более удобные и прозрачные функции для потребителей и энергоснабжающих организаций, позволяющие выбирать вид тарифа и энергосбытовую компанию в зависимости от потребностей в энергии и возможности ее своевременно оплачивать.
6. Интеграция измерений и учета всех энергоресурсов в доме для выработки решений, минимизирующих расходы на оплату энергоресурсов. В эту стратегию вовлекаются как отдельные потребители, так и управляющие компании домами, энергоснабжающие и сетевые компании …».
Из этих цитат нетрудно заметить, что первые 3 из 6 функций полностью повторяют требования к счетчикам АИИС КУЭ на оптовом рынке электроэнергии и мощности (ОРЭМ), которые не менялись с 2003 г. Функция № 5 является очевидной функцией счетчика при работе потребителя на розничных рынках электроэнергии (РРЭ) в условиях либеральной (рыночной) энергетики. Функция № 6 практически повторяет многочисленные определения понятия «умный дом», а функция № 4, провозглашенная в нашей стране, полностью соответствует желаниям сбытовых компаний найти наконец действенное средство воздействия на неплательщиков. При этом ясно, что неплатежи – не следствие отсутствия «умных счетчиков», а результат популистской политики правительства. Отключить физических (да и юридических) лиц невозможно, и эта функция счетчика, безусловно, останется невостребованной до внесения соответствующих изменений в нормативно-правовые акты.
На функции № 4 следует остановиться особо. Она превращает измерительный прибор в управляющую систему, в АСУ, так как содержит все признаки такой системы: наличие измерительного компонента, решающего компонента (выдающего управляющие сигналы) и, в случае размещения коммутационных аппаратов внутри счетчика, органов управления. Причем явно или неявно, как и в любой системе управления, подразумевается обратная связь: заплатил – включат опять.
Обоснованное мнение по поводу Smart Grid и Smart Metering высказал В.И. Гуревич в [2]. Приведем здесь цитаты из этой статьи с локальными ссылками на используемую литературу: «…Обратимся к истории. Впервые этот термин встретился в тексте статьи одного из западных специалистов в 1998 г. [1]. В названии статьи этот термин был впервые использован Массудом Амином и Брюсом Волленбергом в их публикации «К интеллектуальной сети» [2]. Первые применения этого термина на Западе были связаны с чисто рекламными названиями специальных контроллеров, предназначенных для управления режимом работы и синхронизации автономных ветрогенераторов (отличающихся нестабильным напряжением и частотой) с электрической сетью. Потом этот термин стал применяться, опять-таки как чисто рекламный ход, для обозначения микропроцессорных счетчиков электроэнергии, способных самостоятельно накапливать, обрабатывать, оценивать информацию и передавать ее по специальным каналам связи и даже через Интернет. Причем сами по себе контроллеры синхронизации ветрогенераторов и микропроцессорные счетчики электроэнергии были разработаны и выпускались различными фирмами еще до появления термина Smart Grid. Это название возникло намного позже как чисто рекламный трюк для привлечения покупателей и вначале использовалось лишь в этих областях техники. В последние годы его использование расширилось на системы сбора и обработки информации, мониторинга оборудования в электроэнергетике [3] …
1. Janssen M. C. The Smart Grid Drivers. – PAC, June 2010, p. 77.
2. Amin S. M., Wollenberg B. F. Toward a Smart Grid. – IEEE P&E Magazine, September/October, 2005.
3. Gellings C. W. The Smart Grid. Enabling Energy Efficiency and Demand Response. – CRC Press, 2010. …».
Таким образом, принимая во внимание столь различные мнения о предмете Smart Grid и Smart Metering, сетевая компания должна прежде всего определить понятие «интеллектуальная система измерения» для объекта измерений – электрической сети (как актива и технологической основы ОРЭМ и РРЭ) и представить ее предметную область именно для своего бизнеса.

БИЗНЕС И «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ УЧЕТ»

В результате изучения бизнес-процессов деятельности ряда сетевых компаний и взаимодействия на РРЭ сетевых, энергосбытовых компаний и исполнителей коммунальных услуг были сформулированы следующие исходные условия.
1. В качестве главного признака новой интеллектуальной системы учета электроэнергии (ИСУЭ), отличающей ее от существующей системы коммерческого и технического учета электроэнергии, взято расширение функций, причем в систему вовлекаются принципиально новые функции: определение технических потерь, сведение балансов в режиме, близком к on-line, определение показателей надежности. Это позволит, среди прочего, получить необходимую информацию для решения режимных задач Smart Grid – оптимизации по реактивной мощности, управления качеством электроснабжения.
2. Во многих случаях (помимо решения задач, традиционных для сетевой компании) рассматриваются устройства и системы управления потреблением у физических лиц, осуществляющие их ограничения и отключения за неплатежи (традиционные задачи так называемых систем AMI – Advanced Metering Infrastructure).
Учитывая вышеизложенное, для электросетевой компании предлагается принимать следующее двойственное (по признаку предметной области) определение ИСУЭ:
в отношении потребителей – физических лиц: «Интеллектуальная система измерений – это совокупность устройств управления нагрузкой, приборов учета, коммуникационного оборудования, каналов передачи данных, программного обеспечения, серверного оборудования, алгоритмов, квалифицированного персонала, которые обеспечивают достаточный объем информации и инструментов для управления потреблением электроэнергии согласно договорным обязательствам сторон с учетом установленных критериев энергоэффективности и надежности»;
в отношении системы в целом: «Интеллектуальная система измерений – это автоматизированная комплексная система измерений электроэнергии (с возможностью измерений других энергоресурсов), определения учетных показателей и решения на их основе технологических и бизнес-задач, которая позволяет интегрировать различные информационные системы субъектов рынка и развиваться без ограничений в обозримом будущем».

ЗАДАЧИ «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УЧЕТА»

Далее мы будем основываться на том, что ИСУЭ позволит осуществить следующие функции в бытовом секторе:
• дистанционное получение от каждой точки измерения (узла учета) у бытового потребителя сведений об отпущенной или потребленной электроэнергии;
• расчет внутриобъектового (многоквартирный жилой дом, поселок) баланса поступления и потребления энергоресурсов с целью выявления технических и коммерческих потерь и принятия мер по эффективному энергосбережению;
• контроль параметров поставляемых энергоресурсов с целью обнаружения и регистрации их отклонений от договорных значений;
• обнаружение фактов несанкционированного вмешательства в работу приборов учета или изменения схем подключения электроснабжения;
• применение санкций против злостных неплательщиков методом ограничения потребляемой мощности или полного отключения энергоснабжения;
• анализ технического состояния и отказов приборов учета;
• подготовка отчетных документов об электропотреблении;
• интеграция с биллинговыми системами.

«ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ КОММЕРЧЕСКИЙ УЧЕТ»

Остановимся подробно на одном из атрибутов ИСУЭ, который считаю ключевым для основного электросетевого бизнеса.
Особенностью коммерческого учета электроэнергии (КУЭ) распределительных сетевых компаний является наличие двух сфер коммерческого оборота электроэнергии – ОРЭМ и РРЭ, которые хотя и сближаются в нормативном и организационном плане, но остаются пока существенно различными с точки зрения требований к КУЭ.
Большинство сетевых компаний является субъектом как ОРЭМ, так и РРЭ. Соответственно и сам коммерческий учет в отношении требований к нему разделен на два вида:
• коммерческий учет на ОРЭМ (технические средства – АИИС КУЭ);
• коммерческий учет на РРЭ (технические средства – АСКУЭ).
Кроме того, к коммерческому учету, т.е. к определению тех показателей, которые служат для начисления обязательств и требований сетевой компании (оплата услуг по транспорту электроэнергии, купля-продажа технологических потерь), следует отнести и измерения величин, необходимых для определения показателей надежности сети в отношении оказания услуг по передаче электроэнергии.
Отметим, что сложившиеся технологии АИИС КУЭ и АСКУЭ по своей функциональной полноте (за исключением функции коммутации нагрузки внутри систем) – это технологии Smart Metering в том понимании, которое мы обсуждали выше. Поэтому далее будем считать эти понятия полностью совпадающими.
Подсистема ИСУЭ на РРЭ, безусловно, самая сложная и трудоемкая часть всей интеллектуальной системы как с точки зрения организации сбора информации (включая измерительные системы (ИС) и средства связи в автоматизированных системах), так и с точки зрения объема точек поставки и соответственно средств измерений. Последние отличаются большим многообразием и сложностью контроля их и метрологических характеристик (МХ).
Если технические требования к ИС на ОРЭМ и к ИС крупных потребителей (по крайней мере потребителей с присоединенной мощностью свыше 750 кВА) принципиально близки, то в отношении нормативного и организационного компонентов имеются сильные различия. Гармоничная их интеграция в среде разных компонентов – основная задача создания современной системы ИСУЭ любой сетевой компании.
Особенностью коммерческого учета для нужд сетевого комплекса – основного бизнеса компании в отличие от учета электроэнергии потребителей, генерирующих источников и сбытовых компаний – является сам характер учетных показателей, вернее, одного из них – технологических потерь электроэнергии. Здесь трудность состоит в том, что границы балансовой принадлежности компании должны оснащаться средствами учета в интересах субъектов рынка – участников обращения электроэнергии, и по правилам, установленным для них, будь то ОРЭМ или РРЭ. А к измерению и учету важнейшего собственного учетного показателя, потерь, отдельные нормативные требования не предъявляются, хотя указанные показатели должны определяться по своим технологиям.
При этом сегодня для эффективного ведения бизнеса перед сетевыми компаниями, по мнению автора, стоит задача корректного определения часовых балансов в режиме, близком к on-line, в условиях, когда часть счетчиков (со стороны ОРЭМ) имеют автоматические часовые измерения электроэнергии, а подавляющее большинство (по количеству) счетчиков на РРЭ (за счет физических лиц и мелкомоторных потребителей) не позволяют получать такие измерения. Актуальность корректного определения фактических потерь следует из необходимости покупки их объема, не учтенного при установлении тарифов на услуги по передаче электроэнергии, а также предоставления информации для решения задач Smart Grid.
В то же время специалистами-практиками часто ставится под сомнение практическая востребованность определения технологических потерь и их составляющих в режиме on-line. Учитывая это мнение, которое не согласуется с разрабатываемыми стратегиями Smart Grid, целесообразно оставить окончательное решение при разработке ИСУЭ за самой компанией.
Cистемы АИИС КУЭ сетевых компаний никогда не создавались целенаправленно для решения самых насущных для них задач, таких как:
1. Коммерческая задача купли-продажи потерь – качественного (прозрачного и корректного в смысле метрологии и требований действующих нормативных документов) инструментального или расчетно-инструментального определения технологических потерь электроэнергии вместе с их составляющими – техническими потерями и потреблением на собственные и хозяйственные нужды сети.
2. Коммерческая задача по определению показателей надежности электроснабжения потребителей.
3. Управленческая задача – получение всех установленных учетной политикой компании балансов электроэнергии и мощности по уровням напряжения, по филиалам, по от-дельным подстанциям и группам сетевых элементов, а также КПЭ, связанных с оборотом электроэнергии и оказанием услуг в натуральном выражении.
Не ставилась и задача технологического обеспечения возможного в перспективе бизнеса сетевых компаний – предоставления услуг оператора коммерческого учета (ОКУ) субъектам ОРЭМ и РРЭ на территории обслуживания компании.
Кроме того, необходимо упорядочить систему учета для определения коммерческих показателей в отношении определения обязательств и требований оплаты услуг по транспорту электроэнергии и гармонизировать собственные интересы и интересы смежных субъектов ОРЭМ и РРЭ в рамках существующей системы взаимодействий и возможной системы взаимодействий с введением института ОКУ.
Именно исходя из этих целей (не забывая при этом про коммерческие учетные показатели смежных субъектов рынка в той мере, какая требуется по обязательствам компании), и нужно строить подлинно интеллектуальную измерительную систему. Иными словами, интеллект измерений – это главным образом интеллект решения технологических задач, необходимых компании.
По сути, при решении нового круга задач в целевой модели интеллектуального учета будет реализован принцип придания сетевой компании статуса (функций) ОКУ в зоне обслуживания. Этот статус формально прописан в действующей редакции Правил розничных рынков (Постановление Правительства РФ № 530 от 31.08.2006), однако на практике не осуществляется в полном объеме как из-за отсутствия необходимой технологической базы, так и из-за организационных трудностей.
Таким образом, сетевая компания должна сводить баланс по своей территории на новой качественной ступени – оперативно, прозрачно и полно. А это означает сбор информации от всех присоединенных к сети субъектов рынка, формирование учетных показателей и передачу их тем же субъектам для определения взаимных обязательств и требований.
Такой подход предполагает не только новую схему расстановки приборов в соответствии с комплексным решением всех поставленных технологами задач, но и новые функциональные и метрологические требования к измерительным приборам.

ПРЕИМУЩЕСТВА ИСУЭ

Внедрение ИСУЭ даст новые широкие возможности для всех участников ОРЭМ и РРЭ в зоне обслуживания электросетевой компании.
Для самой компании:
1. Повышение эффективности существующего бизнеса.
2. Возможности новых видов бизнеса – ОКУ, регистратор единой группы точек поставки (ГТП), оператор заправки электрического транспорта и т.п.
3. Обеспечение внедрения технологий Smart grid.
4. Создание и развитие программно-аппаратного комплекса (с сервисно-ориентированной архитектурой) и ИС, снимающих ограничения на развитие технологий и бизнеса в долгосрочной перспективе.
Для энергосбытовой деятельности:
1. Автоматический мониторинг потребления.
2. Легкое определение превышения фактических показателей над планируемыми.
3. Определение неэффективных производств и процессов.
4. Биллинг.
5. Мониторинг коэффициента мощности.
6. Мониторинг показателей качества (напряжение и частота).
Для обеспечения бизнеса – услуги для генерирующих, сетевых, сбытовых компаний и потребителей:
1. Готовый вариант на все случаи жизни.
2. Надежность.
3. Гарантия качества услуг.
4. Оптимальная и прозрачная стоимость услуг сетевой компании.
5. Постоянное внедрение инноваций.
6. Повышение «интеллекта» при работе на ОРЭМ и РРЭ.
7. Облегчение технологического присоединения энергопринимающих устройств субъектов ОРЭМ и РРЭ.
8. Качественный консалтинг по всем вопросам электроснабжения и энергосбережения.
Успешная реализации перечисленных задач возможна только на базе информационно-технологической системы (программно-аппаратного комплекса) наивысшего достигнутого на сегодняшний день уровня интеграции со всеми возможными информационными системами субъектов рынка – измерительно-учетными как в отношении электроэнергии, так и (в перспективе) в отношении других энергоресурсов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Новиков В.В. Интеллектуальные измерения на службе энергосбережения // Энергоэксперт. 2011. № 3.
2. Гуревич В.И. Интеллектуальные сети: новые перспективы или новые проблемы? // Электротехнический рынок. 2010. № 6.

[ http://www.news.elteh.ru/arh/2011/71/14.php]

Тематики

• счетчик электроэнергии

EN

• smart metering

управление аварийными сигналами
-
[Интент]

Переход от аналоговых систем к цифровым привел к широкому, иногда бесконтрольному использованию аварийных сигналов. Текущая программа снижения количества нежелательных аварийных сигналов, контроля, определения приоритетности и адекватного реагирования на такие сигналы будет способствовать надежной и эффективной работе предприятия.

Если технология хороша, то, казалось бы, чем шире она применяется, тем лучше. Разве не так? Как раз нет. Больше не всегда означает лучше. Наступление эпохи микропроцессоров и широкое распространение современных распределенных систем управления (DCS) упростило подачу сигналов тревоги при любом сбое технологического процесса, поскольку затраты на это невелики или равны нулю. В результате в настоящее время на большинстве предприятий имеются системы, подающие ежедневно огромное количество аварийных сигналов и уведомлений, что мешает работе, а иногда приводит к катастрофическим ситуациям.

„Всем известно, насколько важной является система управления аварийными сигналами. Но, несмотря на это, на производстве такие системы управления внедряются достаточно редко", - отмечает Тодд Стауффер, руководитель отдела маркетинга PCS7 в компании Siemens Energy & Automation. Однако события последних лет, среди которых взрыв на нефтеперегонном заводе BP в Техасе в марте 2005 г., в результате которого погибло 15 и получило травмы 170 человек, могут изменить отношение к данной проблеме. В отчете об этом событии говорится, что аварийные сигналы не всегда были технически обоснованы.

Широкое распространение компьютеризированного оборудования и распределенных систем управления сделало более простым и быстрым формирование аварийных сигналов. Согласно новым принципам аварийные сигналы следует формировать только тогда, когда необходимы ответные действия оператора. (С разрешения Siemens Energy & Automation)

Этот и другие подобные инциденты побудили специалистов многих предприятий пересмотреть программы управления аварийными сигналами. Специалисты пытаются найти причины непомерного роста числа аварийных сигналов, изучить и применить передовой опыт и содействовать разработке стандартов. Все это подталкивает многие компании к оценке и внедрению эталонных стандартов, таких, например, как Publication 191 Ассоциации пользователей средств разработки и материалов (EEMUA) „Системы аварийной сигнализации: Руководство по разработке, управлению и поставке", которую многие называют фактическим стандартом систем управления аварийными сигналами. Тим Дональдсон, директор по маркетингу компании Iconics, отмечает: „Распределение и частота/колебания аварийных сигналов, взаимная корреляция, время реакции и изменения в действиях оператора в течение определенного интервала времени являются основными показателями отчетов, которые входят в стандарт EEMUA и обеспечивают полезную информацию для улучшения работы предприятия”. Помимо этого как конечные пользователи, так и поставщики поддерживают развитие таких стандартов, как SP-18.02 ISA «Управление системами аварийной сигнализации для обрабатывающих отраслей промышленности». (см. сопроводительный раздел „Стандарты, эталоны, передовой опыт" для получения более подробных сведений).

Предполагается, что одной из причин взрыва на нефтеперегонном заводе BP в Техасе в 2005 г., в результате которого погибло 15 и получило ранения 170 человек, а также был нанесен значительный ущерб имуществу, стала неэффективная система аварийных сигналов.(Источник: Комиссия по химической безопасности и расследованию аварий США)

На большинстве предприятий системы аварийной сигнализации очень часто имеют слишком большое количество аварийных сигналов. Это в высшей степени нецелесообразно. Показатели EEMUA являются эталонными. Они содержатся в Publication 191 (1999), „Системы аварийной сигнализации: Руководство по разработке, управлению и поставке".

Начало работы

Наиболее важным представляется вопрос: почему так велико количество аварийных сигналов? Стауффер объясняет это следующим образом: „В эпоху аналоговых систем аварийные сигналы реализовывались аппаратно. Они должны были соответствующим образом разрабатываться и устанавливаться. Каждый аварийный сигнал имел реальную стоимость - примерно 1000 долл. США. Поэтому они выполнялись тщательно. С развитием современных DCS аварийные сигналы практически ничего не стоят, в связи с чем на предприятиях стремятся устанавливать все возможные сигналы".

Характеристики «хорошего» аварийного сообщения

В число базовых требований к аварийному сообщению, включенных в аттестационный документ EEMUA, входит ясное, непротиворечивое представление информации. На каждом экране дисплея:

• Должно быть четко определено возникшее состояние;

• Следует использовать терминологию, понятную для оператора;

• Должна применяться непротиворечивая система сокращений, основанная на стандартном словаре сокращений для данной отрасли производства;

• Следует использовать согласованную структуру сообщения;

• Система не должна строиться только на основе теговых обозначений и номеров;

• Следует проверить удобство работы на реальном производстве.

Информация из Publication 191 (1999) EEMUA „Системы аварийной сигнализации: Руководство по разработке, управлению и поставке".

Качественная система управления аварийными сигналами должна опираться на руководящий документ. В стандарте ISA SP-18.02 «Управление системами аварийной сигнализации для обрабатывающих отраслей промышленности», предложен целостный подход, основанный на модели жизненного цикла, которая включает в себя определяющие принципы, обучение, контроль и аудит.

Именно поэтому операторы сегодня часто сталкиваются с проблемой резкого роста аварийных сигналов. В соответствии с рекомендациями Publication 191 EEMUA средняя частота аварийных сигналов не должна превышать одного сигнала за 10 минут, или не более 144 сигналов в день. В большинстве отраслей промышленности показатели значительно выше и находятся в диапазоне 5-9 сигналов за 10 минут (см. таблицу Эталонные показатели для аварийных сигналов). Дэвид Гэртнер, руководитель служб управления аварийными сигналами в компании Invensys Process Systems, вспоминает, что при запуске производственной установки пяти операторам за полгода поступило 5 миллионов сигналов тревоги. „От одного из устройств было получено 550 000 аварийных сигналов. Устройство работает на протяжении многих месяцев, и до сих пор никто не решился отключить его”.

Практика прошлых лет заключалась в том, чтобы использовать любые аварийные сигналы независимо от того - нужны они или нет. Однако в последнее время при конфигурировании систем аварийных сигналов исходят из необходимости ответных действий со стороны оператора. Этот принцип, который отражает фундаментальные изменения в разработке систем и взаимодействии операторов, стал основой проекта стандарта SP18 ISA. В этом документе дается следующее определение аварийного сигнала: „звуковой и/или визуальный способ привлечения внимания, указывающий оператору на неисправность оборудования, отклонения в технологическом процессе или аномальные условия эксплуатации, которые требуют реагирования”. При такой практике сигнал конфигурируется только в том случае, когда на него необходим ответ оператора.

Адекватная реакция

Особенно важно учитывать следующую рекомендацию: „Не следует ничего предпринимать в отношении событий, для которых нет измерительного инструмента (обычно программного)”.Высказывания Ника Сэнд-за, сопредседателя комитета по разработке стандартов для систем управления аварийными сигналами SP-18.00.02 Общества ISA и менеджера технологий управления процессами химического производства DuPont, подчеркивают необходимость контроля: „Система контроля должна сообщать - в каком состоянии находятся аварийные сигналы. По каким аварийным сигналам проводится техническое обслуживание? Сколько сигналов имеет самый высокий приоритет? Какие из них относятся к системе безопасности? Она также должна сообщать об эффективности работы системы. Соответствует ли ее работа вашим целям и основополагающим принципам?"

Кейт Джоунз, старший менеджер по системам визуализации в Wonderware, добавляет: „Во многих отраслях промышленности, например в фармацевтике и в пищевой промышленности, уже сегодня требуется ведение баз данных по материалам и ингредиентам. Эта информация может также оказаться полезной при анализе аварийных сигналов. Мы можем установить комплект оборудования, работающего в реальном времени. Оно помогает определить место, где возникла проблема, с которой связан аварийный сигнал. Например, можно создать простые гистограммы частот аварийных сигналов. Можно сформировать отчеты об аварийных сигналах в соответствии с разными уровнями системы контроля, которая предоставляет сведения как для менеджеров, так и для исполнителей”.

Представитель компании Invensys Гэртнер утверждает, что двумя основными элементами каждой программы управления аварийными сигналами должны быть: „хороший аналитический инструмент, с помощью которого можно определить устройства, подающие наибольшее количество аварийных сигналов, и эффективный технологический процесс, позволяющий объединить усилия персонала и технические средства для устранения неисправностей. Инструментарий помогает выявить источник проблемы. С его помощью можно определить наиболее частые сигналы, а также ложные и отвлекающие сигналы. Таким образом, мы можем выяснить, где и когда возникают аварийные сигналы, можем провести анализ основных причин и выяснить, почему происходит резкое увеличение сигналов, а также установить для них новые приоритеты. На многих предприятиях высокий приоритет установлен для всех аварийных сигналов. Это неприемлемое решение. Наиболее разумным способом распределения приоритетности является следующий: 5 % аварийных сигналов имеют приоритет № 1, 15% приоритет № 2, и 80% приоритет № 3. В этом случае оператор может отреагировать на те сигналы, которые действительно важны”.

И, тем не менее, Марк МакТэвиш, руководитель группы решений в области управления аварийными сигналами и международных курсов обучения в компании Matrikon, отмечает: „Необходимо помнить, что программное обеспечение - это всего лишь инструмент, оно само по себе не является решением. Аварийные сигналы должны представлять собой исключительные случаи, которые указывают на события, выходящие за приемлемые рамки. Удачные программы управления аварийными сигналами позволяют добиться внедрения на производстве именно такого подхода. Они помогают инженерам изо дня в день управлять своими установками, обеспечивая надежный контроль качества и повышение производительности за счет снижения незапланированных простоев”.

Система, нацеленная на оператора

Тем не менее, даже наличия хорошей системы сигнализации и механизма контроля и анализа ее функционирования еще недостаточно. Необходимо следовать основополагающим принципам, руководящему документу, который должен стать фундаментом для всей системы аварийной сигнализации в целом, подчеркивает Сэндз, сопредседатель ISA SP18. При разработке стандарта „основное внимание мы уделяем не только рационализации аварийных сигналов, - говорит он, - но и жизненному циклу систем управления аварийными сигналами в целом, включая обучение, внесение изменений, совершенствование и периодический контроль на производственном участке. Мы стремимся использовать целостный подход к системе управления аварийными сигналами, построенной в соответствии с ISA 84.00.01, Функциональная безопасность: Системы безопасности с измерительной аппаратурой для сектора обрабатывающей промышленности». (см. диаграмму Модель жизненного цикла системы управления аварийными сигналами)”.

«В данном подходе учитывается участие оператора. Многие недооценивают роль оператора,- отмечает МакТэвиш из Matrikon. - Система управления аварийными сигналами строится вокруг оператора. Инженерам трудно понять проблемы оператора, если они не побывают на его месте и не получат опыт управления аварийными сигналами. Они считают, что знают потребности оператора, но зачастую оказывается, что это не так”.

Удобное отображение информации с помощью человеко-машинного интерфейса является наиболее существенным аспектом системы управления аварийными сигналами. Джонс из Wonderware говорит: „Аварийные сигналы перед поступлением к оператору должны быть отфильтрованы так, чтобы до оператора дошли нужные сообщения. Программное обеспечение предоставляет инструментарий для удобной конфигурации этих параметров, но также важны согласованность и подтверждение ответных действий”.

Аварийный сигнал должен сообщать о том, что необходимо сделать. Например, как отмечает Стауффер из Siemens: „Когда специалист по автоматизации настраивает конфигурацию системы, он может задать обозначение для физического устройства в соответствии с системой идентификационных или контурных тегов ISA. При этом обозначение аварийного сигнала может выглядеть как LIC-120. Но оператору информацию представляют в другом виде. Для него это 'регулятор уровня для резервуара XYZ'. Если в сообщении оператору указываются неверные сведения, то могут возникнуть проблемы. Оператор, а не специалист по автоматизации является адресатом. Он - единственный, кто реагирует на сигналы. Сообщение должно быть сразу же абсолютно понятным для него!"

Эдди Хабиби, основатель и главный исполнительный директор PAS, отмечает: „Эффективность деятельности оператора, которая существенно влияет на надежность и рентабельность предприятия, выходит за рамки совершенствования системы управления аварийными сигналами. Инвестиции в операторов являются такими же важными, как инвестиции в современные системы управления технологическим процессом. Нельзя добиться эффективности работы операторов без учета человеческого фактора. Компетентный оператор хорошо знает технологический процесс, имеет прекрасные навыки общения и обращения с людьми и всегда находится в состоянии готовности в отношении всех событий системы аварийных сигналов”. „До возникновения DCS, -продолжает он, - перед оператором находилась схема технологического процесса, на которой были указаны все трубопроводы и измерительное оборудование. С переходом на управление с помощью ЭВМ сотни схем трубопроводов и контрольно-измерительных приборов были занесены в компьютерные системы. При этом не подумали об интерфейсе оператора. Когда произошел переход от аналоговых систем и физических схем панели управления к цифровым системам с экранными интерфейсами, оператор утратил целостную картину происходящего”.

«Оператору также требуется иметь необходимое образование в области технологических процессов, - подчеркивает Хабиби. - Мы часто недооцениваем роль обучения. Каковы принципы работы насоса или компрессора? Летчик гражданской авиации проходит бесчисленные часы подготовки. Он должен быть достаточно подготовленным перед тем, как ему разрешат взять на себя ответственность за многие жизни. В руках оператора химического производства возможно лежит не меньшее, если не большее количество жизней, но его подготовка обычно ограничивается двухмесячными курсами, а потом он учится на рабочем месте. Необходимо больше внимания уделять повышению квалификации операторов производства”.

Рентабельность

Эффективная система управления аварийными сигналами стоит времени и денег. Однако и неэффективная система также стоит денег и времени, но приводит к снижению производительности и повышению риска для человеческой жизни. Хотя создание новой программы управления аварийными сигналами или пересмотр и реконструкция старой может обескуражить кого угодно, существует масса информации по способам реализации и достижения целей системы управления аварийными сигналами.

Наиболее важным является именно определение цели и способов ее достижения. МакТэвиш говорит, что система должна выдавать своевременные аварийные сигналы, которые не дублируют друг друга, адекватно отражают ситуацию, помогают оператору диагностировать проблему и определять эффективное направление действий. „Целью является поддержание производства в безопасном, надежном рабочем состоянии, которое позволяет выпускать качественный продукт. В конечном итоге целью является финансовая прибыль. Если на предприятии не удается достичь этих целей, то его существование находится под вопросом.

Управление аварийными сигналами - это процесс, а не схема, - подводит итог Гэртнер из Invensys. - Это то же самое, что и производственная безопасность. Это - постоянный процесс, он никогда не заканчивается. Мы уже осознали высокую стоимость низкой эффективности и руководители предприятий больше не хотят за нее расплачиваться”.

Автор: Джини Катцель, Control Engineering

[ http://controlengrussia.com/artykul/article/hmi-upravlenie-avariinymi-signalami/]

Тематики

• автоматизированные системы

EN

• alarm management

экспертиза
Деятельность специалиста (эксперта) или группы экспертов, целью которой являются исследования, проверка, анализ и оценка научно-технического уровня объекта экспертизы и подготовка обоснованных выводов о состоянии этого объекта в виде экспертного заключения.
[СО 34.21.307-2005]

экспертиза
Всестороннее исследование высококвалифицированными специалистами (экспертами) каких-либо вопросов, решение которых требует специальных познаний в области науки, техники, рынка, искусства, при принятии управленческих решений и т.д
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• безопасность гидротехнических сооружений
• экономика

EN

• examination
• expertise

электронное сообщество
Тематическое объединение людей, использующих электронные технологии и ресурсы глобальных сетей.
Быстрое расширение тематики сетевых сообществ привело к созданию объединений, связанных общими интересами: поиск работы, торговля, спорт, планирование отпусков и т.д. Использование режимов диалога в информационных сетях обеспечивает пользователям:
Сбор сведений. Поиск полезной информации, необходимой для принятия обоснованных решений по предлагаемым товарам, услугам.
Переговоры. Взаимодействие с поставщиками товаров и подготовка договоров.
Обсуждение. Поиск и общение с людьми со сходными потребностями, уже располагающими опытом в этой области.
Наглядность. Возможность увидеть и услышать, то, что необходимо, используя виртуальную реальность.
Доступность. Товары должны предоставляться в то место и в то время, когда это необходимо потребителям.
Концентрация. Возможность собрать вместе ряд нужных товаров.
Индивидуальные требования. Процесс поиска редких товаров, отвечающих особым требованиям заказчиков.
Образование электронных сообществ изменяет природу торговли и конкуренции. Сообщества теперь рассматриваются исходя не из процесса производства, а из процесса потребления - последовательности действий, приводящих к достижению поставленной цели. Важную роль в создании электронных сообществ играет сеть Internet.
[Гипертекстовый энциклопедический словарь по информатике Э. Якубайтиса]
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• electronic community

3.3 консультирование по системе менеджмента (management system consultancy): Участие в разработке, внедрении и поддерживании в рабочем состоянии системы менеджмента.

Примеры

a) Подготовка или предоставление руководств или процедур.

b) Выдача конкретных советов, инструкций или решений, связанных с разработкой и внедрением системы менеджмента.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 17021-2012: Оценка соответствия. Требования к органам, проводящим аудит и сертификацию систем менеджмента оригинал документа