Контакты
Главная / Сайдинг

Практическое применение по. Практическое применение программ по лечению табачной зависимости. Почему человек приходит к эзотерике

В развитии телефонной связи в нашем стране можно выделить коммутационную технику трёх поколений:

  • 1. Первое поколение. К нему относятся АТС декадно-шаговой станции, или, сокращённо ДШ АТС. Коммутация в этих АТС проводилась с помощью ДШИ (Декадно-шаговых искателей). Когда возникает необходимость коммутировать канал, то шаговый двигатель проворачивает щётки искателя вниз-вверх, а также вокруг собственной оси, которые скользят по ламелям в контактом поле. Данная операция происходит до тех пор, пока щётки искателя не достигнут необходимого канала. В процессе использования декадно-шаговым АТС обнаружилось множество недостатков, а именно:
    • - Из-за быстрого истирания контактов искателя появлялись шумы на линии, вследствие чего абоненты были «не в восторге» от качества обслуживания;
    • - Низкая надёжность коммутационного оборудования;
    • - Быстродействие тоже оставляло желать лучшего;
    • - Из-за моральной устарелости АТС, было крайне сложно достать необходимые запчасти;
    • - При эксплуатации АТС требовалось большое количество сотрудников;
    • - Малая проводимость линий.

Всё это, и чрезвычайная сложность при увеличении ёмкости АТС и практически невозможная автоматизация телефонной сети, сделало декадно-шаговые АТС практически невостребованными.

  • 2. Второе поколение систем коммутации было представлено автоматическими телефонными станциями координатного типа, например, это отечественные АТСК, АТСК-У, ПСК-1000, АТС 50/200 и т.д. Коммутация производится с помощью многократного координатного соединителя (МКС), устройство, которое коммутировало Х входных каналов на Y выходных. Контакты МКС управлялись с помощью электромагнитов. По сравнению с АТС ДШ, такие станции обладали некоторыми преимуществами:
    • - Абоненты получили более высокое качество связи;
    • - Для обслуживания АТС требовалось меньше людей;
    • - Увеличение доступности и проводности, как и использования линий;

Тем не менее, такие АТС были далеки от идеала - они очень сильно зависели от подготовки обслуживаемого персонала и возраста АТС. Всё это и привело к созданию третьего поколения АТС.

3. Речь идёт о квазиэлектронных АТС, а также электронных телефонных станциях. В этих станциях удалось избавиться от недостатков, присущим предыдущим поколениям АТС. Именно поэтому такие АТС и используются практически повсеместно. Коммутация производится под контролем «процессора», с помощью герконов.

Полностью электронные системы удалось создать лишь после того, как в них начали применять коммутацию информацию в цифровом виде (Речь идёт об импульсно-кодовой модуляции). Новые АТС должны были стать более гибкими, экономичными, требовать меньше затрат и стать менее трудоёмкими при эксплуатации. Именно такими они и стали.

Аналоговый сигнал коммутируется с помощью полупроводниковый приборов, под управление процессора. Они прижились лишь в качестве офисных АТС, из-за небольшой ёмкости.

Теперь стоит упомянуть цифровые АТС, вроде EWSD, NEAX, Квант-Е и так далее. В таких АТС сигнал коммутируется в цифровом формате, абонентский аналоговый сигнал перед передачей оцифровывается с помощью абонентского комплекта, что гарантирует почти полное отсутствие помех при передаче.

При нормальном качестве модемной связи, на нормальной линии можно добиться отличного качества связи. Отдельно стоит упомянуть EWS - эта система создана практически «на все случаи жизни», с точки зрения телефонных станций, их размеров, диапазона услуг и производительности. Архитектура EWSD отвечает множеству требований из различных областей применений, её легко можно использовать в качестве АТС в небольшой деревушке, с минимальной ёмкостью, так и в качестве «массивной» транзитной станции с максимальной ёмкостью, в плотном мегаполисе.

Что же сделало EWSD столь универсальной? Прежде всего это структура аппаратных средств и ПО, которое ориентирована на выполнение конкретных функций, а также её модульность. Благодаря распределенным процессором и локальному управлению оных, получилось создать необычайно «гибкую» станцию.

ОС состоит из программ, которые максимально приближены к аппаратным средствам, и являются как правило одинаковыми для каждой телефонной станции. С помощью грамотной механической конструкции можно провести быстрый и надёжный монтаж, гибко расширить систему при необходимости, не говоря уже про максимально экономичное техобслуживание. Высокие скорости и качество передачи данных можно подключать соединения не только для телефонии, но также и для передачи данных или же телетекста.

EWSD имеет широкий и ориентированный на будущее спектр применения, и может использоваться как:

  • - Транзитная АТС;
  • - Местная АТС;
  • - В качестве концентратора;
  • - Сельской АТС;
  • - Международной АТС;
  • - Коммутационного центра для подвижных объектов;
  • - Узла коммутации в качестве части интеллектуальной сети;
  • - Коммутационного центра цифровой сети интегрального обслуживания;
  • - Коммутаторной системы;
  • - И так далее.


Для цитирования: Чучалин А.Г., Сахарова Г.М., Новиков К.Ю. Практическое применение программ по лечению табачной зависимости // РМЖ. 2002. №4. С. 149

НИИ пульмонологии МЗ РФ, Москва

С начала 1950-х годов накоплено большое количество исследований относительно влияния курения на здоровье, выявляющих связь между табакокурением и серьезными легочными, сердечно-сосудистыми и неопластическими заболеваниями. Мета-анализ этих исследований позволил сделать следующие заключения, обладающие наибольшей силой доказательности.

1. Табак - один из наиболее мощных канцерогенов: он является причиной 148 тыс смертей в год от онкологических заболеваний. Большинство онкологических заболеваний легких, трахеи, бронхов, гортани, глотки, ротовой полости и пищевода связано с использованием табака. В некоторых случаях табакокурение вызывает развитие опухолей поджелудочной железы, почек и мочевого пузыря.

2. Табакокурение является важным фактором риска развития болезней органов дыхания, ежегодно приводя к 85 тыс смертей от хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) и пневмонии. Среди курящих детей и подростков распространенность болезней органов дыхания значительно выше, чем среди некурящих, у них снижена физическая активность и наблюдается замедление развития легких.

3. Табакокурение приводит к развитию атеросклероза и является важным фактором риска ишемической болезни сердца (ИБС) и инфаркта миокарда, поражения церебральных и периферических сосудов.

4. Никотин, содержащийся в табаке, является наркотическим веществом и вызывает никотиновую зависимость, похожую по своим свойствам на зависимость от героина или кокаина.

5. Табакокурение увеличивает риск развития остеопороза.

6. Пассивное курение является фактором риска для некурящих людей: увеличивается риск развития рака легкого, увеличивается частота средних отитов и инфекций нижних дыхательных путей.

7. Табакокурение во время беременности приводит к 5-6% пренатальных смертей, в 17-26% случаях новорожденные имеют сниженный вес, увеличивается риск выкидышей, замедляются рост и развитие плода. Табакокурение во время беременности также увеличивает риск синдрома внезапной детской смерти.

Приведенные факты свидетельствуют о том, что табакокурение является важной причиной преждевременных смертей, приводящих в сумме к потере ежегодно около 5 миллионов лет потенциальной жизни. С другой стороны, табакокурение - одна из немногих причин, угрожающих здоровью людей, на которую можно достаточно легко воздействовать. Существует большое количество исследований, доказывающих, что большинство перечисленных рисков можно снизить или вообще исключить с помощью отказа от курения. Проведенный по результатам этих исследований мета-анализ выявил следующие утверждения, обладающие высокой силой доказательности.

Во-первых, полный отказ от курения приемлем для любого возраста. У лиц, бросивших курить до 50 лет, риск смерти от связанных с курением заболеваний в течение 15 лет снижается в 2 раза. Также существенно снижается риск смерти у лиц, бросивших курить после 70 лет. Риск развития рака легкого снижается на 30-50% через 10 лет после отказа от курения, риск рака ротовой полости и пищевода снижается в 2 раза через 5 лет после отказа от курения. Через 1 год после отказа от курения риски развития инфаркта миокарда и смерти от ИБС снижаются в 2 раза, а через 15 лет возвращаются к уровню, характерному для некурящих.

Во-вторых, у лиц, отказавшихся от курения, снижается смертность от ХОБЛ, уменьшаются респираторные симптомы (кашель, продукция мокроты, хрипы), а также частота инфекций нижних дыхательных путей.

В-третьих, у беременных женщин, бросивших курить до 30 недель беременности, новорожденные имеют более высокий вес, чем у женщин, курящих в течение всей беременности.

Существует большое количество рекомендаций и способов лечения табачной зависимости, применяемых в течение многих лет. С помощью методов доказательной медицины был проведен мета-анализ эффективности различных методик, применяемых при лечении табачной зависимости, и определен вес доказательности для каждой из них (T. Lancaster, BMJ, 2000):

1. Никотин-заместительная терапия - 1,71.

2. Беседы врачей и медперсонала - 1,69.

3. Поведенческая терапия и психотерапия - 1,55.

4. Пособия для самостоятельного изучения - 1,23.

5. Условно-рефлекторная терапия - 1,05.

6. Акупунктура - 1,03.

7. Коллективные лекции - 1,02.

Таким образом, значимой эффективностью воздействия обладают только два метода - никотин-заместительная терапия и беседы врачей и медперсонала.

В НИИ пульмонологии МЗ РФ на базе этих двух методов разработано «Практическое руководство по лечению табачной зависимости», подробное описание которого опубликовано в Русском медицинском журнале (2001, Т. 9, № 21, С. 904-910).

Руководство содержит три программы:

1. Длительная лечебная программа с целью полного отказа от курения.

2. Программа снижения интенсивности курения.

3. Короткая лечебная программа с целью снижения курения и усиления мотивации к отказу от курения.

В данной статье приводятся клинические примеры применения каждой из перечисленных программ.

Пример длительной программы по лечению табачной зависимости с целью полного отказа от курения

Пациент Н., 39 лет, курил в течение 20 лет по 30 сигарет в день. При оценке статуса курения особое внимание обращает на себя очень высокий индекс курящего человека (30 пачко-лет), что является крайне неблагоприятным прогностическим фактором развития заболеваний органов дыхания. Основными мотивирующими факторами к курению у пациента были стимуляция и поддержка в условиях нервного напряжения при очень высокой степени никотиновой зависимости, составляющей 9 баллов по тесту Фагерстрема. Хорошая мотивация к отказу от курения (7 баллов) позволила провести пациенту длительную программу по лечению табачной зависимости.

Анализ интенсивности курения в течение суток (рис. 1а) показал преимущественное увеличение количества выкуриваемых сигарет в утренние часы, когда пациент восполнял ночное снижение уровня никотина, а также после приема пищи.

Рис. 1а. Интенсивность курения в течение суток

При проведении функционального исследования органов дыхания (рис. 1б) отмечено снижение MMEF 75-25 до 41% от должных и характерный вогнутый вид нисходящей части кривой поток-объем. Это в сочетании с отрицательными бронходилатационными пробами и данными анамнеза свидетельствует о наличии у пациента хронического обструктивного бронхита. Последнее обстоятельство необходимо учитывать при разработке индивидуальной программы лечения, поскольку вызванное прекращением курения обострение бронхита и падение бронхиальной проходимости может привести к снижению мотивации у пациента и возобновлению курения.

Рис. 1б. Кривая поток - объем

Основываясь на анализе статуса курения, пациенту была назначена никотин-заместительная терапия: базовая - жевательная резинка Никоретте (в дозе 4 мг каждые 1,5 часа), и дополнительная - жевательная резинка и ингалятор Никоретте . Суммарная суточная доза никотинсодержащих препаратов (НСП) составила 60 мг. Режим приема дополнительной терапии соответствовал выработанному у пациента стереотипу курения. Интенсивность применения НСП в течение суток представлена на рис. 1в.

Рис. 1в. Проводимое лечение

Наряду с НЗТ пациенту проводилось профилактическое лечение хронического обструктивного бронхита, включающее прием флуимуцила 600 мг в сутки и ингаляции атровента по 40 мкг 3 раза в сутки.

Лечебная программа продолжалась в течение 6 месяцев, с контрольными визитами на 3, 7, 14, 30, 60, 90, 120 и 180-й дни лечения, во время которых с пациентом проводились беседы с целью сохранения и повышения мотивации к отказу от курения, исследование функции внешнего дыхания и коррекция дозы никотинсодержащих препаратов в зависимости от интенсивности симптомов отмены.

Ежедневную дозу НСП снижали постепенно в соответствии с динамикой симптомов отмены. На рис. 1г показана динамика симптомов отмены, самочувствия и используемой дозы НСП за первые 30 дней наблюдения. Как видно на графике, снижение дозы препаратов проводилось только после исчезновения или значительного уменьшения симптомов отмены.

Рис. 1г. Динамика симптомов отмены и проводимого лечения

Особо стоит подчеркнуть принцип снижения дозы никотина только после исчезновения или значительного уменьшения симптомов отмены.

Мониторирование функциональных показателей внешнего дыхания в течение всего срока лечения показало увеличение ПСВ на 20%, ФЖЕЛ на 11% и MMEF 75-25 на 9%.

Доза никотинсодержащих препаратов к 30-му дню лечения была уменьшена до 30 мг в сутки, а к 90-му дню прием препаратов был прекращен. Пациент полностью закончил программу по лечению табачной зависимости, воздержавшись от табакокурения в течение 6 месяцев.

Пример программы по снижению интенсивности курения

Пациентка С., 65 лет, курит с 49 лет до 15 сигарет в день. При оценке статуса курения обращает на себя внимание высокий индекс курящего человека - 10 пачко-лет, что является крайне неблагоприятным прогностическим фактором для развития заболеваний органов дыхания. Основными мотивирующими факторами к курению у пациентки были приятное расслабление, поддержка в условиях нервного напряжения, снятие напряжения при низкой никотиновой зависимости, составляющей 4 балла по тесту Фагерстрема, что говорит в первую очередь о преобладании психологической зависимости. Отсутствие мотивации к отказу от курения (2 балла) и отрицание этой возможности в будущем позволили провести пациентке программу только по снижению интенсивности курения.

Анализ интенсивности курения в течение суток показал преимущественное увеличение количества выкуриваемых сигарет в дневное рабочее время.

При проведении функционального исследования органов дыхания отмечено снижение MMEF 75-25 до 62% от должных и характерный вогнутый вид нисходящей части кривой поток-объем, что в сочетании с отрицательными бронходилатационными пробами и данными анамнеза является признаками хронического обструктивного бронхита.

Основываясь на анализе статуса курения и желании пациентки уменьшить общую интенсивность курения и отказаться от употребления сигарет во время работы, была назначена никотин-заместительная терапия: базовая - жевательная резинка Никоретте (в дозе 2 мг каждые 2-3 часа), и дополнительная - жевательная резинка и ингалятор Никоретте. При этом пациентке разрешалось выкуривать то количество сигарет, которое ей было необходимо для ощущения полного комфорта.

Суточная доза НСП в начале лечения составила 20 мг. Режим приема дополнительной терапии соответствовал выработанному стереотипу курения и приходился на дневное время суток (рис. 2а).

Рис. 2а. Проводимое лечение

Наряду с проведением НЗТ пациентке проводилось профилактическое лечение хронического обструктивного бронхита (флуимуцил 600 мг в сутки и ингаляции атровента по 40 мкг 3 раза в день).

Лечебная программа проводилась в течение 3-х месяцев, с контрольными визитами на 3, 7, 14, 30, 60 и 90 дни лечения, во время которых с пациенткой проводились беседы с целью сохранения и повышения мотивации к отказу от курения, исследование функциональных показателей внешнего дыхания и коррекция дозы никотинсодержащих препаратов в зависимости от интенсивности симптомов отмены.

Ежедневная доза НСП дополнительной никотинзамещающей терапии снижали постепенно в соответствии с динамикой симптомов отмены (рис. 2б).

Рис. 2б. Динамика симптомов отмены и проводимого лечения

Мониторирование функциональных показателей внешнего дыхания в течение всего срока лечения показало увеличение ПСВ на 19% и MMEF 75-25 на 9%

К 30-му дню лечения дополнительная никотин-заместительная терапия была постепенно снижена, доза НСП составила 10 мг в сутки, а к 90 дню прием препаратов был уменьшен до 6 мг в сутки. Пациентка закончила программу по снижению интенсивности курения, уменьшив количество выкуриваемых сигарет в 3 раза - с 15 до 5.

Пример короткой лечебной программы с целью снижения интенсивности курения и усиления мотивации

Пациент К., 32 лет, курил в течение 14 лет по 30-40 сигарет в день. При оценке статуса курения особое внимание обращает на себя очень высокий индекс курящего человека - 16 пачко-лет. Основными мотивирующими факторами к курению у пациента были стимуляция, привычка, потребность при очень высокой степени никотиновой зависимости, составляющей 9 баллов по тесту Фагерстрема, что позволяет говорить о сочетании как физической, так и психологической зависимости. Слабая мотивация к отказу от курения (4 балла) (при том, что пациент не исключал этой возможности в будущем) позволила провести пациенту короткую лечебную программу с целью снижения интенсивности курения и усиления мотивации.

Анализ стереотипа курения показал равномерную высокую интенсивность курения в течение суток.

При проведении функционального исследования органов дыхания значимых отклонений от должных величин отмечено не было, но несколько вогнутый вид нисходящей части кривой поток-объем все же свидетельствовал о наличии у пациента начальной стадии хронического обструктивного бронхита.

Основываясь на анализе статуса курения, пациенту была назначена никотинзаместительная терапия: базовая - жевательная резинка Никоретте (в дозе 4 мг каждые 1,5 часа) и дополнительная - жевательная резинка и ингалятор Никоретте. Всего ежедневно пациент принимал НСП в дозе 90 мг. Режим приема дополнительной терапии соответствовал выработанному у пациента стереотипу курения. Интенсивность применения никотинсодержащих препаратов в течение суток представлена на рис. 3а.

Рис. 3а. Проводимое лечение

В начале лечения терапия хронического бронхита бронхолитиками и муколитическими препаратами по просьбе пациента не проводилась, что вызвало необходимость более детального мониторирования функциональных показателей внешнего дыхания.

Лечебная программа длилась в течение 1-го месяца, с контрольными визитами на 3, 7, 14, 30 дни лечения, во время которых с пациентом проводились беседы с целью сохранения и повышения мотивации к отказу от курения, исследование функциональных показателей внешнего дыхания и коррекция дозы никотинсодержащих препаратов.

Общую дозу НСП снижали постепенно за счет уменьшения объема дополнительной никотинзаместительной терапии и в соответствии с интенсивностью симптомов отмены (рис. 3б).

Рис. 3б. Динамика симптомов отмены и проводимого лечения

Мониторирование функции внешнего дыхания в течение всего срока наблюдения показало итоговое уменьшение ПСВ на 14% и достоверное снижение всех скоростных показателей на 1-2 неделе лечения, что вызвало необходимость назначения форадила и флуимуцила. Это обстоятельство может говорить о необходимости проведения профилактического лечения хронического бронхита даже у пациентов с исходно нормальными показателями функции внешнего дыхания.

Доза никотинсодержащих препаратов к 30-му дню лечения была уменьшена до 60 мг за счет снижения дозы НСП дополнительной терапии. Пациент закончил лечение, уменьшив количество выкуриваемых сигарет с 40 до 15, и готовится к проведению программы с целью полного отказа от курения.

Пример программы по лечению табачной зависимости с целью полного отказа от курения у пациента с высокой степенью психологической зависимости

Пациент С., 51 год, курил в течение 30 лет по 20 сигарет в день. При оценке статуса курения обращает на себя внимание значимый индекс курящего человека, равный 26 пачко-лет. Основными мотивирующими факторами к курению у пациента были стимуляция, приятное расслабление, поддержка, уменьшение и снятие напряжения при средней степени никотиновой зависимости, составляющей 5 баллов по тесту Фагерстрема. Это позволяет говорить о сочетании средней физической и высокой психологической зависимости. Высокая мотивация к отказу от курения (8 баллов) позволила провести пациенту длительную программу по лечению табачной зависимости.

Анализ интенсивности курения в течение суток показал преимущественное увеличение количества выкуриваемых сигарет в утренние часы, когда пациент восполнял ночное снижение уровня никотина, а также после приема пищи.

При проведении функционального исследования отмечено снижение MMEF 75-25 до 64% от должного и характерный вогнутый вид нисходящей петли кривой поток-объем, отрицательная проба с бронходилататорами - симптомы хронического обструктивного бронхита.

Основываясь на анализе статуса курения, пациенту была назначена никотинзаместительная терапия: базовая - жевательная резинка Никоретте (в дозе 4 мг каждые 1,5 часа) и дополнительная - жевательная резинка и ингалятор Никоретте. Всего ежедневно пациент принимал НСП в дозе 30 мг. Режим приема дополнительной терапии соответствовал выработанному у пациента стереотипу курения (рис. 4а.)

Рис. 4а. Проводимое лечение

Наряду с проведением НЗТ пациенту проводилось профилактическое лечение хронического обструктивного бронхита (флуимуцил 600 мг в сутки, атровент по 40 мкг 3 раза в день).

Лечебная программа проводилась в течение 6 месяцев, с контрольными визитами на 3, 7, 14, 30, 60, 90, 120 и 180-й дни лечения. На рис. 4б показана динамика симптомов отмены, самочувствия и используемой дозы никотинсодержащих препаратов за первые 30 дней наблюдения. Как видно на графике, начальная доза НСП оказалась недостаточной, что отразилось в усилении симптомов отмены, которые удалось уменьшить только увеличением дозы НСП до 60 мг в сутки.

Рис. 4б. Динамика симптомов отмены и проводимого лечения

Мониторирование функциональных показателей внешнего дыхания в течение всего срока лечения показало увеличение ПСВ на 14% и незначительные колебания ФЖЕЛ и ОФВ 1 .

Доза никотинсодержащих препаратов к 30-му дню лечения была уменьшена до 40 мг в сутки, а к 90 дню прием препаратов базовой никотин-заместительной терапии был прекращен. Пациент полностью закончил программу по лечению табачной зависимости, воздержавшись от табакокурения в течение 6 месяцев.

Приведем экономические аспекты отказа от курения:

Затраты на лечение в течение 3 месяцев:

Жевательная резинка Никоретте 19 х 230 руб = 4370 руб.

Ингалятор Никоретте 9 х 300 руб = 2700 руб.

Итого: 7070 рублей

Экономия в течение 3 месяцев:

Сигареты 1000 руб х 3 = 3000 руб.

Кофе 200 руб х 3 = 600 руб.

Итого: 3600 рублей.

Время окупаемости затраченных на НСП средств за весь срок лечения составило 6 месяцев. В процессе отказа от курения пациент полностью отказался от употребления растворимого кофе, что также можно расценивать как положительный результат лечения. Преодоление высокой психологической и физической зависимостей у данного пациента потребовало длительного приема больших доз НСП, что определило высокую стоимость лечения. Необходимо отметить, что во всех остальных случаях, описанных в данной статье, стоимость лечения была значительно ниже.


Практическое применение алгоритма решения задачи коммивояжера

Е.В. Володина, Е.А. Студентова Курганский государственный университет

Аннотация: Рассматривается возможность снижения логистических затрат на транспортировку посредством решения задачи коммивояжера. Предлагается алгоритм решения задачи с использованием вычислительной мощности надстройки «Решатель» ОрепОШсе Са1с. На основании предложенного алгоритма прорешивается практическая ситуация и составляется оптимальный маршрут для ООО «Молоко Зауралья». Ключевые слова: логистика, логистический подход, задача коммивояжера, задача странствующего торговца, КР-сложная задача, оптимальный маршрут, оптимизация перевозок, минимизация транспортных расходов, ОрепОГйсе Са1с, надстройка «Решатель».

Первоочередной задачей любого предприятия является поиск резервов снижения затрат на осуществляемую деятельность и как следствие повышение собственной конкурентоспособности и рентабельности. В современных условиях поиск таких резервов строится на основе логистического подхода, что связано с расширением содержания логистики, превращающейся из вспомогательного элемента, обеспечивающего реализацию хозяйственных процессов, в важный инструмент организации и ведения хозяйственной деятельности . При этом одним из приоритетных направлений совершенствования с точки зрения логистического подхода является оптимизация перевозок. Это связано в первую очередь со структурой логистических затрат, значительную долю в которых (20-40% и более) составляют именно расходы на транспортную составляющую .

Существуют различные теоретические алгоритмы оптимизации таких затрат, но они довольно трудоемки и долговременны, а современный уровень развития техники и технологий открывает новые возможности решения различного рода задач. Поэтому мы предлагаем решить задачу странствующего торговца, или коммивояжера (ЗК) посредством использования программы ОрепОГйсе Са1с. Задача коммивояжера

заключается в нахождении оптимального маршрута, который проходит через все указанные пункты (города) хотя бы по одному разу с последующим возвращением в исходный пункт (город). В условиях задачи задаются критерий оптимальности маршрута (кратчайший, дешевый и т.п.) и соответствующие матрицы расстояний, стоимости и т.п. Задачу странствующего торговца начали изучать еще в XVIII веке математик из Ирландии сэр Уильям Р. Гамильтон и британский математик Томас П. Киркман. Считается, что общая формулировка задачи коммивояжера впервые была изучена Карлом Менгером в Вене и Гарварде. Позже проблема исследовалась Хасслером, Уитни и Мерриллом в Принстоне . За многие годы исследований было предложено множество вариантов решения ЗК, среди которых выделяют: алгоритм полного перебора, метод ветвей и границ, метод включения дальнего, BV-метод, генетический алгоритм, «Система муравьев» и некоторые другие . Современный уровень развития технологий предлагает более широкие возможности для решения ЗК и определения наилучшего маршрута. Тем не менее, классическая задача коммивояжера относится к числу КР-сложных задач и требует для решения значительных вычислительных ресурсов . Требуемое для решения задачи время пропорционально (п-1)! (где п - количество пунктов), в связи с чем можно сделать вывод о нецелесообразности попытки решения задачи странствующего торговца с числом городов более 50, т.к. для нахождения оптимального маршрута потребуется вычислительная мощность компьютеров всего мира . Однако при более «скромном» количестве пунктов, в которых необходимо побывать, решение ЗК посредством компьютерных вычислительных мощностей представляется наиболее эффективным, в частности в данной статье предлагается использовать надстройку ОрепОГйсе Са1с «Решатель» для целей минимизации затрат предприятия ООО «Молоко Зауралья» на доставку продукции.

Практическая ситуация: ООО «Молоко Зауралья» осуществляет поставку собственной продукции, общее количество пунктов 19, необходимо решить задачу коммивояжера для ответа на вопрос является ли принятый на предприятии маршрут оптимальным.

Т.к. количество пунктов доставки не слишком велико для решения задачи воспользуемся возможностями надстройки «Решатель» программы OpenOffice Ca1c, который после задания ему условий задачи осуществит полный перебор всех возможных вариантов решения с целью планирования наилучшего маршрута. Алгоритм решения задачи коммивояжера посредством использования программного продукта OpenOffice Ca1c представлен на рис. 1 (на основании источника ).

Рис. 1. - Алгоритм решения задачи коммивояжера с использованием надстройки «Решатель» OpenOffice Ca1c

ООО «Молоко Зауралья» (обозначим как пункт №1) осуществляет поставку продукции для следующих учреждений: ЗАО «Одиссей» (№2), школа №7 (№3), дом ребенка (№4), продовольственный магазин «Трио» (№5), ООО «Вира» (№6), детские сады 116 (№7), 122 (№8), 124 (№9), 126 (№10), 127 (№11), 129 (№12), 130 (№13), 131 (№14), 133 (№15), 134 (№16), 135 (№17), 138 (№18), 141 (№19). На основании данных сайта 2Гис (Курган) была составлена матрица расстояний Су (в км) между перечисленными выше пунктами (табл. 1 и табл. 2).

Таблица 1

Матрица расстояний, в км (пункты 1-9)

Пункты №2 №3 №4 №5 №6 №7 №8 №9

№1 7,63 8 7,06 7,1 8,46 8,52 7,95 7,96

№2 0,31 1,9 1,33 1,28 1,34 0,78 0,78

№3 1,4 0,65 1,59 1,66 1,09 1,09

№4 1,43 1,86 1,42 0,51 0,31

№5 2,33 2,4 1,83 1,18

№6 0,15 1,04 1,04

Таблица 2

Матрица расстояний, в км (пункты 1-19)

Пункты №10 №11 №12 №13 №14 №15 №16 №17 №18 №19

№1 8,28 6,02 9,03 7,45 5,91 7,18 7,3 7,49 5,92 7,15

№2 1,1 2,53 1,85 0,38 3,12 0,78 0,87 1,73 2,42 1,83

№3 1,42 3,07 2,17 0,89 3,63 1,29 0,78 0,77 2,94 2,34

№4 0,19 2,13 1,93 1,35 2,73 0,57 1,67 1,33 2,03 1,98

№5 2,16 2,17 2,91 1,12 2,76 0,44 1,11 0,39 2,07 0,72

№6 1,37 3,53 1,07 1,54 4,12 1,96 1,36 2,73 3,43 3,37

№7 1,43 3,59 0,5 1,44 4,19 1,85 1,93 2,8 3,5 2,9

№8 0,52 3,02 1,61 0,88 3,62 1,28 1,36 2,23 2,93 2,33

№9 0,33 3,02 1,62 0,88 3,62 1,28 1,36 2,23 2,93 2,33

№10 3,35 1,94 1,21 3,95 1,61 1,69 2,56 3,26 2,66

№11 4,1 2,52 0,41 2,25 3,34 2,56 0,26 2,22

№12 2,12 4,7 2,54 2,44 3,3 7 3,95

|№13 2,91 0,96 1,35 1,72 2,21 2,37

№14 2,63 3,93 3,12 0,15 2,26

№15 1,78 0,84 1,94 1,34

№16 0,6 3,24 3,18

На предприятии принят следующий маршрут движения между пунктами: 1) ООО «Молоко Зауралья»; 2) детский сад 127; 3) детский сад 131; 4) детский сад 138; 5) детский сад 141; 6) детский сад 133; 7) продовольственный магазин «Трио»; 8) детский сад 135; 9) детский сад 134; 10) ООО «Вира»; 11) детский сад 130; 12) ЗАО «Одиссей»; 13) детский сад 116; 14) детский сад 129; 15) детский сад 126; 16) дом ребенка; 17) детский сад 124; 18) детский сад 122; 19) школа №7; 20) ООО «Молоко Зауралья». Протяженность принятого маршрута составляет 28,28 км.

Для решения задачи странствующего торговца сформируем все необходимые данные на листе OpenOffice Ca1c. На основании табл. 1 и 2 составим матрицу расстояний Cij (В3:Т21, рис. 2), которая является симметричной. При этом расстояния между конкретным пунктом и им самим (например между ООО «Молоко Зауралья» и ООО «Молоко Зауралья») равняется 0. Но, в случае, если в матрицу будут добавлены нулевые значения программа сочтет их наиболее рациональными маршрутами и решение окажется неверным. Чтобы предотвратить такой расклад необходимо задать программе ограничение, при котором такие расстояния не будут учитываться. Для этого проставим вместо нулевых значений числовые значения значительно превышающие самое большое из расстояний задачи. В нашей практической ситуации самое большое числовое значение, характеризующее расстояние между пунктами, не превышает 10 км. Поэтому в качестве ограничительного числа предлагается взять 999 км. Под матрицей оставим место для дополнительных переменных и ^22:Т22, рис. 2),

количество которых на 1 меньше общего числа пунктов, т.е. применительно к данной задаче - 18. Дополнительные переменные нужны для определения порядка, в котором будет осуществляться маршрут, а значение на единицу меньше общего количества пунктов связано с тем, что предприятие заранее знает откуда будет начинаться маршрут (ООО «Молоко Зауралья») и

соответственно, где он будет заканчиваться.

р | С | □ | Е | Р | 5 | О | Р | д | К | Ь | т

Матрица расстояний Сц

2 Пункты N1 N2 N3 N4 N5 ... N14 N15 N16 N17 N18 N19

3 N1 999 7,63 8 7,06 7,1 5,91 7,18 7,3 7,49 5,92 7,15

4 N2 7,53 999 0,31 1,9 1,33 3,12 0,78 0,87 1,73 2,42 1,83

5 N3 8 0,31 999 1,4 0,65 3,63 1,29 0,78 0,77 2,94 2,34

6 N4 7,06 1,9 1,4 999 1,43 2,73 0,57 1,67 1,33 2,03 1,98

7 N5 7Д 1,33 0,65 1,43 999 2,76 0,44 1,11 0,39 2,07 0,72

г N6 8,46 1,28 1,59 1,86 2,33 4,12 1,96 1,36 2,73 3,43 3,37

9 N7 8,52 1,34 1,66 1,42 г,4 4,19 1,85 1,93 2,8 3,5 2,9

10 N3 7,95 0,78 1,09 0,51 1,83 3,62 1,28 1,36 2,23 2,93 2,33

11 N9 7,96 0,78 1,09 0,31 1,18 3,62 1,28 1,36 2,23 2,93 2,33

12 N10 8,28 1,1 1,42 0,19 2,16 3,95 1,61 1,69 2,56 3,26 2,66

13 N11 6,02 2,53 3,07 2,13 2,17 0,41 2,25 3,34 2,56 0,26 2,22

14 N12 9,03 1,85 2,17 1,93 2,91 4,7 2,54 2,44 3,3 7 3,95

15 N13 7,45 0,38 0,89 1,35 1,12 2,91 0,96 1,35 1,72 2,21 2,37

16 N14 5,91 3,12 3,63 2,73 2,76 999 2,63 3,93 3,12 0,15 2,26

17 N15 7,18 0,78 1,29 0,57 0,44 2,63 999 1,78 0,84 1,94 1,34

18 N16 7,3 0,87 0,78 1,67 1Д1 3,93 1,78 999 0,6 3,24 3,18

19 N17 7,49 1,73 0,77 1,33 0,39 3,12 0,84 0,6 999 2,43 1,13

20 N13 5,92 2,42 2,94 2,03 2,07 0,15 1,94 3,24 2,43 999 1,56

21 N19 7,15 1,83 2,34 1,98 0,72 2,26 1,34 3,18 1,13 1,56 999

Рис. 2. - Матрица расстояний и дополнительные переменные Добавим на лист матрицу переменных, размер которых повторит матрицу расстояний - 19 на 19 пунктов (В26:Т44, рис. 3). Под матрицей добавим строку «Входят» (В45:Т45, рис. 3) и справа дополнительный столбец «Выходят» (и26:Ц44, рис. 3), с использованием которых будет прописано ограничение того, что коммивояжер въезжает и выезжает из каждого пункта только 1 раз. Для соблюдения подобного ограничения пропишем формулу, которая будет суммировать значения по строкам (для столбца «Выходят») и по столбцам (для строки «Входят»), сумма должна

будет равняться единице для соблюдения ограничения 4.1 алгоритма. Скопируем данные формулы для всех 19 пунктов.

После построения матриц расстояний и переменных пропишем целевую функцию (ячейка Б47, рис. 3). Цель задачи сводится к минимизации расстояний, для нахождения протяженности маршрута необходимо перемножить представленные выше матрицы, для этих целей в OpenOffice

Ca1c предусмотрена функция SИMPRODИCT.

А В С Е 5 Т и

24 Матрица переменных)^

25 Пункты N1 N2 N4 N18 N19 Выходят

26 N1 =5иМ(В25:Т2б)

27 N2 =511М(Б27:Т27)

44 N19 =Б11М(Б44:Т44)

45 Входят =5иМ(Е26:Е44} =5иМ(С26:С44) Ь 0 0 =5иМ(Т26:Т44)

Целевэя функция | | =^11М Р $22-С22+19 * С34 =$J$22-D22+19*D34 "То 0 =$] $22 -Т2 2+19*Т34

59 N10 = $К$ 22-С22+19 * СЗ 5 =$К$22-022+19*035 "Го 0 = $К$ 22-Т2 2+19*Т35

60 N11 = $[_$22-С22+19*С36 =$1$22-022+19*036 0 0 = $1.$ 22 -Т22+19 *ТЗ 6

61 N12 =$М$22-С22+19*С37 =$М$22-022+19*037 0 = $ М $22-Т22+19 *ТЗ 7

62 N15 =$ N $ 22-С22+19 * С38 =$N$22-022+19*038 * 0 0 =$N$22-122+19*138

63 N14 =$0$22-С22+19 * С39 =$0$22-022+19*039 0 =$0$22-Т22+19*Т39

64 N15 = $ Р$ 22-С22+19 * С40 =$Р$22 -022+19 * 040 ь 0 0 = $Р$22-Т22+19*Т40

65 N16 = $Ц$22-С2 2+19 * С41 =$0$22-022+19*041 0 =$0$22-Т22+19*Т41

66 N17 = $И$22-С22+19*С42 = $Н $22-02 2+19* 042 »0 0 =$Р$22-Т22+19*Т42

67 N18 =$5$22-С22+19*С43 =$Б$22-0 22+19* 043 0 =$5$22 -Т22 +19 *Т43

68 .С Л N19 =$Т$22-С22+19*С44 =$Т$22-022+19*044 * 0 0 =$Т$ 2 2-Т2 2+19 *Т44

Рис. 4. - Замкнутость маршрута После того как данные задачи сформированы на листе OpenOffice Ca1c воспользуемся надстройкой «Решатель». Для этого в меню выберем Сервис -Решатель. Заполненное окно «Решателя» представлено на рис. 5.

Рис. 5. - Надстройка «Решатель», заполненная данными

В целевую ячейку подставляется адрес ячейки, в которой прописана целевая функция БИМРКОВИСТ (Б47). Результат стремится к минимуму, т.к. нашей целью является наиболее короткий маршрут. В строке «Изменяя ячейки» указываются два набора данных - матрица переменных Ху (ячейки В26:Т44) и дополнительные переменные и (ячейки С22:Т22). В задаче 4 ограничительных условия: 1) суммы, рассчитываемые по строке «Входит» должны быть равны единице (первое ограничение в «Решателе»); 2) суммы, рассчитываемые по столбцу «выходит» должны равняться единице (второе ограничение); 3) матрица переменных Ху представляет собой булевы числа (третье ограничение); 4) полученные по формуле, прописанной в матрице «Замкнутость маршрута», значения не должны превышать общее количество пунктов задачи, уменьшенное на единицу, т. е. 18 (четвертое ограничение). Существует еще одно дополнительное ограничение, проставить которое возможно, выбрав Параметры «Решателя». Нужно поставить галочку у пункта «Принять переменные как неотрицательные» для того, чтобы дополнительные переменные и могли принимать значения большие или равные нулю. По нажатию на кнопку «решить» программа начнет подсчет всех возможных вариантов решения задачи и выведет для пользователя оптимальный (рис. 6).

А В С кЧ N3 Е F G Н I J К L М N О Р Q R S т и

2 Пункты N1 N2 N4 N5 N6 N7 N8 N9 N10 N11 N12 N13 N14 N15 N16 N17 N13 N19

22 и 3 7 16 4 10 11 13 14 15 1 12 9 0 17 6 5 2 3

24 Матрица переменныхХц.

25 Пункты N1 N2 N3 N4 N5 N6 N7 N8 N9 N10 N11 N12 N13 N14 N15 N16 N17 N18 N19 Выходят

26 N1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 О О О 0 0 1

27 N2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 О О 0 0 1

28 N3 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 О О 0 0 1

29 N4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 О 1 О О 0 0 1

30 N5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 О О О 1 0 0 1

31 N6 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 О О 0 0 1

32 N7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 О О 0 0 1

33 N8 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 О О О 0 0 0 1

34 N9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 О О О 0 0 0 1

35 N10 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 О О О 0 0 0 1

36 N11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 О 0 1 0 1

31 N12 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 О О О 0 0 0 1

за N13 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 О О О 0 0 0 1

39 N14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 О О О 0 0 0 1

40 N15 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 О О 0 0 0 1

41 N16 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 О О О 0 0 0 1

42 N17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 О О 1 0 0 0 1

43 N18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 О О О 0 0 1 1

44 N19 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 О О 0 0 0 1

45 Входят 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Целевая функция 23,59 1

49 Замкнутость марш >ута

50 Пункты N2 N3 N4 N5 N6 N7 N8 N9 N10 N11 N12 N13 N14 N15 N16 N17 N18 N19

51 N2 0 1 -3 4 -2 -3 -5 -6 -7 7 А 13 S -9 2 3 6 5

52 N3 13 0 -9 3 -3 -А -6 -7 -3 6 -5 -2 7 -10 1 2 5 4

53 N4 S 9 0 12 6 5 3 2 1 15 4 7 16 18 10 11 14 13

54 N5 -А -3 -12 0 -6 -7 -9 -10 -11 3 -8 -5 А -13 -2 18 2 1

55 N6 2 3 -6 6 0 13 -3 А -5 9 -2 1 10 -7 4 5 S 7

56 N7 3 4 -5 7 1 0 -2 -3 А 10 13 2 11 -6 5 6 9 S

57 N8 5 6 -3 9 3 2 0 13 -2 12 1 4 13 ■А 7 а 11 10

58 N9 6 7 -2 10 4 3 1 0 13 13 2 5 14 -3 а 9 12 11

59 N10 7 3 13 11 5 4 2 1 0 14 3 6 15 -2 9 10 13 12

60 N11 -7 -6 -15 -3 -9 -10 -12 -13 -14 0 -11 -3 1 -16 -5 -А 13 -2

61 N12 4 5 -А 3 2 1 13 -2 -3 11 0 3 12 -5 6 7 10 9

62 N13 1 2 -7 5 13 -2 ■А -5 -6 3 -3 0 9 -а 3 А 7 6

63 N14 -3 -7 -16 -4 -10 11 -13 -14 -15 13 -12 -9 О -17 -6 -5 -2 -3

64 N15 9 10 1 13 7 6 4 3 2 16 5 в 17 О 11 12 15 14

65 N16 -2 13 -10 2 -А -5 -7 -3 -9 5 -6 -3 6 -11 О 1 4 3

66 N17 -3 -2 -11 1 -5 -6 -3 -9 -10 4 -7 ■А 5 -12 18 0 3 2

67 N18 -6 -5 -14 -2 -3 -9 -11 -12 -13 1 -10 -7 2 -15 ■А -3 0 18

68 N19 -5 Л -13 13 -7 -3 -10 -11 -12 2 -9 -6 3 -14 -3 -2 1 0

Рис. 6. - Результаты решения задачи коммивояжера для ООО «Молоко

Зауралья»

Согласно полученному решению оптимальный, т.е. наиболее короткий маршрут составит всего 23,59 км. В сравнении с принятым на сегодняшний день маршрутом, на предприятии при вводе нового экономия времени составит 16,6%, что доказывает целесообразность использования надстройки «Решатель» для целей формирования наилучшего пути движения транспортных средств. Для того, чтобы определить порядок посещения

пунктов доставки необходимо посмотреть на переменные U, их значения (ячейки С22:Т22, рис. 6) приняли значения от 0 до 17, тем самым показывая конкретный маршрут движения, который представит собой: 1) ООО «Молоко Зауралья»; 2) детский сад 131; 3) детский сад 127; 4) детский сад 138; 5) детский сад 141; 6) продовольственный магазин «Трио»; 7) детский сад 135; 8) детский сад 134; 9) школа №7; 10) ЗАО «Одиссей»; 11) детский сад 130; 12) ООО «Вира»; 13) детский сад 116; 14) детский сад 129; 15) детский сад 122; 16) детский сад 124; 17) детский сад 126; 18) дом ребенка; 19) детский сад 133; 20) исходный пункт, с которого начиналось движение ООО «Молоко Зауралья».

В процессе решения стоял выбор между программными продуктами Microsoft Excel и OpenOffice Calc. Программы обладают сходными функциями и возможностями и довольно распространены. Однако в процессе решения было выяснено, что надстройка «Поиск решения» (Excel) устанавливает жесткие рамки на количество ограничений решаемой задачи. В частности в MS Excel удобно решать задачи с небольшим количеством пунктов (до 10), общее количество формульных ограничений в которых не превысит 100. В «Решателе» подобных ограничений нет, но с добавлением каждого дополнительного пункта в задачу программе требуется все большее количество времени на нахождение оптимального маршрута . Кроме того, OpenOffice является бесплатным программным продуктом, что обеспечивает дополнительную экономию средств при его использовании.

Важность решения поставленной задачи определяется тем, что согласно статистическим данным, около 98% от общего времени движения грузов занимает именно их прохождение по логистическим каналам, включая транспортировку . Этим и обусловлена необходимость поиска резервов снижения затрат на перевозки, т.е. определения наилучшего маршрута, что приведет к экономии времени на перевозки, горючего, износа транспортных

средств и будет особенно ценно для предприятий, работающих по системе JIT (точно-в-срок).

Литература

1. Афанасьева И.И. Организационно-экономические проблемы и перспективы формирования логистической системы распределения зерна в России // Инженерный вестник Дона, 2014, №2 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2325

2. Дыбская В.В., Зайцев Е.И., Сергеев В..И. и др. Логистика - М.: Эксмо, 2013. - 944 с. - (Полный курс МВА).

3. Кочегурова Е.А., Мартынова Ю.А. Оптимизация составления маршрутов общественного транспорта при создании автоматизированной системы поддержки принятия решений // Известия ТПУ. 2013. №5. С. 79-84.

4. Matai R., Singh S.P., Mittal M.L. Traveling Salesman Problem: An Overview of Applications, Formulations, and Solution Approaches // URL: cdn.intechopen.com/pdfs-wm/12736.pdf

5. Борознов В.О. Исследование решения задачи коммивояжера // Вестник АГТУ. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2009. №2. С. 147-151.

6. Ишков С.А., Ишкова Е.С. Матричный подход в решении задачи маршрутизации с несколькими транспортными средствами // Известия Самарского научного центра РАН. 2011. №4-1. С. 189-194.

7. Applegate D.L., Bixby R.E., Chvatal V. & Cook W.J. The Traveling Salesman Problem // URL: press.princeton.edu/chapters/s8451.pdf

8. Студентова Е.А. Алгоритм решения задачи коммивояжера с использованием Microsoft Excel и Open Office Calc // Современные проблемы науки и образования. 2014. №6. (приложение "Технические науки"). - C. 40.

9. Карта Кургана: улицы, дома и организации города - 2ГИС // URL: 2gis.ru/kurgan/zoom/11

10. Макаров Е.И., Ярославцева Ю.И. Социально-экономическая эффективность формирования Воронежской региональной транспортно-логистической системы // Инженерный вестник Дона, 2011, №4 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2011/557

1. Afanas"eva I.I. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2014, №2 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n2y2014/2325

2. Dybskaya V.V., Zaytsev E.I., Sergeev V..I. i dr. Logistika M.: Eksmo, 2013. 944 p. (Polnyy kurs MVA).

3. Kochegurova E.A., Martynova Yu.A. Izvestiya TPU. 2013. №5. P. 79-84.

4. Matai R., Singh S.P., Mittal M.L. Traveling Salesman Problem: An Overview of Applications, Formulations, and Solution Approaches URL: cdn.intechopen.com/pdfs-wm/12736.pdf

5. Boroznov V.O. Vestnik AGTU. Seriya: Upravlenie, vychislitel"naya tekhnika i informatika. 2009. №2. P. 147-151.

6. Ishkov S.A., Ishkova E.S. Izvestiya Samarskogo nauchnogo tsentra RAN. 2011. №4-1. P. 189-194.

7. Applegate D.L., Bixby R.E., Chvatal V. & Cook W.J. The Traveling Salesman Problem URL: press.princeton.edu/chapters/s8451.pdf

8. Studentova E.A. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2014. №6. (prilozhenie "Tekhnicheskie nauki"). p. 40.

9. Karta Kurgana: ulitsy, doma i organizatsii goroda - 2GIS URL: 2gis.ru/kurgan/zoom/11

10. Makarov E.I., Yaroslavtseva Y.I. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2011, №4 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2011/557

В современных условиях развития экспортно-импортных отношений между странами в вопросах классификации товаров выделяют два важных понятия, такие как товары групп "риска" и "прикрытия".

Рисковыми" называют товары, которые ввозятся под наименованием так называемых групп "прикрытия”. В новый список товаров "риска" включены, в частности, мясо крупного рогатого скота, цветы, сахарные сиропы с вкусовыми и ароматическими добавками, духи, сантехника, типографская краска, обувь, стиральные машины, деревянная мебель, игровые автоматы и т.д.

Под категорию товаров "прикрытия" вошло в два раза больше наименований. В частности, мука, кокосовое и пальмовое масло, сусло виноградное, краски, бывшие в употреблении автомобильные покрышки, бумага, периодические издания, различные насосы, видеоаппаратура, запчасти к автомобилям, мебельные комплектующие, различные покрытия из полимерных материалов.

Используя эти виды товаров недобросовестные участники внешнеэкономической деятельности занижали фактическое количество, вес, стоимость товаров и, в конечном счете, уменьшали таможенные платежи.

Как правило, таможенные ставки пошлин на товары "риска" больше, чем на товары "прикрытия". Например: на комплектующие и сырье в несколько раз меньше, чем на готовые изделия. В 2011 г. были вскрыты масштабные махинации при ввозе мебели, когда готовую разборную мебель завозили под видом заготовок для ее производства. Кроме того, в прошлом году в Россию резко возрос завоз сахарного сиропа, который после несложной переработки превращали в сахар-песок. И таким образом, с каждой тонны Россия недополучала 110 долл.

Чтобы предотвратить такие случаи, должно быть строгое соблюдение принципа однозначного отнесения товаров к определенным классификационным группировкам, что достигается благодаря включенным в Номенклатуру Основным правилам интерпретации и примечаниям.

Также следует не забывать случаи, когда два основных критерия различения товаров в ТН ВЭД (материалы, из которых товары изготовлены и функции, выполняемые этими товарами) могут применяться одновременно и по отдельности.

Например, при классификации напитков учитываются только исходные материалы, из которых они изготовлены (минеральная вода - 2201, лимонад - 2202, пиво - 220300, вино - 2204).

При классификации фотокамер (9006) и наручных часов (9101), наоборот, учитываются только их функциональные особенности.

С другой стороны, при классификации ванн из литого чугуна - 7324 21 учитывается как материал, из которого изготовлен данный товар (литейный чугун), так и его функциональное назначение (сосуд для купания).

Однако в ТН ВЭД ТС в большинстве случаев классификация осуществляется только по материалам, из которого изготовлен товар, или только по его функциям.

Естественно, положение, при котором остается ничем не регламентированная свобода выбора между различными вариантами классификации товаров, неприемлемо, так как это препятствует ведению точной статистики и единообразному пониманию торговых отношений.

Поэтому если существует несколько вариантов возможной классификации товаров, необходимо выбрать окончательно только один. Довольно часто в решении этой проблемы помогают примечания к разделам и группам.

Следовательно, первым шагом в окончательном определении товарной позиции для товаров, классификация которых неоднозначна, является ознакомление с примечаниями к соответствующим разделам и группам, в которых, на первый взгляд, могут классифицироваться данные товары.

Следующий важный принцип при классификации товаров - степень обработки товара.

Например, живые коровы классифицируются в товарной позиции 0102, их мясо, если оно свежее или охлажденное - в товарной позиции 0201, если мясо заморожено - в товарной позиции - 0202, сосиски или иные продукты, изготовленные из этого мяса - товарной позиции 1601 или 1602 (в консервированном виде).

Иногда могут возникнуть сомнения, в какой из товарных позиций с различными степенями обработки следует классифицировать определенные товары.

Например, человеческие волосы, только сортированные по длине и предназначенные для изготовления париков, могут, в принципе, классифицироваться в товарной позиции 0501 и 6703. Однако в Примечании 2 к Группе 5 дается определение, что понимается под термином "необработанный волос" (волос, сортированный по длине, не считается обработанным, если основания или окончания волос не связаны вместе каким - либо образом). В соответствия с этим Примечанием данные волосы должны классифицироваться в товарной позиции 0501.

Таким образом, Примечания к Разделам или Группам помогают при разрешении спорных ситуаций не только между материалом и функцией товара, когда необходимо оценить, что является главным - материал, из которого изготовлен товар, или его функциональное назначение, но также и в случаях различной степени обработки товаров.5 Значение правильности описания товаров в таможенных целях и классификации их в соответствии с ТН ВЭД велико, поскольку оказывает существенное влияние на определение величины ставки таможенной пошлины в соответствии с Таможенным тарифом ТС, на определение таможенной стоимости, на применение мер нетарифного регулирования и экспортного контроля, а также на ведение статистики внешнеэкономической деятельности.

Предотвратить подобную порочную практику - прямая задача таможенного специалиста. Все эти вопросы тесным образом связаны с ТН ВЭД ТС, знание которой обеспечивает правильную классификацию товаров в таможенных целях.