условиями риска называют такие условия функционирования систем когда

Управление рисками проекта

Повсеместная конкуренция, сокращение производственного цикла, увеличение производственной гибкости — все это сеет неопределенность при контроле проектов и повышает необходимость мышления, направленного на оценку рисков. Необходимо предупреждать опасности, тщательнее планировать свои действия и анализировать текущую деятельность, чтобы понять, какие риски могут преследовать и какие возможности можно раскрыть, если от них избавиться. Таким образом, риск-менеджмент становится важной частью принятия управленческих решений.

Конечно, можно рискнуть и жить без лишнего планирования и прогнозирования. Но тогда есть вероятность, что не только проект не будет правильно реализован: вся деятельность компании будет под угрозой. Такой поворот вряд ли устроит адекватного руководителя или владельца бизнеса.

Планирование управления рисками

Управление рисками — это деятельность, сопровождающая все этапы проекта. Работа не должна вестись от случая к случаю, она должна быть хорошо спланирована. Управление рисками требует множества ресурсов.

Планирование управления рисками подразумевает поиск работающих подходов к процессу. Оно помогает:

План состоит из нескольких элементов:

Идентификация рисков

Этот процесс связан с выявлением рисков, которые могут испортить проект или оказать на него необратимое воздействие. Повторять выявление рисков нужно на всех этапах проекта — ведь на протяжении его существования могут возникать разные новые сложности.

Идентификационные данные могут браться из различных источников. Например, это может быть база знаний, которая есть практически в каждой организации. В ней могут содержаться данные об аналогичных проектах, которые были в компании. На основании этой информации можно сделать вывод о вероятных рисках в новых проектах.

Еще один источник информации — научные работы, маркетинговая аналитика и другие данные, находящиеся в свободном доступе. Если проект не уникален, то можно равняться на опыт других аналогичных работ, созданных другими компаниями. Обычно они рассказывают о своем пути в формате кейсов. Там содержатся подробные данные о цели работы, связанных с ней трудностях и способах их преодоления.

Все проекты строятся на гипотезах и предположениях. Обычно все неточные данные указываются с пометкой. Другие же, считающиеся достоверными, принимаются как данность. Риски могут возникнуть из-за неверно обозначенных допущений, поэтому на них нужно обращать внимание и детально анализировать каждую неточность.

Сбор информации выполняется способами, которые требуют разного времени на подготовку:

Методы оценки рисков и инструменты управления рисками

Теоретические аспекты управления риском говорят, что методов оценки множество и каждый из них работает с использованием своих инструментов. Такими инструментами могут быть организационные, технические и другие действия, позволяющие обеспечить безопасность и безошибочность проекта. Количество инструментов никак не регулируется, их можно быть крайне много.

Классификация ведется по разным признакам: управленческим методам, сферам деятельности, выгодам, производственным фазам и т.д.

В соответствии с другой классификацией воздействие на риски состоит из нескольких этапов:

Этапы управления рисками

Мониторинг и контроль

Этот этап мы решили вынести в отдельный пункт, так как он по важности стоит не на последнем месте. При каждом новом проекте будут возникать свои риски, поэтому контроль должен быть регулярным. Важно быстро корректировать выбранную стратегию и подстраиваться под ситуацию — не всегда выбранный в начале путь оказывается эффективным. Для этого нужен мониторинг.

Каждый этап управления рисками связан с другими ступенями в единую цепь. Поэтому нельзя обращать внимание на один и не замечать другой. Ситуацию нужно анализировать и контролировать со всех сторон, тщательно углубляясь в детали и рассматривая их с точки зрения деятельности компании в целом.

В мире нет проектов, которые бы шли так, как их запланировали создатели на пути прописывания в документах. Возникают моменты, которые не были предусмотрены и под которые нужно подстраиваться здесь и сейчас. И не всегда эти моменты имеют положительный оттенок, чаще всего они связаны с серьезными рисками как в рамках реализации проекта, так и в деятельности всей компании. Это серьезный стресс для тех, кто работает. Поэтому надо быть готовым к таким проблемам и уметь их правильно решать.

Управление рисками проекта помогает подумать и определить угрозы заранее, понять как их избежать и продолжать работать в изменяющихся условиях. Предотвратить последствия проще, чем разбираться с измененной ими реальностью. Поэтому стоит как можно больше ресурсов выделять на управление рисками проекта и не лениться проводить исследования для выявления вероятных проблем.

Источник

Условиями риска называют такие условия функционирования систем когда

ГОСТ Р 51901.12-2007
(МЭК 60812:2006)

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

МЕТОД АНАЛИЗА ВИДОВ И ПОСЛЕДСТВИЙ ОТКАЗОВ

Risk management. Procedure for failure mode and effects analysis

Дата введения 2008-09-01

Сведения о стандарте

1 ПОДГОТОВЛЕН Открытым акционерным обществом «Научно-исследовательский центр контроля и диагностики технических систем» (ОАО «НИЦ КД») и Техническим комитетом по стандартизации ТК 10 «Перспективные производственные технологии, менеджмент и оценка рисков» на основе собственного аутентичного перевода стандарта, указанного в пункте 4

2 ВНЕСЕН Управлением развития, информационного обеспечения и аккредитации Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии

Наименование настоящего стандарта изменено относительно наименования указанного международного стандарта для приведения в соответствие с ГОСТ Р 1.5-2004 (подраздел 3.5)

В отличие от применяемого международного стандарта в настоящий стандарт не включены ссылки на МЭК 60050-191:1990 «Международный электротехнический словарь. Глава 191. Надежность и качество услуг», которые нецелесообразно приводить в национальном стандарте из-за отсутствия принятого гармонизированного национального стандарта. В соответствии с этим изменено содержание раздела 3. Кроме того, в стандарт включено дополнительное приложение С, содержащее перечень используемых сокращений на английском языке. Ссылки на национальные стандарты и дополнительное приложение С выделены курсивом.

1 Область применения

— выполнения необходимых этапов анализа;

— идентификации соответствующих терминов, предположений, показателей критичности, видов отказов;

— определения основных принципов анализа;

— использования примеров необходимых технологических карт или других табличных форм.

Все приведенные в настоящем стандарте общие требования FMEA относятся и к FMECA, так как последний является расширением FMEA.

2 Нормативные ссылки

В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты:

ГОСТ Р 51901.3-2007 (МЭК 60300-2:2004) Менеджмент риска. Руководство по менеджменту надежности (МЭК 60300-2:2004 «Менеджмент надежности. Руководство по менеджменту надежности», MOD)

ГОСТ Р 51901.5-2005 (МЭК 60300-3-1:2003) Менеджмент риска. Руководство по применению методов анализа надежности (МЭК 60300-3-1:2003 «Управление надежностью. Часть 3-1. Руководство по применению. Методы анализа надежности. Руководство по методологии», MOD)

ГОСТ Р 51901.13-2005 (МЭК 61025:1990) Менеджмент риска. Анализ дерева неисправностей (МЭК 61025:1990 «Анализ дерева неисправности (FNA)», MOD)

ГОСТ Р 51901.14-2005 (МЭК 61078:1991) Менеджмент риска. Метод структурной схемы надежности (МЭК 61078:2006 «Методы анализа надежности. Структурная схема надежности и Булевы методы», MOD)

ГОСТ Р 51901.15-2005 (МЭК 61165:1995) Менеджмент риска. Применение марковских методов (МЭК 61165:1995 «Применение марковских методов», MOD)

3 Термины и определения

В настоящем стандарте применены следующие термины с соответствующими определениями:

3.1 объект (item): Любая часть, элемент, устройство, подсистема, функциональная единица, аппаратура или система, которую можно рассматривать самостоятельно.

1 Объект может состоять из технических средств, программных средств или их сочетания и может также, в частных случаях, включать в себя технический персонал.

2 Ряд объектов, например их совокупность или выборка, может быть рассмотрен как объект.

3 Процесс также может быть рассмотрен как объект, который выполняет заданную функцию и для которого проводят FMEA или FMECA. Обычно FMEA аппаратных средств не распространяется на людей и их взаимодействие с аппаратными средствами или программным обеспечением, в то время как FMEA процесса обычно включает в себя анализ действий людей.

3.2 отказ (failure): Утрата объектом способности выполнять требуемую функцию*.

3.3 неисправность (fault): Состояние объекта, при котором он не способен выполнять требуемую функцию, за исключением такой неспособности при техническом обслуживании или других плановых мероприятиях или вследствие нехватки внешних ресурсов.

1 Неисправность часто является следствием отказа объекта, но может иметь место и без него.

2 В настоящем стандарте термин «неисправность» используется наряду с термином «отказ» по историческим причинам.

3.4 последствие отказа (failure effect): Следствие вида отказа для эксплуатации, функционирования или статуса объекта.

3.5 вид отказа (failure mode): Способ и характер возникновения отказа объекта.

3.6 критичность отказа (failure criticality): Сочетание тяжести последствий и частоты появления или других свойств отказа как характеристика необходимости идентификации источников, причин и сокращения частоты или количества появлений данного отказа и уменьшения тяжести его последствий.

3.7 система (system): Совокупность взаимосвязанных или взаимодействующих элементов.

1 Применительно к надежности система должна иметь:

a) определенные цели, представленные в виде требований к ее функциям;

b) установленные условия функционирования;

c) определенные границы.

2 Структура системы является иерархической.

3.8 тяжесть отказа (failure severity): Значимость или серьезность последствий вида отказа для обеспечения функционирования объекта, окружающей среды и оператора, связанная с установленными границами исследуемого объекта.

4 Основные положения

Анализ видов и последствий отказов (FMEA) является методом систематического анализа системы для идентификации видов потенциальных отказов, их причин и последствий, а также влияния отказов на функционирование системы (системы в целом или ее компонентов и процессов). Термин «система» использован для описания аппаратных средств, программного обеспечения (с их взаимодействием) или процесса. Рекомендуется проводить анализ на ранних стадиях разработки, когда устранение или сокращение последствий и количества видов отказов является экономически наиболее эффективным. Анализ может быть начат, как только система может быть представлена в виде функциональной блок-схемы с указанием ее элементов.

Выбор времени проведения FMEA очень важен. Если анализ был выполнен на достаточно ранних этапах разработки системы, то введение изменений при проектировании для исключения недостатков, обнаруженных при проведении FMEA, является экономически более эффективным. Поэтому важно, чтобы цели и задачи FMEA были описаны в плане и графике процесса разработки. Таким образом, FMEA является итеративным процессом, выполняемым одновременно с процессом проектирования.

В целом FМЕА является результатом работы команды, состоящей из квалифицированных специалистов, способных признать и оценить значимость и последствия различных типов потенциальных несоответствий конструкции и процессов, которые могут привести к отказам продукции. Работа в команде стимулирует процесс мышления и гарантирует необходимое качество экспертизы.

FMEA представляет собой метод, позволяющий идентифицировать тяжесть последствий видов потенциальных отказов и обеспечить меры по снижению риска. В некоторых случаях FMEA также включает в себя оценку вероятности возникновения видов отказов. Это расширяет анализ.

До применения FMEA необходимо провести иерархическую декомпозицию системы (аппаратных средств с программным обеспечением или процесса) на основные элементы. Полезно использовать простые блок-схемы, иллюстрирующие декомпозицию (см. ГОСТ Р 51901.14). Анализ при этом начинают с элементов самого нижнего уровня системы. Последствие отказа на нижнем уровне может стать причиной отказа объекта на более высоком уровне. Анализ проводят снизу вверх по восходящей схеме, пока не будут определены конечные последствия для системы в целом. Такой процесс показан на рисунке 1.

FMECA (анализ видов, последствий и критичности отказов) расширяет FMEA и включает в себя методы ранжирования тяжести видов отказов, позволяет установить приоритетность контрмер. Сочетание тяжести последствий и частоты возникновения отказов является мерой, называемой критичностью.

Принципы FMEA могут быть применены вне разработки проекта на всех стадиях жизненного цикла продукции. Метод FMEA может быть применен к производству или другому процессу, например в больницах, медицинских лабораториях, системах образования и др. При применении FMEA к производственному процессу эту процедуру называют FMEA процесса [Process Failure Mode and Effects Analysis (PFMEA)]. Для эффективного применения FMEA важным условием работы является обеспечение адекватными ресурсами. Полное понимание системы для предварительного FMEA необязательно, однако по мере разработки проекта для детального анализа видов и последствий отказов необходимо полное знание характеристик и требований, предъявляемых к проектируемой системе. Сложные технические системы обычно требуют применения анализа к большому числу факторов проекта (механика, электротехника, системное проектирование, разработка программного обеспечения, средства технического обслуживания и т.д.).

В общем случае FMEA применяют к отдельным видам отказов и их последствиям для системы в целом. Каждый вид отказа рассматривают как независимый. Таким образом, эта процедура не подходит для рассмотрения зависимых отказов или отказов, являющихся следствием последовательности нескольких событий. Для анализа таких ситуаций необходимо применять другие методы, такие как марковский анализ (см. ГОСТ Р 51901.15) или анализ дерева неисправностей (см. ГОСТ Р 51901.13).

При определении последствий отказа необходимо рассмотреть отказы более высокого уровня и отказы того же уровня, возникшие в результате произошедшего отказа. Анализ должен выявить все возможные комбинации видов отказов и их последовательностей, которые могут быть причиной последствий видов отказа на более высоком уровне. В этом случае необходимо дополнительное моделирование для оценки тяжести или вероятности возникновения таких последствий.

FMEA является гибким инструментом, который можно адаптировать к особенностям требований конкретного производства. В некоторых случаях требуется разработка специализированных форм и правил ведения записей. Уровни тяжести видов отказов (в случаях их применения) для различных систем или различных уровней системы могут быть определены по-разному.

4.2 Цели и задачи анализа

Основания для применения анализа видов и последствий отказов (FMEA) или анализа видов, последствий и критичности отказов (FMECA) могут быть следующие:

a) идентификация отказов, которые имеют нежелательные последствия для функционирования системы, например прекращение или значительное ухудшение работы или влияние на безопасность пользователя;

b) выполнение требований заказчика, установленных в контракте;

c) повышение надежности или безопасности системы (например, путем изменения проекта или проведения действий по обеспечению качества);

d) повышение ремонтопригодности системы путем выявления областей риска или несоответствий применительно к ремонтопригодности.

Источник

Условиями риска называют такие условия функционирования систем когда

Помогите, пожалуйста, сдать тест. В будущем тоже, думаю, многим пригодится.

Вопрос 1: Большой системой называют систему, …
A) в модели которой недостаточно ресурсов для эффективного управления этой системой
B) число элементов которой превышает установленный порог
C) в которой число связей между элементами больше числа элементов
Вопрос 2: Элементы множества Парето образуются на основе применения к исходному множеству критерия …
A) пригодности
B) превосходства
C) оптимальности
Вопрос 3: Открытой системой называют систему, в которой …
A) значительно взаимовлияние с внешней средой
B) обеспечена возможность внесения изменений в структуру и параметры
C) не предусмотрены средства защиты от вредных воздействий
Вопрос 4: Коэффициент согласованности Кендалла принимает значения в диапазоне …
A) от 0 (наихудший случай) до 1 (наилучший случай)
B) от 0 (наилучший случай) до 1 (наихудший случай)
C) от 0 (наилучший случай) до 100 (наихудший случай)
D) от 0 (наихудший случай) до 100 (наилучший случай)
Вопрос 5: Состоянием системы называется …
A) совокупность значений наиболее существенных показателей
B) значение критерия, измеренного в номинальной шкале
C) степень соответствия ее поведения ожидаемому
Вопрос 6: Условиями неопределенности называют такие условия функционирования систем, когда …
A) неизвестны выходные параметры системы
B) неизвестен закон функционирования системы
C) неизвестны входные параметры системы
D) условия функционирования системы не позволяют свести их ни к детерминированным, ни к вероятностным
Вопрос 7: Операции «равно» (=) и «не равно» (≠) применимы к показателям, измеренным в шкале …
A) интервалов
B) порядков
C) отношений
D) наименований
Вопрос 8: Эквифинальностью называют свойство системы …
A) достигать конечной цели своего функционирования при различных значениях входных воздействий и условиях протекания процесса
B) учитывать только существенные с точки зрения цели функционирования входные параметры
C) сохранять значения основных параметров функционирования при различных значениях входных воздействий и условиях протекания
процесса
Вопрос 9: Закон функционирования системы определяет правило …
A) организации связей между элементами системы
B) преобразования независимых переменных в зависимые и поведение системы во времени
C) взаимодействия элементов системы между собой
D) организации связей между элементами системы и элементами внешней среды
Вопрос 10: Основные положения теории систем представляют собой …
A) универсальные законы и принципы для проведения исследований поведения реальных систем
B) математические законы, которые могут использоваться для анализа и проектирования систем
C) совокупность основных законов отдельных научных знаний
Вопрос 11: Наиболее важной задачей, решаемой с помощью модели «черного ящика», является задача …
A) изоляции системы от окружающей среды
B) нахождения множества внутренних параметров
C) нахождения множества входных параметров
D) нахождения множества выходных параметров
E) оценки степени сложности системы
Вопрос 12: Поведением системы называют …
A) значения показателей, которые устанавливаются при критических значениях окружающей среды
B) совокупность реакций системы на допустимую совокупность управляющих воздействий
C) процесс последовательных переходов системы во времени из одного состояния в другое
Вопрос 13: Операции «равно» (=), «не равно» (≠), «больше» (>), «меньше» (), «сложение» (+), «вычитание» (–), «умножение» (*), «деление»

Источник

Функционирование систем в условиях неопределенности и управление в условиях риска

Цель работы: изучить методы учета неопределенности и риска функционирования систем при принятии решений.

— сформулировать задачу выявления неопределенностей, характерную для исследуемой предметной области, и построить дерево решений;

— разработать дерево решений с оценками рисков и рассчитать показатели таблицы вероятностей и итоговое значение (стоимость результата).

Предмет и объект работы определяются в соответствии с вариантом задания.

Перечень и характеристика оборудования и материалов. Для выполнения лабораторной работы используется персональный компьютер с установленным офисным программным обеспечением. Оформление работы может быть выполнено с использованием средств Microsoft Word, Microsoft Excel, Microsoft Visio.

Литература: /1/, гл.8, п.13.4-13.5, /2/, п.2.5.4, гл.5, /4/, гл.4, /19/, гл.1, 3, /28/, гл.10, /42/, гл.1, 3.

Краткое изложение основных теоретических и методических аспектов предмета лабораторной работы:

В теории оценки сложных систем в условиях неопределенности ключевым является понятие «риск». Единого его определения не существует. Под «риском» будем понимать со­бытие, связанное с опасным явлением или процессом, которое может произойти или не произойти. Причем в зависимости от времени, места и внешних условий после возникновения рискового события возможны три различ­ных результата для субъекта (физического или юридического лица), вовлеченного в это явление или процесс:

1) убытки (ущерб, проигрыш);

2) прибыль (выгода, выигрыш);

3) отсутствие результата (нет ни прибыли, ни убытков).

Особенности управления системой в условиях риска хорошо иллюстрируют задачи, связанные с привлечением инвесторов в отрасли эко­номики. Такие задачи требуют анализа последовательности решений и состо­яний внешней среды (состояния рынка, законодательной базы, инфраструктуры города и других факторов), когда одна сово­купность стратегий игрока-инвестора и состояний среды по­рождает другое состояние подобного типа. Экономико-матема­тические методы, основанные на одноэтапных играх (с приро­дой, таблицы решений), удобно использовать в задачах, имеющих одно множество альтернативных решений и одно мно­жество состояний среды.

Если имеют место два или более последователь­ных множеств решений, причем последующие решения основы­ваются на результатах предыдущих, и/или два или более мно­жеств состояний среды (т.е. появляется целая цепочка решений, вытекающих одно из другого, которые соответствуют событи­ям, происходящим с некоторой вероятностью), то используется дерево решений.

Задания по лабораторной работе приводятся в приложении 3.

Далее предлагается пример выполнения задания по лабораторной работе[2].

Предметная область: производство минерального продукта.

Описание проблемной ситуации: компания-клиент («Клиент») – одна из немногих фирм по производству минерального продукта, который сначала обжигается в печи, а затем измельчается. Сотрудник Клиента («Исполнитель») оставил фирму, непосредственно после этого изобрел и впоследствии запатентовал улучшенную печь. Клиент считает патент своей собственностью, но не принимает никаких действий.

Используя изобретение, Исполнитель начал конкурировать с Клиентом. Клиент, желая усовершенствовать свою технологию, нанял консультанта («Консультант») для улучшения конструкции своей печи. При этом Клиент решил не сообщать Консультанту о существовании патента, и Консультант остался в неведении. Основываясь на изобретении Консультанта, Клиент построил новую печь, имеющую заметное сходство с запатентованной. Клиент улучшил также процедуру измельчения. Внесенные Клиентом изменения позволили значительно улучшить качество его продукта, который стал доминировать на рынке.

Потеряв часть рынка и вынужденный снизить цены, Исполнитель подал иск о нарушении патента Клиентом. Исполнитель заявил, что нарушение умышленное и потребовал возмещения потерянной прибыли и тройной компенсации.

Клиент отрицал нарушение и заявил о недействительности патента. Клиент заявил также о своих правах на патент, обвинив Исполнителя в том, что он сделал изобретение, работая у Клиента. Воспользовавшись отсрочкой в судебном разбирательстве по поводу нарушения патента, Клиент потребовал пересмотра патента Исполнителя ввиду существования прототипа, не учтенного при первичном рассмотрении патентной заявки. Поданная Исполнителем апелляция по поводу этого отклонения рассматривается Апелляционным советом Патентного ведомства.

Клиент посчитал, что в случае признания его виновным в неумышленном нарушении патента резонные роялти за использование патентованной печи составили бы 500 тыс.долл., тогда как потерянная прибыль Исполнителя – около 10 млн.долл. Предполагается, что размер компенсации будет зависеть от ответа на вопрос, улучшилось ли качество продукции Клиента вследствие изменения конструкции его печи, т.е. считать ли продукцию печи уникальной.

Наконец, Клиент ожидает, что все вопросы по этому делу будут рассматривать его собственные специалисты, что позволит сэкономить на оплате юридических услуг.

Опыт разрешения патентных споров в США показывает, что чаще всего (в 66% случаев) иски по поводу нарушений патентов удается урегулировать без суда, однако при этом каждой стороне приходится заплатить около миллиона долларов за услуги юристов. Лишь около 4% патентных исков рассматриваются в суде.

Шаг 1. Выявление неопределенностей и построение дерева решений.

Первый шаг анализа рисков – выявление всех (по крайней мере, существенных) неопределенностей, составляющих проблему. Выявленные неопределенности затем систематизируются и рассматриваются в хронологической последовательности. Итогом их систематизации становится блок-схема, включающая все неопределенности и все возможные результаты. Блок-схема преобразуется затем в дерево решений. (Некоторые практики предпочитают не строить блок-схему и начинают сразу с построения дерева решений). Каждая неопределенность приводит к ветвлению дерева (для каждого возможного исхода неопределенности создается новая ветка). Каждое возможно решение проблемы находится на вершине по крайней мере одной ветки. Процесс построения блок-схемы и/или дерева решений легче всего понять на примере.

Клиента интересует стоимость урегулирования спора. На первом этапе поиска этого решения была построена блок-схема судебного разбирательства. Первые три прямоугольника просто отображают историческую цепочку событий. Как состоявшиеся события, их можно опустить. На следующем рисунке анализ этой же проблемы представлен в виде дерева решений.

Дерево решений перечисляет все выявленные неопределенности проблемы и графически иллюстрирует зависимости между ними. Справа от дерева решений приведен перечень всех возможных результатов. Однако пока не рассмотрены риски, связанные с выявленными неопределенностями. Без оценки рисков нельзя определить вероятность достижения каждого из возможных результатов.

Рис. 6. Блок-схема судебного разбирательства

Рис.7. Дерево решений

Шаг 2. Оценка рисков.

Выявленные неопределенности показывают, что может произой­ти. Оценка рисков — оценка вероятности каждого исхода.

В общем случае адвокаты избегают количественной оценки рис­ков. Возможно, это связано с неспособностью выполнить расчеты или (более вероятно) со страхом продемонстрировать их некорректность. (Один адвокат сказал, что он не делает количественной оценки рис­ков, опасаясь обвинения в злоупотреблении служебным положением.) При всей сложности этой задачи, к сожалению, нет альтернативы оценкам рисков от экспертов, наиболее тесно вовлеченных в рассмат­риваемую проблематику и имеющих знания в соответствующей об­ласти. Обращаясь с просьбой об оценках рисков к нескольким экс­пертам, необходимо гарантировать использование только усредненных данных: это поможет преодолеть сопротивление экспертов.

Лучший подход (хотя очень громоздкий и требующий много вре­мени) — так называемый «Дельфийский оракул» (Delphi Oracle), ис­пользующий оценки рисков от большого количества анонимных экспертов, что повышает степень объективности их мнений. После предоставления оценок всеми участниками тех, кто представил минимальные и максимальные оценки рисков, информируют об оценках остальных участников, чтобы они пересмотрели свои оцен­ки. Если они отвергают эту возможность, их просят аргументировать свою экстремальную позицию. Эти аргументы передаются остальным участникам, которым также предоставляется возможность пересмотреть свои оценки. Если они отказываются их изменить, они должны привести контраргументы к утверждениям авторов экстремальных оценок, которым опять предлагается пересмотреть свое мнение или защитить его. В общем случае, после двух-трех итераций удается достичь некоторого консенсуса.

Оценка рисков в рассматриваемом нами примере приведена в таблице 3.

Оценив вероятность каждого события, можно довести до конца анализ рисков в рассматриваемой ситуации.

Шаг 3. Итоги анализа.

Оценки рисков включаются в подготовленное дерево решений (рис.8).

Теперь можно определить вероятность получения данного результата, умножая значения рисков вдоль всего пути от начальной точки до результата. Вероятности всех возможных результатов приведены в таблице 4. Сумма вероятностей всех результатов равна 1 (или 100%). Это означает, что одно из этих событий должно произойти обязательно. Если сумма вероятностей не равна 100%, вкралась арифметическая ошибка. Третья колонка таблицы 4, названная «Ожидаемая стоимость», содержит произведение стоимости возможного результата на вероятность его возникновения. Сумма ожидаемых стоимостей – это ожидаемая стоимость всех возможных результатов. В нашем примере ожидаемая стоимость дела (мера потенциальной ответственности Клиента) составляет 2,46 млн. долл.

Рис.9. Дерево решений с оценками рисков

Состоятельность анализа следует проверить с позиций приемлемо­сти результатов. Если результат кажется некорректным, но сумма вероятностей возможных исходов равна 1,0, допущена ошибка в мо­дели (блок-схема построена неправильно или произошла ошибка при переходе к дереву решений).

Убедившись в состоятельности анализа рисков, можно проверить чувствительность модели (степень воздействия различных неопреде­ленностей, составляющих проблему). Эта проверка (анализ чувстви­тельности) состоит из внесения в оценки рисков изменений, связан­ных с неопределенностями (колонка 2 табл. 4), и расчета влияния этих изменений на суммарную ожидаемую стоимость (итог колонки 3 табл. 4). Анализ чувствительности может продемонстрировать важность незначительного на первый взгляд фактора или, наоборот, малозначительного аспекта, которому приписывалось ключевое значение.

Наконец, результат анализа следует проверить с позиций здравого смысла. Например, в нашем случае, несмотря на скорее пессимистические оценки шансов Исполнителя отстоять критические притязания патента, мы видим, что фактически он имеет 51% вероятности успеха. Эта оценка включает 30% вероятности, что Апелляционный комитет опровергнет решение эксперта Патентного ведомства, и 21% вероятности (0,7 х 0,3 = 0,21), что апелляция будет принята CAFC и решена в пользу Исполнителя. «Скорее да, чем нет» Клиенту придется встретиться в ним в суде.

Принимая решение на основе дерева решений с оценками рисков, следует иметь в виду, что в реальной жизни невероятные события иногда случаются. Анализ рисков определяет вероятность каждого результата. Если маловероятный результат может иметь серьезные (или даже катастрофические) последствия, его нельзя игнорировать.

Можно уменьшить вероятность неприятного удивления неожиданным результатом, если корректировать дерево решений после того, как некоторые предполагаемые события становятся реальностью. По истечении определенного времени вероятность события или равна 100% (оно произошло), или 0% (оно не произошло); предыдущие оценки вероятности события подлежат замене подлинными.

Исход реального дела оказался следующим. Рассмотренный выше пример составлен по материалам реального дела. События развивались следующим образом:

1) Апелляционный совет подтвердил отклонение экспертом Патентного ведомства спорных притязаний патента;

2) CAFC опроверг решение Апелляционного комитета;

3) суд признал, что Клиент не имеет никаких прав на патент;

4) суд признал патент действительным и нарушенным;

5) суд признал продукцию печи Клиента уникальной, определив возмещение ущерба в форме потерянной прибыли;

6) суд признал нарушение умышленным и заслуживающим тройной компенсации.

Исход дела был максимально неблагоприятным для Клиента: ему пришлось выплатить 30 млн.долл. компенсации. Вероятность этого события была всего лишь 2,27%, но оно произошло.

Порядок выполнения лабораторной работы:

1. Изучить предложенный пример (патентный иск по печи), при необходимости повторить все этапы оценки рисков.

2. Сформулировать задачу выявления неопределенностей, характерную для исследуемой предметной области, то есть описать свою проблемную ситуацию.

3. Разработать блок-схему дерево решений.

4. Построить дерево решений с оценками рисков и рассчитать показатели таблицы вероятностей и итоговое значение (стоимость результата).

2. Что такое неопределенность?

3. Каково назначение блок-схемы и дерева решений при исследовании функционирования системы в условиях неопределенностей и риска?

4. Для чего проводится анализ чувствительности смоделированной ситуации?

Источник