Kantitatif yöntemler, sayısal yorum ve genelleme yapılabilen niceliksel çalışmalardır. Risk analizinde kantitatif yöntemler, olası sebeplerin veya sonuçların sayısal olarak tanımlanmasında ve herhangi bir durum veya zamanda oluşma olasılıklarının hesaplanmasında kullanılır. Bu olasılıkların hesaplanması, olayların oluşmaması için önlem almak ve hasar giderici sistemler kurmak açısından büyük önem taşımaktadır.
Bu bölümde kantitatif risk analiz yöntemlerinden hata ağacı analizi, olay ağacı analizi, sebep-sonuç analizi, papyon analizi, yönetim gözetim risk analizi ve dinamik olay ağacı analizi incelenmiştir. Her bir yöntem, riskin farklı boyutlarını (nedenler, sonuçlar, bariyerler veya zamana bağlı değişimler) ele alarak karar vericilere sayısal veriler sunar.
Yöntemlerin genel karakteristiği incelendiğinde; hata ağacı analizi tümdengelimci bir yaklaşımla kök nedenlere odaklanırken, olay ağacı analizi tek bir başlatıcı olaydan yola çıkarak tümevarımcı bir yaklaşımla olası senaryoları ve sonuçları modeller. Sebep-sonuç analizi bu iki yaklaşımı birleştirirken, papyon yöntemi tehlikenin öncesi ve sonrasındaki bariyerleri görselleştirir. Dinamik olay ağacı analizi ise zamansal değişimleri benzetim yoluyla hesaba katar.
Hata ağacı analizi (HAA), istenmeyen belirli bir olayın kök sebeplerini ve oluşma olasılığını belirlemek için kullanılan bir sistem analizi tekniğidir. HAA ile karmaşık sistemlerin potansiyel problemleri teşhis edilebilir ve bunlara karşı önlem alınabilir. HAA, sistem analistlerinin belirli adımlar takip ederek, ele alınan istenmeyen duruma sebep olabilecek tüm hata kombinasyonlarının tanımlamasını sağlar.
Hata ağacı (HA), bir sistemde oluşabilecek istenmeyen bir olaya sebep olabilecek hatalı veya normal tüm olası olayların kombinasyonlarını mantıksal ve grafiksel olarak gösteren bir modeldir. Problemin genelinden yola çıkıp belirli sebeplere doğru ilerlendiği için tümdengelim bir analiz yöntemidir. HA en tepede istenmeyen bir olaydan en alttaki sebeplere doğru giden mantıksal hata yolu oluşturur.
HA'nın güçlü yönü olarak kolay uygulanması, kolay anlaşılması, sistem ile ilgili öngörü sağlaması ve ele alınan problem ile ilgili tüm sebepleri göstermesi sayılabilir. Grafiksel olarak oluşturulan bu modeller daha sonra matematiksel modellere çevrilerek sistem bozulma olasılığının hesaplanmasında kullanılabilir. Bu hesaplamalar ile istenmeyen olayın oluşma riski hesaplanabilir, bu istenmeyen olaya sebep olan hata olaylarının olasılıkları belirlenebilir ve son olarak sistemde yer alan bileşenlerin risk önemi ortaya konulabilir.
Olay Ağacı Analizi (OAA), bir başlatıcı olay ile tetiklenen potansiyel bir kaza senaryosundaki olayların akışını tanımlamak ve değerlendirmek için kullanılan bir yöntemdir. OAA, Olay Ağacı (OA) ismi verilen görsel bir ağaç yapısı kullanır. OAA’nın hedefi, başlatıcı olayın büyük bir kazaya mı dönüşeceği veya güvenlik sistemi tarafından takip edilen prosedürler tarafından kontrol altına mı alınacağını belirlemektir.
OAA tek bir başlatıcı olayın devamında oluşabilecek farklı çıktıları ve bu çıktılara ait olasılıkların hesaplanması için de kullanılır. OAA oluşabilecek tüm patikaların tespiti için oldukça başarılı bir yöntemdir. Bu yönüyle sistemde yer alan güvenli olmayan operasyon patikaları, bozuk operasyon patikaları ve güvenli operasyon patikalarının belirlenmesinde de kullanılabilir.
Olay ağacı diyagramı oluşturulduğunda incelenen başlatıcı olay, kaza senaryoları, dönüm olayları ve olası çıktılar belirlenmiştir. Bu diyagram üzerinde gerçekleştirilen kantitatif analiz temel olarak ikili mantığa dayanmaktadır. Yani bir olay ya gerçekleşir ya da gerçekleşmez veya bir bileşen çalışır veya çalışmaz. Başlatıcı olay gerçekleştikten sonra ardışık olaylar patikalar ile ifade edilir ve her bir patikanın olasılığı hesaplanır.
Sebep Sonuç Analizi (SSA), Olay ağacı analizinde olduğu gibi bir başlatıcı olay ile tetiklenen potansiyel bir kaza senaryosundaki olayların akışını tanımlamak ve değerlendirmek için kullanılan bir yöntemdir. SSA, Sebep Sonuç Diyagramı (SSD) ismi verilen görsel bir diyagram yapısı kullanır. SSA bir başlatıcı olayın devamında oluşabilecek farklı çıktıların tamamının belirlenmesi ve bu potansiyel çıktıların olasılıklarının hesaplanması için kullanılır.
SSA bir sistemdeki tüm bileşenler, yazılımlar, insan hataları, prosedürleri içerecek şekilde hazırlanabilir. Bu yöntem, sistem tasarımının ilk zamanlarında kullanıldığında ileride oluşabilecek olası güvenlik sorunlarını tespit etme ve önlem almaya yarar. Böylece tehlikeli durumları anlamak ve önlem almak için ürünün bitmesi, test edilmesi veya gerçek hayatta bir sıkıntı yaşanması beklenmeden güvenlik seviyesi artırılmış olur.
Sebep Sonuç diyagramı üzerinde gerçekleştirilen kantitatif analiz temel olarak ikili mantığa dayanmaktadır. Yani bir başlatıcı olay gerçekleştikten sonra ara olaylar ya başarı ile tamamlanır ya da başarısız olur. Başlatıcı olay ile tetiklenen ardışık olaylar patikalar ile ifade edilir ve her bir patikanın olasılığı hesaplanır. Kantitatif analiz için Sebep Sonuç Diyagramında yer alan tüm ara olayların başarılı ve başarısız olma ihtimallerinin hesaplanması gerekir.
Papyon tekniği, belirlenen bir tehlikeli olay, onun sebepleri, sonuçları, tehlikeli olayın oluşma olasılığını azaltıcı bariyerler ve oluştuktan sonra etkisini kontrol altına almayı amaçlayan bariyerler arasındaki ilişkiyi tanımlar. Papyon tekniği özellikle risk değerlendirmek için kalitatif bir yaklaşım kullanılamaması durumunda kullanılabilen bir metottur.
Papyon diyagramı oldukça basit ve uzman olmayan bir kişinin de anlayabileceği şekilde oluşturulmaktadır. Papyon tekniği, sebepleri (hata ağacı ile temsil edilebilir) ve sonuçları (olay ağacı ile temsil edilebilir) birbirine bağlar. Tehlikeli durum ortada bir düğüm noktası olarak seçilir; sol tarafında sebepleri belirten bir hata ağacı, sağ tarafında ise sonuçları belirten bir olay ağacı yer alır.
Sistemde yer alan her tehlikeli durum için ayrı bir Papyon diyagramı çizilmesi gerekir. Bazı durumlarda papyon diyagramında yer alan güvenlik bariyerlerinin mühendislik, bakım ve operasyon aktiviteleri ile ilişkisinin gösterilmesi faydalı olmaktadır. Böylece risk yönetimi için mühendislik, bakım ve operasyon faaliyetlerinin neler olduğu açıkça gösterilmiş olur. Bu şekilde, prosedür ve faaliyetlerde gerçekleştirilecek değişikliklerin tehlikeler, bariyerler ve risk üzerindeki etkisi de gösterilmiş olur.
1960’lı yılların sonunda Amerika Atomik Enerji Komisyonu oluşan kazaların araştırılması ile ilgili bir dizi proje başlatmış ve kazaların incelenmesinde ağırlıklı olarak Hata Ağacı Analizi Yöntemi’ni kullanmıştır. Bir dizi kaza analizi sonrasında çalışmada incelenen farklı kazaların sebeplerinin benzerlikler gösterdiği fark edilir. Böylece kazaya sebep olan bu ortak olayların incelenmesi ile Hata ağacı Analizi yapısına çok benzeyen ve aslen ideal güvenlik yönetim sistemini tanımlayan bir ağaç yapı geliştirilir.
Yönetim Gözetim Risk Ağacı (YGRA) ismi verilen bu ağaç yapısının oluşturulmasında gözlemler ile beraber en iyi uygulamalar ve literatürdeki güncel bilgiler de incelenmiştir. YGRA, HAA sembollerine çok benzer semboller kullanır. Fakat iki yaklaşım arasında iki önemli fark bulunmaktadır. YGRA aslında hâlihazırda oluşturulmuş bir hata ağacını ortaya koyar. Analist hata ağacını sıfırdan oluşturmak zorunda değildir, var olan model üzerinden ilerleyip incelenen kazada geçerli olmayan dalları budar.
İkinci olarak ise YGRA sadece kazada ne olduğunu incelemek ile yetinmez, bunların yönetim sisteminden kaynaklanan sebeplerini bulmaya çalışarak kazanın neden olduğunu tanımlamaya çalışır. YGRA birbiri ile ilişkili sekiz ağaçtan oluşur. Bunlar içinde 98 genel problem ve her biri için yaklaşık 200 sebep tanımlanmıştır. Bazı durumlarda, farklı problemlerden transferler ile temel sebep sayısı 1500’e kadar çıkabilmektedir.
Dinamik olay ağacı (DOA), başlatıcı olaydan sonra gelişebilecek olayların farklı zaman dilimlerinde oluşabilmesine imkân veren bir olay ağacı yapısıdır. Bahsedilen alt sistemler ikili mantıkta değerlendirilmekte yani ya çalışmakta ya da çalışmamaktadır. DOA'da her bir dallanma noktasında sistem durumlarının tüm mümkün kombinasyonları değerlendirilmelidir.
Ayrıca dallanma isteğe göre gerçekleştirilebilir ama ayrı zaman dilimlerini göstermelidir. Son olarak ise bu yöntemde ardışık olay sayıları çok hızlı biçimde kontrol edilebilir seviyenin dışına çıkabilmektedir. Bu yüzden problemin basitleştirilmesi ve yaklaşık değerlerin kullanılması gerekir. Özellikle bu son nokta sebebiyle gerçek hayat uygulamasında bu yöntem benzetim odaklı bir yaklaşım ile hayata geçirilebilir.
Bu yaklaşımda olay akışları, analizin başında tamamen ortaya konmak yerine kullanıcı tarafından belirlenen kurallara göre oluşturulur ve benzetim yazılımları ile uygulanır. DOA akışını şekillendirmek için dallanma kümesi, yapı durum, dallanma kuralları ve sıra genişleme kuralları gibi beş özel tanım yapmak gerekmektedir. Kurulan dinamik olay ağacı Benzetim Yaklaşımı ile çalıştırılır ve belli bir koşum sayısı sonunda varılan çıktı durumlarının frekansı incelenerek olasılık hesabı gerçekleştirilir.