Криві FN — графічне зображення ймовірності подій, що спричинюють конкретний рівень шкоди для конкретної популяції. Найчастіше вони стосуються частоти заданої кількості нещасних випадків, що виникають.
Криві FN показують накопичену частоту (F), з якою N чи більше представників популяції зазнаватимуть впливу. Значний інтерес зумовлюють великі значення N. які можуть виникати з високою частотою F, оскільки вони можуть бути неприйнятними в суспільному та політичному відношенні.
Криві FN — спосіб зображення результатів аналізування ризику. Багато подій мають високу ймовірність результатів з низькими наслідками й низьку ймовірність результатів з високими наслідками. Криві FN уможливлюють зображення рівня ризику у формі лінії, яка описує скоріше цей діапазон, ніж окрему точку, що зображує одну пару — ймовірність-наслідок.
Криві FN можна застосовувати для порівнювання ризиків, наприклад, для порівнювання прогнозованих ризиків з критеріями, поданими у формі кривої FN, або для порівнювання прогнозованих ризиків з даними, зумовленими минулими випадками, або з критеріями прийняття рішень (що їх також подають у формі кривої F/N).
Криві FN можна застосовувати в проектуванні системи чи процесу, або в керуванні наявними системами.
Вхідними даними є будь-що з такого:
За наявними даними будують графік, абсцисами точок якого є кількість нещасних випадків (до конкретного рівня шкоди, наприклад смерті), а ординатами — ймовірності N нещасних випадків або більшої їх кількості. Через великий діапазон значень обидві осі, зазвичай, зображають у логарифмічному масштабі.
Криві FN можна будувати статистично, використовуючи «реальні» числові дані з минулих утрат, або їх можна обчислювати на основі оцінок імітаційної моделі. Використовувані дані та зроблені припущення можуть означати, що ці два типи кривої FN подають різну інформацію, отже, їх треба використовувати окремо та для різних цілей. Узагалі, теоретичні криві FN є найкориснішими для проектування системи, а статистичні криві FN —для керування конкретною наявною системою.
За обох підходів для побудови кривої може бути потрібним витратити багато часу, тому їх, зазвичай, не застосовують разом. Емпіричні дані, таким чином, утворюють фіксовані точки, що зображають точно відомі нещасні випадки внаслідок відомих аварій/випадків за конкретний період часу, а кількісне аналізування ризику дає змогу отримати інші точки за допомогою екстраполяції чи інтерполяції.
Якщо необхідно враховувати аварії з низькою частотою та високими наслідками, то може бути потрібним розглядати тривалі періоди часу з тим, щоб зібрати достатню кількість даних для належного аналізування. Це, своєю чергою, може ставити під сумнів наявні дані, якщо першопочаткові події змінювалися з плином часу.
Лінія, що зображує ризики в діапазоні значень наслідків, які можна порівнювати з критеріями, що відповідають досліджуваній популяції та конкретному рівню шкоди.
| Переваги | Недоліки |
|---|---|
|
|