Однако, как мы уже говорили, перечень рисков процесса или технической системы – это модель . Любая модель – это представление о действительности с некоторой степенью точности . И в практической деятельности всегда удается построить модель процесса и перечень рисков, где взаимным влиянием этих рисков можно пренебречь. Более того, это нужно выдвигать в качестве требования при создании реестра рисков. Если вы получили систему рисков, где некоторые риски несомненно влияют друг на друга, следует переформулировать ее так, чтобы взаимного влияния не было. Возможно, следует увеличить количество рисков либо пересмотреть схему процесса, где они проявляются.

В качестве примера рассмотрим процесс отгрузки некоего промышленного предприятия.

В результате обследования процесса отгрузки риск-менеджер выявил, что имеют место два варианта неверного завершения процесса с точки зрения заказчика.

1. Получив контейнер, заказчик находит продукцию, которую не заказывал.

2. Документы на продукцию (накладная и сертификат качества) не соответствуют содержимому контейнера.

Несомненно, что между ошибками процесса отгрузки может иметься причинно-следственная связь, зависящая от конкретной реализации процесса отгрузки и автоматизированной системы предприятия.

Рис. 4.10. Процесс отгрузки продукции

Однако если внятно описать процесс, например блок-схемой (рис 4.11), то удается представить перечень рисков таким образом, что взаимным влиянием событий – проявлений рисков можно пренебречь.

В результате анализа имеющих место ошибок риск-менеджеру необходимо установить, какие события могут повлечь за собой такие последствия, и указать должности ответственных. Также необходимо выявить, какие меры следует принять для устранения последствий, и составить перечень регламентов, необходимых для регулирования деятельности работников по устранению последствий. Дополним этими данными блок-схему процесса и изобразим в виде схемы (рис. 4.11).

Рис. 4.11. Риски в процессе отгрузки продукции и их устранение

ВЫВОД : в целях учета в системе управления рисками можно представить процесс как набор стадий. В случае удачно составленной схемы процесса риски можно рассматривать независимо для каждой стадии . При изучении предприятия или технической системы нужно составлять такие модели рисков, которые будут исключать порождение существующими рисками дополнительных.

События/отказы на любом этапе процесса можно с большой степенью приближения к реальности считать независимыми, следовательно, взаимным влиянием рисков можно пренебречь.

Еще один вопрос: а что, если произойдет несколько отказов на разных этапах процесса? Например, будет сделана ошибка при подборе заказа и после этого еще и неправильно оформлены отгрузочные документы? В нашем примере при выполнении ветки последствий «Заменить продукцию» обязательно потребуется сделать новые отгрузочные документы. «Регламент работы по претензиям к продукции», скорее всего, включает целиком процесс отгрузки, соответственно, имеет ссылки на «Регламент отгрузки продукции», описывающий нормальное течение процесса.

В практической деятельности можно рекомендовать проверить систему аварийных регламентов на случай, если в результате выполнения процесса были сделаны все возможные ошибки. А в особо ответственных случаях – и на все возможные комбинации отказов (управление процессами и анализ срабатывания защитных устройств в промышленных установках повышенной опасности).

Составление схем по шаблону 4.11 также очень полезно при сравнении различных вариантов бизнес-процесса и при разработке мер по улучшению процесса. Иногда бывает достаточно положить рядом две схемы с перечнем рисков, последствий и мер по их преодолению, чтобы сделать однозначный вывод в пользу одного из вариантов.

Как сравнить два варианта построения процесса? В каждом из них присутствует свой перечень рисков. Как оценить целесообразность двух вариантов мероприятий по снижению риска? Например, одно более радикально снижает риск, но требует больших затрат, а второе – наоборот, малозатратно, но и менее эффективно.

Для принятия решения нужно оценивать риски количественно. В качестве характеристик риска используются следующие величины:

1. Тяжесть последствия события/отказа (ее можно выразить в денежном выражении или баллах от 1 до 10).

2. Вероятность события/отказа.

3. Вероятность обнаружения события/отказа до поставки потребителю.

Вероятности могут быть выражены в соответствии со своим математическим определением как число от 0 до 1, но для удобства использования при сравнительном анализе рисков и для получения интегральных показателей будем также оценивать и в баллах от 1 до 10.

Тяжесть последствия можно оценивать экспертным путем в баллах по рекомендуемой таблице.

Таблица 5.1 КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА РИСКОВ

Очень важно, что каждое предприятие должно само решить, как заполнить еще две колонки этой таблицы: «Потери предприятия в денежном выражении» и «Потери потребителя в денежном выражении», которые, разумеется, различаются в зависимости от размеров компании и отрасли.

Вероятность определена ГОСТ Р 50779.10-2000 следующим образом:

...

При этом сделано примечание: «Число может отражать относительную частоту в серии наблюдений или степень уверенности в том, что некоторое событие произойдет. Для высокой степени уверенности вероятность близка к единице».

Примечание очень важное. При оценке риска какая-либо статистическая информация может отсутствовать. Пример – оценка некоего политического риска для строительного проекта в одной из стран третьего мира. В этом случае возможна только экспертная оценка степени уверенности специалистов по данному региону.

Естественный способ измерить вероятность события – вычислить частоту в серии наблюдений. Особенно если подобные процессы или изделия существуют давно и имеется статистическая база для подсчета количества отказов.

В случае, когда речь идет о новом изделии, выпускается экспериментальная партия или образец для определения вероятности отказа. При внедрении нового или изменении существующего процесса также можно заранее собрать информацию о его надежности путем экспериментальных прогонов.

Итак, можно наметить три способа оценки вероятности:

1) статистический;

2) экспериментальный;

3) экспертный.

...

1 ... 10 11 12 13 14 15 16 17 18 ... 32

Перейти на страницу: 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132