Полученная тем или иным способом вероятность оценивается в баллах, например, по следующей таблице.

Таблица 5.2 КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ОТКАЗОВ

Такая оценка производится подобно оценке вероятности самого отказа. Баллы присваиваются в соответствии с таблицей, разрабатываемой предприятием.

Таблица 5.3 КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ОТКАЗОВ ДО ПОСТАВКИ ПОТРЕБИТЕЛЮ

...

Часто желательно иметь некий единый балл для измерения общей величины риска, по которому можно было бы их ранжировать. Например, на совещании, где будет обсуждаться приоритет мероприятий в области управления рисками, очень желательно представить участникам исходные данные в виде таблицы с некой единой суммарной оценкой для исключения дискуссий на тему, что опаснее – более вероятный, но менее тяжелый отказ либо маловероятный, но приводящий к полной неработоспособности.

В качестве интегральной характеристики отказов часто используется критичность отказа , рассчитываемая как произведение баллов вероятности, тяжести и вероятности обнаружения. Очевидно, что эта величина может изменяться в диапазоне от 1 до 1000.

Однако важно понимать, что для вашей специфической деятельности либо для некоего специфического риска, процесса или условий обследования можно применить или придумать некий специальный показатель его критичности. Например, в приведенном выше примере исследования бизнес-процесса отгрузки (подраздел 4.6) одним из членов рабочей группы был предложен интегрированный показатель тяжести риска (ИПТР, показатель Смирновой – одна из участниц проекта, предложившая такой показатель, – Смирнова Н.В., Магнитогорск, 2005). Как было описано в подразделе 4.6, особенностью обследования являлось то, что все измерялось в единицах времени, поэтому показатель основан на данных замеров, полученных в ходе хронометража процесса отгрузки готовой продукции. Показатель позволяет оценивать влияние риска на процесс с учетом приращения времени процесса и частоты проявления риска. А также учитывать взаимное влияние рисков внутри процесса.

1. Экспериментально получено для каждого выявленного риска для каждой операции процесса, где данный риск может проявиться в инцидент:

t max-без —максимальное время операции без инцидента;

t min-без —минимальное время операции без инцидента;

t max-с —максимальное время операции с инцидентом;

t min-с —минимальное время операции с инцидентом.

2. Вычислен абсолютный «тяжелый случай» для каждого риска (т. е. tmax-без, осложненное самым продолжительным инцидентом): t тс = t max-без + ( t max-с – t min-без). 3. Найден max tтс-max – риск с наибольшим абсолютным временем «тяжелого случая» внутри всего процесса.

4. Вычислен относительный «тяжелый случай» каждого риска (т. е. отношение абсолютного «тяжелого случая» каждого риска к t тс-max): 100 × t тс i: t тс-max.

5. С учетом экспериментально полученной частоты проявления каждого риска ( h ) получаем интегрированный показатель тяжести каждого риска:

ИПТР = 100 × [ t max-без + ( t max-с – t min-без)] / t тс-max

Современные вычислительные средства позволяют сделать расчеты любой сложности. Технически вычисление любого показателя – это просто занесение данных измерений в электронную таблицу или другое программное средство.

Важно, чтобы используемый показатель отражал реальность и был понятен людям, управляющим данным процессом и риском. Важно, чтобы показатель был протестирован на «здравый смысл», т. е. изменение показателя должно соответствовать изменению опасности и причин, к ней приводящих.

Измерение риска в денежном выражении, конечно, самый полезный показатель. Особенно легко он вычисляется, если речь идет о рисках, проявляющихся с определенной частотой.

Приведенный далее пример оценки риска просчитывался, чтобы оценить целесообразность внедрения оборудования штрихового кодирования и, соответственно, модернизации автоматизированной системы управления и порядка действий участников бизнес-процессов складского хранения и отгрузки готовой продукции потребителям.

Проблема состояла в следующем. На складах предприятия был относительный порядок, регулярно проводилась качественная инвентаризация; различные позиции и типоразмеры продукции имели определенные места хранения; склады были автоматизированы, в корпоративной системе бригадиры складов вели полный учет поступления продукции и погрузки в вагоны по приказам сбыта. Хотя все бирки, подписи на ящиках и палетах наносились вручную, в целом инвентаризация показывала, что с этим относительный порядок. Таким образом, высшему руководству не была очевидна необходимость проведения достаточно затратного проекта по внедрению штрихового кодирования, тем более что это было связано со значительным изменением порядка выполнения процесса. Оценка рисков до начала проекта приведена в табл. 5.4.

Таблица 5.4 РИСКИ ПРИ СУЩЕСТВУЮЩЕМ ПРОЦЕССЕ УЧЕТА ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ

В результате проект был принят к исполнению. После его реализации проведенный анализ состояния риска в целом подтвердил прогноз (табл. 5.5).

Таблица 5.5 ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА РИСКОВ В ПРОЦЕССЕ УЧЕТА ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ ПОСЛЕ ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ ШТРИХОВОГО КОДИРОВАНИЯ

Этот пример показывает, что с помощью оценивания рисков «до» и «после» можно легко определить сумму, которую предприятие может позволить себе потратить на снижение риска конкретного процесса. Можно рассчитать и сроки окупаемости подобных проектов.

В данном случае цена вопроса составляла около 200 тыс. рублей на оборудование и программирование модуля сопряжения с корпоративной информационной системой. В самом проекте не предвиделось особых технических трудностей. Предполагались некоторые довольно незначительные затраты на обучение персонала работе с новым оборудованием и программным обеспечением. Хотя проекты перехода на новую технику и программное обеспечение всегда встречают некоторое сопротивление персонала, мы вполне могли предполагать, что этот фактор не будет существенным ввиду большого облегчения рутинных операций. Также было заявлено с самого начала, что сокращений работников не предполагается.