книги / 825

21

«Положительные» критерии – критерии, напрямую отражающие вовлеченность персонала, а «отрицательные» критерии – критерии, вносящие обратный вклад в степень вовлеченности персонала и рост числового значения которых свидетельствует о снижении вовлеченности персонала в функционирование и улучшение СЭМ.

Исходя их классификации критериев на «положительные» и «отрицательные» видно, что положительные критерии Kiп увеличивают

показатель вовлеченности, а значения отрицательных критериев Kiо

понижают значение показателя вовлеченности персонала, поэтому в формулу расчета показателя вовлеченности персонала в деятельность по ООС (формула (2)) они входят со знаком минус.

тельных критериев оценки; Kiо – численные значения отрицательных

критериев оценки.

Таким образом, формула расчета показателя вовлеченности (формула (2)) приобретает вид

где z1…z12 – весовые коэффициенты; K1…K12 – численные значения критериев оценки.

По результатам расчета показателя вовлеченности проводится оценка степени вовлеченности персонала в природоохранную деятельность.

Последний этап – принятие решения о необходимости разработки мероприятий по повышению степени вовлеченности персонала в экологическую деятельность (рис. 4). Показатели степени вовлеченности имеют следующие значения:

–низкая – <25 %;

–средняя – 26…80 %;

–высокая – >80 %.

Если значение показателя вовлеченности меньше 25 %, то степень вовлеченности низкая и необходима разработка мероприятий по его повышению. Если значение показателя вовлеченности находится

23

в диапазоне от 26 до 80 %, то степень вовлеченности средняя и разработка мероприятий по его повышению необходима в среднесрочной перспективе. При значении показателя вовлеченности более 80 % степень вовлеченности высокая, действующая система мотивации эффективна и разработка мероприятий по повышению уровня вовлеченности не требуется.

Рис. 4. Степень вовлеченности персонала в экологическую деятельность

Данная методика апробирована на одном из крупных предприятий нефтехимической отрасли. В ходе проведенного анализа документов и опроса сотрудников были получены значения критериев, представленные в табл. 2.

Таблица 2

Численные значения критериев оценки Ki

24

Окончание табл. 2

Значение показателя вовлеченности рассчитывается по формуле

(2). Подставим численные значения критериев оценки Ki и весовые коэффициенты:

Таким образом, показатель вовлеченности персонала в деятельность по ООС равен 11,5 %, что соответствует низкому уровню вовлеченности персонала.

Согласно рис. 2 при низком уровне вовлеченности персонала

вдеятельность по ООС необходима разработка новых мотивирующих мероприятий. Мотивирующие мероприятия могут быть организацион- но-административными, экономическими, социально-психологически- ми, а также комплексными [4].

Одним из наиболее эффективных мотивирующих мероприятий является проведение экологического конкурса на предприятии. Также для повышения уровня мотивированности и вовлеченности персонала

вэкологическую деятельность может быть усовершенствована система информирования сотрудников о деятельности в области охраны окружающей среды, предстоящих мероприятиях и изменившихся требованиях (обмен экологической информацией).

Реализация мероприятий по повышению мотивированности сотрудников приводит к повышению уровня вовлеченности и, соответственно, повторной оценке степени вовлеченности персонала в решение экологических проблем.

25

Предложенная «Методика количественной оценки степени вовлеченности персонала в природоохранную деятельность» не зависит от сферы деятельности и размера предприятия, поэтому может быть использована на любом промышленном предприятии.

Список литературы

1.Конарева Л.А. Вовлечение и мотивация персонала – ключи к совершенствованию деятельности. – М., 2011. – 21 с.

2.Соколова Л.И., Мищенко Е.С., Пономарев С.В. Формирование подсистемы изменения и анализа удовлетворенности и вовлечения персонала в процессы системы менеджмента качества образовательной организации / Тамбов. гос. ун-т. – Тамбов, 2009. – 124 с.

3.Karsan R., Kruse K. WE. How to Increase Performance and Profits through Full Engagement. – John Wiley & Sons, 2011. – 236 p.

4.Бачева А.В., Арзамасова Г.С. Анализ методов мотивации персонала в системе экологического менеджмента // Модернизация и научные исследования в транспортном комплексе: материалы междунар. науч.-практ. конф. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2013. – Т. 2. – С. 32–39.

References

1.Konareva L.A. Vovlechenie i motivatsiya personala – klyuchi k sovershenstvovaniyu deyatelnosti [Involvement and motivation – the key to improving performance]. Moscow, 2011, 21 p.

2.Sokolova L.I., Mischenko E.S., Ponomarev S.V. Formirovanie podsistemy izmereniya i analiza udovletvorennosti i vovlechenniya personala v protsessy sistemy menedzhmenta kachestva obrazovatelnoy organizatsii [Formation of the subsystem measurement and analysis of satisfaction and staff involvement in the processes of the quality management system of the educational organization]. Tambov: Tambovsky gosudarstvenny universitet, 2009, 124 p.

3.Karsan R., Kruse K. WE. How to Increase Performance and Profits through Full Engagement. John Wiley & Sons, 2011, 236 p.

4.Bacheva A.V., Arzamasova G.S. Analiz metodov motivatsii personala v sisteme ekologicheskogo menedzhmenta [Analysis of personnel motivation methods at environmental management system]. Materialy mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii “Modernizatsiya i

26

nauchnye issledovaniya v transportnom komplekse”. Perm: Permsky natsionalny issledovatelsky politekhnichesky universitet, 2013, vol. 2, pp. 32–39.

Получено 10.10.2013

Об авторах

Бачева Анна Вячеславовна (Пермь, Россия) – студентка Пермского национального исследовательского политехнического универси-

тета (614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: anna-bache- va@mail.ru).

Арзамасова Галина Сергеевна (Пермь, Россия) – старший пре-

подаватель кафедры охраны окружающей среды Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990,

г. Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: arzamasova-g@eco.pstu.ac.ru).

About the authors

Bacheva Anna Vyacheslavovna (Perm, Russia) – Student, Perm National Research Polytechnic University (29, Komsomolsky av., Perm, 614990, Russia, e-mail: anna-bacheva@mail.ru).

Arzamasova Galina Sergeevna (Perm, Russia) – Senior Lecturer, Department for Environmental Protection, Perm National Research Polytechnic University (29, Komsomolsky av., Perm, 614990, Russia, e-mail: arzamasova-g@eco.pstu.ac.ru).

27

УДК 504.064.47

К. Вюнш

Технический университет города Дрезден, Германия

Я.И. Вайсман, В.Н. Коротаев, Д.Л. Борисов

Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Пермь, Россия

ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ С ПРИМЕНЕНИЕМ КОМПЛЕКСА ОБОРУДОВАНИЯ ГЛУБОКОЙ ОПТИКО-МЕХАНИЧЕСКОЙ СОРТИРОВКИ ПОТОКОВ ОТХОДОВ И МАТЕРИАЛОВ

Оценка и дальнейшая реализация ресурсного потенциала твердых бытовых отходов возможна лишь при выделении полезных компонентов, содержащихся в них. Для этих целей на территории РФ наиболее широко применяется ручная сортировка. Технология автоматической сортировки с применением оптического распознавания сортируемого материала только начинает завоевывать отечественный рынок. Техническое преимущество автоматической сортировки над ручной очевидно и выражается в более высокой производительности и чистоте конечного продукта. Распространение таких систем в России тормозится как экономическими аспектами (относительно высокие капитальные вложения), так и некоторыми техническими вопросами. Остановимся на последних. Во-первых, это несоответствие спектральных характеристик (на их основе производится идентификация) российских материалов их зарубежным аналогам. Это обусловливает невозможность распознавания отечественных материалов оптическими датчиками. Во-вторых, это отсутствие опыта применения в российских условиях, т.е. нет отработанной технологии сортировки смешанного входящего потока ТБО, характерного для России, так как в Европе преобладает раздельный сбор отходов. Все это определяет необходимость проведения исследований по данным направлениям. Для этих целей на базе Пермского национального исследовательского политехнического университета создан исследовательский комплекс глубокой оптико-механической сортировки потоков отходов и материалов, включающий NIR и VIS технологии TITECH.

Ключевые слова: ресурсный потенциал, вторичное сырье, твердые бытовые отходы, ручная сортировка, автоматическая сортировка.

Ch. Wünsch

Technical University of Dresden, Germany

Ya.I. Vaisman, V.N. Korotaev, D.L. Borisov

Perm National Research Polytechnic University, Perm, Russia

MAIN RESEARCH AREAS USING OF COMPLEX FOR OPTICAL-MECHANICAL SORTING OF WASTE AND MATERIALS

Evaluation and further implementation of the municipal solid waste resource potential is only possible in the allocation of useful components. Manual sorting is the most widely used for these purposes in Russia. Technology for automatic sorting is just beginning to conquer the domestic market.

28

Technical advantage of the automatic sorting is obvious. It’s expressed in higher productivity and final product purity. Some economic aspects (relatively high capital investment) and technical features inhibit the spread of such systems in Russia. If to speak about the past, first is the discrepancy of the Russian material spectral characteristics to their foreign counterparts. This makes it impossible to recognize domestic materials by optical sensors. Second is the lack of the automatic sorting application in the Russian conditions. If one takes into account that Europe has separate waste collection, mix MSW flow sorting technology, specific for Russia, is not well developed. To solve all these questions Perm National Research Polytechnic University has created the researching centre for optical-mechanical sorting of waste and materials. The centre is based on using of equipment with NIR and VIS technologies, produced by “TITECH” company.

Keywords: Resource potential, municipal solid waste, recycled materials, manual sorting, automatic sorting.

Введение

Процесс сортировки в реализации огромного числа технологий оказывает сильнейшее влияние на качество конечного продукта. Сортировка может вводиться на различных стадиях производства, начиная с получения исходного сырья и заканчивая контролем качества на выходе. Как известно, основной целью сортировки является разделение потока материалов на две или более фракции в соответствии с определенными требованиями, предъявляемыми к свойствам выделяемой фракции. Требования могут предъявляться в плане безопасности для здоровья (безопасное и вредное), химических свойств, геометрических, прочностных, весовых параметров и т.д.

Что касается системы обращения с твердыми бытовыми отходами, то в данном случае процесс сортировки имеет важнейшее значение, поскольку благодаря введению его в технологию обращения можно выделить компоненты ТБО, обладающие определенной ценностью в ресурсном плане. Экологические проблемы, связанные с захоронением отходов и последующей за этим эмиссией вредных веществ в окружающую среду, также являются актуальными. Максимально эффективная сортировка ТБО с выделением всех полезных компонентов позволяет снизить эти эмиссии, а также площадь задалживаемых под полигоны территорий.

Оптико-механическая сортировка как альтернатива ручной

Твердые бытовые отходы обладают определенным ресурсным потенциалом, который состоит из потенциала вторичного сырья, энергетического и биологического потенциалов [1]. Стандартная процедура получения информации о величине потенциалов потока отходов включает в себя исследования морфологического состава данного потока.

29

Очевидно, что от результатов такого анализа зависит направление дальнейшего использования отходов.

Реализация потенциала вторичного сырья заключается в выделении из ТБО полезных компонентов, таких как черные и цветные металлы, полимеры, стекло, бумага, картон. С помощью различных технологий рециклинга (повторного использования) эти компоненты перерабатываются в исходное сырье для получения конечного продукта либо в сам конечный продукт.

ВТБО содержатся компоненты с относительно высокой теплотворной способностью (бумага, картон, дерево, пластики). Их извлечение и последующее использование в качестве топлива позволило бы реализовать энергетический потенциал отходов. Это направление развития системы обращения с отходами совершенно не освоено в России, а следовательно, высокоперспективно. Использование сортировки при получении вторичного топлива (RDF) обязательно, поскольку кроме высококалорийных фракций в ТБО содержатся компоненты, применение которых в технологии RDF снижает теплотворную способность или просто опасно для окружающей среды (стекло, металлы, хлорсодержащие полимеры, органика, компоненты с высоким содержанием влаги). Область применения данного вида топлива разнообразна: цементная промышленность, городские и районные котельные, печи, камины, бойлеры в коттеджных поселках, обогрев производственных помещений.

ВРоссии получила широкое распространение технология ручной сортировки ТБО, эффективность которой определяется сугубо человеческим фактором. В данном случае под эффективностью подразумевается производительность и чистота сортировки, которые напрямую зависят от мастерства сортировщиков, их утомленности в течение смены и т.д. При этом, с учетом того, что одним из определяющих критериев качественного топлива является отсутствие в нем опасных компонентов, таких как ПВХ, распознать который визуально

впотоке отходов крайне проблематично, получение RDF с помощью данной технологии возможно только теоретически. Ко всему прочему человек не в силах выделить из потока объект с геометрическими размерами менее 50 мм, что обеспечивает потерю большого процента по массе конечного продукта, как в случае получения топлива, так и при выделении вторичного сырья. Современный метод проведения морфологического анализа также подразумевает ручной разбор опре-

30