項目管理中風險評價的方法
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對系統(tǒng)進行風險分析，首先鑒別出系統(tǒng)中的危險之后，然后進行風險評價。根據風險評價方法的不同，可分為定性風險評價和定量風險評價。
1．定性評價方法
定性風險評價可以根據系統(tǒng)層次按次序揭示系統(tǒng)、分系統(tǒng)和設備中的危險，作到不漏任何一項，并按風險的可能性和嚴重性分類，以便分別按輕重緩急采取安全措施。在實踐中，有兩種定性風險估算方法 ，即風險評價指數（Risk Assessment Code： RAC）法、總風險暴露指數（Total Risk Exposure Code： TREC）法。
（1）RAC法
RAC法是定性風險估算常用的方法，它是將決定危險事件的風險的兩種因素——危險嚴重性和危險可能性，按其特點劃分為相對的等級，形成一種風險評價矩陣，并賦以一定的加權值來定性地衡量風險大小。
危險嚴重性等級——由于系統(tǒng)、分系統(tǒng)或設備的故障、環(huán)境條件、設計缺陷、操作規(guī)程不當、人為差錯均可能引起有害后果，將這些后果的嚴重程度相對定性地分為若干級，稱為危險事件的嚴重性等級。通常將嚴重性等級分為四級，如表1所示。
表1 危險事件嚴重性等級
等級 等級說明 事故后果說明
Ⅰ 災難性的 人員死亡或系統(tǒng)報廢
Ⅱ 嚴重的 人員嚴重受傷、嚴重職業(yè)病或系統(tǒng)嚴重損壞
Ⅲ 輕度的 人員輕度受傷、輕度職業(yè)病或系統(tǒng)輕度損壞
Ⅳ 輕微的 人員受傷和系統(tǒng)損壞輕于Ⅲ級
根據危險事件發(fā)生的頻繁程度，將危險事件發(fā)生的可能性定性地分為為若干等級，稱為危險事件的可能性等級。通?？赡苄缘燃壏譃槲寮?，如表2所示。
表2 危險事件可能性等級
等級 等級說明 個體發(fā)生情況 總體發(fā)生情況
A 頻繁 頻繁發(fā)生 連續(xù)發(fā)生
B 很可能 在壽命期內會出現若干次 頻繁發(fā)生
C 有時 在壽命期內可能有時發(fā)生 發(fā)生若干次
D 極少 在壽命期內不易發(fā)生，但有可能發(fā)生 不易發(fā)生，但有理由可預期發(fā)生
E 不可能 很不容易發(fā)生，以至于可以認為不會發(fā)生 不易發(fā)生，但有可能發(fā)生
將上述危險嚴重性和可能性等級制成矩陣并分別給以定性的加權指數，形成風險評價指數矩陣，表3為一種風險評價指數矩陣的實例。
表3 風險評估指數矩陣實例
嚴重性等級\可能性等級 Ⅰ（災難的）
Ⅱ（嚴重的）
Ⅲ（輕度的）
Ⅳ（輕微的）
A（頻繁） 1 3 7 13
B（很可能） 2 5 9 16
C（有時） 4 6 11 18
D（極少） 8 10 14 19
E（不可能） 12 15 17 20
矩陣中的加權指數稱為風險評估指數，指數1到20是根據危險事件可能性和嚴重性水平綜合而確定的，通常將最高風險指數定為1，相對應于危險事件是頻繁發(fā)生的并是有災難性的后果的。最低風險指數20，對應于危險事件幾乎不可能發(fā)生并且后果是輕微的，數字等級的劃發(fā)具有隨意性，但要便于區(qū)別各種風險的檔次，劃分得過細或過粗都不便于風險的決策，因此需要根據具體對象制定。
矩陣中的指數給出四種不同類別的決策結果，也可稱為風險接受準則。其中指數為1～5，為不可接受的風險；6～9為不希望有的風險，需由訂購方決策；10～17是有控制的接受的風險，需要訂購方評審后方可接受；18～20是不經評審即可接受的風險。
風險評估指數通常是主觀制定的，而且定性的指標有時沒實際意義，它是這種評估的一大缺點。因為無論是對危險事件的嚴重性或是可能性做出嚴格的定性量度是很困難的。例如嚴重性的最高等級通常是損失費用幾百萬元或一、二人死亡，但是很多危險事件可能導致成百或成千人的死亡和上億元的財產損失，這種情況是無法用最高等級來表達其風險大小的。因而，這種指數的實用價值就受到影響。RAC法的另一個缺點是：風險評估指數通常是主觀制定，而且定性指標有時沒實際意義。
（2）TREC法
TREC（Total risk exposure code）法是RAC法的改進。TREC和RAC之間顯著不同點是將嚴重性尺度范圍擴大了，并將所有的損失轉化為貨幣，在評價矩陣中，“暴露”尺度代替了“概率”尺度。暴露指數確定的方法是：單一危險事件的概率（通常是每10，000暴露小時所發(fā)生的事件數表示）乘以壽命周期內總暴露小時的估計值和該系統(tǒng)生產的總量。
TREC法將嚴重性分為10個等級，均以貨幣計算，從最小100元以下到最大1010元以上。每一嚴重性等級的尺度以一定大小次序遞增。這種表示方法可以評價較寬范圍的損失。表4列出了TREC法的各嚴重性指數的范圍和平均值。
表4 嚴重性指數
嚴重性指數 范 圍 （元） 平均值（元）
10 > 10×109 5×1010
9 （1～10）×109 5×109
8 100×106～109 5×108
7 （10～100）×106 5×107
6 （1～10）×106 5×106
5 100，000～1，000，000 5×105
4 10，000～100，000 5×104
3 1，000～10，000 5×103
2 100～1，000 5×102
1 < 100 5×101
暴露指數分10級，如表5所示。暴露指數表明系統(tǒng)事故總數的估計值。指數的最小值1表示在系統(tǒng)壽命期中危險事件所導致一定大小的某種事故的可能性估計值低于0．00001（100，000次中發(fā)生1次）；指數的最大值為10，它估計在系統(tǒng)壽命期中危險事件將導致發(fā)生大于1，000次事故。雖然危險事件的暴露單位是以暴露時間計算的（小時、年、循環(huán)次數等均可），但為了使用方便，單位可以在計算中省去。
表5 暴露指數
暴露指數 范 圍 平均值
10 ＞1，000 5×103
9 100～1，000 5×102
8 10～100 5×101
7 1～10 5×100
6 0．1～1 5×10-1
5 0．01～0·1 5×10-2
4 0．001～0·01 5×10-3
3 0．0001～0·001 5×10-4
2 0．00001～0·0001 5×10-5
1 ＜0．00001 5×10-6
總風險暴露指數可由嚴重性指數和暴露指數相加而得。表6為一個總風險暴露指數矩陣。
表6 總風險暴露指數矩陣
暴露指數
\嚴重性指數 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
10 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11
9 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10
8 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9
7 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8
6 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7
5 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6
4 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5
3 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4
2 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3
1 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2
總風險暴露指數可用于表示系統(tǒng)壽命期內與其有關的貨幣損失。采用TREC可以為系統(tǒng)設計管理者提供如下信息：
a．總風險暴露（TRE）——對待評價的特定危險事件所產生的風險的貨幣總數估計。其計算公式為：
TRE＝5×10（TREC-5）
b．年風險暴露（ARE）——總風險暴露除以估計的設計壽命（以年計）：
ARE＝TRE/設計壽命
c．單位風險暴露（URE）——單位產品的貨幣損失（或每一產品分攤數），即TRE除以產品生產總數。
URE＝TRE/產品數
d．風險暴露比（RER）——總風險暴露與設計費用之比。
RER＝TRE/總投資
TREC的準確程度依賴于輸入數據的質量。因此，系統(tǒng)安全性的重要任務之一是要確定和修正對故障率、暴露率、設計壽命、系統(tǒng)中該產品的數量等的原始估計值。當然，從上面的分析和計算可以看出，TREC已將定性的風險估算發(fā)展到了具有某些定量的水平。
2．定量評價方法
對于一個系統(tǒng)、裝置或設備，通過定性評價，人們能對其中的危險有一個大致了解，可以了解系統(tǒng)中安全性薄弱環(huán)節(jié)。但是，有時需要了解到底安全水平如何，系統(tǒng)的改進能使安全性水平提高多少，事故發(fā)生的可能性到底有多大，后果到底有多嚴重等?；卮疬@些問題，就需要對風險進行定量的評價（Quantified Risk Assessment： QRA）。QRA的用途及所擔當的角色如圖1所示。
定量風險評價是一種廣泛使用的管理決策支持技術，定量風險評價包含五個要素：
(1) 危險識別：確定事故場景、危險、危險事件以及它們的原因和發(fā)生機理。一般由危險檢查表（PHL）、初步過程危險分析（PPHA）、危險與運行分析（HAZOP）來獲得識別的危險。
(2) 頻率估計：確定識別的危險事件的發(fā)生頻率。一般由歷史數據、故障樹分析（FTA）、可靠性與有效性研究、故障模式及影響分析（FMEA）來確定。
(3) 后果分析：確定識別的危險事件后果的程度和概率。由事件樹分析（ETA）、事故分類/定義來確定。
(4) 風險估算：確定風險水平，就是將頻率和后果進行組合。
(5) 靈敏度分析：將研究的風險劃分優(yōu)先次序，進一步估算那些有意義的風險水平、比較相關的風險估算、將研究的風險劃分優(yōu)先次序、評估獨立的不確定性和設置執(zhí)行進度表。
QRA通過交替循環(huán)得到評估值 。開始通過原因、后果、費用、可能的頻率引出數量的估計，然后分析這些量對初始假設的靈敏度。QRA非常適合應用于與技術裝備失效相關的決策問題。