Managing Risk Reduction using a Relative Risk Prioritization Tool
Notice bibliographique
Résumé
The Safety Management System (SMS) provides an environment where undesired events (proactively or reactively identified) are evaluated for the effect on safety using Risk Analysis. When the risk is evaluated, an interim risk reduction (mitigating action) may be applied to reduce the risk to a level that allows operations for a longer period before the safety issue is fully resolved. The risk assessment provides a means of evaluating the risk level and it may be difficult to quantify the “benefit” of interim mitigations that will reduce the risk. Prioritization of issues in the same risk category of the Risk Matrix is often simplified to a schedule and logistics basis of the final corrective action and often does not adequately show the benefit of the interim mitigating actions taken. Employing a concept used in System Reliability Analysis, the Design / Process Failure Modes and Effects Analysis (Design FMEA as defined in SAE J1739) uses a Risk Priority Number as a tool to identify the most significant failure modes that need to be evaluated in order to determine if redesign can mitigate the risk to a lower level. This paper will develop this concept in conjunction with an Aircraft / System Functional Hazard Assessment and acceptable level of risk (certification levels) to formulate a Risk Priority Number as a tool to rank the risks while taking into account the effectiveness of mitigating actions. A means to baseline the product acceptable level of risk / safety is also proposed in order to determine the relative risk increase from the as certified risk level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».