ISO, менеджмент, консалтингдобавить в избранное
домой - первая страницапользователи сайтаRSSФОРУМСТАНДАРТЫГОСТ РСЛОВАРЬНАВИГАТОРКОНСУЛЬТАНТЫ
 
Логин : Пароль:   
       [регистрация] [напомнить пароль]

ФОРУМ
• Вакансия. Украина. Киев. 
 16. Мар 01:13 от tetervak
• ISO 8536-8:2015 
 14. Мар 14:26 от DobrozhelatelnyjAA
• Типы несоответствий и коррек... 
 21. Фев 19:03 от swan
• Анекдоты про СМК, аудиты и а... 
 10. Фев 09:25 от LinkeLI





Методология оценки и мониторинга риска событий в деятельности авиакомпании.

Страница для печати Отправьте статью другу: Методология оценки и мониторинга риска событий в деятельности авиакомпании. 

Рассматривается применение в российской авиакомпании методологии управления риском, разработанной международной рабочей группой ARMS. Приведена общая схема предлагаемой системы управления риском и подробно рассмотрено использование метода в части оценки риска имевших место событий и отклонений в эксплуатационной деятельности, а также для мониторинга риска.

см. также:
  • Тема: Планирование и контроль
  • Автор: SharovVD




  • 1. Введение

    Управление риском для БП (Safety Risk Management - SRM) занимает центральное место в СУБП, составляя вторую компоненту ее типовой структуры [1]. Это по существу и есть инструмент управления, с помощью которого реализуется принцип предотвращения АП посредством выявления факторов опасности (ФО), оценки их риска и принятия действий по управлению этим риском.

    Информация, полученная с помощью SRM, также чрезвычайно важна для решения задач п. 3.1 «Контроль и количественная оценка показателей БП» [1].

    Процесс «Осуществления изменений», п. 3.3 [1], часто требует проведения оценки риска (или оценки безопасности) при планировании новых видов деятельности, например, полетов на новые а/д или освоение нового типа ВС.

    Как известно, в настоящее время в РФ отсутствуют требования к приемлемой для государства СУБП эксплуатанта, нет государственных согласованных показателей и руководств по определению рисков, и каждая авиакомпания (АК) разрабатывает свою систему, ориентируясь на РУБП ИКАО [3. 4].

    Предлагаемый там «классический» процесс SRM (четыре этапа) начинается с выявления (идентификации) ФО. Второй этап SRM – это оценка риска в величинах (терминах) вероятности и серьезности последствий, здесь заключаются основные проблемы. Третий (оценка приемлемости) и четвертый (принятие действий) являются чрезвычайно важными, но с методологической точки зрения не представляют сложности.

    Риск оценивается по двум группам входных данных.

    1. Данные по ФО, полученные при расследовании авиационных событий и в процессе оценки эксплуатационной деятельности. Эта группа данных составляет основу «реактивного» и «активного» [1, 3] методов оценки.
    2. Планируемые изменения (новые типы ВС и оборудования, аэродромы и т. д.). Эта группа данных используется в «прогностическом» [1, 3] методе оценки риска обязательно совместно с первой группой. Это реализация процесса «управления изменениями» [1].

    Трудности в применении рекомендованной матрицы в АК возникают при реализации всех трех методов ИКАО. и общая озабоченность подвигает ведущие АК объединять свои усилия. При поддержке EASA в 2007г была создана рабочая группа, которая поставила своей целью найти решение проблемы SRM для АК - Airline Risk Management Solutions – (ARMS). В группу вошли специалисты Air France, British Airways, FinnAir, Emirates и других АК, а также авиастроительного концерна Airbus, корпорации ОВД Великобритании NATS, нефтяной компании Shell и других.

    В данной статье рассматривается использование результатов ARMS [4], а также разработок Европейской группы по БП ECAST [5] применительно к российской АК в части «реактивного» и «активного» методов оценки. Результатам совершенствования «прогностического» метода будет посвящена следующая статья.

    2 Недостатки традиционного подхода к оценке риска для безопасности полетов

    2.1 Логические и математические противоречия матрицы риска ИКАО

    Для оценки риска ИКАО предлагает использовать матрицу риска размером 5x5, т. е. таблицу соотношения частоты P и серьезности S последствий опасного события, используемую для расчета риска R по формуле:

    R=P*S. (1)

    Очевидно, что практически невероятным событиям и событиям с пренебрежимо малым ущербам соответствуют P=0 и S=0, а достоверным событиям и событиям с катастрофическим ущербом - P=1 и S=1. Для математически корректного применения формулы (1) необходимо, чтобы диапазон от 0 до 1 для S и R был разбит на 5 равных частей. Тогда матрица из [3] примет следующий вид.

    Количественная интерпретация матрицы риска ИКАО.
    Рис. 1 Количественная интерпретация матрицы риска ИКАО.

    Ячейки без заливки соответствуют приемлемому рискe - «зеленый риск», более темные ячейки – риску, приемлемому при условии его максимального снижения («желтый» и самые темные ячейки – неприемлемому риску («красный»).

    Легко видеть, что введенные численные значения R не всегда соответствуют цвету ячейки. Например, ячейка 3В допускает значение R=0,48 и при этом данный риск остается «желтым», а риск R=0,38 в ячейке 4В считается уже «красным».

    Неоднозначным является и соотношение между «зеленым» и «желтым» рисками, отсюда разное количество желтых и зеленых ячеек в различных документах. Так, в циркуляре FAA AC 120-92 зеленых ячеек на две больше (за счет меньшего числа желтых), чем в матрице ИКАО.

    В руководствах авиационных администраций и эксплуатантов встречаются матрицы другой размерности, а также матрицы, имеющие более трех уровней риска («промежуточные» цвета), матрицы с криволинейными границами зон риска [8] и матрицы на основе трех компонент риска [7, 9].

    В статье [6] исследовались матрицы от 2x2 до 5x5, применяемые в различных областях техники, на транспорте и в военном деле. Вводится понятие «слабая состоятельность» (weak consistency), которым должна, как минимум, обладать матрица. Это свойство можно кратко сформулировать так: «красный» риск (в его количественной интерпретации) должен быть всегда больше «зеленого».

    Доказываются две важных теоремы.

    1. Для удовлетворения слабой состоятельности «красные» и «зеленые» ячейки не должны иметь общих границ.
    2. Введение «промежуточных цветов» ячеек (более трех в матрице 5x5) не увеличивает полезность матрицы.

    Показано, что матрица риска не всегда способствует принятию лучших решений по отношению к случайному решению, особенно при отрицательной корреляции показателей P и S и позволяет достоверно различать лишь «красные» и «зеленые» риски и только при условии удовлетворения свойству слабой состоятельности.

    Более того, утверждаетcz, что риски только 10% случайно выбранных пар факторов опасности (hazards) могут быть подвергнуты однозначному количественному сравнению с помощью стандартной матрицы риска.

    2.2 Недостатки концептуальной модели ИКАО

    Недостатки методологии ИКАО проще всего пояснить на примере.

    Оценивается риск следующего события: Ан-124-100 после посадки остановилcя на последней плите ВПП по причине пониженной эффективности системы торможения колес из-за ошибки при ТО. Результат – разрушение нескольких авиашин. Для оценки риска по «классическому» варианту используем матрицу: «серьезность/вероятность». Простая на первый взгляд задача при более глубоком рассмотрении выявляет непреодолимый недостаток этой концептуальной модели.

    Определяем серьезность, но чего:

    • фактического итога (последствий) – несколько порванных покрышек?
    • наиболее вероятного сценария АП: выкатывание, повреждение ВС, ранение людей?
    • самого неблагоприятного исхода (как рекомендует [3]) – столкновение с препятствием, разрушение ВС, гибель людей на борту?

    Определяем вероятность, но чего?:

    • точно такой же ошибки при ТО?
    • аналогичного события – «почти выкатывание»?
    • реального выкатывания?

    От ответов на эти вопросы зависит, какие события мы должны брать из базы данных (БД) для расчета статистической частоты и, соответственно, вероятности.

    Можно согласиться c ARMS, что, рассматривая состоявшееся событие (отклонение), важно понимать две вещи:

    • единственная фактическая часть – это событие в том виде, как оно произошло и его реальный исход, это «исторический факт»;
    • «исторический факт» сам по себе не представляет большого интереса для оценки риска.

    Далее, нас интересует способность ФО, проявившегося в событии, нанести нам вред в будущем. Такая оценка будет основываться уже не на фактических элементах, а на субъективных предположениях и оценка становится неопределенной.

    Так, в нашем примере, должны ли мы рассматривать только Ан-14-100 или также и другие типы ВС, эксплуатируемые в АК? Должны ли мы рассматривать и другие аэродромы? Какие события (отклонении) можно считать «такими же»? На эти вопросы не всегда отвечают адекватно, что делает объект оценки риска неясным, а весь процесс ошибочным.

    Если мы захотим рассчитать общий риск по типу событий и попытаемся сложить величины риска отдельных событий, то вероятность при сложении будет учитываться дважды, тогда как серьезность только один раз. Таким образом, методология ИКАО принципиально не позволяет выполнять мониторинг риска.

    Одно из ключевых понятий в теории БП – это барьеры (защита на известной схеме проф. Д. Ризона). С ними связана проблема оценки снижения риска при воздействии барьеров, которых нет, но которые могут быть установлены. Для этого шага нет методических указаний, и оценки будут чрезвычайно субъективными.

    3. Краткое общее описание предлагаемого процесса

    Процесс реализует все три метода оценки риска ИКАО: «реактивный», «активный» и «прогностический» [1, 3]. Общая схема приведена на рис. 2.

    Термины из [3, 4, 5] в переводе автора статьи имеют следующие значения.

    Событие (Safety Event) – все происходящее, что оказало или могло оказать влияние на БП, далее по термином «событие» понимаем и авиационные события и отклонения.

    Фактор опасности - ФО (Hazard) – условие, объект или деятельность, могущие привести к ранениям персонала, повреждению оборудования, сооружений, нарушению взаимодействия элементов системы, утрате материальных ценностей или снижению возможности выполнения предписанных функций.

    Классификация риска событий – (Event Risk Classification - ERC) - новый подход к оценку риска свершившихся событий, представлен в данной статье.

    Опасность (Safety Issue) – проявление ФО или комбинации нескольких ФО в особых условиях.

    Оценка риска Опасностей (Safety Issue Risk Assessment - SIRA) – процедура определение величины риска опасностей с учетом влияния барьеров безопасности будет описана в следующей статье автора.

    Стартовая точка – это данные (события) как результат выявления ФО. Для предпринятия срочных действий выполняется первоначальная классификация событий посредством процедуры ERC..

    Данные поступают в БД, выполняется статистический анализ с использованием обычных статистических инструментов для того, чтобы выявить опасности. Здесь же выполняется текущий мониторинг риска и, при желании – всех показателей уровня БП.

    Ключевой шаг – это выявление опасностей, которые затем становятся предметом детальной оценки риска. Опасности – это уже не единичные события, а хорошо определенные предметы, которые выявляются на основе изучения некоторого множества событий и предполагаемых изменений в деятельности АК.

    Корректирующие/предупреждающие действия разрабатываются на основе как процедуры ERC, так и статистического анализа и мониторинга риска и, разумеется, процедуры SIRA. Действия фиксируются в БД. Обратная связь обеспечивается корректировкой эксплуатационной деятельности ять и предполагаемых изменений.

    Принципиальная схема предлагаемого процесса управления риском в АК.
    Рис. 2 Принципиальная схема предлагаемого процесса управления риском в АК.

    4. Процедура классификации риска событий ERC

    Данная процедура является началом процесса. Измеряется риск, который имел место в изучаемом событии, в тот день, в тех условиях. Произошедшее событие показывает, что часть барьеров была «сломана» и что для нас действительно важно, так это оставшиеся барьеры и их эффективность. Именно этот риск измеряется с помощью специальной матрицы ERC. Если проецировать данное событие на будущее, то риск будет другим, так как мы априорно принимаем, что все барьеры на месте.

    С учетом этого положения и отмеченных недостатков «традиционного метода», можно предложить отказаться от расчета частоты отдельных событий.

    В свершившемся событии нас интересуют два основных аспекта:

    1. Насколько тяжелыми могли бы быть последствия, если бы цепочка развивалась;
    2. Насколько близко мы были к АП.

    Оценка риска событий предлагаемой процедуры основана на этих двух положениях и выражается соответственно двумя специальными вопросами матрицы ERC .

    Уровни развития ситуации здесь приведены в соответствие с АП-25. Уровни эффективности барьеров сохранены в терминах ARMS. Численные значения индексов ERC в матрице получены ARMS на основе изучения данных страхования при АП. Целью была примерно экспоненциальная в обоих направлениях шкала при разнице между нижними и самым высоким уровнями около 1000. В [4, 5] особо подчеркивается, что уровни и численные значения индексов в матрице могут меняться в каждой АК.

    Матрица ERC
    Рис. 3 Матрица ERC.

    Нижняя строка матрицы содержит только одну оценку, равную 1, потому, что, если событие не может перерасти даже в СС, то нет смысла оценивать оставшийся запас БП. Данный подход совпадает с методологией формирования базы данных [10], где установлены два ранга отклонений (опасные и допустимые) и принята по умолчанию для допустимого отклонения минимальная серьезность последствий, равная 1.

    Оценки для более опасных событий (отклонений) будут устанавливать эксперты

    Индекс каждого события оценивается по «светофорному» принципу (рис.4).

    Схема рекомендуемых действий в зависимости от значения индекса ERC.
    Рис. 4 Схема рекомендуемых действий в зависимости от значения индекса ERC.

    Рассчитаем индекс ERC для рассмотренного выше условного о события.

    Наиболее вероятный сценарий АП – выкатывание за ВПП на небольшой скорости с ранениями лиц на борту, но без смертельного исхода (не принимаем рекомендацию ИКАО [3] рассматривать наиболее тяжелый исход), т. е. ответ на вопрос 1 – «АС».

    Барьеров предотвращения выкатывания не осталось. Экипаж использовал все средства, включая реверс до полной остановки. Поэтому ответ на вопрос 2 – «Отсутствует». Это приводит нас (рис. 3) в красную зону с индексом 500. В соответствии со схемой рис. 4 в данном случае требуется расследование и принятие срочных мер.

    5 Мониторинг риска

    Суммирование риски выполняется простым сложением индексов ERC. Так можно определять и отслеживать риск для каждого аэродрома, этапа полета, сезона, экипажа и т. д. Например, метод ERC дает возможность получить суммарный индекс риска нестабилизированного захода суммарный индекс риска нестабилизированного заходав каждом k - том аэропорту.

    суммарный индекс риска нестабилизированного захода (2)

    где индекс риска ERC каждого из n нестабилизированных заходов в k-том аэропорту - индекс риска ERC каждого из n нестабилизированных заходов в k-том аэропорту

    Возможный вид графиков приведен на рис. 5 и 6.

    Статистика нестабилизированных заходов в аэропортах
    Рис. 5 Статистика нестабилизированных заходов в аэропортах.

     

    Значения индекса риска ERC для нестабилизированных заходов в аэропортах.
    Рис. 6 Значения индекса риска ERC для нестабилизированных заходов в аэропортах.

    Из графиков видно, что использование индекса ERC позволяет получать обоснованную количественную сравнительную оценку риска и, соответственно, оптимально распределять ресурсы, выделяемые на его снижение.

    Аналогично можно выполнять мониторинг рисков различных групп ФО (выкатывание за пределы ВПП, CFIT и др.).

    6. Выводы

    1. Рассмотренная методология SRM устраняет ряд недостатков в рекомендациях ИКАО, которые препятствуют широкому внедрению принципов СУБП в деятельность АК.
    2. Метод классификации риска событий ERC позволяет быстро и понятно оценивать имевшие место события и отклонения и использовать полученные данные для выявления опасностей.
    3. Преимуществом метода является возможность мониторинга риска имевших место событий и отклонений по группам ФО, аэродромам, регионам полетов и т. д.

    В. Д. Шаров, к. т. н. ООО «Волга-Днепр-Москва»

    Добавил: SharovVD on 12 Июля, 2010 г. - 15:54 BT
    мониторинг риска|классификация риска
      

    менеджмент качества ( процессы | школа качества | нормирование | управление качеством | хассп)
    книги: стандарты | качество | ХАССП | маркетинг | торговля
    управленческий консалтинг ( планирование и контроль | конфликтменеджмент)
    новости и события: пресс-релизы | новые стандарты | новости партнеров | новости | архив новостей, статей
    новая торговля (автоматизация | магазиностроение | маркетинг и экономика)
    интернет-маркетинг (создание сайта | интернет - бизнес)
    финансы & страхование (страхование | бизнес-школа)
    обзоры и интервью: маркетинг | консалтинг | торговля | управление качеством )
    энциклопедия: это интересно | глоссарий | о семье | менеджмент семьи | каталог ресурсов


    [реклама на сайте]

    Мы разрешаем использовать, цитировать, копировать, транслировать и переводить любые наши материалы в сети Интернет
    при условии установки прямой ссылки на этот конкретный материал на сайте KlubOK.net

    Для того чтобы опубликовать свой материал (статью, книгу и т.д.),
    вам достаточно направить его по адресу klubok@klubok.net
    в любом удобном вам формате.
    Copyright © 2003-2016 KlubOK.net, Андрей Гарин


    Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика