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