Análise de Risco
Introdução
Ubirajara F. Moreno
Objetivos
– Quantificar e analisar riscos
– Utilização como ferramenta de suporte a tomada de decisões
– Análise e projeto de modelos probabilísticos de risco para diversas
áreas (automação, controle de processos, sistemas
computacionais)
– Antecipar e controlar o risco de projetos e sistemas
– Realizar uma avaliação formal de risco e segurança de sistemas
– Reflexão acerca dos riscos e incertezas em situações do cotidiano
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Referências
1. Probabilistic Risk Assesment Procedures Guide for NASA
Managers and Prcticioners, 2002.
2. Piazza, G. Introdução à Engenharia de Confiabilidade, EDUCS,
2000.
3. Scapin, C. A. Análise Sistêmica de Falhas, DG, 1999.
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Histórico
•
•
•
•
Segunda Guerra Mundial: aeronaves americanas
Messerschimidt: fabricação
1950: confiabilidade com campo de estudo
1952: criação da AGREE (Advisory Group on
Reliability of Electronic Equipment)
• 1954: primeiro simpósio nos EUA
• 1975: Análise de risco em usinas nucleares, WASH1400, NRC
• 1996: PRA na NASA
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Definições Básicas
• Risco 1 — “probabilidade de ocorrência de más
conseqüências, perdas ou falhas”
• Risco 2 — probabilidade X severidade
• Decisão — “ato de decidir em favor ou contra uma
possível ação”
• Análise de risco — o estudo da especificação de
ações e eventos e a identificação de probabilidades
de sua ocorrência
• Suporte de decisão — fornecimento de elementos
que auxiliem os tomadores de decisão a explorar
problemas com riscos e predizer possíveis resultados
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Importância de melhoria da tomada
de decisões?
• Percepção risco/ chance
• Exemplos:
– Loteria
– Sistema de transporte: aéreo x rodoviário
– Acidentes ferroviários, GB.
• Influências:
–
–
–
–
Casos recentes
Ignorância de evidências estatísticas
Ênfase em eventos dramáticos recentes
Eventos isolados de grandes conseqüências obscurecem eventos
freqüentes de pequenas conseqüências
– Ilusão de controle
• Demanda da sociedade
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Análise formal da avaliação de risco
• Decisões do dia a dia não requerem modelos
matemáticos explícitos
• A análise formal de riscos envolve modelos
estatísticos
• Prós e contras:
– Modelos formais são abertos para a discussão (metodologia
científica)
– Modelos informais são pessoais e fechados; suposições
escondidas; não são passíveis de verificação
– Modelos informais são de formulação e utilização mais rápida
– Perspectiva racional :
– Reduz a subjetividade
– Equilíbrio de ênfase
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Banking Failures
• Chemical Bank’s ATMs
– 100 000 customers debited twice
– Fault in software
– Underlying cause was bank merger - software changed to cope with
merged ATM systems
• VISA UK data centre
– Programmer error caused hundreds of valid cards to be rejected for
several hours
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Military Systems Failures
• Patriot Missile failure during Gulf War
– Failed to track and intercept Iraqi Scud missile
– Struck a US Army Barracks leading to 28 deaths
– Software fault - 0.36 second error in clock timer
• Star Wars missile crash - Cape Canaveral
–
–
–
–
Aries rocket blown up 23 seconds after it was launched
Instead of heading northeast over the Atlantic it sped south
Technician accidentally loaded wrong software
Cost of launch was $5 million
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London Ambulance Service Failure
• Novel computer-aided dispatch system collapsed
• System wasn’t tracking accurately the position and
status of each ambulance
• Led to downward spiral of delays
• Ambulance crews accustomed to arriving in minutes
now took hours
• Multiple causes
– Software assumed perfect ambulance position information
– Recent change introduced memory leak
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Therac-25 Radiotherapy Machine
Failure
• Malfunction killed at least two patients; six received
severe overdose
• Software designers did not anticipate use of
keyboard’s arrow keys
• Possible reasons for failure
– Safety analysis neglected to omit possibility of software fault
– Over confidence in software led to removal of hardware protection
– Programming done to commercial rather than safety-critical
standards
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Typical Therac-25 Facility
©2000, John Wiley & Sons, Inc. Horstmann/Java Essentials, 2/e
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NASA’s Space Shuttle
• First actual launch 10 April 1984 - 3 years late,
millions of $ overspend.
• First planned launch cancelled because of computer
synchronisation fault
• In 1989 “Program Notes and Waivers” book detailed
software faults
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Airbus A320
• First civilian fly-by-wire aircraft
• Computer controls:
– Electrical Flight Control System (EFCS) qualifies A320 as a fly-bywire aircraft
• Accidents:
–
–
–
–
Habsheim airshow (Habsheim Video)
Bangalore
Warsaw
Strasbourg
• Poorer safety record than conventional aircraft
• Boeing 777 has been successful so far
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Some Well-Known Commercial
Failures
• Pepsi Cola
– Fault led to printing of 500, 000 winning numbers rather than one
– Company faced a substantial liability
• Air tours
– Air companies are completely dependent on automatic booking
systems
– Failure in booking system led to loss of £5m
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Ciclo básico do PRA
• Identificação do risco
–
–
–
–
Identificar a lista de eventos que podem causar perdas
Identificar a probabilidade de ocorrência de um evento
Medir a magnitude de perdas possíveis
Determinar quando o risco total é aceitável
• Análise do risco
– Classificar os eventos em controláveis e não controláveis
– Identificar relações entre eventos
• Planejamento
–
–
–
–
Identificar as ações que podem remediar os eventos controláveis
Atribuições de responsabilidade
Para cada ação especificar a magnitude do custo
Escolher ações que minimizem o risco com o menor custo
• Monitoração
– Medição continuada do risco
– Atualização
• Documentação
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Incerteza
• Linguagem
• Passado ou futuro
• Necessidade de medir a incerteza numericamente:
– Tomar decisões práticas
– Predições de eventos
– Explicação de fenômenos
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Erros comuns
• Qual das seqüências é mais provável?
A: H H H T T T
B: H T H T H T
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Subjetividade Vs Objetividade
Estatística
• Eventos estatísticos são aqueles cuja repetição
exaustiva é observada para condições similares
–
–
–
–
Moeda
Clima
Jogos de azar
Eventos isolados
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Problemas nas abordagens
baseadas em dados
• Validade restrita
• Conjunto de dados devem representar amostras
homogênas de uma população bem definida
• Determinação de correlações entre variáveis
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Acidentes em estradas: PRA simplório
Estação
Número de
fatalidades
Mêses mais frios
Menor número
de fatalidades
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Acidentes em estradas: modelo
causal
Estação
Condições
das estradas
Clima
Número
de viagens
velocidade
média
Nível de
perigo
Número de
fatalidades
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