CC BY
472
УДК 368.371:6297
МЕТОДОЛОГИЯ КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ РИСКА В РАМКАХ ПОДХОДА ИКАО
В. Д. ШАРОВ
Статья представлена доктором технических наук, профессором Зубковым Б.В.
В статье представлена методология оценки риска, которая позволяет выполнять количественный расчет степени риска в условных единицах на основе обработки больших массивов данных по реальной эксплуатационной деятельности авиационного предприятия.
Ключевые слова: оценка риска, классификация событий.
Модель ИКАО и количественный расчет риска
Руководство ИКАО [1] предлагает модель расчета риска, основанную на экспертном анализе информации качественного характера. В примерах, приведенных в Добавлениях 1, 2 и 3 к главе 5, используется информация о планируемых работах в аэропорту, о проблемах с организацией полетов на сходящихся ВПП и особенностях выполнения полетов на аэродроме.
Безусловно, задачи, которые рассматриваются в этих примерах, являются важными и предлагаемая методика полезна для авиакомпаний (АК). Но эксплуатантов интересует решение задач и другого класса, а именно, оценка эксплуатационных рисков на основе анализа недостатков повседневной деятельности.
При попытке применить методику ИКАО к решению таких задач мы сталкиваемся с трудноразрешимыми проблемами [2]. Матрица рисков ИКАО не предназначена для количественных оценок, а Руководство [1] не дает четких рекомендаций по обработке данных. Однако представление о матрице, как о единственном инструменте оценки риска для безопасности, прочно прижилось в АК, поэтому большинство систем управления риском (СУР) разрабатывается на этой основе.
В данной статье описывается методология СУР в рамках подхода ИКАО, которая обеспечивает количественную оценку (прогноз) риска на основе анализа эксплуатационной деятельности на примере системы авиакомпании «Сибирь».
За основу взята «классическая» матрица ИКАО размером 5*5. Риск рассматривается как мера количественного измерения опасности с включением величины ущерба от воздействия факторов опасности (ФО) и вероятности возникновения ФО. Обе компоненты риска «вероятность» и «серьезность» выражаются численно показателями соответственно «степени вероятности» Р и «степени серьезности» £.
Риск R в условных единицах рассчитывается по формуле
П = Р-3. (1)
Новизна предлагаемого метода состоит в системе оценки степени вероятности и серьезности, а также в системе структурирования и сбора информации.
Состав и структура исходной информации
Информация, используемая в СУБП, иногда изображается в виде «айсберга событий». Надводная часть айсберга - это авиационные события (в смысле ПРАПИ-98), которые подлежат обязательному расследованию, но при этом основная часть информации о малозначительных событиях/отклонениях (далее - события) остается скрытой. Эта информация может быть получена из различных источников: системы сбора полетной информации (ПИ), данных по
отказам и неисправностям техники, результатов инспекторских проверок и аудитов, добровольных сообщений сотрудников др. Для АК важно использовать максимально всю информацию, а для этого необходимо разработать систему сбора и кодирования данных, базу данных и компьютерную программу.
В АК «Сибирь» разработан классификатор, в котором выделено 8 направлений деятельности (секторов) в соответствии с классификацией 1АТА [3]. В каждом секторе выделены от 5 до 25 групп (категорий) событий по принципам общности признаков. При разработке классификатора также использовалось Руководство [4]. Общее количество категорий 105. Разработана специальная база данных (БД СУР).
Для сбора информации по системе добровольных сообщений, инспекторских проверок, аудитов, служебных расследований и жалоб пассажиров используется система Е1в&ШШек. Краткое описание этой системы приведено в [2].
Данные ПИ и сведения об отказах и неисправностях авиационной техники поступают в БД СУР по отдельным каналам.
Используется вся информация о событиях в деятельности АК. Количество зафиксированных событий в течение года - более 12 тыс., начиная с авиационных инцидентов и заканчивая замечаниями о неисправностях привязных ремней пассажирских кресел и неправильно оформленных багажных квитанциях.
Расчет риска выполняется по каждой категории каждого сектора назначенными опытными специалистами-экспертами с помощью специально разработанной компьютерной программы. Ниже приведены основные положения алгоритма расчета.
Расчет степени серьезности
Степень серьезности Б рассчитывается для категории. Исходными данными для расчета являются экспертные оценки серьезности (КБ;) каждого события для различных аспектов деятельности АК по 5-ти балльной шкале. Критерии оценок разрабатываются экспертами для своего сектора на основе общей таблицы оценки серьезности (табл. 1).
Таблица 1
К8І Летная эксплуатация Люди Имущество Регуляр- ность Репутация АК Окружающая среда Воздушное движение
1 Без последствий Увеличение нагрузки Без ущерба 15 мин -2 ч Без последствий Без последствий Без последствий
2 УУП Легкие травмы Незначительный ущерб 2 ч - 6 ч Незначительный вред Незначитель ный вред Незначи- тельное усложнение обстановки
3 СС Серьезные травмы Средний ущерб Более 6 ч Существенный вред Существен ный вред Существенное усложнение
4 АС Смертельный случай Крупный ущерб - Серьезный вред Серьезный вред Опасность столкновения
5 КС Многочисленные смертельные случаи Катастрофический ущерб - Столкновение едва не произошло
В данной табл. 1, в отличие от используемых в некоторых других АК [2], выделены события, связанные с нарушением правил использования воздушного пространства. Эти нарушения как со стороны экипажа, так и органов ОВД, имеют свою специфику. Используется подход к оценке таких нарушений из документа [5]. В большинстве случаев, к счастью, они не приводят к серьезным материальным потерям, но чрезвычайно опасны, поэтому должны оцениваться по особым критериям.
Перевод экспертных оценок каждого события КБ; в степень серьезности выполняется автоматически программой расчета в соответствии с табл. 2.
Таблица 2
К Si 1 2 3 4 5
Si 1 4 8 16 32
Значения Si для KSi =1; 2; 3 приняты в соответствии с методикой проверок SAFA [6], значения для KS =4; 5 получены простым удвоением предыдущих показателей. В результате обеспечивается примерно экспоненциальная зависимость (рис. 1).
Рис. 1. Зависимость степени серьезности от ее оценки по 5-ти балльной шкале
Каждое значение 8г считаем реализацией случайной величины £ - серьезности проявления группы ФО данной категории. При таком подходе может быть рассчитана верхняя граница Б по принятой вероятности с помощью неравенства Чебышева [7]
Р(|8 -М(8)|>а) < Щ9-
а (2) где М(Б) и В(Б) - математическое ожидание и дисперсия случайной величины £; а - отклонение £ от математического ожидания с вероятностью Р.
Выразив дисперсию через стандартное отклонение 0(8) = 0'2(8) и задавая а = Са(8),
С>1, получим рабочую формулу расчета вероятности Р для интервала с верхней границей [М (8) + Со(8)]
Р[(8 < (М (8) + Са(8))] = 1 '
С (3)
В табл. 3 приведены результаты расчета по формуле (3).
Таблица 3
С 1,7 1,8 1,9 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5
P 0,65 0,69 0,72 0,75 0,77 0,79 0,81 0,83 0,84
Табл. 3 позволяет решить обратную задачу: задаваясь вероятностью, получить значение Б, которое и может быть принято за оценку серьезности категории. Если сумма М (Б) + Со(Б)
превосходит наибольшую из оценок Б™”, рекомендуется принять Б = Б™х .
Например, для доверительной вероятности Р= 0,75 имеем следующее правило
Б = 1(М(Б)+20(Б); М(8)+ 2^£ Бтах) 1
=1 (БП М(8)+ 20(8) > 8Г)] (4)
Это правило реализовано в компьютерной программе СУР АК «Сибирь». Полученная оценка рассматривается как прогноз степени серьезности событий в данной категории на следующий отчетный период.
Расчет степени вероятности
Для получения количественных оценок вероятности в АК «Сибирь» реализован следующий подход. По рекомендациям [1] оценку степени вероятности Р должен выполнять эксперт в каждом конкретном случае. Очевидно, что оценка будет субъективной, но основанной, прежде всего, на повторяемости событий.
Исходя из этих соображений, для автоматизации процесса оценки риска необходимо задать зависимость степени вероятности Р от частоты событий Г так, как ее представляет эксперт.
Для АК удобно выражать Г в единицах событий на 1000 полетов. Восьми опытным экспертам было предложено проставить свои численные оценки частоты в среднем по категориям своего сектора. При этом описательные характеристики ИКАО были преобразованы в более понятные экспертам определения. Итоговые оценки, рассчитанные простым осреднением экспертных мнений, приведены в табл. 4.
Таблица 4
Показатель «степени вероятности» Р Описательная характеристика Р из [1] Описательная характеристика Р, принятая в СУР Средние экспертные оценки частоты ^ (1/1000 полетов)
1 Крайне маловероятно Крайне редко < 0,3
2 Маловероятно Редко (0,3 - 10)
3 Весьма редко Периодически [10 - 30)
4 Иногда Часто [30 - 100)
5 Часто Очень часто > 100
Полученная зависимость Е=/(Р) хорошо аппроксимируется экспоненциальной функцией (рис. 2).
120
100
80
60 --
40
20
0
о 1— 1 / ■/оо.о
§ С О о о у = 0,0965е14:52ьх ре = 0,9864 1 / 1 / / / !/
я О (і
о (0 Т // // // //
зо/7
0,3 2,0 10,0 у у Степень Е вероятности Р
1 2 3 4 5
Рис. 2. Осредненные экспертные оценки степени вероятности
Полученный результат говорит о нелинейности экспертных оценок степени вероятности по частоте событий.
Решив полученное уравнение экспоненциального тренда относительно х, получим рабочую формулу для расчета показателя степени вероятности Р
Р = 0,6981п(Г) +1,632 (5)
N
Г = — -1000, п
где N - количество событий данной категории; п - количество выполненных полетов за отчетный период.
Управление рисками
Формулы (4) и (5) расчета степени серьезности и вероятности непосредственно используются в алгоритме расчета, реализованном в компьютерной программе СУР. Показатель степени риска рассчитывается по формуле (1).
Оценка рисков выполняется по обычной схеме. Устанавливаются уровни риска:
- пренебрегаемый Я<5;
- приемлемый при условии снижения до НПВУ - 5< Я<20;
- недопустимый Я>20.
Рассчитанные значения риска Я сравниваются с установленными уровнями и разрабатываются предупреждающие/корректирующие действия.
Для целочисленных значений Я результаты расчета могут быть представлены в виде матрицы риска.
Кз 5 4 3 2 1
32 16 8 4 1
5 160 80 40 20 5
4 128 64 32 16 4
3 96 48 24 12 3
2 64 32 16 8 2
1 32 16 8 4 1
Рис. 3. Матрица риска СУР авиакомпании «Сибирь»
Риски рассчитываются по каждой категории в каждом из секторов за истекший месяц. На рис. 4 показана диаграмма одного из реальных расчетов по сектору МЫТ на основе 530 зафиксированных событий.
НЕСООТВЕТСТВИЯ ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ СОСТОЯНИЮ И ОБСЛУЖИВАНИЮ ВС (сектор МИТ. категории 1-10) за период 21.03.2010-20.04.2010
НЕСООТВЕТСТВИЯ ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ СОСТОЯНИЮ И ОБСЛУЖИВАНИЮ ВС (секторМИТ. категории 11-21) за период 21.03.2010-20.04.201 С
IX _й
X I—
з: п л О
и \- ш О
и У в X
< о >! ш
□ т о < £ < а.
т
ш о. < о
ь- О 5 X
и ш
X X X
и Ш I-
х 2
со Ш 2
Рис. 4. Результаты расчета рисков по сектору МЫТ - техническое обслуживание ВС
Рассчитываются также риски по каждому сектору для основных аэропортов. На рис. 5 представлен пример такого расчета по реальным данным (декабрь 2009г.).
Рис. 5. Риски наземного обслуживания для некоторых аэропортов
Такая «экспресс-оценка» позволяет выявить проблемные аэропорты. Из рис. 5 видно, что наибольшие риски, связанные с наземным обслуживанием, АК имеет в а/п Норильск (ЫБК). Дальнейшая работа должна быть направлена на анализ ситуации в данном аэропорту, выявление конкретных ФО и разработку мероприятий.
Предусмотрен расчет степени риска по каждому сектору для каждого аэродрома и типа ВС. Мониторинг рисков может выполняться еженедельно по принципу скользящего среднего с периодом сглаживания четыре недели.
Необходимо отметить, что для управления риском (распределения ресурсов) важны не абсолютные показатели, а сравнительные оценки категорий в пределах каждого сектора и динамика их изменения.
Заключение
Разработанная методология оценки риска позволяет обрабатывать большие объемы данных по событиям и отклонениям в реальной эксплуатационной деятельности, оставаясь в рамках подхода ИКАО.
В авиакомпании «Сибирь» на основе данной методологии разработана база данных и компьютерная программа расчета. Полученные оценки используются для мониторинга риска и разработки мероприятий по повышению БП.
Алгоритм расчета, а также конкретные значения уровней приемлемости риска могут изменяться по мере накопления данных и совершенствования компьютерной программы.
ЛИТЕРАТУРА
1. Safety Management Manual (SMM), Second Edition, ICAO, 2009, http://www.icao.int/anb/safetymanagement/
2. Зубков Б. В., Шаров В. Д. Теория и практика определения рисков в авиапредприятиях при разработке системы управления безопасностью полетов. - М.: МГТУ ГА, 2010.
3. The IOSA Standards Manual (ISM), Second Edition, IATA, 2009.
4. Руководство по информационному обеспечению автоматизированной системы обеспечения безопасности
полетов ВС гражданской авиации Российской Федерации (АСОБП). - М.: ООО “Аэронавигационное
консалтинговое агентство”, 2002.
5. CAP 780 Aviation Safety Review. CAA UK, 2008.
6. SAFA Ramp Inspection’s Guidance Material. Ver. 1,0, EASA, July 2009.
7. Вентцель Е. С. Теория вероятностей: учебник для вузов. - изд. 5-е, стереотипное. - М.: Высшая школа,
1998.
METODOLOGY OF QUANTITATIVE RISK ASSESSMENT WITHIN ICAO FRAMEWORK
Sharov V. D.
The article presents new methodology of quantitative safety risk assessment that gives an opportunity to compute a risk level in arbitrary units. The assessment based on processing of airline real operation data bulk.
Key words: risk assessment, classification of events.
Работа выполнена при поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках постановления правительства РФ № 218.
Сведения об авторе
Шаров Валерий Дмитриевич, 1955 г. р., окончил Академию ГА (1977), кандидат технических наук, ведущий специалист по управлению риском и анализу ОАО Авиакомпания «Сибирь», автор более 40 научных работ, область научных интересов - безопасность полетов, аэронавигация.
