Ознакомительная версия.
Итак, можно наметить три способа оценки вероятности:
1) статистический;
2) экспериментальный;
3) экспертный.
...
ВАЖНО
При оценке вероятности, особенно экспертным путем, можно устанавливать не вероятность, а предполагаемую частоту событий за период времени, например за год или за срок службы изделия. Люди способны довольно достоверно оценить частоту, но с трудом оценивают вероятность события.
Полученная тем или иным способом вероятность оценивается в баллах, например, по следующей таблице.
Таблица 5.2 КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ОТКАЗОВ
5.3. Оценка вероятности обнаружения отказа до поставки потребителю
Такая оценка производится подобно оценке вероятности самого отказа. Баллы присваиваются в соответствии с таблицей, разрабатываемой предприятием.
Таблица 5.3 КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ОТКАЗОВ ДО ПОСТАВКИ ПОТРЕБИТЕЛЮ
...
ВАЖНО
Значения диапазонов, приведенные в таблицах, являются рекомендуемыми. Организация может по своему усмотрению утвердить диапазоны и балльные оценки, им соответствующие. Например, предприятие атомной промышленности должно устанавливать более жесткие балльные оценки для вероятности отказа.
5.4. Интегральные показатели рисков и отказов. Критичность отказа
Часто желательно иметь некий единый балл для измерения общей величины риска, по которому можно было бы их ранжировать. Например, на совещании, где будет обсуждаться приоритет мероприятий в области управления рисками, очень желательно представить участникам исходные данные в виде таблицы с некой единой суммарной оценкой для исключения дискуссий на тему, что опаснее – более вероятный, но менее тяжелый отказ либо маловероятный, но приводящий к полной неработоспособности.
В качестве интегральной характеристики отказов часто используется критичность отказа , рассчитываемая как произведение баллов вероятности, тяжести и вероятности обнаружения. Очевидно, что эта величина может изменяться в диапазоне от 1 до 1000.
Однако важно понимать, что для вашей специфической деятельности либо для некоего специфического риска, процесса или условий обследования можно применить или придумать некий специальный показатель его критичности. Например, в приведенном выше примере исследования бизнес-процесса отгрузки (подраздел 4.6) одним из членов рабочей группы был предложен интегрированный показатель тяжести риска (ИПТР, показатель Смирновой – одна из участниц проекта, предложившая такой показатель, – Смирнова Н.В., Магнитогорск, 2005). Как было описано в подразделе 4.6, особенностью обследования являлось то, что все измерялось в единицах времени, поэтому показатель основан на данных замеров, полученных в ходе хронометража процесса отгрузки готовой продукции. Показатель позволяет оценивать влияние риска на процесс с учетом приращения времени процесса и частоты проявления риска. А также учитывать взаимное влияние рисков внутри процесса.
1. Экспериментально получено для каждого выявленного риска для каждой операции процесса, где данный риск может проявиться в инцидент:
t max-без —максимальное время операции без инцидента;
t min-без —минимальное время операции без инцидента;
t max-с —максимальное время операции с инцидентом;
t min-с —минимальное время операции с инцидентом.
2. Вычислен абсолютный «тяжелый случай» для каждого риска (т. е. tmax-без, осложненное самым продолжительным инцидентом): t тс = t max-без + ( t max-с – t min-без). 3. Найден max tтс-max – риск с наибольшим абсолютным временем «тяжелого случая» внутри всего процесса.
4. Вычислен относительный «тяжелый случай» каждого риска (т. е. отношение абсолютного «тяжелого случая» каждого риска к t тс-max): 100 × t тс i: t тс-max.
5. С учетом экспериментально полученной частоты проявления каждого риска ( h ) получаем интегрированный показатель тяжести каждого риска:
ИПТР = 100 × [
t max-без + (
t max-с –
t min-без)] /
t тс-max
Современные вычислительные средства позволяют сделать расчеты любой сложности. Технически вычисление любого показателя – это просто занесение данных измерений в электронную таблицу или другое программное средство.
Важно, чтобы используемый показатель отражал реальность и был понятен людям, управляющим данным процессом и риском. Важно, чтобы показатель был протестирован на «здравый смысл», т. е. изменение показателя должно соответствовать изменению опасности и причин, к ней приводящих.
5.5. Измерение риска в денежном выражении ( пример )
Измерение риска в денежном выражении, конечно, самый полезный показатель. Особенно легко он вычисляется, если речь идет о рисках, проявляющихся с определенной частотой.
Приведенный далее пример оценки риска просчитывался, чтобы оценить целесообразность внедрения оборудования штрихового кодирования и, соответственно, модернизации автоматизированной системы управления и порядка действий участников бизнес-процессов складского хранения и отгрузки готовой продукции потребителям.
Проблема состояла в следующем. На складах предприятия был относительный порядок, регулярно проводилась качественная инвентаризация; различные позиции и типоразмеры продукции имели определенные места хранения; склады были автоматизированы, в корпоративной системе бригадиры складов вели полный учет поступления продукции и погрузки в вагоны по приказам сбыта. Хотя все бирки, подписи на ящиках и палетах наносились вручную, в целом инвентаризация показывала, что с этим относительный порядок. Таким образом, высшему руководству не была очевидна необходимость проведения достаточно затратного проекта по внедрению штрихового кодирования, тем более что это было связано со значительным изменением порядка выполнения процесса. Оценка рисков до начала проекта приведена в табл. 5.4.
Таблица 5.4 РИСКИ ПРИ СУЩЕСТВУЮЩЕМ ПРОЦЕССЕ УЧЕТА ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ
В результате проект был принят к исполнению. После его реализации проведенный анализ состояния риска в целом подтвердил прогноз (табл. 5.5).
Таблица 5.5 ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА РИСКОВ В ПРОЦЕССЕ УЧЕТА ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ ПОСЛЕ ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ ШТРИХОВОГО КОДИРОВАНИЯ
Ознакомительная версия.
