г. Москва и Московская область, Россия
г. Москва и Московская область, Россия
УДК 352 Низшая ступень органов управления. Местное управление. Общинное управление
УДК 354 Высшая ступень органов управления. Центральное управление
Представлена комплексная риск-ориентированная методика планирования и организации поверки средств измерений в системе МЧС России. Методика направлена на минимизацию совокупных потерь, включающих прямые затраты и потенциальный ущерб от временного вывода приборов из эксплуатации. Разработана модульная структура, объединяющая аналитические, логистические и экономические модели, обеспечивающая системный и воспроизводимый подход к управлению поверочными ресурсами. В неё входят пять взаимосвязанных модулей: приоритизация территориальных объектов, оптимизация маршрутов подвижных метрологических лабораторий, распределение средств измерений между каналами поверки, оптимизация поверки приборов радиационного мониторинга и оценка целесообразности расширения поверочных мощностей. Для анализа эффективности предложены количественные критерии, отражающие предотвращённые потери и уровень бюджетной отдачи. Применение предложенной методики позволяет учитывать реальное распределение рисков и ресурсных ограничений, обеспечивая научно обоснованное планирование поверок, рациональное использование бюджета и повышение надёжности функционирования измерительных комплексов. Результаты исследования могут быть использованы при разработке программ метрологического обеспечения, совершенствовании системы технического контроля и формировании стратегий развития инфраструктуры поверочных лабораторий.
метрологическое обеспечение, риск-ориентированный подход, поверка, оптимизация, радиационный мониторинг, подвижная метрологическая лаборатория, бюджетная эффективность
1. Земляной К.Г., Глызина А.Э. Метрология, стандартизация и сертификация: учеб. пособие. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2022. 235 с.
2. Создание автоматизированной системы мониторинга чрезвычайных ситуаций с радиационным фактором в Брянской области / О.Н. Апанасюк [и др.] // XXI ВЕК. Техносферная безопасность. 2023. № 2. С. 144–155.
3. Аварийно-спасательное оборудование // МЧС России. URL: https://mchs.gov.ru/ministerstvo/o-ministerstve/terminy-mchs-rossii/term/2131 (дата обращения: 13.01.2026).
4. Основные пути повышения эффективности применения аварийно-спасательных служб при ликвидации чрезвычайных ситуаций: отчёт о НИР (заключительный): Шифр: «Спасатель-00» / рук. работы В.С. Федорук; отв. исп. П.А. Попов. Новогорск, 2000. 29 с.
5. Епихин А.В., Резников В.М. Вероятностная оценка эффективности проведения аварийно-спасательных работ // Технологии гражданской безопасности. 2007. № 3. С. 45–47.
6. Wheatley S., Sovacool B., Sornette D. Of disasters and dragon kings: a statistical analysis of nuclear power incidents and accidents // Risk Analysis. 2017. Vol. 37. № 1. P. 99–115.
7. Совершенный алгоритм. Жадные алгоритмы и динамическое программирование. Сер.: Библиотека программиста. СПб.: Питер, 2020. 256 с.
8. A Comparison of Greedy Algorithm and Dynamic Programming Algorithm // Web of Conferences SHS. URL: https://www.shs-conferences.org/articles/shsconf/pdf/2022/14/shsconf_stehf2022_03009.pdf (дата обращения: 15.11.2025).
9. Метод отжига // Алгоритмика. URL: https://algorithmica.org/ru/annealing (дата обращения: 24.03.2025).
10. Delahaye D., Chaimatanan S., Mongeau M. Simulated annealing: From basics to applications / eds. M. Gendreau, J.-Y. Potvin. // Handbook of Metaheuristics. 3rd ed. Cham: Springer, 2019. P. 1–35.
