Особенности оценки и управления производственных рисков (на примере деятельности ПАО «Транснефть»)

Обратите внимание, что для завершения анализ не должен заканчиваться цифрой, характеризующей риск. Принимая во внимание качество данных, также важно оценивать полученный результат в перспективе, изучая связанные с этим неопределенности и изменчивость (например, использование экстраполяции, аналогий и более или менее реалистичных сценариев, ввод средних данных и т. д.).
Кроме того, поскольку анализ, как правило, основан на «сценариях», которые можно варьировать, полезно составить комментарий о потенциальных изменениях результатов, когда в сценарии (сценарии) включены различные возможности контрольной меры.
Становится очевидным, что качество выводов, которые можно сделать из оценки риска, во многом зависит от количества и качества имеющихся данных, а также от актуальности данных, использованных для анализа.
Подход к оценке рисков включает в себя значительный объем сбора, консолидации и критического анализа данных. Это также требует разработки более или менее сложных «моделей» (например, детерминистических и вероятностных подходов).
Существуют следующие виды оценки производственных рисков:
1) Качественный метод:
1.1) Метод мозгового штурма. Он представляет собой последовательность этапов обсуждения возникшей проблемы группой специалистов в целях идентификации рисков и выработки критериев для принятия решений по устранению риска или минимизации его воздействия. Мозговой штурм отличается от широко применяемого обсуждения в группе, поскольку, прежде всего, он ориентирован на развитие образного мышления участников группы. Здесь особое значение придаётся способности участников прогнозировать возникновение возможных рисковых ситуаций в производственной среде. Мозговой штурм, как правило, формально структурирован, в его рамках определены заранее задачи и установлена цель обсуждения, а также способы подачи и оценки выдвигаемых идей и предполагаемых результатов. При возникновении высокого уровня неопределенности использует неформальный процесс мозгового штурма, который может иметь менее специализированный характер. Недостатком метода мозгового штурма является его простота и отсутствия должного уровня структурирования, которые затрудняют перевод качественной информации на количественную основу с помощью различных шкал индексов или других методов, а также с помощью математических моделей [10].
Метод мозгового штурма может быть рассмотрен как один из частных, ограниченных экспертных методов.
1.2) Метод Delphi. Метод Дельфи – это процедура, предназначенная для получения согласованного мнения группы экспертов. В процессе риск-менеджмента может применяться для идентификации и оценки рисков, когда требуется обоснованная и согласованная экспертная оценка. Экспертная оценка – это не частное мнение профессионала в определенной области, а результат, полученный с применением формальной процедуры, позволяющей не только получить единое мнение целой группы экспертов, но и вычислить степень согласованности отдельных точек зрения. Метод Дельфи – самая распространенная и известная из таких процедур.
1.3) Метод контрольных листов. Контрольные листы могут применяться для идентификации опасностей и рисков или для оценки ре­зультативности мер управления. Они могут применяться на любом этапе жизненного цикла продукции, про­цесса или системы. Контрольные листы могут применяться как часть других методик оценки риска, но бо­лее целесообразно их применять для проверки того, что все было учтено после применения более творче­ской методики, которая применялась для выявления новых проблем.
Кроме того, существуют различные наборы качественных методов, которые способны акцентировать внимание на том или ином результате и способствуют графической интерпретации полученных в ходе обсуждения или изложения своих идей экспертами результатов.
2) Количественный метод:
2.1) Метод Монте-Карло. Метод Монте-Карло предполагает, что заранее известна модель, по которой происходит формирование результирующего показателя, отражающего в своем составе тот или иной вид риска. Кроме того, при данном методе заранее известны параметры распределения величин, которые входят в состав заданной модели. Зачастую метод Монте-Карло используется для анализа чувствительности того или иного производственного процесса к изменению параметров внутренней или внешней среды, которые учтены в рамках рассматриваемой модели. Обычно используют треугольные нормальные или логарифмически нормальные распределения для характеристики переменных, входящих в состав модели. Часть параметров включается в состав модели в качестве фиксированных переменных с помощью изменения которых возможно спрогнозировать различные сценарии протекания того или иного процесса [23].
2.2) Байесовский анализ. Байесовский метод также распространен на практике, он применяется для оценки полной вероятности наступления событий в результате объединения априорных и априорных вероятностей. При байесовском анализе предполагается, что параметры распределения не являются постоянными, как это принято в методе Монте-Карло, а являются случайными величинами. Подход Байеса учитывает субъективную интерпретацию вероятности. После постановки задачи для решения и определения вероятностей вычисляется полная вероятность наступления события согласно уравнению, полученному из теоремы Байеса.
Ввиду своей простоты наибольшее практическое значение также имеют различные индексы риска, которые представляют собой метод количественной оценки производственного риска, который получен с применением балльных оценок на основе выбранных шкал. Индексы риска помогают упорядочить значения критериев риска таким образом, чтобы их можно было сравнивать между собой, то есть привести их к общей базе. Балльные оценки зачастую применяют ко всем рассматриваемым элементам возникновения рисковой ситуации. К таким источникам возникновения риска относятся факторы частоты поставок сырья и материалов, длительность того или иного технологического цикла, химические параметры технологического процесса и другие характеристики. Разработка индексов риска требуют подробного описания всей системы и четкой идентификации всех источников риска.