CC BY
3
2. Kozlovskiy V. Analytical models of mass media as a method of quality management in the automotive industry / V. Kozlovskiy, D. Aydarov // Quality - Access to Success. 2017. Т. 18. № 160. С. 83-87.
3. Козловский, В.Н. Потребительская ценность качества автомобилей / В.Н. Козловский, Г.Л. Юнак, Д.В. Айдаров, С.А. Шанин // Стандарты и качество. 2017. № 12. С. 76-80.
4. Panyukov D. Development and research FMEA expert team model / D. Panyukov, V. Kozlovsky, Y. Klochkov // International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering. 2020. Т. 27. № 5. С. 2040015.
5. Козловский В.Н. Концепция методологии комплексной программы улучшений / В.Н. Козловский, Д.И. Благовещенский, Д.В. Айдаров, Д.И. Панюков, Р.Д. Фарисов // Стандарты и качество. 2022. № 7. С. 36-42.
Беляева Ирина Александровна, канд. техн. наук, доцент, научный сотрудник, toe_fp@samgtu. ru, Россия, Самара, Самарский государственный технический университет,
Козловский Владимир Николаевич, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой, [email protected], Россия, Самара, Самарский государственный технический университет,
Саксонов Александр Сергеевич, канд. техн. наук, доцент, a.s.saksonoff@yandex. ru, Россия, Самара, Самарский государственный технический университет,
Благовещенский Дмитрий Иванович, д-р техн. наук, профессор, dblagov1@yandex. ru, Россия, Тула, Государственный региональный центр стандартизации, метрологии и испытаний в Тульской и Орловской областях
ENSURING THE QUALITY OF ELECTRIC VEHICLES AT THE STAGES OF JOINT DEVELOPMENT ORGANIZATION I.A. Belyaeva, V.N. Kozlovsky, A. S. Saxonov, D.I. Blagoveshchensky
The paper presents the results of developing a concept for ensuring the quality of the electric vehicle design process.
Key words: automotive industry, quality, electric vehicle, design.
Belyaeva Irina Alexandrovna, candidate of technical sciences, docent, toe_fp@samgtu. ru, Russia, Samara, Samara State Technical University,
Kozlovsky Vladimir Nikolaevich, doctor of technical sciences, professor, head of the department, [email protected], Russia, Samara, Samara State Technical University,
Saxonov Alexander Sergeevich, candidate of technical sciences, docent, a.s. [email protected], Russia, Samara, Samara State Technical University,
Blagoveshchensky Dmitry Ivanovich, doctor of technical sciences, professor, dblagov1@yandex. ru, Russia, Tula, State Regional Center for Standardization, Metrology and Testing in the Tula and Orel Regions
УДК 006.054
Б01: 10.24412/2071-6168-2024-4-51-52
АНАЛИЗ ПРИЧИН ОТМЕНЫ ТЕХНИЧЕСКИХ РЕГЛАМЕНТОВ В ФЕДЕРАЛЬНОМ ЗАКОНЕ № 184-ФЗ "О ТЕХНИЧЕСКОМ РЕГУЛИРОВАНИИ"
А.С. Прокина
Рассмотрены причины и цели отмены видов технических регламентов, предусмотренные в Федеральном законе № 184-ФЗ «О техническом регулировании в редакции 2002 года.
Ключевые слова: техническое регулирование, технический регламент, классификация, отмена, Федеральный закон № 184-ФЗ.
Технические регламенты - это нормативные правовые акты, принимаемые федеральными органами исполнительной власти, которые устанавливают обязательные для применения и исполнения требования к продукции (товарам, работам, услугам), а также к связанным с ними процессам проектирования (включая изыскания), производства, строительства, монтажа, наладки, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации.
Технические регламенты устанавливают единые требования к продукции, вне зависимости от того, где она была произведена или введена в обращение. Это достигается за счет следующих механизмов:
- установление обязательных требований к безопасности и качеству продукции. Технические регламенты содержат требования к таким характеристикам продукции, как прочность, надежность, функциональность, химический состав и другие параметры, которые влияют на безопасность и качество.
- контроль за соответствием продукции установленным требованиям. Технические регламенты предусматривают процедуры оценки соответствия продукции, которые позволяют проверить, соответствует ли продукция заявленным требованиям. Это гарантирует, что на рынок поступает только безопасная и качественная продукция.
- защита потребителей от некачественной и опасной продукции. Технические регламенты обеспечивают защиту потребителей от потенциально опасных или недоброкачественных товаров и услуг. Если продукция не соответствует требованиям технического регламента, ее продажа и использование запрещается.
51
Известия ТулГУ. Технические науки. 2024. Вып. 4
До принятия Федерального закона № 184-ФЗ "О техническом регулировании" в Российской Федерации действовали такие нормативные документы, как Государственные стандарты (ГОСТы), Строительные нормы и правила (СНиПы), Санитарные правила и нормы (СанПиНы) Ветеринарные правила и нормы (ВетПрав), Лесные правила и нормы (ЛесПрав).
Разработка и принятие данных документов осуществлялись в соответствии с различными процедурами, установленными для каждого конкретного вида, что приводило к недостаточной гармонизации требований, барьерам для свободного перемещения товаров на внутреннем рынке, осложняло взаимодействие между различными структурами.
Закон «О техническом регулировании» [1], ввел концепцию технического регламента как юридически обязательного документа, устанавливающего минимальные требования к продукции и процессам. Закон предусматривал замену многочисленных ГОСТов и санитарных правил (СанПиНов) небольшим числом технических регламентов, разрабатываемых в виде законов, чтобы исключить возможность появления дополнительных административных барьеров.
В российском законодательстве была введена единая классификация технических регламентов. Согласно статье 8 Закона [2], технические регламенты подразделялись на следующие виды:
Общие технические регламенты - устанавливали обязательные требования к широкому кругу продукции, процессов производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, а также к услугам. Например, технический регламент "О безопасности продукции" устанавливал общие требования ко всем видам продукции, обращаемой на рынке.
Отраслевые технические регламенты - устанавливали обязательные требования к продукции, процессам производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, а также к услугам в конкретной отрасли. Например, технический регламент "О безопасности машин и оборудования" устанавливает требования к безопасности машин и оборудования, используемых в различных отраслях промышленности.
Специальные технические регламенты - устанавливают обязательные требования к конкретным видам продукции, процессов производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, а также к услугам, которые требуют особого регулирования. Например, технический регламент "О безопасности пиротехнических изделий" устанавливает требования к безопасности пиротехнических изделий, используемых для развлекательных целей.
Кроме того, Закон предусматривает возможность принятия дополнительных технических регламентов. Дополнительные технические регламенты могут устанавливать требования к продукции, процессам производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, а также к услугам, которые не охвачены общими, отраслевыми или специальными техническими регламентами.
Новый закон ввел единую систему технического регулирования, основанную на следующих принципах:
Технические регламенты устанавливают единые требования к продукции, процессам и услугам на всей территории Российской Федерации.
Проекты технических регламентов и другая информация о техническом регулировании подлежат обязательному опубликованию и общественному обсуждению.
Технические регламенты не должны создавать барьеров для добросовестной конкуренции и не должны использоваться в целях защиты интересов отдельных хозяйствующих субъектов.
После вступления в силу Федерального закона № 184-ФЗ начался процесс интеграции ранее действовавших нормативных правовых актов, содержащих требования к продукции, в состав технических регламентов, что позволило создать единую и целостную систему технического регулирования в России.
С 01.05.2007 году статья 8 была исключена из Закона [2].
Целью исключения статьи 8 из Закона № 184-ФЗ было устранение дублирования и избыточности в законодательстве. Такое дублирование приводит к путанице, так как разные классификации могут содержать различные критерии и признаки, что создает неопределенность при отнесении технических регламентов к конкретным видам.
Классификация технических регламентов по видам уже содержалась в других нормативных документах, таких как постановление Правительства РФ от 19 ноября 2008 г. № 858 "Об утверждении Положения о разработке, принятии, применении и исполнении технических регламентов". ГОСТ Р 1.1-2002 "Стандартизация в Российской Федерации. Термины и определения".
Технический прогресс приводит к появлению новых видов продукции, процессов и услуг, а также к изменению требований к их безопасности и качеству. В связи с этим классификация технических регламентов по видам не может быть исчерпывающей и должна постоянно обновляться. Например, в настоящее время не существует технических регламентов на искусственный интеллект или нанотехнологии. Однако по мере развития этих технологий может возникнуть необходимость в разработке соответствующих технических регламентов.
Исключение статьи 8 из Закона № 184-ФЗ позволило упростить и сделать более гибким законодательство в сфере технического регулирования. Отсутствие классификации в законе дает возможность разрабатывать и принимать технические регламенты по мере необходимости, без привязки к конкретным видам.
Список литературы
1. Федеральный закон от 27.12.2002 N 184-ФЗ "О техническом регулировании" (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.05.2007, 23.12.2021)
2. База нормативных документов [Электронный ресурс] URL: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&document[d=396508#n (дата обращения: 10.02.2024).
Прокина Анна Сергеевна, магистрант, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет
ANALYSIS OF THE REASONS FOR THE CANCELLATION OF TECHNICAL REGULATIONS IN FEDERAL LA W
No. 184-FZ "ABOUT TECHNICAL REGULATION"
A.S. Prokina 52
The reasons and objectives of the abolition of the types of technical regulations provided for in Federal Law No. 184-FZ "On Technical Regulation in the 2002 edition" are considered.
Key words: technical regulation, technical regulations, classification, cancellation, Federal Law No. 184-FZ.
Prokina Anna Sergeevna, master, ania. prokina@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 005.6
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-4-53-54
НОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ. МЕТОД ПОИСКА ЛОКТЕВОЙ ТОЧКИ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИЕМЛЕМЫХ ЗНАЧЕНИЙ МЕТРИК МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
В.Г. Мосин, В.Н. Козловский, А.П. Новикова
В статье предложен метод аналитического вычисления локтевой точки для какой-либо метрики машинного обучения, основанный на линеаризации анализируемой метрики и построении ансамбля из двух регрессионных моделей. Изложены теоретические принципы регрессионного ансамблирования, приведен алгоритм поиска локтевой точки по предложенному авторскому методу, рассмотрены примеры работы алгоритма на синтетических данных.
Ключевые слова: анализ данных, метрики машинного обучения, scikit-learn, pandas, numpy.
1. Введение. Метрики в машинном обучении — это числовые показатели, которые используются для оценки качества модели или алгоритма машинного обучения. Они помогают понять, насколько хорошо модель работает на конкретной задаче и насколько точно она делает прогнозы. Существует множество различных метрик машинного обучения, которые предназначены для оценки различных моделей (см. [2], [3]).
Например, качество регрессионной модели может оцениваться средней абсолютной ошибкой MAE, средней квадратичной ошибкой MSE или коэффициентом детерминации R2, причем первые две метрики дают хорошую оценку при своих наименьших значениях, близких к 0, а последняя — при своих наибольших значениях, близких к 1.
Качество кластеризации может оцениваться при помощи таких метрик как индекс Дэвиса-Болдуина, индекс Рэнда или силуэт, причем первая дает хорошую оценку при наименьших значениях, а последние две — при наибольших.
Для оценки качества моделей классификации используется множество метрик: процент совпадений, точность, полнота, И-мера, метрика ROC AUC и т. д. Большинство из них дают хорошую оценку модели при достижении своих наибольших значений, но некоторые — при достижении наименьших.
1.1. Теоретическая часть. Можно было бы сказать, что повышение качества какой-либо модели машинного обучения (регрессии, кластеризации или классификации) эквивалентно оптимизации соответствующей метрики, то есть, нахождению таких параметров модели, при которых метрика принимает свое наибольшее или наименьшее значение в зависимости от характера метрики.
Но это не так.
Хороший пример доставляют регрессионные модели, для которых максимальное значение коэффициента детерминации, равное 1, должно было бы указывать на идеальность модели. Но если какая-либо регрессионная модель демонстрирует такое значение R2, то это однозначно свидетельствует о том, что модель переобучена и вообще не обладает никакой прогнозирующей способностью.
Другой пример — метрика силуэта в кластеризации. Максимальное значение этой метрики равно 1, причем оно никогда не достигается даже теоретически, что, на первый взгляд, выгодно отличает метрику силуэта от коэффициента детерминации. Но для каждого набора объектов есть свой максимум силуэта, и если он достигнут, то это говорит отнюдь не об оптимальной кластеризации, а о том, что все объекты объединены в один кластер.
Поэтому при решении задач машинного обучения, как правило, стремятся привести метрики не к максимальному (минимальному) значению, а к так называемой точке локтя. В литературе эту точку иногда называют точкой сгиба (что неудобно из-из сходства с точкой перегиба), а иногда — точкой перегиба (что вообще не верно). Правильнее всего определить ее как точку, переход через которую уже не приводит к существенному изменению метрики, хотя это не является определением в строгом математическом смысле, так как «существенное изменение» оставляет широкое поле для произвольного толкования.
В качестве иллюстрации этого понятия отошлем читателя к рис. 3 настоящей статьи, где локтевые точки найдены и указаны для синтетических данных. Отметим, что даже если анализируемая кривая является не статистической, а аналитической, локтевая точка это не стационарная точка, не точка экстремума, не точка перегиба и не точка максимальной кривизны.
1.2. Постановки задачи. Когда исследователь применяет метод локтя, его действия состоят в визуальной оценке графика изучаемой метрики. За этими красивыми словами кроется тот факт, что исследователь определяют локтевую точку на глаз. И хотя при этом используются более корректные слова — визуально или интуитивно, сути это не меняет.
1.2.1. Предмет исследования. Нами предлагается метод определения локтевой точки, который выполняется автоматически, без учета субъективного мнения исследователя.
1.2.2. Методика исследования. Мы реализуем наш метод в виде алгоритма и применяем его к наборам синтетических данных с различным характером поведения (возрастание, убывание, множественные перегибы и т. д.)
53
