ОЦІНКА ТА ПІДТРИМКА ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ СТІЙКОСТІ ЗАСОБІВ ВОДНОГО ТРАНСПОРТУ
https://doi.org/10.33815/2313-4763.2025.2.31.064-076
Анотація
Стаття присвячена питанням розробки методів і засобів інформаційної технології оцінки та підтримки функціональної стійкості засобу водного транспорту для забезпечення відмовостійкості та живучості засобу на базі взаємодії комплексу показників безпеки і показників людського чинника в управлінні та прийнятті рішень на кожному її ієрархічному рівні. Проведено аналіз досліджень у галузі розробки методів і засобів та їх практичного застосування в забезпеченні стійкості засобів водного транспорту. Виявлено, що на поточний момент часу перспективним напрямом наукових досліджень є необхідність у створенні методів, засобів та інформаційних технологій оцінки, контролю та підтримки як технічного і безпекового стану засобу водного транспорту, так і інформаційно-когнітивних параметрів людського фактора у реальному часі. Доведено, що важливим аспектом успішного застосування зазначених методів є не лише їх використання в адаптованих СППР для прийняття релевантних рішень з безпеки, а й розвиток теорії функціональної стійкості, яка має ґрунтуватись на сучасних принципах гібридного інтелекту – симбіотичної інтеграції функціональностей штучного та природного інтелектів. Розроблено інформаційно-логічну модель та проведено експертну оцінку за ступенем важливості комплексу показників стабільності і безпеки, що характеризують відмовостійкість і живучість, та визначено показники інформаційно-когнітивних параметрів людського фактора, які впливають на функціональну стійкість засобу водного транспорту. Залежно від стану зазначених показників побудовано нечітку байєсовську мережу довіри, за допомогою якої на підставі знань експертів проведено комплексну оцінку ймовірності станів функціональної стійкості засобу водного транспорту. Здійснено практичну реалізацію запропонованого методу, отримані результати підтвердили практичну цінність, яка може бути використана для оцінки та забезпечення комплексної функціональної стійкості засобу. Перспективним напрямом подальших досліджень є розробка методів та засобів адаптивної інформаційної технології, яка повинна мати властивість переналаштування параметрів і здійснювати «пристосування» до зміни внутрішніх і зовнішніх умов роботи, що забезпечить функціональну стійкість засобу водного транспорту.
Посилання
2. International Maritime Organization. Maritime cyber risk management in safety management systems (Resolution MSC.428(98)). 2017. https://wwwcdn.imo.org/localresources/en/ OurWork/Security/Documents/Resolution%20MSC.428(98).pdf.
3. UK Marine Accident Investigation Branch. Annual report: Marine accident recommendations and statistics. 2022. https://www.gov.uk/government/publications/maib-annual-report-2022.
4. The White House. Presidential Policy Directive 21: Critical infrastructure security and resilience. 2013. https://obamawhitehouse.archives.gov/the-press-office/2013/02/12/presidential-policy-directive-critical-infrastructure-security-and-resilience.
5. Allianz Global Corporate & Specialty. Shipping safety review. 2023. https://www.agcs.allianz.com/news-and-insights/reports/shipping-safety.html.
6. Aven T. Risk assessment and risk management: Review of recent advances on their foundations. European Journal of Operational Research, 253(1), 1–13. 2016. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.12.023.
7. Jain P., Pasman H., Waldram S., & Mannan M. S. Process Resilience Analysis Framework (PRAF): A systems approach for improved risk and safety management. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 53, 61–73. 2018. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2017.08.006.
8. Mokhor V., Bakalynskyi O., Bohdanov O., & Tsurkan V. Interpretation of the simple risk level dependence of its implementation in the terms of analytic geometry. Information Technology and Security, 5(1), 71–82. 2017. https://doi.org/10.20535/2411-1031.2017.5.1.120574.
9. Perederyi V., Borchik E., & Ohnieva O. Information technology for decision making support and monitoring in man–machine systems for managing complex technical objects of critical application. Advances in Intelligent Systems and Computing, 1246, 448–466. 2021. https://doi.org/10.1007/978-3-030-54215-4_43.
10. Perederyi V., & Borchik E. Information technology for determination, assessment and correction of functional sustainability of the human operator in critical application systems. In Theoretical and practical aspects of the development of modern science (pp. 490–509). 2019. Baltija Publishing. https://doi.org/10.30525/978-9934-571-78-7_57.
11. Eling M., & Wirfs J. What are the actual costs of cyber risk events? European Journal of Operational Research, 272(3), 1109–1119. 2019. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.07.021.
12. Maritime Executive. The importance of psychological safety precautions in maritime. 2023. https://maritime-executive.com/blog/the-importance-of-psychological-safety-precautions-in-maritime.
13. Li P., Dai L., & Li X.-F. Study on operator’s situation awareness reliability in digital NPPs. Part 1. Annals of Nuclear Energy, 102, 168–178. 2016. https://doi.org/10.1016/j.anucene.2016.12.011.
14. Havlikova M., Jirgl M., & Bradac Z. Human reliability in man–machine systems. Procedia Engineering, 100, 1207–1214. 2015. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2015.01.485.
15. Pasko N., & Viunenko O. Modeling human–machine interaction in information processing and management systems. European Science, sge17-02, 6–52. 2023. https://doi.org/10.30890/2709-2313.2023-17-02-027.
16. Alali M., Almogren A., Mehedi H., et al. Improving risk assessment model of cyber security using fuzzy logic inference system. Computers & Security, 74, 323–339. 2018. https://doi.org/10.1016/j.cose.2017.09.011.
17. Mygal G., & Mygal V. Interdisciplinary approach to the human factor problem. Municipal Economy of Cities, 3, 149–157. 2020. https://doi.org/10.33042/2522-1809-2020-3-156-149-157.
18. Perederyi V., Borchik E., Zosimov V., & Bulgakova O. Evaluation of the influence of environmental factors and cognitive parameters on decision-making in human–machine systems. Radio Electronics, Computer Science, Control, 1, 77–84. 2024. https://doi.org/10.15588/1607-3274-2024-1-7.
19. Perederyi V., Borchik E., Lytvynenko V., & Ohnieva O. Information technology for performance assessment of complex multilevel systems. CEUR Workshop Proceedings, 2805, 175–188. 2020. http://ceur-ws.org/Vol-2805/.
20. Perederyi V., Borchik E., Wójcik W. & Ohnieva O. Assessment and information security provision of the decision support process. 2021. CEUR Workshop Proceedings, 3101, 322–334. http://ceur-ws.org/Vol-3101/.
21. Murphy K. P. A brief introduction to graphical models and Bayesian networks (Technical Report 2001-5-10). University of British Columbia. 2001. https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.pdf.
22. Parasyuk I. N., & Verevka O. V. Mathematical foundations of probabilistic estimation in fuzzy Bayesian belief networks. Cybernetics
