1. İSGForum'a Hoş Geldiniz..
    İSGForum gerçek hayatta 'İş Güvenliği ve Çevre' adına yaşadığınız her şeyi olduğu gibi burada paylaşmanızı, kişilerle iletişim kurmanızı sağlar. Fotoğraf albümü, durum güncelleme, yorum, konu, mesaj vb. şeyleri istediğiniz herkese paylaşabilirsiniz. Üniversite arkadaşlarınızı bulabilir, onları takip edebilir ve onlarla iletişim kurabilirsiniz. Duvarlarına yazarak yorum formatında sohbet edebilirsiniz. İSGForum ile ortamınızı kurabilir, kişilerle fikir - bilgi alışverişi yapabilir ve etkinlikler düzenleyebilirsiniz. İSGForum'un tüm hizmetleri kuruluşundan beri ücretsizdir ve ücretsiz olarak kalacaktır. Daha fazla bilgi için site turumuza katılmak ister misiniz? O zaman buraya tıklayınız :) Giriş yapmak ya da kayıt olmak için .

Fine kinney & olay ağacı analizi (event tree analysis - eta)

Konusu 'Risk Değerlendirmeleri ve Yönetimi' forumundadır ve yesimpuskullu tarafından 5 Kasım 2014 başlatılmıştır.

  1. yesimpuskullu İSGforum Üyesi

    Uzmanlık Sınıfı:
    C Sınıfı Uzman
    Merhaba arkadaşlar, ben İsg 2. sınıf öğrencisiyim. Risk analizi dersinden sunum yapmam gerekiyor. Hocanın istediği Fine Kinney metodu ile Eta'yı (Kaza Sonuç Analizi) karşılaştırmam. İki metod için de açıklamalar hazırladım fakat karşılaştırmam için elimde yeterli bilgi yok. Yardımcı olursanız çok sevinirim. Şimdiden teşekkürler.
  2. Erkan Dündar İSGforum Üyesi

    • Site Yöneticisi
    İl Temsilciliği:
    Trabzon
    Sertifika Numarası:
    47086
    Uzmanlık Sınıfı:
    B Sınıfı Uzman
  3. Erkan Dündar İSGforum Üyesi

    • Site Yöneticisi
    İl Temsilciliği:
    Trabzon
    Sertifika Numarası:
    47086
    Uzmanlık Sınıfı:
    B Sınıfı Uzman
    önce metodun adını,nerden geldiğini amacını araştırmak lazım..ben araştırdım;

    RİSK DEĞERLENDİRME METODOLOJİLERİ

    [​IMG]

    İki temel risk analizi yöntemi mevcuttur. Bunlar, kantitatif (quantitative) ve kalitatif (qualitative) yöntemlerdir. Kantitatif risk analizi, riski hesaplarken sayısal yöntemlere başvurur.

    Kalitatif risk analizinde tehditin olma ihtimali, tehditin etkisi gibi değerlere sayısal değerler verilir ve bu değerler matematiksel ve mantıksal metotlar ile proses edilip risk değeri bulunur.
    Risk = Tehditin Olma İhtimali (likelihood) * Tehditin Etkisi (impact) formülü kalitatif risk analizinin temel formülüdür.

    Diğer temel risk analizi yöntemi ise kalitatif risk analizidir. Kalitatif risk analizi riski hesaplarken ve ifade ederken numerik değerler yerine yüksek, çok yüksek gibi tanımlayıcı değerler kullanır.
    Risk analizi metodolojileri, risk analizi sürecinin matematiksel işlemler ve yorumlarının yapıldığı çekirdek kısmıdır. Aşağıdaki belli başlı risk metodolojileri incelenecektir.

    Belli başlı risk değerlendirme yöntemleri şunlardır:

    - Ön Tehlike Analizi,
    - Birincil Risk Analizi
    - Güvenlik Fonksiyon Analizi 11
    - Risk Haritası,
    - İş Güvenliği Denetlemesi,
    - İş Güvenliği Analizi
    - Süreç/Sistem Kontrol Listeleri,
    - İşlemleri İnceleme Tekniği,
    - Göreceli Sıralama-Dow ve Mond İndisleri Analizi,
    - Risk Analizi,
    - Olursa Ne Olur? Analizi,
    - Tehlike ve İşletebilirlik Analizi,
    - Hata Türleri, Etkileri ve Kritiklik Analizi,
    - Hata Ağacı Analizi,
    - Olay Ağacı Analizi(Olay Ağacı Analizi (Event Tree Analysis - ETA)
    - Neden - Sonuç Analizi,
    - İnsan Hatası Analizi,
    - İnsan Hata Tanımlaması,
    - İnsan Güvenilirlik Değerlendirmesi,
    - İnsan Hata Oranı Tahmini Tekniği,
    - Hiyerarşik Görev Analizi,
    - Yönetim Bakışı ve Risk Ağacı Analizi,
    - Enerji Analizi,
    - Güvenlik Bariyer Diyagramları,
    - Fine-Kinney Modeli((Mathematical Evaluations for Controlling Hazards Method)
    - Zürih Tehlike Analizi,
    - Makine Risk Değerlendirmesi,
    - Tehlike Erken Uyarı Modeli,
    - Ortalamalardan Sapma Tekniği,
    - Ağırlıklandırılmış Ortalamalardan Sapma Tekniği,
    - Risk Değerlendirme Tablosu
    -- L Tipi Matris
    -- X Tipi Matris
    Bu yöntemleri birbirinden ayıran en önemli fark, risk değerini bulmak için kullandıkları kendilerine has metotlardır.


    PrecisionTree ile Olasılıksal Risk Analizi ve Olay Ağacı Analizi (Probabilistic Risk Analysis – PRA and Event Tree Analysis – ETA)
    25 September 2014/in Genel, İş Sağlığı Güvenliği, Risk Modelleme /by Alper Gurbuz
    Ülkemizde yürürlüğe giren 6331 sayılı İş Sağlığı Güvenliği yasasıyla, işyerlerindeki ‘risk değerlendirmesi’ çok önemli bir konu haline gelmiştir. Hatta, risk değerlendirmesi, iş sağlığı ve güvenliği yönetiminin temeline oturmuştur.

    Risk değerlendirmesi, bilimsel bir yaklaşım olup, metodoloji bakımından Avrupa ve ABD’de son yıllarda büyük gelişme sağlamıştır. Basit hesaplamalar ve sonuca bağlanmayan değerlendirmeler geride kalmış, matematik ve istatistik bilimi, risk değerlendirmesinin merkezine oturmuştur. Özellikle Olasılıksal Risk Değerlendirmesi (PRA – Probabilistic Risk Assessment) yöntemi, iş güvenliği uzmanları arasında gittikçe yaygınlaşmaktadır. Bu yöntem ilk başta nükleer santralllerin risk değerlendirmesi için geliştirilmiş olup, şu anda otomotiv, enerji, inşaat, madencilik gibi pek çok sektörde kullanılmaktadır. Hatta NASA ve Amerikan Çevre Koruma Ajansı gibi kurumlar da PRA’i kullanmaktadır.

    PRA metodolojisinin temelinde Olay Ağacı Analizi (ETA – Event Tree Analysis) ve Hata Ağacı Analizi (FTA – Fault Tree Analysis) diye adlandırılan analiz teknikleri kullanılmaktadır. Bu analiz teknikleri, iş güvenliği uzmanlarının risk değerlendirme faaliyetlerini sistematik, şeffaf ve kolay yönetilebilir hale getirmektedir. Dahası risklerin sebepleri ve risklere karşı alınan önlemler olasılıksal olarak gösterilmektedir. En önemlisi de risklerin nihai olarak oluşma olasılığı ve şiddeti olasılıksal olarak ortaya çıkmaktadır. Belirtmek gerekir ki, ETA – FTA teknikleri çok faydalı olmasına karşın, uygulaması için genellikle matematik ve istatistik bilgisi gerektirmektedir.

    Risk Dynamics Consultancy olarak biz, iş güvenliği uzmanlarına ETA tekniğiyle risk değerlendirmesi yaparken Palisade’in PrecisionTree yazılımını kullanmalarını öneriyoruz.PrecisionTree yazılımı ile iş güvenliği uzmanları, ellerindeki tarihsel veriyi ve uzman görüşlerini kullanarak, hiçbir matematik ve istatistik formülüyle uğraşmadan kolaylıkla ETA analizi yapabilirler.

    Olay Ağacı Analizi (ETA – Event Tree Analysis)
    Olay Ağacı Analizi (ETA) kavramı ile aşağıdakilerin belirlenmesi ve analizi ifade edilmektedir:

    • Başlangıç olayı: Normal dışı bir koşulun doğmasına neden olan olay.
    • Güvenlik önlemleri: Başlangıç olayı ortaya çıktığında, onu bertaraf edecek önlemler.
    • Kaza sonuçları: Başlangıç olayının ortaya çıkması ile onu bertaraf edecek önlemlerin başarılı olma ya da başarısız olma durumlarının değerlendirilmesi ve sonuçta oluşabilecek olası bir kazanın ortaya koyulması.
    [​IMG]

    İş ve çevre güvenliği açısından mevcut olan riskler, esas olarak olaylar (event) ile ifade edilir. Olayların olasılığı vardır. Bunu ölçebilmek için de istatistiksel bir model oluşturulması gereği açıktır. Olay Ağacı Analizinin (ETA) amacı da budur. Herbir kaza olayının olasılığı ve şiddetinin belirlenmesine çalışılır. Bunun için de risk olaylarına sebep olan herbir başlangıç olayı belirlenir. Sonraki adımda, başlangıç olayı oluştuğu takdirde, başlangıç olayının kaza olayına sebep olmasını engelleyecek tüm önlemler değerlendirilmeye dahil edilir. Önlemlerin çalışma ve çalışmama olasılıkları, birbirleriyle ilgili veya bağımsız önlemler modele dahil edilir. Nihayetinde, başlangıç olayının oluşması ve önlemlerin çalışıp çalışmama olasılıkları dikkate alınarak, kaza olayının oluşma olasılığı bulunur. Olasılıksal Risk Değerlendirmesi’nin esas amacı da zaten budur. Olay Ağacı Analizi ise, bu amaçla kullanılan etkin bir yöntemdir.

    Örnek 1
    Yukarıda belirttiğimiz metodu basit bir örnek ile açıklayabiliriz.

    Bir akaryakıt şirketinin, akaryakıt tankına yaptığı ikmali düşünelim. Boruhattından akaryakıt ikmali gerçekleşirken, boruhattının tanka ulaştığı noktadaki vanadan akaryakıt sızıntısı olayının riskini ele alalım. Örneğimizde, başlangıç olayının tank vanasından sızıntı olayı olduğu açıktır. Bu başlangıç olayına karşı, iki aşamalı önlem planı uygulandığını varsayalım.

    1. Sızıntı algılayıcı
    2. Akaryakıt akışı kesintisi
    Başlangıç olayının, önlemlerden geçerek oluşturduğu seyir şu şekilde belirtilebilir:

    1. Tank vanası sızıntı yapıyor, sızıntı algılayıcı çalışıyor, akaryakıt akışı kesiliyor.
    2. Tank vanası sızıntı yapıyor, sızıntı algılayıcı çalışıyor, akaryakıt akışı kesilmiyor.
    3. Tank vanası sızıntı yapıyor, sızıntı algılayıcı çalışmıyor, akaryakıt akışı kesilmiyor.
    Yukarıdaki formülasyondan anlaşılacağı üzere, akaryakıt akışının kesilmesi için sızıntı algılayıcının çalışması önkoşuldur. Yalnız sızıntı algılayıcının çalışması, akaryakıt akışının kesilmesini garanti etmemektedir.

    1. durum modelimizde riskin önlendiği senaryoyu, 2. ve 3. durum ise riskin doğduğu senaryoları göstermektedir. Amacımız her üç senaryonun da olasılıklarını belirlemek. Bunun için sızıntı algılayıcının çalışma olasılığını ve akaryakıt akışının kesilme olasılığını bildiğimizi varsayalım. Bu bilgiyi kullanılan malzemelerin üreticisinden temin etmiş olabiliriz. Ya da kendi yaptığımız testler ile bu sonuca vardığımız da düşünülebilir.

    1. Sızıntı algılayıcının çalışma olasılığı: 99%
    2. Akaryakıt akışının kesilmesi olasılığı: 95%
    Bu bilgilerle PrecisionTree yazılımını kullanarak Excel’de basit bir örnek model hazırayabiliriz. Bunun için ilk önce bir Olay Ağacı (Event Tree) modelinin ilk nodunu oluşturuyoruz. İlk nod örneğimizde, başlangıç olayı olacaktır.

    [​IMG]

    İkinci aşamada ilk önlemi modele dahil ediyoruz. Aşağıdaki ekran görüntüsünde görüldüğü gibi, Başarılı – 99% ve Başarısız – 1% olasılıkları Olay Ağacı modelimize kolayca dahil ediliyor.

    [​IMG]

    Üçüncü adım olarak ikinci önlem olan akaryakıt akışı kesilmesini modelimize ekliyoruz. Dikkat ederseniz, ilk önlem başarısız olduğu senaryoda, ikinci önlem de 100% olasılıkla başarısız oluyor. İlk önlemin başarılı olduğu durumda ise ikinci önlemin çalışma olasılığı 95%.

    Önlemlerin başarı/başarısızlık olasılıklarını modele girdikten sonra, tüm hesaplamalarPrecisionTree tarafından otomatik olarak yapılıyor. Örnek modelimizin sonucuna baktığımızda, başlangıç olayının oluşması durumunda riskin önlenme olasılığı 94.05% ve riskin önlenememe olasılığı 5.95% olarak hesaplanıyor. PrecisionTree ile hazırlanan Olay Ağacı Analizinin (Event Tree Analysis), riskleri modellemedeki gücü bu örnek model ile anlaşılabilir. Herbir riskli durum için, riski başlatan olay ve bu olay için alınan önlemler açık ve şeffaf bir şekilde gösteriliyor ve dahası belirlenen olasılıklar modele girildiği zaman, model ne kadar karmaşık olursa olsun hesaplamalar otomatik olarak yapılıyor ve nihayetinde riskli durum ve risksiz durum olasılıklarına ulaşılıyor. Böylece, risk değerlendirme uzmanları, risklerin tolere edilebilir seviyede olup olmadıklarına karar verebiliyor ve gerekirse ek önlemleri uygulamaya sokabiliyor.

    Örnek 2
    Aşağıda biraz daha karmaşık bir örnek gösteriyoruz. Bu modelde başlangıç olayı, yangın başlaması olarak tanımlanmıştır. Yangın başlaması durumunda beş adet önlem uygulanmaktadır.

    1. Detektör
    2. Alarm A
    3. Alarm B
    4. Yangın söndürme sistemi
    5. Elle söndürme
    Aslında PrecisionTree kullanılarak hazırlanan Olay Ağacı modelleri o kadar açıktır ki, model kendini açıklamaktadır. Bu örnek olay için hazırladığımız Olay Ağacı’nın aşağıdaki ekran görüntüsünü inceleyerek model girdilerini ve çıktılarını kolayca görebilirsiniz. Yine de birkaç senaryonun basitçe anlatılması faydalı olabilir.

    Yangın başlıyor – Detektör çalışıyor – Alarm A çalışıyor – Alarm B çalışıyor – Yangın söndürme sistemi çalışıyor – Elle söndürme gerçekleşiyor
    Bu senaryoda, yangın başlaması koşuluyla ilk önlem olan detektörün çalışma olasılığı 99% olarak gösteriliyor. Detektör çalıştığında is Alarm A, 97.5% olasılığıyla başarılı şekilde çalışıyor. Alarm A çalıştığında ise yedek olan Alarm B’nin çalışıp çalışmaması sonucu etkilemiyor. Detektör ve Alarm A çalıştıktan sonra ise Yangın Söndürme Sistemi’nin çalışma olasılığı 99%. Yangın söndürme sistemi çalıştığı zaman ise Elle Söndürme sonucu etkilemiyor. Bu senaryonun sonucuPrecisionTree tarafından otomatik olarak 95.6% olarak belirleniyor. Diğer bir ifadeyle, yangın başlama olayı gerçekleştiğinde, bu senaryonun gerçekleşmesi ile yangının söndürülme ihtimali 95.6%’dır.

    [​IMG]

    Yangın başlıyor – Detektör çalışıyor – Alarm A çalışıyor – Alarm B çalışıyor – Yangın söndürme sistemi çalışmıyor – Elle söndürme gerçekleşiyor
    Burada, yukarıda bahsettiğimiz ilk senaryonun sadece bir adımında değişiklik yaptık. Bu senaryoda Yangın Söndürme Sistemi 1% olasılıkla çalışmıyor. Detektör ve Alarm A çalıştığı için, yangın söndürme ile görevli personelin elle müdahalede bulunma ve Elle Söndürme olasılığı 50% olarak modele giriliyor. Sonuç olarak bu senaryoda yangının başarılı şekilde elle söndürülme olasılığı otomatik olarak 0.48% olarak hesaplanıyor.

    Yangın başlıyor – Detektör çalışıyor – Alarm A çalışmıyor – Alarm B çalışmıyor – Yangın söndürme sistemi çalışmıyor – Elle söndürme gerçekleşmiyor
    Bu senaryoda başarılı şekilde çalışan tek önlem detektörün çalışması. Detektör 99% olasılıkla çalıştıktan sonra, Alarm A’nın çalışmama olasılığı 2.5%, Alarm B’nin çalışmama olasılığı 5% olarak modele giriliyor. Detektör çalıştığı için, Yangın Söndürme Sistemi’nin çalışmama olasılığı sadece 1% olarak belirleniyor. Bu senaryoda, Alarm A ve Alarm B çalışmadığı için, Yangın Söndürme Sistemi çalışmazsa, yangına elle müdahale edilmesi ve Elle Söndürme olasılığı 40% olarak modele ekleniyor. Elle Söndürme’nin başarısız olma olasılığı ise 60%. Sonuç olarak yangın riski bu senaryoda 0.0007% olarak hesaplanıyor.

    Yangın başlıyor – Detektör çalışmıyor – Alarm A çalışmıyor – Alarm B çalışmıyor – Yangın söndürme sistemi çalışmıyor – Elle söndürme gerçekleşmiyor
    Bu senaryoda, hiçbir önlemin çalışmadığı senaryoyu inceliyoruz. 1% olasılıkla detektör çalışmadığı durumda, Alarm A ve Alarm B’nin de çalışmadığını kabul ediyoruz çünkü alarmların detektöre bağlı olarak çalıştığını varsayıyoruz. Yine detektörün çalışmamasından dolayı Yangın Söndürme Sistemi de çalışmıyor. Alarmlar çalışmadığı için de personelin zamanında yangına müahale etmesi ve Elle Söndürme olasılığı 20% olarak modele giriliyor. Elle Söndürme’nin başarısız olma olasılığı ise 80%. Sonuç olarak bu senaryo 0.8% olasılıkla yangının söndürülemediği durumu gösteriyor.

    Tüm senaryolar
    Olay Ağacı modelimizdeki tüm senaryo sonuçlarını incelediğimizde görüyoruz ki, yangın olayının başlaması sonrasında, uygulamadaki önlemler ile yangının başarılı bir şekilde sonlandırılması olasılığı 98.7% iken yangının söndürülememesi olasılığı 1.3%’tir.

    Sonuç
    Bu blogta, iş güvenliği risk değerlendirme çalışmalarında kullanılan Olasılıksal Risk Analizi (PRA) yönetemine ve Olay Ağacı Analizine (ETA) basit bir şekilde değindik. Dahası, burada yapılan sayısal analizlerin PrecisionTree yazılımı ile nasıl kolaylaştığını anlatmaya çalıştık. Gösterdiğimiz örnek model, konunun anlaşılabilmesi amacıyla olabildiğince basit tutuldu. Gerçek PRA ve ETA uygulamalarında, bu modeller çok daha karmaşık olarak kurulmak durumundadır ve modeller karmaşıklaştıkça PrecisionTree gibi bir yazılıma olan ihtiyaç da artmaktadır. Örnek modelimiz ile bir Olay Ağacı modelinin nasıl şeffaf ve açık bir şekilde hazırlanabileceğini ve uygulamadaki önlemlerin risk başlangıç olayını ne şekilde etkilediğini ve sonuçta riskin oluşma ve oluşmama olasılığının nasıl hesaplandığını gösterdik. Bu blogta ve modelimizde basitlik sağlanabilmesi amacıyla, önlemlerin başarı olasılıklarının, başlangıç olayın oluşma olasılığının, risk oluştuğu takdirde oluşabilecek maddi etkinin büyüklüğünün hesaplanması gibi konulara değinmedik. Aslında bu konular çok dikkatli bir şekilde hesaplanıp modele dahil edilmesinin uygulamada hayati olduğu bilinmelidir. Tabii ki PrecisionTree ve @Risk gibi yazılımlar sayesinde, Olay Ağacı hazırlamak kadar bu bahsettiğimiz konular da kolay bir şekilde çözülebilmektedir.

    E-posta Dağıtım Listesini Kayıt Ol

    Eğer bu white-paper ilginizi çektiyse, Risk Dynamics Consultancy’nin ileride yayınlayacağı whitepaper’ları e-posta adresinize almak, etkinlik ve eğitim duyurularından haberdar olmak içine-posta dağıtım listemize kayıt olabilirsiniz.
  4. Erkan Dündar İSGforum Üyesi

    • Site Yöneticisi
    İl Temsilciliği:
    Trabzon
    Sertifika Numarası:
    47086
    Uzmanlık Sınıfı:
    B Sınıfı Uzman
    finne kinney
    Risk skoru:ihtimalxşiddetxfrekans

    [​IMG]
    [​IMG]
    [​IMG]
    [​IMG]
  5. Erkan Dündar İSGforum Üyesi

    • Site Yöneticisi
    İl Temsilciliği:
    Trabzon
    Sertifika Numarası:
    47086
    Uzmanlık Sınıfı:
    B Sınıfı Uzman
  6. Erdem Baskın Forum Yöneticisi

    • Forum Yöneticisi
    Uzmanlık Sınıfı:
    B Sınıfı Uzman
    Firma / Kurum:
    OSGB
    bana pek bir şey bırakmamışsın
    Erkan bey