Issuu on Google+

GUŠINA L., VASILJKOV J.: YARIPK, Jarosloavl, Rusija

METODE IZRAČUNA RIZIKA U SUSTAVIMA MENADŽMENTA SIGURNOSTI

SAŽETAK: Jedna od ključnih odlika sistema upravljanja sigurnošću prema normi OHSAS 18000 je procjena rizika. Za rješenje tog problema neophodno je kaka kvantificirati procjenu rizika. Kvantificiranje je moguće kroz korištenje dvo – tro strane matrice. Iako je moguće korištenje i matrica višeg reda . Metoda procjena mogučnosti rizika isto donosi zadovoljavajući efekt. Razičite metode procjene rizika (ekspertna, statistička, simulacija itd) isto mogu dati u istom slučaju različite rezultate. U prezentiranom radu dane su različite metode izračuna iz metodološke točke gledanja i analizirane su njihove prednosti i mane.

Jedna od najvažnijih zadaća u stvaranju sustava menadžmenta sigurnosti u skladu s OHSAS 18000 je procjena rizika. Danas postoji mnoštvo metodika kvantitativne procjene rizika. Zadaća ovog rada je analiza osobitosti nekih pristupa procjenjivanju rizika na primjeru menadžmenta sigurnosti. Iako će rezultati rada biti korisni i u sustavima ekološkog menadžmenta, u sustavima menadžmenta kvalitete i u drugim područjima primjene. Općenito, za kvantitativno mjerenje rizika potrebno je sljedeće: • Skale i kriteriji, po kojima se mogu mjeriti rizici, • Metode procjene vjerojatnosti događaja, • Tehnologije mjerenja rizika. Sve ove komponente se, u pravilu, zadaju određenim dogovorima subjektivno ili na temelju primjene odgovarajućih normativnih dokumenata. Upravo zbog toga i nema jedinstvenosti u metodama mjerenja rizika. Za realizaciju bilo kojeg pristupa, procjene rizika trebaju biti usklađene, jasno određene i koje će biti podjednako shvaćane od strane svih sudionika u postupku stručnih ocjenjivanja. Pored toga, potrebno je uvjerenje, da razni incidenti, koji se odlikuju podjednakim povezivanjima faktora rizika, imaju s točke gledišta stručnjaka, isti stupanj rizika. Za formiranje skala i kriterija koriste se različite metode, u osnovi kojih se općenito može nalaziti sljedeće: • Čisto stručne procjene, • Statistički podaci, • Analitička evidencija faktora, koji utječu na stupanj prijetnje opasnosti,

Ključne riječi:sigurnost, OHSAS 18000, upravljanje rizicima 225


• Simuliranje postojeće djelatnosti, • Ocjena osnovnih tendencija, • Analiza prijetnji i dr. Nisu svi ti pristupi podjednako učinkoviti prilikom sastavljanja sustava menadžmenta sigurnosti. Naročito je, sakupljanje statističkih podataka o realnim događajima, analiza i klasifikacija njihovih uzroka, utvrđivanje faktora, o kojima oni ovise – općenito dosta učinkovit i pouzdan pristup. U sustavima menadžmenta sigurnosti on neće dati korisne rezultate zbog relativno malog broja nesretnih slučajeva i drugih događaja, koji onemogućavaju dobivanje pouzdanih statističkih rezultata. Prikupljanje podataka u različitim poduzećima koja su čak međusobno slična, neće omogućiti dobivanje rezultata zbog različitih uvjeta utvrđenih događaja (kvalifikacija i navike radnika, stanje opreme, organizacija radova i dr.). Pored toga, ako objekt radi relativno odnedavna i koristi najnovije elemente tehnologije i opreme (za koje još nema statistike nesretnih slučajeva), procjene o opasnosti mogu biti ne samo netočne, nego ih možda uopće neće ni biti, makar opasnost i rizici postoje. Takvi pristupi kao što su analitička evidencija faktora, koji utječu na stupanj opasnosti, simuliranje postojeće djelatnosti, ocjena glavnih tendencija – dosta su složeni i zahtijevaju visoku stručnost. Oni se primjenjuju rijetko, mada ih možemo smatrati najučinkovitijim i najpouzdanijim. Danas najrašireniji pristup je onaj, koji se temelji na evidenciji različitih faktora, koji utječu na stupanj rizika i prije svega stručnih procjena. Rizici i njihove komponente možemo ocjenjivati prema objektivnim ili subjektivnim kriterijima. U metodici analize rizika u pravilu se, najčešće, koriste subjektivni kriteriji, koji se mjere u kvalitativnim skalama. Za dobivanje subjektivne ocjene rizika, možemo koristiti ili direktnu stručnu ocjenu, ili odrediti funkciju koja odražava objektivne podatke na subjektivnoj skali rizika. U praksi je, obično, poželjnije koristiti kvalitativne skale s 3-7 gradacija. S jedne strane, to je jednostavno i prikladno, a s druge strane – zahtijeva dosta stručni pristup analizi opasnosti. Situacija s brojem stupnjeva manje od tri, nije zanimljiva, a više od sedam dovodi do poteškoća subjektivnog karaktera, povezanih s nemogućnošću čovjeka da dosta precizno identificira (da se postavi prema ovom ili onom stupnju opasnosti) određenu situaciju.

Druga komponenta za ocjenu rizika je ocjena vjerojatnosti događaja, koji izazivaju negativne posljedice. Najčešće se u praksi susreću dva tumačenja vjerojatnosti: „objektivna vjerojatnost“ i „subjektivna vjerojatnost“. Pod objektivnom se podrazumijeva relativna učestalost pojave bilo kakvog događaja u ukupnom broju promatranja. Pod subjektivnom vjerojatnošću podrazumijevamo stupanj uvjerenosti neke osobe ili skupine osoba, da će se neki događaj zaista dogoditi u stvarnosti. Najčešće subjektivna vjerojatnost predstavlja mjeru vjerojatnosti, dobivenu stručnim putem. Upravo ćemo u tom smislu tretirati u daljnjem izlaganju subjektivnu vjerojatnost. Treća komponenta ocjenjivanja rizika je tehnologija mjerenja. U najjednostavnijem slučaju se koristi model od dva faktora, koja uzima u obzir vjerojatnost događaja i težinu mogućih posljedica. Obično se smatra, da je rizik veći, što su vjerojatnost događa i težina posljedica veći. Općenito, ova ideja se može izraziti formulom: Rizik = vjerojatnost x posljedice Ako su varijable kvantitativne veličine, onda je rizik ocjena matematičkog očekivanja gubitaka. Ako su varijable kvalitativne veličine, onda operacija množenja nije određena. U tom se slučaju očito, ova formula ne može koristiti. Razmotrimo varijante korištenja kvalitativnih veličina (situacija koju najčešće susrećemo). U ovom se slučaju za premještanje kvalitativnih ocjena u kvantitativne koristi pristup rangiranja: Svakom stupnju kvalitativne ocjene pridodajemo rang – neku uvjetnu brojčanu veličinu. Pristup rangiranjem se općenito, uz osnovnu prednost, odnosno jednostavnost, odlikuje niskom osjetljivošću, nemogućnošću očitovanja neznatnih razlika ili nedostataka. U tablici 1 (matrica rizika) naveden je primjer načina ocjenjivanja rizika koji se sastoji od dva faktora. U razmatranje uvodimo pet razina vjerojatnosti i pet razina posljedica. Njihov kvalitativni opis je naveden u tablici. Svakoj razini je pridodana brojčana vrijednost. Primijetit ćemo, da prema vjerojatnosti, kao i prema posljedicama ravnomjerna skala rangiranja odgovara neravnomjernoj kvalitativnoj skali. Na primjer „vrlo niska“, „niska“ i „srednja“ vjerojatnost bez obzira na brojčane vrijednosti 1, 2 i 3 prema periodičnosti pojavljivanja događaja nikako nisu ravnomjerne (25, 10 i 5). Dok se posljedice „beznačajne“ i

226


Tablica 1: Matrica rizika (rangirana)

„katastrofalne“ razlikuju samo za pet puta? Ipak, takve skale su vrlo jednostavne, prikladne i imaju široku primjenu u praksi. Vrijednosti u svakom kvadratu matrice se dobivaju putem uvrštavanja odgovarajućih vrijednosti redaka i kolona (radi jednostavnosti prikazano je samo za kvadrate na glavnoj dijagonali matrice). Zatim se uvodi skala graničnih vrijednosti za klasifikaciju rizika. Na primjer, u ovom slučaju se uzima, da je rizik manji od dvije uvjetne jedinice – dopušteni rizik (kvadrati zelene boje), rizik od 25 je krajnje opasan (tamnocrveno), a od 5 do 12 – srednji stupanj rizika (ružičasto) i t.d. Praktički

se može uvesti bilo koji broj stupnjeva rizika, međutim njihovo uvođenje nije obvezno, budući da je sama kvantitativna vrijednost dostatna za brojčanu (usporedivu) ocjenu rizika. Očito je, da je rizik 5 manji od rizika 20, međutim, da li je to zaista četiri puta više? A recimo vrijednost 18 uopće nije moguće dobiti, odnosno u ovom slučaju zbog formalnosti uvođenja kvantitativnih rang ocjena, brojčane ocjene rizika izlaze kao nejednake. Pored toga, ispada, da rizik kod ovakve ocjene ima diskretnu skalu, odnosno, da se može pojaviti samo jedna od unaprijed određenih i poznatih vrijednosti rizika, što ograničava mogućnosti upravljanja rizikom. Zato je u ovakvoj situaciji bolje konačne

Tablica 2: Matrica rizika (rangirana-kvantitativna)

227


vrijednosti rizika također „vratiti“ u kvalitativnu mjeru. Na primjer, „zanemarivo mali“ (1…2), «dopustivo» (3…4), «ozbiljno» (5…12), «veliki» (15…20) i «vrlo veliki» (>20). Takvi se nedostaci mogu izbjeći, uvođenjem kvantitativnih (nerangiranih) ocjena vjerojatnosti i težine posljedica. Vjerojatnost se može izraziti u skladu s klasičnom definicijom kao učestalost pojavljivanja događaja u određenom vremenskom razdoblju. U takvom primjeru zgodno je izraziti kao učestalost pojavljivanja u određenom intervalu, u mjesecima. Takve vrijednosti vjerojatnosti navedene su u tablici 2. To su vrijednosti 1/300 (1 puta za 25x12=300 mjeseci), 1/120 (1 puta 120 mjeseci ?10 godina), 1/60, 1/12 i 1/16 (u kvadratima matrice odgovarajuće vrijednosti su navedene kako u razlomcima, tako i u decimalnim brojevima. Uzmimo sljedeće granične stupnjeve (kao primjer): 3 1/3, 3 1/12 ali manje od 1/3, 31/75 ali manje od 1/12 i manje od 1/100. Tako će biti preciznije budući su ocjene 1, 2, …, 5 razvrstane ravnomjerno, ? vjerojatnosti - nisu. Pored toga, vrijednosti vjerojatnosti mogu biti bilo koje u dijapazonu koji razmatramo, a ne samo uvedene. To proširuje mogućnosti izračunavanja rizika i čini ga preciznije mjerljivim. Još se može povećati preciznost izračunavanja rizika uvođenjem kvantitativnih ocjena i prema težini posljedica. Izrazivši je u novčanom ekvivalentu (u sustavima menadžmenta sigurnosti to može biti: plaćanje bolničkog, kasnijeg liječenja, zaustavljanje proizvodnje na neko vrijeme, unošenje korekcija u opremu i sl.). Primjer ocjene težine posljedica zbog gubitka radne sposobnosti djelatnika: • Neznatne – 1 čovjek s bolovanjem od 3 dana (1x3=3) • Ograničene – 1 čovjek s bolovanjem od 3 tjedna ili 3 čovjeka sa bolovanjem od 1 tjedna (1x21=21 ili 3x7=21) • Teške – najmanje 5 ljudi s bolovanjem od najmanje mjesec dana (5x30=150) • Vrlo teške – najmanje 10 ljudi s bolovanjem od najmanje mjesec i pol dana (10x45=450) • Katastrofalne – gubitak radne sposobnosti na dulje vrijeme (više od tri mjeseca) i to najmanje 20 ljudi (20x90=1800) Takav se pokazatelj lako prebacuje u novčani ekvivalent (poznavajući troškove za 1 čovjek/dan bolesti). Pored evidencije troškova za bolovanja mogu se

uvesti i troškovi zaustavljanja proizvodnje prilikom istraživanja nesretnog slučaja, kao i neposredni troškovi uklanjanja nezgode, koja je izazvala nesretni slučaj i sl., a koji se lako mogu izraziti u novčanom ekvivalentu. U svakom slučaju je potrebno unaprijed odrediti sve jedinice mjerenja komponenti rizika. U tom slučaju će matrica rizika postati kvantitativnom. Postoje modeli za ocjenu rizika s tri i više faktora. Kod modela s tri faktora uz dvije spomenute komponente rizika dodajemo još jednu. Taj treći element može biti učestalost pojavljivanja situacije, za koju se ocjenjuje rizik. Učestalost pojavljivanja x posljedice Na primjer, u jednom pogonu postoje dva stroja s opasnim uvjetima rada, a u drugom – 10. Mogućnost nesretnog slučaja u radu na stroju je 1/10 (jedan nesretan slučaj za 10 mjeseci, utvrđeno na temelju statističkih podataka za konkretan tip stroja i radova koji se izvode, uzimajući u obzir i kvalifikaciju radnika). Uzmimo, da težina posljedica nesretnog slučaja rada na stroju, izraženo u novcu, iznosi 10.000 rubalja. Kod modela s dva faktora rizik u oba pogona će biti jednak i iznosit će R=1/10x10000=1000. Međutim, očito je, da je u drugom pogonu opasnost veća i da je rizik od nesretnog slučaja veća. Kod modela s tri faktora u prvom pogonu rizik će iznositi R=1/10x2x10000= 2000, a u drugom - R=1/10x10x10000= 10000, odnosno 5 puta više, nego li u prvom. Kao treći faktor prilikom ocjenjivanja rizika može se, također, iskoristiti i mogućnost prognoziranja (ili nepredviđanja) događaja, čiji rizik posljedica ocjenjujemo. Formula za izračunavanje rizika u tom slučaju će biti sljedeća: Rizik = vjerojatnost x posljedice x mogućnost nepredviđanja događaja Upravo se ovakav pristup ostvaruje kod metode FMEA. U ovoj su metodi za svaku od tri komponente rizika uvedene ekspertne skale sa stupnjevima ocjenjivanja od 1 do 10. Pritom ukupan pokazatelj rizika se mijenja od 1 do 1000, a značajnim se smatra rizik od 125 i više jedinica. Za ocjenu rizika se mogu koristiti i modeli s više faktora, uz uvođenje dodatnih komponenti rizika. Glavna karakteristika navedenih postupaka u izračunavanju rizika je objedinjavanje različitih komponenti preko produkta. Zahvaljujući tome, rizik se bitno smanjuje kod smanjenja bilo koje od komponenti. Naročito, ako je vjerojatnost pojave događaja vrlo mala (teži prema nuli u općeprihvaćenom matematičkom smislu), onda bez

228


Tablica 3: Obrazlaganje izbora zaštitnih mjera

obzira na moguću značajnu težinu posljedica, ukupni rizik će biti mali. Ali, ako komponente objedinimo zbrajanjem (postoje i takvi pristupi), smanjenje rizika će praktički biti neznatno kod apsolutno nulte vjerojatnosti događaja. Odnosno, rizik će biti velik i u tom slučaju, ako se događaj uopće neće desiti. Iz ovoga proizlazi očita neosnovanost algoritma sa zbrajanjem komponenti rizika. (Napominjemo, da se nulta vjerojatnost ovdje promatra hipotetički samo radi ocjene učinkovitosti algoritma). Radi smanjenja rizika potrebne su ove ili one mjere, čiji izbor treba obrazložiti. Glavni zadaci za obrazlaganje su ekonomske ocjene rizika događaja nakon uvođenja odgovarajuće mjere. U tom smislu, iskoristit ćemo model rizika sa dva faktora, u cilju odabira mjera. U tablici 3 su kao primjer navedene moguće mjere za smanjenje opasnosti. Obično se, najprije smanjuje ona opasnost, koja je prilikom analize imala najveću vrijednost rizika, zatim slijedeća itd. Pritom, metodika izbora mjera ostaje ista. Uzmimo, da vjerojatnost nesretnog slučaja iznosi p=0.05. Onda je rizik, koji ćemo nakon uvođenja mjera, moći ocijeniti prema formuli R= (A1+troškovi)x(1-p)+A2xp, ovdje su A1 i A2 – posljedice u slučaju pojave ili izostanka nesretnog slučaja (ili drugog neželjenog događaja u drugim sustavima menadžmenta). Očito je, da su troškovi u slučaju izostanka nesretnog slučaja jednaki

troškovima mjere koja se provodi. Zvjezdicom je označen minimalni preostali rizik. Ispada, da je najučinkovitija mjera s ekonomske točke gledišta (glede troškova) – modernizacija opasnog uređaja. COMPUTATIONAL METHODS OF CALCULATING HAZARDS IN SYSTEMS OF MANAGEMENT OF SAFETY. One of major features of systems of management of safety on OHSAS 18000 (in section 4.3.1.) is the estimation of hazard. For the solution of this problem it is necessary to know how quantitatively to expect hazards. It is possible to apply to a quantitative assessment of hazard two- and three-factor patterns. Though it is possible to construct and pattern of higher dimension. The methods of an estimation of probabilities of hazard also render essential effect. Different methods of an estimation of it(expert, statistical, simulation and etc.) also can give in definite sense different results. In the given article the different paths of calculation are considered from the methodical point of view and their basic dignities and defects are analyzed.

Keywords: safety, OHSAS 18000, risk management

229


METODE IZRAČUNA RIZIKA U SUSTAVI MAMENADŽMENTA SIGURNOSTI