Первым этапом является изучение и описание системы. Затем определяют балльные оценки для каждого компонента таким образом, чтобы их можно было объединить для получения комплексного индекса риска. Например, при решении экологических задач присваивают балльные оценки источникам, способам и реципиенту(ам) воздействия, учитывая, что в некоторых случаях может быть несколько способов и реципиентов воздействия для каждого источника риска. Отдельные балльные оценки объединяют в соответствии со схемой, которая учитывает физическую сущность системы. Важно, чтобы балльные оценки для каждой части системы (источников, способов и реципиентов) были внутренне согласованными и учитывали их взаимосвязи. Баллы могут быть присвоены компонентам риска (например, вероятности, воздействию, последствию) или увеличивающим риск факторам.

Баллы можно складывать, вычитать, умножать и/или делить в соответствии с моделью риска высокого уровня. Следует учитывать кумулятивные эффекты посредством добавления баллов (например, добавление баллов различным способам реализации риска). К порядковым шкалам абсолютно неприменимы математические формулы. Поэтому, после того как система балльных оценок разработана, достоверность модели должна быть подтверждена посредством ее проверки на известной системе. Получение показателя риска осуществляется итеративным методом, и поэтому может потребоваться рассмотрение нескольких различных систем для объединения баллов перед тем, как достоверность модели можно будет считать приемлемой.

Неопределенность можно рассматривать с применением анализа чувствительности и варьированием балльных оценок, для того чтобы выяснить, к каким параметрам имеется наибольшая чувствительность.

В.28.5 Выходные данные

Выходные данные - это ряд чисел (комплексных индексов), которые относятся к конкретному источнику и которые можно сравнивать с индексами риска, полученными для других источников той же системы, или которые могут быть смоделированы.

В.28.6 Преимущества и недостатки

Данный метод имеет следующие преимущества:

- Индексы риска целесообразно применять для ранжирования различных рисков.

- Индексы риска позволяют объединять множество факторов, влияющих на уровень риска, в единую балльную оценку уровня риска.

Метод имеет следующие недостатки:

- Если достоверность процесса (модели) и их выходных данных не подтверждена должным образом, то результаты могут быть недостоверными. Тот факт, что выходные данные являются числовым выражением значения риска, может быть неверно истолкован и использован, например, при последующем анализе эффективности затрат.

- Во многих случаях, в которых применяют индексы риска, отсутствует основополагающая модель, позволяющая определить линейность или нелинейность (например, логарифмический характер) отдельных балльных шкал факторов риска или иной их вид, а также модель объединения факторов. В этих случаях ранжирование является изначально ненадежным, и проверка его достоверности в соответствии с фактическими данными особенно важна.

В.29 Матрица последствий и вероятностей

В.29.1 Краткий обзор

Матрица последствий и вероятностей является средством объединения качественных или смешанных оценок последствий и вероятностей и применяется для определения или ранжирования уровня риска.

Формат, строки и колонки матрицы зависят от области применения, при этом очень важно, чтобы разработанная матрица соответствовала рассматриваемой ситуации.

В.29.2 Область применения

Матрицу последствий и вероятностей применяют для ранжирования рисков, их источников и мер по обработке риска на основании уровня риска. Матрицу обычно применяют в качестве средства предварительной оценки, если было выявлено несколько видов риска, например, для определения того, какой риск требует дальнейшего или более подробного анализа, какой риск необходимо обрабатывать в первую очередь, а какой следует рассматривать на более высоком уровне менеджмента. Данную матрицу также применяют для отбора видов риска, не требующих дальнейшего рассмотрения, а также для определения приемлемости или неприемлемости риска (см. 5.4) в соответствии с матрицей.

Применение матрицы последствий и вероятностей способствует обмену информацией об общем восприятии качественных уровней риска в организации. Способ, которым устанавливают уровни риска, и правила принятия решения, относящиеся к нему, должны соответствовать особенностям организации и ее деятельности.

Форму матрицы последствий и вероятностей применяют для анализа критичности в FMECA или для установления приоритетов после применения исследования HAZOP. Ее также можно применять в ситуациях, когда имеется недостаточно данных для подробного анализа, или в случае, когда ситуация не оправдывает затраты времени и усилий на проведение количественного анализа.

В.29.3 Входные данные

Входными данными к процессу являются шкалы последствий и вероятностей, установленные в соответствии с требованиями потребителя, и матрица, которая их объединяет.

Шкала (или шкалы) последствий должна охватывать весь диапазон типов исследуемых последствий (например, финансовые потери, безопасность, окружающая среда или другие параметры в зависимости от области применения) и учитывать возможность последствий: от максимально возможных до наименее вероятных. В качестве выборочного примера см. рисунок В.12.

Рисунок В.12. "Пример таблицы критериев последствий"

Шкала может иметь любое количество точек. Наиболее распространены шкалы, имеющие 3, 4 или 5 точек.

Шкала вероятности также может иметь любое количество точек. Определения вероятности необходимо выбирать настолько точными и однозначными, насколько это возможно. Если для определения различных вероятностей применяются численные значения, то должны быть представлены единицы измерения. Шкала вероятности должна охватывать диапазон, соответствующий проводимому исследованию, с учетом того, что самая низкая вероятность должна быть приемлемой для наибольшего определенного последствия, в противном случае всю деятельность, связанную с наибольшим последствием, рассматривают как недопустимую. В качестве выборочного примера см. рисунок В.13.

Матрица построена с указанием последствий по одной оси и вероятности по другой оси. На рисунке В.14 показана часть примерной матрицы со шкалой из 6 точек для последствия и шкалой из 5 точек для вероятности.

Рисунок В.13. "Пример матрицы оценки риска"

"Рисунок В.14. Пример матрицы критериев вероятности"

Уровни риска, установленные для ячеек таблицы, зависят от определений, применяемых для шкал вероятности и последствий. Матрица может быть построена с преимущественным влиянием последствий (как показано) или вероятности, или она может быть симметричной, в зависимости от случая применения. Уровни риска могут быть связаны с правилами принятия решения при помощи, например, уровня внимания со стороны руководства, или шкалы времени, которое требуется для соответствующего реагирования.

Оценочные шкалы и матрица могут быть разработаны и на основе количественных шкал. Например, по отношению к надежности шкала вероятности может отображать приближенное значение интенсивности отказов, а шкала последствий - затраты, вызванные отказом, в денежных единицах.

Применение данного метода требует наличия специалистов соответствующей компетентности (предпочтительно - опытной группы) и всех имеющихся данных для обоснования экспертных заключений о последствиях и вероятности.