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revista - AreaMinera

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Reportaje Corporativo<br />

30<br />

1. Defi nición del tipo de Análisis que se quiere desarrollar: Cuáles serán<br />

las necesidades del proyecto o cliente interpretadas como los objetivos<br />

del estudio.<br />

2. Recopilación de la información en torno al proyecto: Será el proceso,<br />

planta o construcción en donde se requiera aplicar el Análisis Cuantitativo.<br />

3. Identifi cación del riesgo. Recordemos que “un riesgo omitido es un<br />

riesgo no analizado”.<br />

4. Enumeración de los incidentes: Será la identifi cación y tabulación de<br />

todos los incidentes sin tomar en cuenta la importancia o criticidad.<br />

5. Selección: Será la metodología de selección de uno o más incidentes<br />

donde se puedan representar aquellos identifi cados y las manifestaciones<br />

de aquellos incidentes.<br />

6. Construcción del modelo de Análisis: Este paso cubre la selección<br />

de los modelos de consecuencia apropiados, los métodos de estimación<br />

de la posibilidad y su integración a un algoritmo total para producir y<br />

presentar los estimados del riesgo.<br />

7. Estimación de las consecuencias: Metodología utilizada para determinar<br />

el daño potencial de incidentes específi cos. Un solo incidente<br />

puede tener muchas manifestaciones diferentes. Estas manifestaciones<br />

se analizan usando modelos de fuente y su dispersión. Los modelos de<br />

efecto, comúnmente utilizados en nuestra industria, se usan para determinar<br />

las consecuencias en las personas o estructuras, así como para<br />

determinar su mitigación y pueda reducir la magnitud de las consecuencias<br />

e incluirse en el análisis.<br />

Nuestro modelo se basa en la construcción<br />

de las habituales planillas de riesgos. Éstas<br />

describen los riesgos específi cos del proyec-<br />

<strong>revista</strong><br />

areaminera<br />

EL ANÁLISIS DE RIESGOS CUANTITATIVO COMPRENDE LOS SIGUIENTES COMPONENTES TÉCNICOS:<br />

to, el tema central del tipo de riesgo que se<br />

evalúa (Selección), la probabilidad de ocurrencia<br />

de cada fuente de riesgo donde se<br />

8. Estimación de la probabilidad: Se utiliza para estimar la frecuencia<br />

o probabilidad de la ocurrencia de un incidente. Los estimados pueden<br />

obtenerse de datos históricos sobre la frecuencia de los fallos, o de los<br />

modelos de secuencia de fallos, tales como árboles de fallos y árboles<br />

de eventos.<br />

9. Estimación del riesgo: Es la combinación de las consecuencias y<br />

la probabilidad de todos los incidentes seleccionados para suministrar<br />

una medida del riesgo. Los riesgos de todos los incidentes seleccionados<br />

se estiman individualmente y se suman, para así obtener una<br />

medida total del riesgo. En esta parte se discutirán la sensibilidad e<br />

incertidumbre de los estimados del riesgo y la importancia de los diferentes<br />

incidentes que contribuyen con estos estimados.<br />

10. Utilización de los estimados del riesgo: Será el grado de reducción<br />

del riesgo a la que podemos llegar y donde éstos pueden ser efectivos,<br />

ya sea incorporando cambios en los diseños o en la operación. Generalmente,<br />

estas reducciones de riesgos son el resultado de los análisis<br />

del tipo cualitativo cuyos resultados e interpretaciones son la fuente<br />

de algunos tipos de riesgos que deben ser mitigados en las siguientes<br />

etapas de los estudios de ingeniería.<br />

En el caso particular de Hatch, el desarrollo del Análisis de Riesgo<br />

Cuantitativo, es producto de un recorrido de las variables anteriormente<br />

indicadas. La identifi cación de los riesgos es el resultado de la realización<br />

de talleres con expertos en los que participa tanto nuestro personal<br />

como una dotación de profesionales propuestos por el cliente.<br />

asume una función de distribución de probabilidades<br />

de Bernoulli (ocurre – no ocurre),<br />

su consecuencia la que está en función de<br />

una apertura de consecuencias o bien, puede<br />

ser tomado como un evento discreto, según<br />

los distintos escenarios de la propia probabilidad<br />

de ocurrencia, la forma de distribución<br />

del riesgo y por último la columna de distribución<br />

del tipo de riesgo ya sea discreto<br />

o uniforme.<br />

Como herramientas para procesar el modelo<br />

se debe tener en cuenta qué es lo que se<br />

quiere demostrar y representar. En base a<br />

esto, utilizamos una de las herramientas de<br />

software disponibles en el mercado. Se trata<br />

del programa Crystal Ball (Decisioneering),<br />

el que nos permite ordenar óptima y funcionalmente<br />

la información.<br />

Eduardo Alarcón<br />

Líder del Grupo de Administración de Riesgos<br />

para América Latina

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