Республика Тыва, Россия
Воронежская область, Россия
Красноярский край, Россия
Красноярский край, Россия
студент
Железногорск, Красноярский край, Россия
УДК 004.8 Искусственный интеллект
УДК 355.41 Материально-техническое обеспечение (служба тыла) в целом
В статье рассматриваются актуальные проблемы повышения эффективности управления материально-техническим обеспечением (далее - МТО) в территориальных подразделениях МЧС России. Проведенный анализ выявил системные ограничения существующей модели управления, такие как реактивный характер планирования, дефицит обоснованных данных для принятия решений, разрозненность учётных систем и низкая степень прогнозирования потребностей. В качестве решения предлагается концепция и архитектура Интеллектуальной системы поддержки управленческих решений в сфере МТО (далее - ИСПУР МТО) – централизованной платформы, основанной на консолидации больших данных и методах машинного обучения. Авторами описываются ключевые компоненты системы: модуль предиктивной аналитики технического состояния парка пожарно-спасательной техники; оптимизационный модуль планирования расходов на горюче-смазочных материалов (далее – ГСМ) и запасных частей; а также рекомендательный модуль, генерирующий сценарии управленческих решений на основе анализа исторических данных, текущей обстановки и прогнозных моделей. Методологической основой разработки стали теория управления сложными организационно-техническими системами, сравнительный анализ опыта внедрения предиктивного обслуживания в логистических и промышленных комплексах, а также формализация процессов принятия решений с применением методов имитационного моделирования. Внедрение предложенной концепции позволит осуществить переход от затратной и реактивной модели МТО к экономически эффективной и проактивной, обеспечивая руководителей подразделений объективными, верифицированными данными и прогнозными сценариями для оптимизации ресурсов, планирования бюджета и поддержания высокой оперативной готовности сил.
материально-техническое обеспечение, управление ресурсами, предиктивная аналитика, большие данные, машинное обучение, пожарно-спасательная техника, оптимизация, интеллектуальная система поддержки принятия решений
Введение
Современные вызовы в области защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций предъявляют повышенные требования к оперативной готовности и мобильности сил МЧС России [1]. Эффективность реагирования напрямую зависит не только от профессионализма личного состава, но и от бесперебойного функционирования, технической исправности и ресурсной обеспеченности парка пожарно-спасательной техники [2,3]. В этих условиях система МТО выступает важным элементом организационно-технической системы территориального подразделения, определяя его способность выполнять поставленные задачи в установленные сроки и в любых условиях.
Качество управленческих решений в сфере МТО – от планирования закупок ГСМ и запчастей до утверждения графиков ремонта и списания техники – исторически основывалось на нормативных сроках эксплуатации, статистике прошлых периодов и экспертной оценке [4]. Однако динамичная оперативная обстановка, физический износ разнородного парка техники, колебания цен на ресурсы и жёсткие бюджетные ограничения выявляют системную недостаточность такого подхода [4]. Среди ключевых проблем можно выделить: запаздывание и субъективность в оценке реального технического состояния единиц техники; неоптимальность планирования расходов, ведущую к перерасходу фондов или, наоборот, к дефициту в критический момент; отсутствие инструментов для прогнозирования отказов и обоснования долгосрочных инвестиций в обновление парка [5].
Таким образом, актуальность настоящего исследования обусловлена объективной необходимостью трансформации системы управления МТО из учётно-распределительной в аналитико-оптимизационную. Это требует внедрения современных информационно-аналитических технологий, способных обеспечить переход от реактивного устранения последствий к проактивному предупреждению проблем на основе данных [6].
Целью работы является разработка концепции и архитектуры интеллектуальной системы, обеспечивающей научно обоснованную поддержку управленческих решений в сфере МТО территориальных подразделений МЧС России. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:
1. Провести анализ системных проблем и недостатков в существующей практике управления МТО.
2. Исследовать передовой отечественный и зарубежный опыт применения технологий больших данных и предиктивной аналитики в аналогичных предметных областях (логистика, транспорт, сложные инженерные системы).
3. Разработать концептуальную модель и архитектуру ИСПУР МТО, формализовав её ключевые компоненты и информационные потоки.
4. Определить организационно-технические требования и этапы внедрения предложенной системы.
Структура системы МТО представляет собой централизованную, многоуровневую иерархическую систему. Она организуется по территориальному принципу и охватывает все уровни управления — от центрального аппарата в Москве до отдельных пожарно-спасательных подразделений в субъектах РФ [7] (Табл.1).
Табл.1. Организационная структура МТО МЧС России
|
Уровень управления |
Орган / Должностное лицо |
Ключевые функции и подчинённость |
|
Центральный аппарат (Москва) |
Заместитель Министра, курирующий вопросы МТО |
Общее руководство системой МТО МЧС России |
|
Департамент тылового и технического обеспечения (ДТО) |
Главный орган управления. Организует планирование, контрактную работу, безопасную эксплуатацию техники, специальные перевозки |
|
|
Управление инженерно-строительного обеспечения (УИС) и Управление коммунального снабжения (УКС) |
Эксплуатация и ремонт зданий, коммунально-энергетическое и квартирно-эксплуатационное обеспечение |
|
|
Центральная база МТО и её филиалы в федеральных округах |
Ключевой логистический и распределительный центр. Организует централизованные закупки, хранение, доставку МТС (в т.ч. в районы ЧС), контроль качества и учёт |
|
|
Федеральный округ |
Филиалы Центральной базы МТО |
Обеспечение территориальных органов в границах округа |
|
Субъект РФ (Республика, Край, Область) |
Руководитель территориального органа (ГУ МЧС России) через своего заместителя |
Непосредственное руководство МТО на территории субъекта |
|
Управление (отдел) МТО территориального органа |
Основное подразделение на уровне субъекта. Планирует потребности, обеспечивает ГСМ, вещевым и продовольственным довольствием, техническую готовность техники, организует её ремонт и ТО, транспортное обеспечение |
|
|
Подразделение ФПС ГПС (ПСЧ, отряд) |
Начальник подразделения через ответственных должностных лиц |
Организация МТО в рамках конкретной части или отряда |
|
Отделение (служба) тылового и технического обеспечения |
Непосредственное выполнение задач по обеспечению личного состава и техники в повседневной деятельности и при ЧС |
Проведенный анализ структуры системы МТО МЧС России позволяет сделать вывод о её формальной полноте и территориальной логистической эффективности. Однако данная сложная многоуровневая организация, в условиях технологической гетерогенности и отсутствия единых цифровых протоколов, закономерно порождает фрагментацию информационных ресурсов и формирование «информационных силосов» (от англ. «information silos», термин, описывающий ситуацию, когда информация внутри организации, оказывается изолированной в отдельных отделах, системах или форматах и не может быть легко доступна, использована или объединена с данными из других частей организации). Как справедливо отмечается в исследованиях, именно эта разобщённость является барьером на пути создания эффективной системы управления ресурсами. Таким образом, организационная структура, изначально созданная для чёткого управления, в современных условиях становится источником проблем с оперативностью, достоверностью данных и целостностью картины обеспеченности сил, что напрямую снижает качество управленческих решений. Проведем анализ проблем настоящей структуры (Табл.2)
Табл.2. Проблемы настоящей организационной структуры МТО МЧС России
|
Категория проблем |
Конкретная проблема |
Краткое описание |
|
Организационно-управленческие |
Функциональная разобщённость и недостаточная горизонтальная интеграция процессов |
Подразделения МТО, эксплуатации, финансов и закупок работают по собственным регламентам, что затрудняет горизонтальную координацию процессов и согласование данных |
|
Слабая вертикальная интеграция данных |
Информация с низовых уровней (пожарные подразделения) агрегируется и передается наверх с задержкой и значительной формализацией, теряя оперативность и детальность |
|
|
Информационно-технологические |
Существование «информационных силосов» |
Важные данные (о состоянии техники, остатках на складах, расходе ГСМ, финансах) заперты в не связанных между собой ведомственных системах и форматах |
|
Недостаток аналитического и прогнозного функционала |
Существующие системы ориентированы на учет и отчетность, а не на анализ, моделирование и поддержку решений. Отсутствуют встроенные инструменты предиктивной аналитики |
|
|
Ресурсно-экономические |
Реактивная модель планирования и финансирования |
Планы закупок, ремонтов и обеспечения часто базируются на показателях прошлых периодов и выделенном бюджете, а не на прогнозе реальных потребностей, основанном на данных |
|
Неполная видимость общей стоимости владения |
Из-за разрозненности данных невозможно автоматически рассчитать полную стоимость жизненного цикла единицы техники (закупка, ГСМ, ремонт, простои, утилизация) |
Проведённый анализ организационной структуры и практики функционирования МТО позволяет выявить ряд системных потенциальных проблем, которые могут препятствовать переходу к более эффективной и проактивной модели управления ресурсами. Фундаментальной проблемой подобных систем является организационно-управленческая разобщённость, формирующая так называемые силосы. Подразделения, ответственные за закупки, эксплуатацию техники, складскую логистику, финансирование и ремонт, зачастую работают в рамках собственных, слабо согласованных регламентов и целевых показателей. Эта горизонтальная разобщённость усугубляется вертикальной дисфункцией: информация с низовых уровней, таких как пожарные подразделения, подвергается значительной агрегации и формализации при движении наверх, что приводит к потере оперативности и детальности. В результате руководство принимает стратегические решения на основе устаревших или излишне обобщённых данных, не отражающих реальную ситуацию в подразделениях.
Непосредственным следствием организационной разобщённости становятся критические информационно-технологические проблемы, центральной среди которых видится существование «информационных силосов». Данные о техническом состоянии парка, остатках ГСМ и запчастей на складах, истории ремонтов и финансовых операциях оказываются заперты в не связанных между собой учётных системах, использующих различные форматы и протоколы. Это делает невозможным формирование единой, целостной и актуальной оперативной картины обеспеченности сил для лица, принимающего решения. Существующие системы, ориентированные преимущественно на учёт и ретроспективную отчётность, практически лишены аналитического и прогнозного функционала. Отсутствие встроенных инструментов для предиктивной аналитики и моделирования сценариев консервирует реактивную парадигму управления, когда действия инициируются уже свершившимся событием — поломкой, исчерпанием лимита или возникновением чрезвычайной ситуации, — а не его прогнозом.
Комплекс организационных и информационных проблем закономерно проявляется в сфере ресурсно-экономической неэффективности. Реактивная модель планирования, опирающаяся на показатели прошлых периодов и жёсткие годовые бюджеты, а не на прогноз реальных потребностей, ведёт к неоптимальному распределению средств. Это выражается в параллельном возникновении дефицита по критически важным позициям и формировании излишков по другим, что означает замораживание финансовых ресурсов. Наиболее показательным является отсутствие возможности автоматизированного расчёта полной стоимости владения для единицы техники на протяжении всего её жизненного цикла. Из-за разрозненности данных о закупке, эксплуатационных расходах, ремонтах и простоях невозможно объективно оценить экономическую эффективность эксплуатации конкретной модели или обосновать инвестиции в модернизацию парка точным расчётом будущей экономии. Таким образом, система МТО в её текущем состоянии не только не способствует минимизации совокупных затрат, но и затрудняет получение прозрачных данных для такого анализа.
Ниже представлен сравнительный анализ подходов к управлению МТО в системах экстренного реагирования разных стран (Табл.3).
Табл.3. Сравнительный анализ подходов к управлению МТО в различных странах
|
Аспект сравнения |
США [8] |
Китай [9] |
Россия (текущее состояние) |
|
Управленческая парадигма и нормативная база |
Рыночно-стандартизированная. Опора на отраслевые стандарты (NFPA) и коммерческие решения. Высокая степень автоматизации отдельных процессов (учёт, отчётность). |
Централизованно-адаптивная. Единые национальные стандарты снабжения с усилиями по адаптации под региональные риски (климат, тип застройки) через моделирование. |
Регламентированно-реактивная. Чёткая, но жёсткая иерархическая структура. Планирование часто основано на исторических данных, а не на динамической оценке рисков и потребностей. |
|
Информационная интеграция и преодоление информационной изолированности |
Интеграция через ПО. Достигается за счёт внедрения комплексных коммерческих платформ для управления инвентарём, активами и инцидентами, которые заменяют бумажные носители. |
Проблема признана на государственном уровне. Научные исследования указывают на недостатки учётных систем и отсутствие сквозного отслеживания состояния техники как на ключевую проблему. |
Выраженная разобщённость. Данные разрознены между ведомственными системами учёта, финансов, эксплуатации. Отсутствует единый цифровой контур для управления жизненным циклом техники. |
|
Методология планирования и распределения ресурсов |
Ориентация на эффективность. Акцент на инструментах, дающих быструю окупаемость (ROI) через оптимизацию запасов и логистики. |
Научный риск-ориентированный подход.Разрабатываются математические модели (напр., на базе AnyLogic) для расчёта потребности в технике с учётом местных рисков (тайфуны, тип промышленности), что является развитием жёстких стандартов. |
Реактивное, нормативное планирование. Распределение часто следует утверждённым документам и историческим заявкам, слабо адаптируется к изменяющейся оперативной обстановке и специфике регионов. |
|
Технологический уровень |
Широкое использование SaaS-решений. Повсеместное внедрение облачных платформ для управления активами и данными инцидентов с гарантией соответствия национальным стандартам отчётности. |
Внедрение симуляционного моделирования. В научно-прикладной сфере ведутся работы по использованию агентного моделирования для оптимизации размещения техники и оценки сценариев |
Фрагментарная автоматизация. Технологии внедряются точечно, отсутствует единая архитектура данных. Потенциал больших данных, предиктивной аналитики и ИИ для управления МТО не реализован. |
Проведенный сравнительный анализ однозначно указывает на наличие разрыва между реактивной, нормативно-ориентированной моделью управления МТО в российской практике и проактивной. Мировой опыт демонстрирует три ключевых ответа на проблемы, идентичные российским:
1. Преодоление информационной изолированности данных через создание единых цифровых платформ.
2. Переход к риск-ориентированному и прогнозному планированию ресурсов на основе моделирования и ИИ.
3. Повсеместная автоматизация операционных процессов через специализированное ПО как драйвер экономической эффективности.
Таким образом, зарубежный опыт служит прямым концептуальным обоснованием и задает четкое направление для разработки отечественной Интеллектуальной системы поддержки управленческих решений (ИСПУР МТО), архитектура которой должна интегрировать эти три принципа в единый цифровой контур управления жизненным циклом материально-технических ресурсов.
Основываясь на парадигме теории управления сложными организационно-техническими системами [10], а также на концепциях, заимствованных из теории оперативного управления и принцип разделяемой ситуационной осведомленности [6], авторы пришли к выводу, что для преодоления выявленных системных ограничений требуется не модернизация существующих процессов, а их фундаментальная реорганизация. Ключевым императивом является создание новой архитектуры информационно-управляющего контура, способного трансформировать разрозненные данные в целостную, динамическую модель оперативной обстановки и на её основе обеспечивать поддержку принятия решений.
Такой подход диктует необходимость разработки интеллектуальной системы, которая замкнёт разорванные информационные потоки, реализует сквозной аналитический цикл «от данных к решению» и обеспечит всех участников управления единым, актуальным и верифицированным пониманием ситуации с ресурсами. В рамках данного исследования в качестве целевой модели предлагается Единая оперативно-логистическая интеллектуальная система (далее - ЕОЛИС) – централизованная платформа управления МТО и оперативными ресурсами на основе интеграции больших данных, методов машинного обучения и технологий цифрового моделирования. На рисунке ниже представлена модель работы ЕОЛИС.
Рисунок. Алгоритмическая модель работы ЕОЛИС
Работа ЕОЛИС строится как непрерывный адаптивный цикл, преобразующий разрозненные данные в обоснованные управленческие решения. Система начинает работу с фазы наблюдения, в ходе которой модуль приёма и верификации агрегирует в реальном времени данные от всех источников — IoT-датчиков на технике, систем ГЛОНАСС, учётных и оперативных систем. Эти данные консолидируются в едином хранилище (Озеро данных), устраняя разрозненность информационных контуров и создавая основу для единого информационного пространства.
На следующей фазе ориентации агрегированные данные трансформируются в оперативную картину. Ядром процесса является цифровой двойник — динамическая модель техники и обстановки. Параллельно аналитические модули осуществляют предиктивный анализ состояния техники, ситуационное моделирование развития событий и оптимизационный расчёт вариантов распределения ресурсов. Результаты синтезируются для формирования целостной, разделяемой ситуационной осведомлённости для штаба, где угрозы и дефициты ранжированы по критичности.
Сформированная картина поступает в фазу решения, где система поддержки принятия решений на основе ИИ генерирует и ранжирует управленческие сценарии. Эти сценарии в виде конкретных рекомендаций (по передислокации, ремонту, выделению ресурсов) представляются руководителю на интуитивном дашборде (интерактивная визуальная панель, которая собирает ключевые показатели (метрики) из разных источников, отображая их в понятном виде (графики, диаграммы, таблицы) в реальном времени, чтобы помочь быстро оценить ситуацию и принимать обоснованные решения), сокращая время на оценку альтернатив. После утверждения сценария наступает фаза действия: система автоматически формирует исполнительные директивы (заявки), которые направляются в подсистемы МТО и оперативные подразделения.
Завершающим и важным элементом является замкнутый контур обратной связи. Данные о результатах исполнения и новом состоянии среды непрерывно поступают обратно в систему. Это позволяет верифицировать и дообучать прогнозные модели, корректировать цифровой двойник и оценивать эффективность решений, формируя базу знаний. Таким образом, каждый завершённый цикл повышает точность последующих, обеспечивая переход от реактивного реагирования к проактивному, основанному на данных, управлению ресурсами в условиях неопределённости.
Для формализации предлагаемой модели и количественного обоснования ожидаемого роста эффективности введем математическое описание ЕОЛИС. По аналогии с рассмотренными работами, систему можно представить в виде семикомпонентной модели:
Структурная модель системы:
| Σ ЕОЛИС = (D, A, P, O, R, E, L) | (1) |
где, D — модель данных и цифрового двойника: множество интегрированных данных от датчиков, систем позиционирования, учёта и событий;
A — множество аналитических моделей включающее модели предикции, ситуационного моделирования и оптимизации;
P — модель процесса принятия решений: P: D × A → S, функция, ставящая в соответствие данным и результатам анализа множество ранжированных сценариев S;
O — оператор реализации решений: O: S × Φ → A, функция, преобразующая выбранный сценарий S и текущий контекст Φ в набор автоматизированных директив A для систем МТО;
R — модель обратной связи и результативности:
| R = (τ; ΔC; K) | (2) |
где, τ— время цикла «решение-действие»;
ΔC — снижение операционных затрат;
K— коэффициент технической готовности;
E — интегральный показатель эффективности: целевая функция системы;
L — модель обучения: L: R × H → (A, P), функция адаптации аналитических моделей и процессов на основе новых данных результативности R и истории H.
Ожидаемый рост эффективности можно выразить через сравнение значений ключевых показателей до и после внедрения системы. Введем функцию эффективности E как взвешенную сумму нормализованных улучшений:
| (3) |
Для времени цикла (τ) и операционных затрат (ΔC улучшение означает снижение их абсолютного значения. Поэтому в формуле используется отношение базового значения к новому ( и ). Если система стала работать быстрее, эти отношения станут больше 1.
Для коэффициента технической готовности (K) улучшение означает рост его значения. Поэтому используется отношение нового значения к базовому (). Если готовность выросла, это отношение также станет больше 1.
Таким образом, каждое из трёх слагаемых в формуле при улучшении соответствующего показателя даёт вклад, превышающий его весовой коэффициент (
На основе модели работы ЕОЛИС можно утверждать, что за счёт автоматизации, предиктивной аналитики и оптимизации ожидаются: τsys < τbase, Csys < Cbase и Ksys > Kbase.
Заключение
Таким образом, предложенная концепция ЕОЛИС не предполагает замену компетенций руководителя службы МТО, а создает принципиально новый интеллектуальный контур его поддержки.
Этот контур обеспечивает переход к проактивной модели управления за счет реализации ряда ключевых функций. Во-первых, он формирует и поддерживает единую разделяемую ситуационную осведомленность о состоянии всех материально-технических ресурсов, снижая информационную изолированность данных и обеспечивая целостную картину ресурсов и предоставляя руководителю целостную, верифицированную картину в реальном времени. Во-вторых, система существенно сокращает цикл принятия решений за счет автоматизации сбора данных, предиктивной аналитики и генерации ранжированных сценариев, что снижает операционную нагрузку и высвобождает время для стратегического планирования. В-третьих, оптимизационный модуль обеспечивает научно обоснованное распределение сил и средств, повышая экономическую эффективность использования бюджетных ассигнований и увеличивая общий коэффициент технической готовности парка.
Внедрение данной системы сопряжено с рядом вызовов. Организационные вызовы включают необходимость преодоления структурной и процедурной инерции, разработки новых межведомственных регламентов взаимодействия на основе цифровых протоколов, а также подготовку специалистов, способных работать в контуре управления. Инфраструктурные вызовы связаны с созданием распределенной системы обработки больших данных, развертыванием защищенных высокоскоростных каналов связи, особенно в отдаленных регионах, и обеспечением киберустойчивости всей платформы.
1. Азанов С. Н., Дорошенко И. Л., Костров А. В. Развитие спасательных сил // Технологии гражданской безопасности. 2006. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-spasatelnyh-sil (дата обращения: 16.01.2026). EDN: https://elibrary.ru/KRSIBP
2. Шамсудинов, Г. Ю. Анализ недостатков и перспектив оснащения пожарных подразделений и их влияние на тактические возможности / Г. Ю. Шамсудинов, С. О. Куртов, В. М. Макаров // Проблемы техносферной безопасности: материалы международной научно-практической конференции молодых учёных и специалистов. – 2025. – № 14. – С. 248-251. – EDN BGNHLN.
3. К вопросу оснащенности инструментом и оборудованием основных пожарных автомобилей общего применения / П. В. Ширинкин, А. Ю. Трояк, С. О. Куртов, В. Ю. Яровой // Сибирский пожарно-спасательный вестник. – 2022. – № 2(25). – С. 15-23. – DOIhttps://doi.org/10.34987/vestnik.sibpsa.2022.91.94.002. – EDN BOFGFW.
4. Шигорин, С. А. Организационные решения для повышения эффективности функционирования системы технического обслуживания и ремонта техники в МЧС России / С. А. Шигорин, П. С. Гришанков // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. – 2023. – № 4. – С. 87-97. – DOIhttps://doi.org/10.25257/FE.2023.4.87-97. – EDN WRRERM.
5. Коробков С. Н. Проблемы и перспективы развития системы материально-технического обеспечения МЧС России // Технологии гражданской безопасности. 2008. №1-2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-i-perspektivy-razvitiya-sistemy-materialno-tehnicheskogo-obespecheniya-mchs-rossii (дата обращения: 22.01.2026). EDN: https://elibrary.ru/KVPGYN
6. Совершенствование системы информационного обеспечения органов повседневного управления РСЧС / В. Ю. Яровой, Г. Ю. Шамсудинов, С. Н. Молодец [и др.] // Сибирский пожарно-спасательный вестник. – 2025. – № 4(39). – С. 54-64. – DOIhttps://doi.org/10.34987/vestnik.sibpsa.2025.34.73.005. – EDN LGVJTC.
7. Об утверждении Руководства по организации материально-технического обеспечения Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий: Приказ МЧС России от 01.10.2020 г. № 737 // КонсультантПлюс: сайт. – URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_379683/ (дата обращения: 16.01.2026)
8. Иванов Алексей Викторович ОРГАНИЗАЦИЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ГОРЮЧИМ АРМИИ США // Военная мысль. 2019. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/organizatsiya-obespecheniya-goryuchim-armii-ssha (дата обращения: 16.01.2026).
9. Майзнер Н. А., Ван Чучжэнь Логистика в Китае: состояние, тенденции и перспективы развития // ЕГИ. 2014. №3 (5). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/logistika-v-kitae-sostoyanie-tendentsii-i-perspektivy-razvitiya (дата обращения: 22.01.2026).
10. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами / Д.А. Новиков. – Москва: МПСИ, 2005. – 584 с. EDN: https://elibrary.ru/PFGVIJ
