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基于概率风险评估的舰船装备研制风险分析与决策
【关键词】舰船研制;基于风险的决策支持;PRA(概率风险评估);PDM(产品数据管理)
【摘要】随着数字化造船技术的发展，在舰船装备研制过程中，对定量风险分析的需求越来越强烈。针对我国舰船装备系统复杂、研制周期长的特点，本文提出了一种基于全寿命周期数据管理(PLM/PDM)系统的风险管理和决策支持系统。并结合概率风险分析方法与定性风险分析方法在船舶系统应用的特点，在风险数据收集、风险模型和风险知识库建立及完善等几个方面进行了深入分析。
0、引 言
风险分析方法分为定性分析和定量分析两大类。定性分析包括矩阵分析法、危害性分析(HAZOP)、故障模式和影响分析(FMEA/FMECA)等，定量分析包括故障树分析(FTA)、事件链分析(ESD)、马尔可夫分析(Markov)、动态事件逻辑分析(DELA)等。通过定性分析方法，可以将系统的所有风险事件按照风险等级进行排序，从而决定哪些风险事件需要高度关注，并通过分析对比风险处理措施对降低风险等级的作用，来选取最佳处理方案。定性风险分析方法由于程序简单、可操作性好，因而应用较为广泛。但是定性分析方法受风险分析参与者知识和经验的限制，得到的结果往往具有一定的主观性、片面性。同时，由于缺乏严密的逻辑，难以形成易于继承重用的固化的知识。
美国宇航局(NASA)早在1967年即利用系统化的风险评价方法，对航天器的安全性进行定量研究，并制定了一整套“建议性准则”。但由于种种原因，这套准则并未得到NASA自身的认同和采纳，以致于在相当长的一段时间内，NASA都采用故障模式和影响分析(FMEA)等定性风险分析方法。直到1986年，“挑战者”号失事，NASA开始重新进行定量风险分析方法研究，并发明了概率风险分析工具QRAS，用于航天器的设计与运行风险分析 J。美国原子能委员会(USNRC)1975年10月组织研究小组，针对核电厂安全开展定量研究，发表了着名的RSS报告 ，标志着概率风险评估(PRA)的正式诞生。经过数十年的持续研究，USNRC在核事故的关键性诱因与后果分析方面积累了丰富的经验，形成了一整套相对完整的流程和方法，并建立了风险数据库 。
经过几十年的发展，定量风险分析方法逐渐为人们所接受和采纳，在航空航天、船舶_4]、电子通讯、国防军工、机械制造等领域获得应用。目前，以风险分析为基础，进行风险决策的工作模式(risk.based decision making)逐渐成为研究热点。
1、大型复杂船舶系统风险分析的困难采用概率风险分析方法进行风险分析时，首先是按照功能模块划分，将系统进行分解，逐级查找初始事件(即风险诱因);然后通过场景分析，建立从初始事件到事故后果的事件链，形成完整的事故场景;最后经过故障树分析，量化中间环节计算出风险事件的概率。
为了建立完整的风险模型，首先必须进行大量的数据准备，收集从设计、制造到测试、维护各个环节的数据，建立设备及元器件可靠性数据库，完成各级系统与设备的故障与失效模式分析和测试，再加上各种设备的原理说明、功能流程框图、技术性能指标等特性信息。对于具有上百个子系统、上万台套设备、上百万功能模块的大型船舶系统，将如此大量的跨产品全寿命周期的各类数据进行有效的组织管理，迄今仍是非常困难的事情。
然后是建立风险模型和进行故障树分析。在这个环节，各类工程技术人员、管理人员以及甲方的参与和密切配合是成功的关键。由于涉及跨部门、跨行业的各个层次人员的参与，如何有效组织协调各方积极参与建模工作，同样是非常具有挑战性的工作。
从我国装备研制体系和舰船生产建造经验来看，舰船研制具有三大特点：一是从立项到交付，生产建造周期长;二是部门与行业涉及面广，协同工作量大;三是子系统和设备多，系统复杂。因而，收集完整的船舶系统风险数据并建立风险模型和风险知识库的工作量和难度，将不亚于船舶建造本身。同时，还必须考虑组织管理等人为因素的风险管理工作的影响。
2、解决途径
2.1 收集风险数据风险数据的收集是进行风险分析的基础。一方面必须建立收集企业内部数据和外部数据的渠道，另一方面必须将来自不同部门不同阶段的产品数据信息进行关联，形成高效的数据管理系统。这对于传统企业运行模式来说，几乎是不可能实现的。只有建立企业产品全寿命周期管理(PLM/PDM)系统，才能从根本上解决数据收集的难题。
PLM/PDM系统在为风险管理软件和风险分析工具提供必要的数据支撑的同时，还帮助风险管理人员之间建立起高效的协同工作模式，对企业的管理和信息化水平具有极大的提升作用。
2.2 建立风险模型
2.2.1 建模过程主逻辑图(MLD)是进行风险识别的重要工具。
MLD利用产品结构树(PBS)或工作分解结构(WBS)，自上而下逐级查找，系统全面地辨识出所有的潜在风险诱因。头脑风暴法是查找初始事件的常用方法，参与者包括来自不同领域的专家、工程技术人员、用户以及经验丰富的工程师、工艺员和操作员等一线人员。数据管理系统是重要的工具，可以为专家提供快速检索功能，方便其查看设备原理、可靠性资料、相似系统数据等各类参考资料。风险模型的复杂度和风险诱因的数量级是逐级上升的，所以一般只查找到设备一级。
事件链建立在充分的事故场景分析基础上。事件链反映了初始事件经历中间事件发展成为最终后果的物理逻辑。事件链不仅可以表达设备状态变化和设备间的相互作用，还可以充分表达系统与人之间的交互。利用事件链的这个特点，可以分析出包括人为干预在内的各种风险处理措施对风险事件的作用，从而控制风险的发生发展过程。从另一个角度来看，事件链可以帮助设计人员改进系统设计、完善人员战位设计。
在故障树分析环节中，困难之处在于如何将不同部门不同设备的分析结果进行集成。
2.2.2 不确定性问题风险发生概率的估计值与真实值之间总是存在一定的偏差，用点估计表示风险的发生概率虽然容易被人们接受，但是客观上并不准确，因此常用点估计加置信度的概率统计学方法进行表示。也有专家认为，可以把不确定性本身看作是不希望有的一种风险，并把它折算成风险当量，合并到分析结果中去。这样的结果容易被大众接受，并且易于比较，但缺点是把原来已获得的不确定性信息重新掩盖掉，而以不可恢复的形式表达在最终结果中。
由于不确定性问题的复杂，必须通过大量的实验数据才能得到比较客观的数据。因此，在数据较少的阶段，利用专家良好的分析判断力，给出一个概率的点估计值，不失为一种可行的办法。在数据和经验积累的过程中，不断修正这个结果。
在某些情况下，如果没有现成的风险模型可用，可以利用相似性原理，选择相同原理的设备的模型为参考，建立可更新的模型。一旦收集到更多的数据，再更新模型。
与核电装置、航天飞行器等领域不同，船舶系统是一个包含大量人员操作的人机工程，从船舶的运行、战斗到检测、维护都是由人来进行决策，并由人来执行，其自动化程度相对较低，但是复杂度要远远高于前两者。人在决策和操作过程中存在大量的失误和更正，哪些失误会带来严重后果，哪些失误会被仪器自动更正，往往需要综合船舶设计、人员战术战位设计等多种因素。由于人在行动时可有很多种选择，执行时受到体力、精神、环境等多种因素的影响，也因人而异。实践表明，人为失误的不确定性，同时人为失误对风险具有重大的影响。对于人员失误的建模研究，还没有成熟的方法，目前仅停留在关键区域关键步骤的敏感性分析。相关问题还有待进一步深入研究。
2.3 实施重点监控风险发生的概率往往随新情况的发生产生重大变化。例如全球金融危机的出现，使不少中小企业资金链紧张甚至断裂，生产出现停顿甚至破产。船舶领域同样是受金融危机冲击较大的行业。因此，加强风险监控非常必要。风险监控一方面是监控风险处理措施的实施效果，另一方面是要及时评估各种突发事件对于风险的影响。
风险监控的重点应该是高风险事件和高危害事件。实践表明，对于小概率高危害事件的忽视，是导致风险发生的主要原因。因此，既要采取一定的预防措施，降低风险和危害度，又要实施重点监控，防止某些风险的发生概率升高，造成风险上升。
2.4 建立并完善知识库对于船舶系统来说，建立大型船舶的风险模型是一项长期工程。因此，首先要在初始阶段进行良好的规划，建立一套完善的机制，循序渐进，不断积累知识。例如对于风险分析，可以采用定性与定量结合的方法，逐步完善模型，通过项目积累形成知识库。风险模型和风险数据显然是知识库的重要内容，在建模过程中工程人员良好的判断同样应该是知识库的重要内容。在知识库的基础上，建立优秀的风险管理专家系统是风险管理的最终目的。
3、结 语
为了实现有效的风险管理，必须坚持以下原则：一是要加强数据管理，实现从设计到风险分析的全寿命周期数据共享;二是坚持全员参与，及早识别风险;三是循序渐进，积累风险数据。通过持续开展风险管理，最终实现基于风险分析的科学决策。
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