Преимущество этих методов в том, что они выводят риски и угрозы стабильности системы, которым подвергается любое производство, из области субъективных суждений в область точного научного знания, давая производителю надежные инструменты для их своевременного определения, прогнозирования и предотвращения.
Вопросы управления рисками всегда стояли для производителей достаточно остро. Стремление подкрепить свои суждения и прогнозы реальными цифрами, вывести на основании истории отказов математические закономерности привело к небывалому развитию методологии, предоставив производителям большой выбор эффективных и многопрофильных инструментов, позволяющих спрогнозировать и минимизировать риски. Что собой представляют методы количественной оценки риска и какие получили наибольшее распространение?
Методы количественной оценки рассматривают риск как количественную характеристику и используют статистические данные и математические модели для прогнозирования и минимизации рисков. Большинство методов действует по схожему принципу, работая с показателями частоты, критичности, вероятности, масштаба отказов. Выбор той или иной методики из всего многообразия зависит от целей, условий и предпочтений производителей.
Кроме портала, мы предлагаем вам и альманах «Управление производством». Все самое интересное и уникальное мы публикуем именно в нем. 300+ мощных кейсов, готовых к использованию чек-листов и других полезных материалов ждут вас в полном комплекте номеров. Оформляйте подписку и получайте самое лучшее!
Пропорциональная оценка рисков (PRAT, Proportional Risk-Assessment) позволяет определить приоритетность риска (угрозы) на основании пропорциональной зависимости этого показателя от показателей вероятности возникновения негативных последствий, их серьезности и частоты. Рассчитывается приоритетность риска по следующей формуле:
R=P×S×F,
где R – риск, P – коэффициент вероятности, S – коэффициент серьезности последствий, F – коэффициент частоты.
Каждый компонент формулы оценивается по шкале от 1 до 10, т.е. конечный результат R может лежать в диапазоне от 1 до 1000. Решение относительно необходимости и срочности мер по устранению угрозы принимается на основании таблицы градации риска (Табл. 1)
Вышеприведенная формула дает управлению безопасностью логическую модель для расстановки приоритетов при рассмотрении опасных ситуаций. Обоснованность этих приоритетов и принятых на их основании решений зависит от правильности оценки параметров P, S и F, для чего необходима надежная система сбора и анализа информации о прошлых рисках и отклонениях. Обязательными являются посещения рабочих мест и опросы работников об их ежедневных операциях, поскольку именно они непосредственно имеют дело со всевозможными отклонениями.
Оценка риска с использованием матрицы решений (DMRA, Decision Matrix Risk-Assessment Technique) имеет много общего с PRAT и предлагает систематический подход к оценке рисков, включающий в себя измерение и категоризацию рисков на основании информированного суждения как о вероятности риска и его последствиях, так и о его относительной важности. Отличие состоит в системе оценки и форме представления информации.
Для расчета уровня риска используется формула:
R=S×P,
где S – коэффициент серьезности, а P – коэффициент вероятности.
Первым делом необходимо на основании имеющегося опыта определить типичные риски, которым подвержен процесс. Каждому из них присуждается рейтинг от 1 до 6 по показателям серьезности последствий и самой вероятности возникновения риска. Собранные данные используются для построения матрицы риска (Таблица 2а). Приоритетность риска определяется на основании произведения значений серьезности и вероятности отказа при помощи таблицы принятия решений (Таблица 2б).
Метод оценки риска с использованием матрицы решений дает возможность разграничить относительные риски, тем самым облегчая процесс принятия решений и повышая его корректность. Более того, использование матрицы делает представление информации более наглядным и упрощает процесс приоритизации и управления ключевыми рисками для службы управления рисками.
Количественную оценку социальных рисков выделяют в отдельный подвид методов оценки риска. Под социальными рисками в данном контексте поднимают производственные риски, влияющие на жизнь и здоровье персонала. Наиболее распространенным методом количественной оценки является следующая формула:
R = {
rде Sk – сценарий аварии k-ого порядка (обычно соответствует категории аварии), определяемый в процессе моделирования, Fk – частота возникновения такого сценария (рассчитывается как вероятность возникновения за промежуток времени, чаще всего в год), а Nk выражает последствия сценария k-ого порядка, то есть потенциальный ущерб, который может измеряться в разных показателях (количество травм и несчастных случаев, финансовые потери и др.). На основании описанной зависимости строится кривая F-N (функция распределения). Ее расположение на координатной плоскости сопоставляется с нижней (А) и верхней (В) границами допустимости риска (рис. 1). Если кривая F-N располагается ниже линии А (определяющей существующие требования к уровню риска) при любых N, социальный риск считается приемлемым для рассматриваемой системы. Если кривая F-N располагается между линиями A и B, риск считается допустимым, но необходим поиск возможностей снижения этого риска до приемлемого уровня. Если же хотя бы одно из значений N кривой F-N выходит за верхнюю границу, риск считается неприемлемым, и требуется пересмотр дизайна системы (то есть ее структурная и функциональная модификация) с целью снижения риска до приемлемого уровня. Мерой социального риска может быть, к примеру, средний показатель смертей, рассчитываемый по формуле:
R = Σk FkNk,
где Fk – частота возникновения сценария аварий k-ого порядка [а-1], Nk – количество смертей в результате возникновения сценария аварий k-ого порядка.
Метод количественной оценки риска (QRA, Quantitative Risk-Assessment) первоначально разрабатывался для поддержания безопасности на предприятиях, где существует вероятность взрывов на производстве или разработках. Он обеспечивает надежную основу для анализа индивидуальных и социальных рисков и включает в себя комбинацию различных методик. Под индивидуальным риском понимают вероятность (частоту) летального исхода для незащищенного человека в опасной зоне. Социальный риск учитывает влияние на окружающую среду в целом (экология, население близлежащих территорий и т.д.).
Для обеспечения комплексной оценки производственную систему предприятия условно разделяют на подсистемы, после чего проводится разработка различных сценариев отклонений и на основании имеющегося опыта определяется возможная частота их возникновения. При этом важно рассматривать как ситуации, затрагивающие только одну подсистему, так и сценарии с эффектом домино, когда сбой на одном участке вызывает последовательные сбои на других.
Преимущество метода количественной оценки риска заключается в том, что риски оцениваются с учетом четырех типов объектов: люди, транспортные средства, помещения и иные объекты, каждый из которых обладает собственным уровнем защиты. Например, индивидуальный риск от взрывной волны зависит от расстояния, на котором находится человек. Струя пламени представляет опасность в случае, если ее источник расположен менее чем в пяти метрах над незащищенным работником. Падение обломков всегда несет высокий риск для человека. Все эти факторы учитываются при расчете последствий одного и того же события для всех четырех видов объектов. Последствия и частота возникновения сценария рассматриваются вкупе с индивидуальным и социальным рисками и сопоставляются с существующими регулирующими нормами в отрасли.
Количественная оценка домино-сценариев (QADS, Quantitative assessment of domino scenarios) учитывает риски с учетом эффекта домино. Под эффектом домино понимают случаи, когда исходное событие запускает череду вторичных событий, приводящих к последствиям более серьезным, чем последствия от исходного отказа. При этом речь не идет просто о следствиях начального отклонения; об эффекте домино можно говорить только в том случае, когда серьезность последствий выше или как минимум равна последствиям исходного события. Эскалация обычно бывает вызвана серьезным повреждением как минимум одного компонента системы в результате исходного события.
Эффект домино формируют четыре элемента:
Количественная оценка домино-сценариев требует проработки всех возможных вариантов развития событий (в том числе разных комбинаций вторичных событий), оценки их вероятной частоты и последствий. Проработка возможных вариантов развития событий основывается на критериях эскалации, учитывающих возможный ущерб для производственной системы в результате запущенных исходным событием действий или эффектов. При оценке частоты домино-сценариев можно рассматривать вероятность нанесения ущерба в одном подразделении даже без учета ущерба, нанесенного в других подразделениях.
Таким образом, если имеется n возможных целевых подразделений, единичное исходное событие может вызвать максимум n различных вторичных сценариев, вероятность развития каждого из которых составит Pd,i. Однако каждое вторичное событие может развиваться параллельно с другими вторичными событиями. Таким образом, домино-сценарий можно определить как событие, включающее в себя одновременное нанесение ущерба k подразделениям в результате развития k вторичных сценариев, где k лежит в диапазоне между 1 и n. Если каждое из n вторичных подразделений характеризуется числовым значением, лежащим в пределах от 1 до n, домино-сценарий рассчитывается как вектор J_m^k = [γ1, …., γk], составляющие которого – показатели вторичных подразделений, вовлеченных в развитие сценария. Поскольку k≤n, обычно более одного домино-сценария могут затрагивать k подразделений. Таким образом, m в векторе J означает, что единичный домино-сценарий является следствием m комбинации k вторичных событий. Количество домино-сценариев, включающих k различных вторичных событий, можно рассчитать по следующей формуле:
S_k=n!/(n-k)!k!
Общее количество различных домино-сценариев, которые могут быть вызваны исходным событием, Sd, можно рассчитать по следующей формуле:
S_d=∑_(k=1)^n▒〖S_k=2〗^n -1
Вероятность развития единичного домино-сценария, приводящего к одновременному ущербу в k подразделениях в результате k вторичных событий, определяемых вектором J_m^k, рассчитывается следующим образом:
P_d^((k,m))= ∏_(i=1)^n▒〖[1-P_(d,i)+ δ (2× P_(d,i)-1)]〗
где функция δ(i, J_m^k) равняется 1, если событие i принадлежит комбинации m, и 0, если нет. Последняя формула представляет собой алгебраическое выражение совокупности вероятностей событий k в комбинации m, принятых при расчетах за независимые друг от друга вторичные события. Ожидаемая частота домино-сценария m, включающего k совпадающих во времени событий, f_d^((k,m)), может быть рассчитана по следующей схеме:
f_d^((k,m))= f_P× P_d^((k,m))
Анализ клинических рисков и ошибок (CREA, Clinical Risk and Error Analysis) представляет собой методологию, первоначально разрабатывавшуюся для количественной оценки рисков при медицинских манипуляциях. Впоследствии она была адаптирована и для оценки подверженности производственных процессов ошибкам. Метод состоит из пяти шагов.
CREA позволяет соотнести данные, полученные методом непосредственного наблюдения за процессами или в ходе интервью с операторами, со статистическими данными, собираемыми как на самом предприятии, так и на аналогичных производствах в отрасли. Оценка рисков при помощи метода CREA предусматривает следующие: для каждого события k вероятность P(EMik) возникновения типа ошибки EMi и индекс серьезности последствий данного события D(EMik) должны рассчитываться на основании имеющихся статистических данных и экспертного мнения. Результатом расчета является показатель риска R(EMik) для каждого типа ошибки EM, как описано в уравнении ниже:
R(EMik) = P(EMik) x D(EMik).
Для каждого типа ошибки известна лишь вероятность возникновения в масштабе всего процесса, но в действительности один и тот же тип ошибки EM может произойти в различных операциях одного или разных процессов. С учетом этого эксперты оценивают вероятность возникновения каждого ЕМ в рамках разных операций процесса (yik), что дает возможность рассчитать вероятность возникновения типа ошибки i в операции k путем умножения вероятности возникновения типа ошибки ЕМ i на предполагаемую вероятность по следующей схеме:
P(EMik) = yik x [P(EMi)]СРЕДНЕЕ
Поскольку для оценки используется показатель серьезности последствий D(EMik), он рассчитывается как линейная комбинация условных вероятностей xijk серьезности класса j с учетом коэффициента Mj, растущего с ростом серьезности последствий.
D(EMik)=〖∑_(j=A)^E▒〖(x_ijk*〗 M〗_j)
Значения коэффициента Mj можно корректировать в соответствии с восприятием риска командой, проводящей оценку. Значения вероятностей возникновения типов ошибок ЕМ, тяжесть последствий и показатели риска для каждой из операций представлены в таблицах. Показатель риска для каждой операции k (ACTk) рассчитывается как сумма показателей риска для каждого типа ошибки ЕМ в той же операции по следующей схеме:
R(ACTk) = ∑_i▒〖R(〖EM〗_ik 〗)
Каждый тип ошибки в каждой операции отражается на диаграммах риска, на которых три кривых риска позволяют определить четыре зоны контроля риска: не терпящая отлагательств (R > 0,05), срочная (0,01 < R < 0,05), планирование (0,0050 < R < 0,01) и мониторинг (R < 0,005). Классификацию риска также можно осуществить на нескольких уровнях (Таблица 3).
Для того чтобы привести в соответствие требования к безопасности и такие аспекты, как окружающая среда, качество, финансовые ресурсы, используется метод взвешенного анализа рисков (WRA, Weighted Risk Analysis). Взвешенный анализ рисков – инструмент, учитывающий разные категории рисков с точки зрения какого-то одного критерия (например, финансового). При проведении такого анализа рисков, учитываются не только технические аспекты, но и экономические, природные, эргономические, политические, психологические и общественные, поскольку они также играют немаловажную роль в оценке рисков. В некоторых случаях или сценариях с разрушительными последствиями используются взвешенные коэффициенты для всех измерений риска, чтобы их можно было сравнить друг с другом и разработать меры по их устранению или снижению. Таким образом, рекомендуется приводить различные элементы принятия решений, такие как политические, природные, социальные, психологические, к одному общему показателю взвешенного риска Rw (например, финансовому):
Rw = ∑_(j=1)▒a_j ∑_(i=1)▒R_ij
где Rw – взвешенный риск (единица затрат в год), a_j = стоимость (в денежной форме) определенного ущерба (единицы затрат). Стоит отметить, что взвешенный риск Rw может включать в себя финансовые единицы затрат, но не обязательно. Вышеприведенная формула может быть представлена в более детальном виде с учетом определенных компонентов риска:
Rw = a1∑_(i=1)▒〖R_чел+a2〗 ∑_(j=1)▒R_(эконом.) +a3∑_(k=1)▒〖R_(окруж.ср.,k )+ 〗 a4∑_(l=1)▒〖R_(кач-во.,l )+ 〗…
где a1 = стоимость (в денежной форме) определенного ущерба для человека (травмы или смерти); a2 = стоимость (в денежной форме) определенного ущерба для окружающей среды; a3 = стоимость (в денежной форме) определенного ущерба для экономики (чаще всего a3=1); a4 = стоимость (в денежной форме) определенного ущерба для качества и так далее. Если эти не связанные с безопасностью аспекты учитываются в анализе и при этом приведены к общему показателю, то меры безопасности можно сбалансировать и оптимизировать с точки зрения принятия решений, например, по следующей формуле:
Минимизация: c_общ= c_0(y) + ∑_(i=1)▒R_wj/〖(1+r)〗^j
где c_общ – общие затраты (в денежном выражении), c_0(y) – инвестиции в безопасность (в денежном выражении), y – параметр принятия решений; j – год и r – реальная процентная ставка. Вышеприведенная формула дает возможность решить распространенную проблему математическо-экономического характера: как сбалансировать меры безопасности для всех видов риска путем расчета негативных и позитивных рисков и преимуществ проекта. Компоненты взвешенного риска могут быть оценены с количественной точки зрения, только если удастся рассчитать значение aj (в денежном выражении). Стоит отметить, что эти значения зависят от конкретных обстоятельств, которые в свою очередь определяются политической и культурной ситуацией.
В чем состоит преимущество методов количественной оценки рисков? Прежде всего, они выводят риски и угрозы стабильности системы, которым подвергается любое производство, из области субъективных суждений в область точного научного знания, давая производителю надежные инструменты для их своевременного определения, прогнозирования и предотвращения.
Тем не менее, несмотря на то, что методы количественной оценки рисков представляются более точными, важно помнить, что их реальная надежность зависит от эффективности системы сбора информации, умения ее обработать и сделать выводы, от уровня подготовленности сотрудника, проводящего оценку и принимающего решения на их основании. С обеспечения этих условий и должно начинаться использование методов количественной оценки.
Текст: Ольга Гончарова. Изображение magnific.com/ru
Материал подготовлен на основании данных P.K. Marhavilas, D. Koulouriotis, V. Gemeni, Risk analysis and assessment methodologies in the work sites: On a review, classification and comparative study of the scientific literature, Journal of Loss Prevention in the Process Industries
