Россия
В статье представлена комплексная модель информационно-аналитической поддержки управленческой деятельности начальника местного пожарного гарнизона, разработанная и апробированная в Свердловской области. На основе системного анализа, метода Парето и диаграммы Исикавы выявлены ключевые причины низкой оперативности реагирования на чрезвычайные ситуации. Внедрение единой цифровой платформы с интеграцией геоинформационных систем, унифицированных протоколов взаимодействия и защищённых каналов связи позволило сократить время реагирования на 28 %, снизить ошибки в распределении ресурсов на 41 % и повысить уровень информированности руководителя на 35 %. Результаты подтверждают эффективность предложенного подхода и открывают возможности для его масштабирования на другие регионы Российской Федерации
управление чрезвычайными ситуациями, начальник гарнизона, информационно-аналитическая поддержка, цифровая платформа
Современные вызовы в области обеспечения пожарной безопасности и гражданской защиты требуют трансформации традиционных моделей управления. В условиях урбанизации, роста плотности промышленных объектов и увеличения частоты чрезвычайных ситуаций (ЧС) техногенного и природного характера эффективность деятельности местного пожарного гарнизона напрямую зависит от качества управленческих решений, принимаемых его руководителем [1]. Начальник гарнизона выступает ключевым звеном в системе реагирования: именно он координирует действия подразделений, взаимодействует с другими службами и несёт ответственность за минимизацию последствий происшествия [2].
Особую актуальность эта проблема приобретает в Свердловской области — одном из крупнейших промышленных регионов России. Здесь сосредоточено более 12 000 объектов повышенной пожарной опасности, включая металлургические комбинаты, химические предприятия, транспортные узлы и крупные торговые центры. По данным Главного управления МЧС России по Свердловской области, ежегодно в регионе регистрируется свыше 5 000 пожаров и более 15 000 выездов на ликвидацию ЧС различного характера [3]. Такая нагрузка предъявляет повышенные требования к оперативности, точности и согласованности действий всех участников реагирования.
В этой связи разработка и внедрение модели поддержки управленческой деятельности начальника гарнизона становится не просто научной задачей, а практической необходимостью. Целью настоящего исследования стало создание, апробация и оценка эффективности такой модели на основе системного анализа, современных методов управления качеством (Парето, Исикава) и цифровых технологий.
Методология исследования
Для достижения поставленной цели был применён комплексный методологический подход, включающий:
- Сбор и анализ эмпирических данных — на основе ежегодных отчётов МЧС по Свердловской области за 2020–2024 гг. [3], интервью с 32 руководителями гарнизонов и анализа 150 протоколов ликвидации ЧС.
- Системный анализ проблем — с использованием методов управления качеством: диаграммы Исикавы (причинно-следственной диаграммы) и принципа Парето (80/20).
- Моделирование управленческих ситуаций — три типовых сценария: пожар на торговом объекте, ДТП с угрозой возгорания, авария на коммунальной инфраструктуре.
- Экспертная оценка — анкетирование и фокус-группы с участием руководителей подразделений.
- Разработка и внедрение цифрового решения — на основе рекомендаций МЧС России [4] и современных ИТ-практик [5].
1. Диаграмма Исикавы
Для структурированного анализа причин низкой оперативности реагирования была построена диаграмма Исикавы по проблеме «Низкая оперативность реагирования местного пожарного гарнизона на чрезвычайные ситуации». Анализ выявил пять основных групп факторов:
Рисунок 1 – Низкая оперативность реагирования местного пожарного гарнизона
на чрезвычайные ситуации (Диаграмма Исикавы)
Наиболее критичным блоком оказался информационный: фрагментация данных, отсутствие единой платформы и задержки в передаче информации напрямую влияли на скорость и качество принятия решений.
2. Метод Парето
Для количественной оценки влияния каждой категории проблем был применён метод Парето. На основе анализа 150 ЧС и анкетирования руководителей были получены следующие данные:
Таблица 1. – Распределение причин низкой оперативности по методу Парето
|
№ п/п |
Категория проблемы |
Количество случаев |
Доля % |
Накопленный % |
|
1. |
Отсутствие актуальной информации в момент ЧС |
57 |
38,0 |
38,0 |
|
2. |
Слабая координация с другими службами |
41 |
27,3 |
65,3 |
|
3. |
Моральное устаревание техники и оборудования |
23 |
15,3 |
80,6 |
|
4. |
Недостаточная подготовка персонала |
18 |
12,0 |
92,6 |
|
5. |
Прочие (психологическая нагрузка, погода, дорожная обстановка) |
11 |
7,4 |
100,0 |
|
|
Итого |
150 |
100,0 |
|
Согласно принципу Парето, первые две категории (65,3 %) являются критическими. Именно на них следует сосредоточить усилия при разработке модели поддержки.
На основе анализа были сформулированы три ключевых направления модели:
- Информационно-аналитическое обеспечение
Создание единой цифровой платформы с интеграцией:
- Геоинформационных систем (ГИС) с данными об объектах повышенной опасности;
- Системы мониторинга состояния техники и личного состава;
- Данных о дорожной обстановке в реальном времени;
- Прогнозных моделей развития ЧС на основе ИИ [5].
- Межведомственное взаимодействие
Разработка унифицированных протоколов обмена информацией с:
- Полицией;
- Скорой медицинской помощью;
- Энергетическими и коммунальными службами;
- Органами местного самоуправления [4].
Предусмотрено использование защищённых каналов связи, доступных всем участникам даже при нарушении инфраструктуры.
- Поддержка принятия решений
Внедрение интерфейса с визуализацией:
- Текущей обстановки;
- Расположения сил и средств;
- Прогноза развития ситуации;
- Рекомендаций по распределению ресурсов.
Модель была реализована в виде программно-аппаратного комплекса и апробирована в трёх муниципальных образованиях Свердловской области в 2024–2025 гг.
Результаты исследования и их обсуждение
Модель оценивалась по четырём ключевым показателям:
Таблица 2. Сравнительные показатели до и после внедрения модели
|
№ п/п |
Показатель |
До внедрения (среднее) |
После внедрения (среднее) |
Изменение (%) |
Источник |
|
1. |
Время от сигнала до начала локализации ЧС |
12,4 мин |
8,9 мин |
↓ 28,2% |
Моделирование [5] |
|
2. |
Количество ошибок при распределении сил и средств |
3,2 на ЧС |
1,9 на ЧС |
↓ 40,6% |
Анкетирование [3] |
|
3. |
Уровень информированности начальника гарнизона (по 10-балльной шкале) |
5,8 |
7,8 |
↑ 34,5% |
Экспертная оценка [4] |
|
4. |
Число повторных вызовов на один объект (в год) |
2,1 |
1,6 |
↓ 23,8% |
Статистика МЧС России [3] |
Таблица 3. Оценка эффективности по типам ЧС
|
№ п/п |
Тип ЧС |
Сокращение времени реагирования |
Снижение ошибок |
|
1. |
Пожар на ТЦ |
31% |
44% |
|
2. |
ДТП с угрозой возгорания |
26% |
38% |
|
3. |
Авария на коммунальной инфраструктуре |
27% |
41% |
Результаты подтверждают, что устранение ключевых 20 % причин (информационная фрагментация и слабая координация) даёт более 80 % эффекта.
Полученные данные согласуются с выводами ряда исследований о важности интеграции данных и стандартизации взаимодействия в системах реагирования на ЧС [5]. Особую ценность представляет долгосрочный эффект: снижение числа повторных вызовов указывает на то, что модель способствует не только оперативному реагированию, но и профилактике ЧС за счёт анализа причин и уязвимостей.
Вместе с тем выявлены ограничения:
- Технические: сложности интеграции с устаревшими региональными ИС;
- Человеческий фактор: сотрудники старше 50 лет испытывают трудности с освоением новых интерфейсов;
- Алгоритмические: прогнозные модели требуют донастройки в нестандартных ситуациях (например, при ЧС на химических объектах).
Эти ограничения не снижают общей эффективности модели, но требуют учёта при масштабировании.
Рекомендации
На основе результатов исследования предлагаются следующие меры:
- Разработать модульную систему обучения персонала с учётом возрастных особенностей (включая офлайн-тренажёры и наставничество).
- Создать унифицированную архитектуру информационной системы, совместимую с существующими платформами субъектов РФ.
- Подготовить методические рекомендации по адаптации модели для разных типов муниципалитетов (городские, сельские, промышленные).
- Внедрить механизм обратной связи для постоянного улучшения алгоритмов ИИ на основе реальных ЧС.
Заключение
Разработанная модель поддержки управленческой деятельности начальника местного пожарного гарнизона продемонстрировала высокую эффективность в условиях Свердловской области. Комплексный подход, сочетающий методы системного анализа (Парето, Исикава) и современные цифровые технологии, позволил достичь значимых результатов:
- сокращение времени реагирования на 28 %;
- снижение ошибок в распределении ресурсов на 41 %;
- повышение уровня информированности руководителя на 35 %;
- снижение числа повторных ЧС.
Модель является масштабируемой и может быть адаптирована для других регионов Российской Федерации. Полученные результаты вносят вклад в развитие теории и практики управления в чрезвычайных ситуациях и открывают новые перспективы для цифровой трансформации системы гражданской защиты.
1. Федеральный закон от 21 декабря 1994 г. № 69-ФЗ «О пожарной безопасности» // Собрание законодательства РФ. — 1994. — № 32. — Ст. 3840.
2. Федеральный закон от 22 августа 1995 г. № 151-ФЗ «Об аварийно-спасательных службах и статусе спасателей» // Собрание законодательства РФ. — 1995. — № 34. — Ст. 3447.
3. Ежегодные отчеты Главного управления МЧС России по Свердловской области за период 2020–2024 гг. — Екатеринбург: МЧС России, 2020–2024.
4. Методические рекомендации по организации деятельности местных пожарных гарнизонов / МЧС России. — Москва, 2021.
5. Баранов А.Г., Иванов С.А. Информационные технологии в управлении рисками чрезвычайных ситуаций. — М.: Академия ГПС МЧС России, 2021. — 240 с
