- 相關(guān)推薦
基于概率風(fēng)險評估的艦船裝備研制風(fēng)險分析與決策
【關(guān)鍵詞】艦船研制;基于風(fēng)險的決策支持;PRA(概率風(fēng)險評估);PDM(產(chǎn)品數據管理)
【摘要】隨著(zhù)數字化造船技術(shù)的發(fā)展，在艦船裝備研制過(guò)程中，對定量風(fēng)險分析的需求越來(lái)越強烈。針對我國艦船裝備系統復雜、研制周期長(cháng)的特點(diǎn)，本文提出了一種基于全壽命周期數據管理(PLM/PDM)系統的風(fēng)險管理和決策支持系統。并結合概率風(fēng)險分析方法與定性風(fēng)險分析方法在船舶系統應用的特點(diǎn)，在風(fēng)險數據收集、風(fēng)險模型和風(fēng)險知識庫建立及完善等幾個(gè)方面進(jìn)行了深入分析。
0、引 言
風(fēng)險分析方法分為定性分析和定量分析兩大類(lèi)。定性分析包括矩陣分析法、危害性分析(HAZOP)、故障模式和影響分析(FMEA/FMECA)等，定量分析包括故障樹(shù)分析(FTA)、事件鏈分析(ESD)、馬爾可夫分析(Markov)、動(dòng)態(tài)事件邏輯分析(DELA)等。通過(guò)定性分析方法，可以將系統的所有風(fēng)險事件按照風(fēng)險等級進(jìn)行排序，從而決定哪些風(fēng)險事件需要高度關(guān)注，并通過(guò)分析對比風(fēng)險處理措施對降低風(fēng)險等級的作用，來(lái)選取最佳處理方案。定性風(fēng)險分析方法由于程序簡(jiǎn)單、可操作性好，因而應用較為廣泛。但是定性分析方法受風(fēng)險分析參與者知識和經(jīng)驗的限制，得到的結果往往具有一定的主觀(guān)性、片面性。同時(shí)，由于缺乏嚴密的邏輯，難以形成易于繼承重用的固化的知識。
美國宇航局(NASA)早在1967年即利用系統化的風(fēng)險評價(jià)方法，對航天器的安全性進(jìn)行定量研究，并制定了一整套“建議性準則”。但由于種種原因，這套準則并未得到NASA自身的認同和采納，以致于在相當長(cháng)的一段時(shí)間內，NASA都采用故障模式和影響分析(FMEA)等定性風(fēng)險分析方法。直到1986年，“挑戰者”號失事，NASA開(kāi)始重新進(jìn)行定量風(fēng)險分析方法研究，并發(fā)明了概率風(fēng)險分析工具QRAS，用于航天器的設計與運行風(fēng)險分析 J。美國原子能委員會(huì )(USNRC)1975年10月組織研究小組，針對核電廠(chǎng)安全開(kāi)展定量研究，發(fā)表了著(zhù)名的RSS報告 ，標志著(zhù)概率風(fēng)險評估(PRA)的正式誕生。經(jīng)過(guò)數十年的持續研究，USNRC在核事故的關(guān)鍵性誘因與后果分析方面積累了豐富的經(jīng)驗，形成了一整套相對完整的流程和方法，并建立了風(fēng)險數據庫 。
經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，定量風(fēng)險分析方法逐漸為人們所接受和采納，在航空航天、船舶_4]、電子通訊、國防軍工、機械制造等領(lǐng)域獲得應用。目前，以風(fēng)險分析為基礎，進(jìn)行風(fēng)險決策的工作模式(risk.based decision making)逐漸成為研究熱點(diǎn)。
1、大型復雜船舶系統風(fēng)險分析的困難采用概率風(fēng)險分析方法進(jìn)行風(fēng)險分析時(shí)，首先是按照功能模塊劃分，將系統進(jìn)行分解，逐級查找初始事件(即風(fēng)險誘因);然后通過(guò)場(chǎng)景分析，建立從初始事件到事故后果的事件鏈，形成完整的事故場(chǎng)景;最后經(jīng)過(guò)故障樹(shù)分析，量化中間環(huán)節計算出風(fēng)險事件的概率。
為了建立完整的風(fēng)險模型，首先必須進(jìn)行大量的數據準備，收集從設計、制造到測試、維護各個(gè)環(huán)節的數據，建立設備及元器件可靠性數據庫，完成各級系統與設備的故障與失效模式分析和測試，再加上各種設備的原理說(shuō)明、功能流程框圖、技術(shù)性能指標等特性信息。對于具有上百個(gè)子系統、上萬(wàn)臺套設備、上百萬(wàn)功能模塊的大型船舶系統，將如此大量的跨產(chǎn)品全壽命周期的各類(lèi)數據進(jìn)行有效的組織管理，迄今仍是非常困難的事情。
然后是建立風(fēng)險模型和進(jìn)行故障樹(shù)分析。在這個(gè)環(huán)節，各類(lèi)工程技術(shù)人員、管理人員以及甲方的參與和密切配合是成功的關(guān)鍵。由于涉及跨部門(mén)、跨行業(yè)的各個(gè)層次人員的參與，如何有效組織協(xié)調各方積極參與建模工作，同樣是非常具有挑戰性的工作。
從我國裝備研制體系和艦船生產(chǎn)建造經(jīng)驗來(lái)看，艦船研制具有三大特點(diǎn)：一是從立項到交付，生產(chǎn)建造周期長(cháng);二是部門(mén)與行業(yè)涉及面廣，協(xié)同工作量大;三是子系統和設備多，系統復雜。因而，收集完整的船舶系統風(fēng)險數據并建立風(fēng)險模型和風(fēng)險知識庫的工作量和難度，將不亞于船舶建造本身。同時(shí)，還必須考慮組織管理等人為因素的風(fēng)險管理工作的影響。
2、解決途徑
2.1 收集風(fēng)險數據風(fēng)險數據的收集是進(jìn)行風(fēng)險分析的基礎。一方面必須建立收集企業(yè)內部數據和外部數據的渠道，另一方面必須將來(lái)自不同部門(mén)不同階段的產(chǎn)品數據信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成高效的數據管理系統。這對于傳統企業(yè)運行模式來(lái)說(shuō)，幾乎是不可能實(shí)現的。只有建立企業(yè)產(chǎn)品全壽命周期管理(PLM/PDM)系統，才能從根本上解決數據收集的難題。
PLM/PDM系統在為風(fēng)險管理軟件和風(fēng)險分析工具提供必要的數據支撐的同時(shí)，還幫助風(fēng)險管理人員之間建立起高效的協(xié)同工作模式，對企業(yè)的管理和信息化水平具有極大的提升作用。
2.2 建立風(fēng)險模型
2.2.1 建模過(guò)程主邏輯圖(MLD)是進(jìn)行風(fēng)險識別的重要工具。
MLD利用產(chǎn)品結構樹(shù)(PBS)或工作分解結構(WBS)，自上而下逐級查找，系統全面地辨識出所有的潛在風(fēng)險誘因。頭腦風(fēng)暴法是查找初始事件的常用方法，參與者包括來(lái)自不同領(lǐng)域的專(zhuān)家、工程技術(shù)人員、用戶(hù)以及經(jīng)驗豐富的工程師、工藝員和操作員等一線(xiàn)人員。數據管理系統是重要的工具，可以為專(zhuān)家提供快速檢索功能，方便其查看設備原理、可靠性資料、相似系統數據等各類(lèi)參考資料。風(fēng)險模型的復雜度和風(fēng)險誘因的數量級是逐級上升的，所以一般只查找到設備一級。
事件鏈建立在充分的事故場(chǎng)景分析基礎上。事件鏈反映了初始事件經(jīng)歷中間事件發(fā)展成為最終后果的物理邏輯。事件鏈不僅可以表達設備狀態(tài)變化和設備間的相互作用，還可以充分表達系統與人之間的交互。利用事件鏈的這個(gè)特點(diǎn)，可以分析出包括人為干預在內的各種風(fēng)險處理措施對風(fēng)險事件的作用，從而控制風(fēng)險的發(fā)生發(fā)展過(guò)程。從另一個(gè)角度來(lái)看，事件鏈可以幫助設計人員改進(jìn)系統設計、完善人員戰位設計。
在故障樹(shù)分析環(huán)節中，困難之處在于如何將不同部門(mén)不同設備的分析結果進(jìn)行集成。
2.2.2 不確定性問(wèn)題風(fēng)險發(fā)生概率的估計值與真實(shí)值之間總是存在一定的偏差，用點(diǎn)估計表示風(fēng)險的發(fā)生概率雖然容易被人們接受，但是客觀(guān)上并不準確，因此常用點(diǎn)估計加置信度的概率統計學(xué)方法進(jìn)行表示。也有專(zhuān)家認為，可以把不確定性本身看作是不希望有的一種風(fēng)險，并把它折算成風(fēng)險當量，合并到分析結果中去。這樣的結果容易被大眾接受，并且易于比較，但缺點(diǎn)是把原來(lái)已獲得的不確定性信息重新掩蓋掉，而以不可恢復的形式表達在最終結果中。
由于不確定性問(wèn)題的復雜，必須通過(guò)大量的實(shí)驗數據才能得到比較客觀(guān)的數據。因此，在數據較少的階段，利用專(zhuān)家良好的分析判斷力，給出一個(gè)概率的點(diǎn)估計值，不失為一種可行的辦法。在數據和經(jīng)驗積累的過(guò)程中，不斷修正這個(gè)結果。
在某些情況下，如果沒(méi)有現成的風(fēng)險模型可用，可以利用相似性原理，選擇相同原理的設備的模型為參考，建立可更新的模型。一旦收集到更多的數據，再更新模型。
與核電裝置、航天飛行器等領(lǐng)域不同，船舶系統是一個(gè)包含大量人員操作的人機工程，從船舶的運行、戰斗到檢測、維護都是由人來(lái)進(jìn)行決策，并由人來(lái)執行，其自動(dòng)化程度相對較低，但是復雜度要遠遠高于前兩者。人在決策和操作過(guò)程中存在大量的失誤和更正，哪些失誤會(huì )帶來(lái)嚴重后果，哪些失誤會(huì )被儀器自動(dòng)更正，往往需要綜合船舶設計、人員戰術(shù)戰位設計等多種因素。由于人在行動(dòng)時(shí)可有很多種選擇，執行時(shí)受到體力、精神、環(huán)境等多種因素的影響，也因人而異。實(shí)踐表明，人為失誤的不確定性，同時(shí)人為失誤對風(fēng)險具有重大的影響。對于人員失誤的建模研究，還沒(méi)有成熟的方法，目前僅停留在關(guān)鍵區域關(guān)鍵步驟的敏感性分析。相關(guān)問(wèn)題還有待進(jìn)一步深入研究。
2.3 實(shí)施重點(diǎn)監控風(fēng)險發(fā)生的概率往往隨新情況的發(fā)生產(chǎn)生重大變化。例如全球金融危機的出現，使不少中小企業(yè)資金鏈緊張甚至斷裂，生產(chǎn)出現停頓甚至破產(chǎn)。船舶領(lǐng)域同樣是受金融危機沖擊較大的行業(yè)。因此，加強風(fēng)險監控非常必要。風(fēng)險監控一方面是監控風(fēng)險處理措施的實(shí)施效果，另一方面是要及時(shí)評估各種突發(fā)事件對于風(fēng)險的影響。
風(fēng)險監控的重點(diǎn)應該是高風(fēng)險事件和高危害事件。實(shí)踐表明，對于小概率高危害事件的忽視，是導致風(fēng)險發(fā)生的主要原因。因此，既要采取一定的預防措施，降低風(fēng)險和危害度，又要實(shí)施重點(diǎn)監控，防止某些風(fēng)險的發(fā)生概率升高，造成風(fēng)險上升。
2.4 建立并完善知識庫對于船舶系統來(lái)說(shuō)，建立大型船舶的風(fēng)險模型是一項長(cháng)期工程。因此，首先要在初始階段進(jìn)行良好的規劃，建立一套完善的機制，循序漸進(jìn)，不斷積累知識。例如對于風(fēng)險分析，可以采用定性與定量結合的方法，逐步完善模型，通過(guò)項目積累形成知識庫。風(fēng)險模型和風(fēng)險數據顯然是知識庫的重要內容，在建模過(guò)程中工程人員良好的判斷同樣應該是知識庫的重要內容。在知識庫的基礎上，建立優(yōu)秀的風(fēng)險管理專(zhuān)家系統是風(fēng)險管理的最終目的。
3、結 語(yǔ)
為了實(shí)現有效的風(fēng)險管理，必須堅持以下原則：一是要加強數據管理，實(shí)現從設計到風(fēng)險分析的全壽命周期數據共享;二是堅持全員參與，及早識別風(fēng)險;三是循序漸進(jìn)，積累風(fēng)險數據。通過(guò)持續開(kāi)展風(fēng)險管理，最終實(shí)現基于風(fēng)險分析的科學(xué)決策。
【基于概率風(fēng)險評估的艦船裝備研制風(fēng)險分析與決策】相關(guān)文章：
企業(yè)稅務(wù)風(fēng)險管理及成本分析與決策09-01
企業(yè)生產(chǎn)外包的風(fēng)險因素分析及決策研究09-23
基于重大錯報風(fēng)險評估的新審計風(fēng)險模型應用研究07-28
企業(yè)技術(shù)創(chuàng )新風(fēng)險決策問(wèn)題的研究-基于決策者的心理學(xué)分析07-16
基于粗集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的項目風(fēng)險的評估10-03