Анализ и оценка рисков производственного процесса с применением методов искусственного интеллекта



Финансовое будущее производителей непредсказуемое и мало прогнозируемое, поскольку они действуют в условиях конкуренции, то есть на свой страх и риск. Риск присущ любой форме человеческой деятельности, что связано с множеством условий и факторов, которые влияют на положительный исход принимаемых людьми решений.

Ключевые слова: риск, анализ, управление рисками, нечеткий логический вывод.

Риск определяют как деятельность, которая связана с преодолением неопределенности в ситуации неизбежного выбора, в процессе которой имеется возможность количественно и качественно оценить вероятность достижения предполагаемого результата, неудачи и отклонения от цели [1].

Процесс управления рисками можно представить следующим образом [2]:

1. Постановка целей управления рисками;
2. Анализ риска;
3. Качественный анализ;
4. Количественный анализ;
5. Выбор методов воздействия на риск;
6. Анализ эффективности принятых решений и корректура целей управления рисками, и к началу.

Рассмотрим анализ и оценку риска с помощью применения метода нечеткой логики (пакет MATLAB ). В качестве примера возьмем статью “Risk Assessment is Fuzzy Business — Fuzzy Logic Provides the Way to Assess Off-site Risk from Industrial Installations” [3].

На заводе, на территории которого хранится хлор, внедрена система безопасности жизнедеятельности. Однако эта система не всегда отражает точную информацию, поэтому всегда существует риск утечки хлора, который несет последствия влияния на здоровье людей. Если утечка хлора произошла из резервуара, то этот вид риска характеризуется как внешний, так как он уже не может быть устранен в случае происшествия и его последствия сложно контролировать.

Менеджерам следует оценить риск деятельности завода на здоровье сотрудников и жителей территории, расположенной вблизи от завода.

Решить данную задачу можно с помощью методов нечеткой логики. Входными переменными системы нечеткого вывода являются надежность системы безопасности жизнедеятельности и последствия от утечки хлора, а выходным риск (рис. 1).

Рис. 1. Определение входных и выходных переменных СНВ

Для оценки входной переменной «Надежность» была составлена таблица 1.

Таблица 1

Надежность	Критерий	Шкала
Низкая	Система не отвечает безопасности, нет тренингов для персонала по технике безопасности и пр.	25–44
Средняя	Система, в целом, отвечает требованиям безопасности, но нет достаточной подготовки персонала	45–75
Высокая	Система, которая полностью интегрирована в процесс деятельности предприятия, персонал ознакомлен системой	>75

Для оценки второй входной переменной «Последствия» была составлена таблица 2, которая основана на анализе концентрации хлора в резервуаре.

Таблица 2

Категория	Критерий	Шкала
Категория 1	Концентрация хлора не превышает 50 PPM и в случае утечки не принесет вреда людям.	0–12
Категория 2	Концентрация хлора может достигать на короткие промежутки времени 100 PPM и в случае утечки лишь с малой вероятностью принесет лишь незначительные повреждения.	12–37
Категория 3	Концентрация хлора не превышает 100 PPM и в случае утечки принесет лишь незначительные повреждения.	37–62
Категория 4	Концентрация хлора не превышает 200 PPM и в случае утечки принесет повреждения людям с низкой вероятностью смертельного исхода.	62–87
Категория 5	Концентрация хлора превышает 200 PPM и в случае утечки с высокой вероятностью (допустим, 50 %) приведет к смертельному исходу.	87–100

Выходная переменная была оценена по параметрам, которые представлены в таблице 3.

Таблица 3

Категория риска	Критерий	Шкала
Очень низкий	Полное отсутствие риска для резидентов	0–25
Низкий	Нет риска смерти или вреда для здоровья	25–37,5
Средний	Остается вероятность легких повреждений для здоровья	37,5–62,5
Высокий	Низкая вероятность смертельных исходов, но высокая вероятность вредя для здоровья	62,5–75
Очень высокий	Высока вероятность смертельных исходов на заводе и прилегающей территории	75–100

На основе вышеприведенных таблиц были сформулированы 15 правил (рис. 2).

Рис. 2. Список правил

Комиссия экспертов оценила Последствия от утечки хлора в 65 баллов (четвертая категория). Надежность системы безопасности была оценена в 75 баллов (высокой класс надежности системы). В соответствии с сформулированными правилами, а также применяя алгоритм нечеткого вывода Мамдани, была получена выходная оценка риска, равная 40,5 балла (рис. 3). Таким образом, полученный результат соответствует средней степени риска, т. е. риск средний. Результаты работы СНВ представлены на рисунке 3.

Рис. 3. Результаты работы СНВ

Визуальная проверка адекватности СНВ осуществляется с помощью программы просмотра Surface Viewer (рис. 4).

Рис. 4. Визуализация поверхности СНВ

На рисунке 4 видно, что риск прямо пропорциональна последствиям от утечки хлора и обратно пропорциональна надежности, то есть чем выше надежность, тем ниже риск и наоборот.

Можно сделать вывод, что, настроив таким образом систему, у компании появляется мощный и незаменимый инструмент для последующего мониторинга и контроля рисков.

Литература:

1. Балабанов И. Т. Риск-менеджмент. -М.: Финансы и статистика. 2006.
2. Коротков, Э. М. Антикризисное управление / Э. М. Коротков. — М.: Экономика, 2003. — 432 с.
3. Risk Assessment is Fuzzy Business — Fuzzy Logic Provides the Way to Assess Off-site Risk from Industrial Installations / Mahant, Narendra // Risk 2004. 2004. № 206. P. 39–44.