Analisi dei rischi: il processo logico
Giovanni Adamo
Dangerous Goods Risk Manager | Con il nostro modello SGMP progettiamo Modelli di Analisi del rischio e Sistemi per la Gestione di Merci Pericolose
Per chi si occupa di analisi del rischio, a prescindere dal contesto in cui si opera, è nota, forse fino al punto di essere abusata, la formula
R = P*D più elegantemente R= f (P, D)
Ovverosia, il rischio è funzione direttamente proporzionale della probabilità di accadimento (P) dell’evento e delle conseguenze (oppure, in termini più generici ed astratti, delle aspettative) correlate all’evento che stiamo monitorando
Negli ultimi anni sembra essersi trasformata nella formula del tutto, capace di dare spiegazioni esaustive ad ogni tipo di fenomeno, anche a dispetto di una realtà che mostra tutt’altro: basti pensare di quanto sono cresciuti, nel tempo, i fattori (o le variabili) che compongono ogni singolo processo
Con questa logica è evidente che il ricorso a questo tipo di formula necessita di un intervento di raffinazione che raramente è di natura matematica, molto più spesso, infatti, il problema non risiede nei numeri ma nelle considerazioni logiche alla base del processo di monitoraggio
In parole più semplici, il vero problema è fare chiarezza rispetto a cosa stiamo misurando; di quali strumenti ci avvaliamo per la misurazione; quali sono (se esistono) le correlazioni interne tra i diversi elementi del fenomeno; individuare tra questi, nei limiti del possibile, gli elementi su cui abbiamo influenza e quelli rispetto ai quali siamo inermi
Volendo fare qualche esempio pratico, poniamoci come obiettivo la misurazione del numero di incidenti, correlati ad un qualunque processo, in un determinato lasso di tempo
In prima istanza definiamo, in maniera precisa, il contesto descrivendone i contorni
Se l’obiettivo è il danno alle persone escluderò, evidentemente, tutti gli eventi che non hanno impatto diretto sulla persona come, ad esempio, un inquinamento ambientale oppure un danno alle cose. Laddove si decida prendere in esame anche gli eventi indiretti è necessario definire il tipo di correlazione, ad esempio includendo i danni ambientali che causano un danno alle persone entro 24/48/96 ore dall’evento
Un secondo passaggio è la definizione degli elementi sotto osservazione
Nell’esempio che stiamo portando avanti è necessario definire cosa si intende per danno:
Cosa si intende per persona ovverosia quali sono i tratti caratteristici che la descrivono:
La terza fase è la costruzione dei parametri, a prescindere che si decida di optare per valutazioni qualitative (rilevazione di attributi) o quantitative (indicatori numerici) sarà opportuno essere precisi sugli indicatori di misurazione definendo anche il livello di tolleranza ammessa nella misurazione.
Per la variabile tempo, ad esempio, il termine frequente cosa sottintende:
La quarta fase è quella della rilevazione degli eventi o, meglio, del monitoraggio.
È quella più delicata poiché tutte le successive valutazioni saranno basate sull’esito dei dati raccolti in questa fase.
Per quanto banale, una delle maggiori criticità di questa fase è la tendenza alla contaminazione. Presi dalla volontà di ordinare gli eventi si pretende di catalogarli già in questa fase: per quanto possibile, invece, occorre neutralità limitandosi alla sola registrazione dei fenomeni
Nel caso delle merci pericolose, ad esempio, è sostanziale riconoscere la correlazione causa-effetto distinguendo opportunamente tra fenomeni a causalità diretta ed indiretta
Nella sequenza corrosione, spandimento e danno, è evidente che il danno risiede nella incompatibilità sostanza-recipiente. È ovviamente possibile (doveroso) procedere a ritroso per arrivare alla causa radice:
Di natura indiretta è il danno di spandimento causato da una collisione.
Se nella collisione l’unità in esame è parte passiva (subisce l’impatto) il nesso di causalità dirada e prende in considerazione fattori sui quali non è detto che si abbia il controllo.
È solo da questo punto che i dati raccolti, opportunamente catalogati ed ordinati, ci restituiscono una fotografia del fenomeno che stiamo misurando
In altre parole, addentrarsi nella analisi dei metodi di valutazione e misurazione dei rischi (albero dei guasti, albero degli eventi, bow-tie, analisi correlazioni, ecc.) diventa un inutile esercizio estetico se non è chiaro il passaggio metodologico che, badate bene, precede e non segue la scelta degli strumenti matematici
Se le idee sono chiare, i processi sono noti, la direzione è definita, gli obiettivi condivisi, gli strumenti affinati, qualunque sia lo strumento utilizzato per esprimere i dati raccolti andrà bene semplicemente perché avremo acquisito padronanza del fenomeno e, solo allora, saremo realmente capaci di governarlo
È tutto questo altro non rappresenta altro che le prime due fasi del processo sotto descritto
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