Enhancing critical control management using bowties for high consequence risks at Rio Tinto
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In industries where high‐consequence events can result in severe impacts, effective risk management is essential. This paper presents Rio Tinto's evolving approach to managing such risks across its mining and minerals processing operations. The destruction of the Juukan Gorge rock shelters in 2020—a site of profound cultural significance to the Puutu Kunti Kurrama and Pinikura peoples—served as a pivotal moment for the company, emphasizing the value of adopting a more holistic approach to hazard identification and control. In response, Rio Tinto launched a comprehensive risk management uplift program that extends beyond traditional major hazards—such as process safety and tailings—to include cultural heritage and environmental considerations. Central to this program is the expansion of bowtie‐based critical control management, focusing on enhancing first‐line capability within a three‐lines‐of‐defense framework. The approach integrates best practices from the Energy Institute (EI), the Center for Chemical Process Safety (CCPS), and the International Council on Mining and Metals (ICMM). The paper explores the importance of clearly defining controls and critical controls, the role of centrally defined performance specifications, and best practices in bowtie methodology. It also includes a case study demonstrating the application of this approach to a major process safety hazard.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».