ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010— 2011
ту(ам) воздействия, учитывая, что в некоторых случаях может быть несколько способов и реципиентов воздей
ствия 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 увеличивающих» 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 бал
лов 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 объе
динения 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 балль
ную 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 значе
ния риска, может быть неверно истолкован и использован, например, при последующем анализе эффективности
затрат.
- Во многих случаях, вкоторых применяют индексы риска, отсутствует основополагающая модель, позволя
ющая 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 осо
бенно важна.
В.29 Матрица последствий и вероятностей
В.29.1 Краткий обзор
Матрица последствий и вероятностей является средством объединения качественных или смешанных оце
нок 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 разрабо
танная матрица соответствовала рассматриваемой ситуации.
В.29.2Область применения
Матрицу последствий и вероятностей применяют для ранжирования рисков, их источников и мер по обра
ботке риска на основании уровня риска. Матрицу обычно применяют в качестве средства предварительной оцен ки.
если было выявлено несколько видов риска, например, для определения того, какой риск требует дальнейше го 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 восприя
тии качественных уровней риска в организации. Способ, которым устанавливают уровни риска, и правила приня
тия решения, относящиеся к нему, должны соответствовать особенностям организации и ее деятельности.
Форму матрицы последствий и вероятностей применяют для анализа критичности в FMECA или для уста
новления 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 соответ
ствии с требованиями потребителя, и матрица, которая их объединяет.
59