более широкое представление о

He obtained boron of better than 98% purity.

In excess of one in ten elderly people suffer with this problem at some stage.

The compound forms complexes with over (or more than) ten elements.

3.10 экспозиция риска (risk exposure): Потенциальные потери, относящиеся к конкретному человеку, проекту или организации в виде функции вероятности появления опасного события и величины последствий его возникновения.

Примечание - Экспозицию риска обычно определяют как произведение вероятности опасного события на величину его последствий, т.е. на математическое ожидание этой величины, что дает математическое ожидание экспозиции риска. Настоящий стандарт по менеджменту риска устанавливает более широкое представление о воздействии риска, включая его качественное выражение.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 16085-2007: Менеджмент риска. Применение в процессах жизненного цикла систем и программного обеспечения оригинал документа

зеленый рост
Новое понимание экономического роста, более широкое, чем общепринятое, в основу которого принят рост ВВП. В частности, предлагается учитывать сопутствующий экономическому росту ущерб, наносимый им окружающей среде, и другие аналогичные потери национального богатства (см. об этом подробнее в статье Национальное богатство). В июне 2009 г. министры 34 стран подписали Декларацию зеленого роста, заявив, что они будут “укреплять прилагаемые ими усилия для внедрения стратегий зеленого роста как в рамках принимаемых ими мер для выхода из кризиса, так и за их пределами. Стратегия зеленого роста должна объединять экономические, экологические, социальные, технологические аспекты развития, а также аспекты международной помощи для целей развития. Краткое содержание Декларации таково: Нам нужен зеленый рост, поскольку по мере того, как рост продолжает разрушать природный капитал, повышаются риски для развития. Если эту тенденцию не обуздать, то она может привести к усугублению нехватки воды и других ресурсов, большему загрязнению, изменениям климата и безвозвратной утрате биоразнообразия. Такое давление может подорвать будущие перспективы роста, по крайней мере, по двум причинам. Во-первых, замещение природного капитала физическим обходится все дороже. Например, когда запасы воды оскудеют или станут более загрязненными, нужна будет более дорогая инфраструктура для подачи и очищения воды. Во-вторых, изменения не всегда протекают по ровной предсказуемой траектории. Например, запасы некоторых видов рыб внезапно исчезли после долголетнего довольно медленного сокращения их поголовья. Если мы хотим сохранить прогресс в уровне жизни, достигнутый за последние пятьдесят лет, мы должны найти новые способы производства и потребления и даже переосмыслить наше представление о прогрессе и том, как его измерять.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• green economic growth

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

математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• mathematical statistics