Как видно из таблицы выбросы 3В сократились на 15,569687 т/год. Сократился выброс этилового спирта на 8 тонн в связи с сокращением расхода. Сократились выбросы от котельной за счет внедрения новой методики расчета. Следует отметить сокращение автомобильного парка предприятия до 5 единиц. Справка прилагается.
Пять наименований 3В исключены из перечня, в том числе: уайт-спирит, углеводороды нефти, меди оксид, кислота серная, натр едкий, однако выявлены 12 дополнительных наименований 3В, согласно требованиям новых методик расчетов загрязняющих веществ.
Теплоснабжение предприятия от собственной котельной, работающей на природном газе, так же на газе работают сушильные камеры для сушки обоев после нанесения красок и грунтовок. Справка о расходе газа представлена.
Качественный и количественный состав выбросов определен расчетным методом и инструментальными замерами. Расчеты и протоколы замеров представлены. Для веществ, мощность которых незначительна и Ф > М/ПДК, мощность выброса принята в качестве ПДВ.
Для 5 веществ произведен расчет приземных концентраций по программе УПРЗА "Эколог", версия 2.50.
Расчет показал, что приземные концентрации всех веществ не превышают предельных на жилой застройке и составляют менее 0,1 ПДК, кроме оксида железа; концентрация оксидов железа - 0,2 ПДК.
Настоящий проект по вкладу 3В в атмосферу относится к II группе сложности, т.к. величины выбросов по результатам расчета рассеивания устанавливаются на уровне фактических.
Согласно положения о порядке рассмотрений и согласований проектов' нормативов ПДВ предприятие освобождается от разработки мероприятий по регулированию НМУ.
ЗАО "Московская обойная фабрика" специализируется на выпуске обоев на бумажной основе, а так же влагостойких и моющихся.
Почтовый адрес: 107140, г.Москва, ул. Верхняя Красносельская, д.2 .
И.О. Генерального директора Пак А.А.
Ответственный за экологию Крутиков А.Н.
Предприятие занимает территорию площадью 12583 м.кв., согласно Серия АА №011931,№011932, №011933 от 22. октября 1999г.
Смежные землепользователи:
- северо-восток - Кондитерская фабрика им. Бабаева
- восток - Хлебозавод №4
- запад - жилые застройки
- юг - жилые застройки
Ближайшая жилая застройка находится на расстоянии 5 м от границ предприятия в южном направлении.
На территории размещены производственные корпуса: старый корпус, корпус глубокой печати, корпус высокой печати, механическая мастерская, котельная, открытые стоянки автотранспорта.
Теплоснабжение предприятия от собственной котельной, работающей на природном газе.
На балансе предприятия - 5 единиц автотранспорта.
В соответствии с СанПиН 2.2.1/2.1.1.984-00 предприятие относится к пятому классу производства и имеет санитарно-защитную зону - 50 м.
6.1.Управление персоналом (внутренний экологический менеджмент)
Управление персоналом организации - это целенаправленная деятельность руководящего состава организации, руководителей и специалистов системы управления персоналом, включая разработку концепции и стратегии кадровой политики, принципов и методов управления персоналом.
Управление персоналом заключается в формировании политики управления персоналом, планирование кадровой работы, разрабатыванием оперативного плана кадровой работы, проведение маркетинга персонала, определение кадрового потенциала и потребность в кадровом персонале. Технология управление персоналом охватывает широкий спектр функций от приема до увольнений: наем, отбор и прием персонала, деловая оценка при приеме, аттестации и подборе; профориентация и трудовая адаптация. Управление персоналом предусматривает информационное, информационно методическое, техническое, правовое и делопроизводственное обеспечение системы управления персоналом. Руководители и работники подразделений системы управления персоналом решают вопросы оценки результативности труда руководителей и специалистов управления, оценки деятельности подразделений, систем управления организаций, оценки экономической и социальной эффективности управления персоналом.
6.2. Организация экологического менеджмента на предприятии МОФ
Директор МОФ
v
Зам.директора
v
Главный эколог
v
______________________________
v v v
Нач.план отдела Гл.механик Гл.инженер
¦
Отдел по работе с персоналом
¦
_________________________________
v v v
Водители Операторы-обойщики Рабочие цехов
Список литературы
1. Лекции по курсу «Экологический менеджмент и маркетинг в экологии»
2. Методический материал
3. Отчет о прохождении преддипломной практики в 2002 году.
К числу кривых, достаточно точно отражающих изменение прогнозируемых параметров в ряде распространенных ситуаций, является экспонента, то есть функция вида:
y=a•ebt,
где t—время,
a и b—параметры экспоненциальной кривой.
К числу наиболее известных экспоненциальных кривых, используемых при прогнозировании можно отнести кривую Перла, выведенную на основании обширных исследований в области роста организмов и популяций, и имеющую вид:
y=L/(1+a•e-bt),
где L —верхний предел переменной y.
Не менее распространена кривая Гомперца, выведенная на основании результатов исследований в области распределения дохода и уровня смертности (для страховых компаний), имеющая вид:
,
где k—также параметр экспоненты.
Кривые Перла и Гомперца использовались при прогнозе таких параметров, как возрастание коэффициента полезного действия паровых двигателей, рост эффективности радиостанций, рост тоннажа судов торгового флота и т.д.
Как кривая Перла, так и кривая Гомперца могут быть отнесены к классу так называемых S-образных кривых. Для таких кривых характерен экспоненциальный или близкий к экспоненциальному рост на начальной стадии, а затем при приближении к точке насыщения они принимают более пологий вид.
Многие из упомянутых процессов могут быть описаны с помощью соответствующих дифференциальных уравнений, решением которых и являются рассмотренные нами кривые Перла и Гомперца.
В качестве примера можно привести дифференциальное уравнение, описывающее приращение объема информации (знания) I в зависимости от числа исследователей N, среднего коэффициента продуктивности одного исследователя q в единицу времени t и С— постоянного коэффициента, характеризующего динамики изменения объема информации. Оно имеет следующий вид:
.
Интегрируя это дифференциальное уравнение получаем формулу для объема информации:
В общем виде динамика изменения прогнозируемых показателей и параметров во времени может быть представлена в виде:
,
где y(t)—функция-тренд, описывающая тенденцию изменения параметра,
e(t)—случайная функция, характеризующая отклонение прогнозируемой переменной от тренда.
При экстраполяции используются регрессионные и феноменологические модели. Регрессионные модели строятся на базе сложившихся закономерностей развития событий с использованием специальных методов подбора вида экстраполирующей функции и определения значений её параметров. В частности, для определения параметров экстраполирующей функции может быть использован метод наименьших квадратов.
Предполагая использование той или иной модели экстраполирования, того или иного закона распределения, можно определить доверительные интервалы, характеризующие надежность прогнозных оценок.
Феноменологические модели строятся исходя из условий максимального приближения к тренду процесса, с учетом его особенностей и ограничений и принятыми гипотезами о его будущем развитии.
При многофакторном прогнозе в феноменологических моделях можно присваивать большие коэффициенты весомости факторам, которые в прошлом оказывали большее влияние на развитие событий в прошлом.
Если при прогнозировании рассматривается ретроспективный период, состоящий из нескольких отрезков времени, то, в зависимости от характера прогнозируемых показателей, менее удаленных от момента прогнозирования по шкале времени и т.д. Также должен быть учтен тот факт, что нередко при прогнозировании оценки экспертов относительно близкого будущего могут отличаться излишним оптимизмом, а оценки относительно более отдаленного будущего излишним пессимизмом.
Если в прогнозируемом процессе может участвовать несколько различных технологий, каждая из которых представлена соответствующей кривой, то в качестве результирующей экспертной кривой может быть использована огибающая частных кривых, соответствующих отдельным технологиям.
4.Нормативное прогнозирование.
Нормативное прогнозирование представляет собой подход к разработке прогноза исходя из целей и задач, которые ставит перед собой организация в прогнозируемом периоде. Основным методом, использующимся в нормативном прогнозировании, является метод горизонтальных матриц решений, когда производится определение первоочередности выполнения предлагаемых для достижения поставленных целей проектов.
Обычно используются двумерные и трехмерные матрицы. Наиболее часто горизонтальные матрицы решений используются для определения оптимального распределения ресурсов при заданных ограничениях. При этом в качестве ресурсов могут выступать денежные средства, рабочая сила, её качество и квалификация, оборудование, энергетические ресурсы и т.д.
В частности, одно измерение горизонтальной матрицы решений может соответствовать основным проблемам, возникающим при достижении цели, второе измерение—ресурсам, которые могут потребоваться для решения этих проблем.
Согласованные матрицы более низких иерархических уровней проблем объединяются в матрицы более высоких уровней вплоть до главных матриц для стратегических проблем организации.
В трехмерной горизонтальной матрице решений одно измерение, например, может соответствовать коммерческим миссиям (областям сбыта), второе—ресурсам, третье—времени. Ресурсы в свою очередь, могут подразделяться на финансовые, коммерческие, ресурсы сбыта, производства, оборудования и т.д.
Вертикальные матрицы решений предназначены для отслеживания вертикального перемещения технологий. Вертикальная матрица решений для внутрифирменного планирования по рекомендациям Стэнфоррдского института может выглядеть примерно так (рис.2.4.1.):
|
Стадия исследований и разработок
|
Продукт |
Заказчик |
Ресурсы |
Открытие |
|
|
|
|
Создать
|
|
|
|
|
Воплотить
|
|
|
|
|
Разработать
|
|
|
|
Рис.2.4.1.
В частности, трехмерная вертикальная матрица решений под названием «Общая схема разработки системы национальной космической программы» была разработана в компании «Норт америкэн авиэйшн».
Для более рационального выбора проектов для реализации могут быть использованы методы исследования операций такие, как:
Ёлинейное программирование, позволяющее сформулировать оптимизационную задачу в виде линейных ограничений (неравенств или равенств) и линейной целевой функции;
Ёдинамическое программирование, рассчитанное на решение многоступенчатых оптимизационных задач;
Ёцелочисленное программирование, позволяющее решать оптимизационные задачи, в том числе задачи оптимального распределения ресурсов, при дискретных (целочисленных) значениях переменных и др.
В инструментарий нормативного прогнозирования входят методы построения деревьев целей, методы типа ПАТТЕРН и др.
В этом случае каждой из рассматриваемых целей приписываются количественные весовые коэффициенты, а для каждого проекта оценивается вклад в достижение каждой из целей, если он ненулевой. Степень вклада впоследствии умножается на весовой коэффициент цели. Эта процедура может быть проиллюстрирована следующим примером (рис.2.4.2):
| Наименование проектов |
Цели обеспечения качества продукции |
Цели обеспечения ритмичности производства |
Все цели |
0,6 |
0,4 |
|
Ценность проекта А=0,6*8+0,4*5=6,8
|
8 |
5
|
|
Ценность проекта В=0,6*4+0,4*7=5,2
|
4 |
7 |
|
Ценность проекта С=0,6*6+0,4*6=6,0.
|
6 |
6 |
Рис.2.4.2.
Естественно для реализации целесообразно выбрать проект, представляющий наибольшую ценность.
5.МЕТОД СЦЕНАРИЕВ.
При разработке управленческих решений широкое распространение нашел метод сценариев, также дающий возможность оценить наиболее вероятный ход развития событий и возможные последствия принимаемых решений.
Разрабатываемые специалистами сценарии развития анализируемой ситуации позволяют с, тем или иным уровнем достоверности определить возможные тенденции развития, взаимосвязи между действующими факторами, сформировать картину возможных состояний, к которым может прийти ситуация под влиянием тех или иных воздействий.
Профессионально разработанные сценарии позволяют более полно и отчетливо определить перспективы развития ситуации как при наличии различных управляющих воздействий, так и при их отсутствии.
С другой стороны, сценарии ожидаемого развития ситуации позволяют своевременно осознать опасности, которыми чреваты неудачные управленческие воздействия или неблагоприятное развитие событий.
Высказывается мнение, что необходимость в предвидении наиболее вероятного развития ситуации впервые возникла с возникновением промышленного производства, поскольку при сезонно повторяющемся сельскохозяйственном производстве в этом не было никакой необходимости.
Полностью согласиться с такой точкой зрения трудно, поскольку испокон веков человечество воевало, время от времени вело грандиозное строительство. И без представления возможного развития ситуации такие, целенаправленные действия вряд ли были бы возможны.
В то же время прототипы метода сценариев нередко мы находим в разные времена в разных странах.
Так Кутузов собравший военный совет в Филях, и прослушавший различные варианты возможных действий, оценивал различные сценарии развития войны с французами, предлагавшиеся военноначальниками.
Он сопоставлял их сильные и слабые стороны и пришел к тяжелому, но, пожалуй, единственно верному решению оставить Москву, обрекая ее на пожары и разрушения.
Однако, последующее развитие событий подтвердило его правоту. Предпочтенный им сценарий развития событий полностью себя оправдал.
