P R AC E NAUKOWE P OL I T E C HNI KI WAR S Z AWS KI E J
z. 64 Transport 2008
Joanna JASIC
SKA1, Andrzej ÅšWIDERSKI2
Zakład Systemów Jakości i Zarządzania
02-010 Warszawa, ul. Nowowiejska 26
1
[e-mail],
2
[e-mail]
METODYKA OCENY RYZYKA W ZAPEWNIENIU JAKOÅšCI
SYSTEMÓW LOGISTYCZNYCH
Streszczenie
W referacie omówiono istotę i metodykę dokonywania oceny ryzyka z punktu widzenia zapewnienia
jakości systemów logistycznych. Zaprezentowano wybrane, możliwe do zastosowania metody oceny z zakresu
inżynierii jakości, inżynierii produkcji i statystyki matematycznej. Przedstawiono przykład ich praktycznego
zastosowania podczas realizacji remontu śmigłowca. Szczególną uwagę zwrócono na wykorzystanie diagramu
Ishikawy, wykresu Pareto-Lorenza oraz metody FMEA - narzędzi wspomagających podejmowanie decyzji
w procesach realizacyjnych.
Słowa kluczowe: ocena ryzyka, system logistyczny, jakość, zapewnienie jakości.
1. WPROWADZENIE
Wszelkie procesy logistyczne można rozpatrywać w ujęciu systemowym. Na system
logistyczny (SL) mogą składać się m.in. podsystemy: produkcji, magazynowania, dystrybucji,
handlu, dowozu, eksploatacji i konsumpcji [2]. SL jest zatem zbiorem procesów (i relacji
między nimi) zachodzących w jego obrębie. Może więc obejmować: organizację, planowanie,
kontrolę i realizację przepływu towarów z miejsc ich wytworzenia (zakupu), poprzez
produkcjÄ™ i dystrybucjÄ™ do odbiorcy [1].
Przyjmując za podstawę powyższe rozważania, jakość SL J jest funkcją jakości ich
elementów (w tym podsystemów, czy procesów):
J = f ( jp, jm, jd , jh, je, jk )
(1.1)
gdzie:
jp - jakość procesu produkcji,
jm - jakość procesu magazynowania,
jd - jakość procesu dystrybucji,
jh - jakość procesu handlowego,
je - jakość procesu eksploatacji,
jk - jakość procesu konsumpcji.
Tym samym, od jakości poszczególnych elementów SL zależy jakość całego systemu.
Jednym z elementów zapewnienia jakości [16] SL, jest ocena ryzyka. Przeanalizowanie zatem
Joanna Jasińska, Andrzej Świderski
60
istotnych z
ródeł ryzyka mających wpływ na realizację dowolnej usługi w ramach SL jest
ważnym i trudnym problemem. Brak ustalonej metodyki oceny ryzyka może być z
ródłem
błędnych decyzji i dotkliwych konsekwencji finansowych.
2. ISTOTA OCENY RYZYKA W ZAPEWNIENIU JAKOÅšCI SL
Zgodnie z [7,8], ryzyko jest kombinacją prawdopodobieństwa wystąpienia zagrożenia
podczas realizacji usługi w ramach SL i jego negatywnego skutku oddziaływania.
Na ocenę ryzyka składają się dwa zasadnicze elementy: szacowanie ryzyka (w tym
identyfikacja i analiza ryzyka) i sterowane ryzykiem (w tym planowanie, redukcja
i monitorowanie ryzyka.
Identyfikacja i analiza, w ramach szacowania ryzyka oraz planowanie, redukowanie
i monitorowanie, w ramach sterowania ryzykiem, sÄ… podstawowymi i koniecznymi
działaniami zabezpieczającymi przed niepożądanymi skutkami funkcjonowania SL.
Eliminacja (jeśli to możliwe) lub minimalizacja ryzyka mają istotne znaczenie w utrzymaniu
właściwej jakości SL.
Procedura postępowania, opisująca wymienione wyżej działania wymaga przywołania
niezbędnych metod oceny, głównie z zakresu inżynierii jakości [6,11,12,14], ale również
inżynierii produkcji [3,10], czy statystyki matematycznej [4,15]. Ważnym jest, aby ocena była
sparametryzowana, a więc ilościowa. Tylko taka jest najbardziej wiarygodna i obiektywna. Do
jej obiektywizacji może posłużyć macierz ryzyka (rys. 1).
1 0 0.25 0.5 0.75 1
0.75 0 0.187 0.375 0.562 0.75
0.5 0 0.125 0.25 0.375 0.5
0.25 0 0.062 0.125 0.187 0.25
0 0 0 0 0 0
0 0.25 0.5 0.75 1
Prawdopodobieństwo wystąpienia zagrożenia
Rys. 1. Macierz ryzyka
y
ródło: opracowanie własne
Poziom wartości 0,75  1 oznacza wysokie ryzyko, co w praktyce przekłada się na
wysokie prawdopodobieństwo wystąpienia zagrożenia lub istotny skutek zagrożenia. Taka
sytuacja może wynikać np. z problemów z jakością i terminowością dostaw, niewłaściwym
nadzorowaniem procesów czy brakiem możliwości spełnienia wymagań jakościowych klienta
zarówno pod względem parametrów technicznych jak i dotrzymania terminu realizacji.
Średnie ryzyko w zakresie wartości od 0,375 do 0,562 dotyczy istotnego
prawdopodobieństwa wystąpienia zagrożenia i umiarkowanego znaczenia jego skutków.
Najczęściej identyfikuje się je w przypadku niestabilności procesów lub zidentyfikowania
niekorzystnych trendów oddziaływujących na SL.
Skutek zagro
ż
enia
Metodyka oceny ryzyka w zapewnieniu jakości systemów logistycznych
61
Niski poziom ryzyka (0 - 0,25) występuje w przypadku małego prawdopodobieństwa
wystąpienia zagrożenia i nieistotnej wartości jego skutku. Ma to miejsce najczęściej, gdy
znana jest zmienność procesu, przebieg jego jest ustabilizowany, a zagrożenia nie mają
wpływu na terminowość realizacji.
Dobór metod jest uzależniony od dostępnych danych z realizacji SL, posiadanej wiedzy,
doświadczenia, umiejętności oraz potrzeb. Zbyt duża liczba zastosowanych metod może
spowodować rozproszenie danych lub ich utratę. Wybór jednej, może okazać się
niewystarczający dla przedstawienia przejrzystego, pełnego i logicznego obrazu ryzyka.
Poniżej zestawiono metody, które mogą być wykorzystane w ocenie ryzyka w ramach
zapewnienia jakości SL (rys. 2).
Rys. 2. Metody wykorzystywane w ocenie ryzyka w ramach zapewnienia jakości SL
y
ródło: opracowanie własne.
3. METODYKA OCENY RYZYKA  ANALIZA PRZYPADKU
Ocena ryzyka powinna być realizowana w odniesieniu do wszystkich elementów SL,
głównie na etapach: projektowania, produkcji i zakupów w obszarach: technicznym,
technologicznym, kosztowym, terminowym oraz kompetencji personelu [7]. W miarÄ™
potrzeby zakres analizy może być rozszerzany o inne dziedziny. Stosowanie zróżnicowanych
metod uzależnione jest od stopnia skomplikowania techniczno  technologicznego wyrobu
(w tym usługi) oraz posiadanej wiedzy. Dane do szacowania i sterowania ryzykiem zbierane
są na podstawie oceny zagrożeń występujących w realizacji wcześniejszych podobnych
przedsięwzięć.
Podstawowymi metodami wykorzystywanymi w identyfikacji ryzyka jest burza mózgów
i schemat blokowy. W szczególnych przypadkach koniecznym staje się zbieranie opinii
ekspertów lub tworzenie list pytań kontrolnych. Porządkowanie i klasyfikacja poszczególnych
grup ryzyka odbywa się z zastosowaniem schematu Ishikawy w połączeniu z metodą 5M
[6,11]. Otrzymane wyniki z kolei służą do analizy skutków i prawdopodobieństw wystąpienia
tych zagrożeń. W zależności od złożoności i  nowości problemu stosowane są techniki takie,
Joanna Jasińska, Andrzej Świderski
62
jak QFD, FMEA czy diagram Pareto  Lorenza [11,14]. Przy rozwiÄ…zywaniu
skomplikowanych i wieloetapowych problemów oraz konieczności oceny wpływu zależności
pomiędzy parametrami wyrobu na bezpieczeństwo użytkowania przydatne są różnego typu
diagramy (np. diagram pokrewieństwa, relacji, systematyki, matrycowy). Użyteczną metodą
w identyfikowaniu zagrożeń są metody symulacyjne, takie jak: analiza drzewa błędów,
analiza drzewa zdarzeń, czy wykres podejmowania decyzji, szczególnie w przypadkach
analizy systemów technicznych.
W procesach produkcji i zakupów szacowanie i sterowanie ryzykiem prowadzone jest
w oparciu o dane zebrane przy pomocy arkuszy kontrolnych w toku procesu. Na ich podstawie
tworzone są karty kontrolne, histogramy, arkusze FMEA i diagram Pareto  Lorenza, których
analiza pozwalała na określenie prawdopodobieństwa i skutków zagrożeń w trakcie realizacji
przedsięwzięcia.
Przy realizacji przedsięwzięć wieloetapowych i długofalowych przydatna może być
metoda analizy sieciowej PERT, która umożliwia optymalizację czasu trwania
poszczególnych etapów z uwzględnieniem potencjalnych problemów związanych z jakością
i terminowością dostaw, efektywnością, pracownikami i zasobami materialnymi.
Dla potrzeb analizy, praktyczne zastosowanie ww. metod oceny ryzyka przedstawiono
na przykładzie realizacji remontu śmigłowca Mi-8 SAR.
Szacowanie ryzyka rozpoczęto od określenia działań związanych z remontem.
Procedurę kolejności zadań przedstawiono na schemacie blokowym (rys. 3).
Rys. 3. Schemat blokowy procesu remontu śmigłowca Mi-8 SAR
y
ródło: opracowanie własne.
Metodyka oceny ryzyka w zapewnieniu jakości systemów logistycznych
63
Podczas burzy mózgów, na podstawie wyników z analizy przebiegu procesu remontu,
zdefiniowano potencjalne zagrożenia, jakie mogłyby wystąpić i mieć wpływ na właściwe
póz
niejsze funkcjonowanie śmigłowca i jego zespołów. Zaliczono do nich:
" instalacjÄ™ antywibratora (zgodnie z biuletynem konstrukcyjno  eksploatacyjnym dla
śmigłowca Mi- 8 dotyczącym zabudowy na śmigłowiec antywibratora typ 1 lub typ 2),
" instalacjÄ™ kolumny medycznej,
" zakup piasty wirnika nośnego.
W uporządkowaniu i zaklasyfikowaniu zidentyfikowanych zagrożeń do poszczególnych
obszarów w zakresie remontu antywibratora oraz instalacji kolumny medycznej umożliwiło
wykorzystanie diagramu Ishikawy. Przykład diagramu Ishikawy dla zidentyfikowania
problemów z instalacją antywibratora przedstawiono na rys. 4.
Rys. 4. Diagram Ishikawy dla instalacji antywibratora
y
ródło: opracowanie własne.
Zastosowanie analizy Pareto - Lorenza umożliwiło uszeregowanie najczęściej
pojawiających się wad konstrukcyjnych antywibratora (rys. 5), do których należą:
A  brak rozpórek  uszkodzenia ruchomych elementów,
B  uszkodzenia mechaniczne antywibratora,
C  pęknięcie ramion piasty wirnika nośnego,
D  pęknięcie obudowy antywibratora,
E  korozja powierzchniowa antywibratora (ujawniona w czasie przeglądu przed montażem).
Uzyskane wyniki z wcześniej zastosowanych metod posłużyły do wypełnienia  Kart
FMEA dla procesów projektowania, produkcji i zakupów. Przykładową kartę dla procesu
projektowania antywibratora przedstawiono w tablicy 1. Punktacja (w skali 1  10), dokonana
przez zespół ekspertów (technologów, konstruktorów, specjalistów zapewnienia jakości,
logistyków, itp.), metodą  burzy mózgów , oparta była na zasadach przyjętych w teorii
metody FMEA [6,11,12,14]
Joanna Jasińska, Andrzej Świderski
64
Rys. 5. Wykres Pareto i krzywa Lorenza dla potencjalnych wad konstrukcyjnych w instalacji antywibratora
y
ródło: opracowanie własne.
Tablica 1. Karta FMEA dla procesu projektowania
Projektowanie  instalacja antywibratora
Aspekty Częstotliwość Znaczenie Wykrywalność
Przyczyna P Z T R
ryzyka P Z T
Opóz
nienia
Nieterminowa Bardzo wysoka
w przeprowadzeniu
Terminy Åšrednia realizacja (monitoring 6 10 1 60
weryfikacji
umowy procesu)
i walidacji prototypu
Zwiększenie
Bardzo wysoka
Nieterminowość kosztów
Koszty Duża (monitoring 8 9 1 72
realizacji umowy realizacji
procesu)
umowy
Niespójna
Bardzo wysoka
dokumentacja Problemy z
Technologia Bardzo duża (przegląd 10 10 2 200
techniczna z instalacjÄ…
dokumentacji)
technologicznÄ…
Wysoka
Wady konstrukcyjne Brak możliwości
Technika Bardzo duża (przegląd 10 10 3 300
prototypu instalacji
dokumentacji)
Kompetencje
- - - - 1 1 1 1
personelu
y
ródło: opracowanie własne
Szczegółowo rozpatrzono przyczyny i skutki zidentyfikowanych zagrożeń
z uwzględnieniem częstotliwości występowania P , znaczenia Z oraz poziomu
wykrywalności T dla zidentyfikowanych wcześniej zagrożeń. Na tej podstawie wyznaczono
wartość ryzyka R , zgodnie z regułą 3.1.
R = P Å" Z Å"T (3.1)
gdzie:
20%
Skutki
Metodyka oceny ryzyka w zapewnieniu jakości systemów logistycznych
65
R - wartość wyznaczonego ryzyka,
P - częstotliwość występowania zagrożenia,
Z - znaczenie dla klienta zidentyfikowanego zagrożenia,
T - poziom wykrywalności.
Ustalono, że wartość ryzyka R*#100 wskazuje na konieczność podjęcia działań
zapobiegawczych, a wartość R ‚" 36;100) - na rozważenie zasadnoÅ›ci ich podjÄ™cia.
W zależności od wartości oszacowanego ryzyka, zgodnie z przyjętymi kryteriami oceny,
określono priorytety i kolejność realizacji zaproponowanych działań zapobiegawczych.
Zaplanowano odpowiednie zasoby do monitorowania i redukowania ryzyka, terminy realizacji
oraz wykonawców.
Zapisów dotyczących sterowania ryzykiem dokonywano w karcie sterowania ryzykiem
 tablica 2.
Tablica 2. Karta sterowania ryzykiem
Określenie wartości ryzyka po przeprowadzeniu działań
zapobiegawczych  obniżających ryzyko
Projektowana
Aspekty ryzyka
instalacja Częstotliwość Znaczenie Wykrywalność Ryzyko
P Z T R
Terminy 1 1 1 1
Koszty 3 4 1 12
Instalacja Technologia 3 3 1 9
antywibratora Technika 2 3 1 6
Kompetencje
1 1 1 1
personelu
y
ródło: opracowanie własne
Zastosowanie metody FMEA wymaga przetworzenia uzyskanych wartości ryzyka R
(np. poprzez opracowanie tabeli porównawczej) tak, aby były one spójne z ustalonymi
wartościami w macierzy kryterialnej ryzyka (rys. 1). Najczęściej, w nieskomplikowanych SL
nie ma potrzeby korzystania z metody FMEA. Wystarczy wykorzystać w ocenie ryzyka
zależności pomiędzy prawdopodobieństwem wystąpienia zagrożenia i jego skutkiem bazując
jedynie na macierzy (rys. 1).
4. PODSUMOWANIE
Ryzyko jest zjawiskiem normalnym, a zarzÄ…dzanie nim - koniecznym do dynamicznego
rozwoju każdej firmy. Doświadczenia autorów [7,8,9,16] potwierdzają potrzebę zarządzania
ryzykiem w realizacji przedsięwzięć logistycznych w celu wyeliminowania ryzyka lub, o ile
jest to możliwe, zredukowania go.
Ważnym problemem w podejmowaniu decyzji o przystąpieniu do realizacji
przedsięwzięcia logistycznego jest więc właściwe podejście do oceny ryzyka, w tym
odpowiedni dobór metod w celu uzyskania wiarygodnych wyników. Mając wiedzę z zakresu
istoty działania danej metody, elementów wspólnych, różnic i ograniczeń, wskazane jest
przeanalizowanie zalet i wad stosowanych metod, które w konsekwencji mogą zdeterminować
ich właściwy wybór. Należy zaznaczyć, że metody zarówno opisowe jak i oparte na aparacie
matematycznym wzajemnie się uzupełniają. Zastosowanie metod statystycznych wynika
z konieczności monitorowania i analizy zmienności danych obserwowanych na różnych
Joanna Jasińska, Andrzej Świderski
66
etapach realizacji wyrobu. Nawet przy stosunkowo małej liczbie danych wykorzystanie
technik statystycznych pozwala na lepsze zrozumienie charakteru, zakresu i przyczyn
zmienności, co ułatwia rozwiązywanie problemów.
LITERATURA
[1] Brzeziński M.: Logistyka w przedsiębiorstwie, wyd. Bellona, Warszawa 2006.
[2] Dworecki E., Berny J.: Logistyka racjonalnego działania, wyd. REPROGRAFF, Radom 2005.
[3] Feigenbaum A.V.: Total Quality Control Engineering and Management, wyd. Mc Graw-Hill,
New York 1961.
[4] Hryniewicz O.: Optymalne plany statystycznej kontroli jakości produkcji, wyd. PWN,
Warszawa 1983.
[5] IEC 62198:2001 Project risk management  Application guidelines.
[6] Ishikawa K.: Guide to Quality Control, wyd. Asian Productivity Organization, Tokyo 1987.
[7] Jasińska J., Świderski A. Ryzyko w zapewnieniu jakości technicznych środków transportu,
Międzynarodowa Konferencja Naukowo-Techniczna  Transport XXI w. , Politechnika
Warszawska, Komitet Transportu PAN, Stare Jabłonki 2007.
[8] Jasińska J., Świderski A.: Problemy oceny ryzyka w procesach realizacji wyrobów w aspekcie
wymagań AQAP, Problemy Jakości nr 1, Warszawa 2006.
[9] Jasińska J., Świderski A.: Zarządzanie ryzykiem w realizacji kontraktów z wymaganiami
NATO, V Krajowa Konferencja Naukowo-Techniczna  Problematyka normalizacji,
zapewnienia jakości i kodyfikacji w aspekcie integracji z NATO i Unią Europejską , Materiały
konferencyjne, WAT, Warszawa, 2005.
[10] Juran J.: Quality Control Handbook, wyd. Mc Graw-Hill, New York 1974.
[11] Kindlarski E.: TQM, wykresy Ishikawy i Pareto, Q Team, wyd. Bellona, Warszawa 1993.
[12] Kolman R.: Inżynieria jakości, wyd. PWE, Warszawa 1992.
[13] Lonnblad L., Petersom C., Rognvaldsson T.: Pattern recognition in high energy physics with
artificial neural networks  JETNET 2.0, Computer Physics Communications 70, 1992, 167-
182.
[14] Oakland J. S.: Total Quality Managment, wyd. Bulterwarth-Heinemann, Oxford 1992.
[15] Oakland J. S., Followel R. F.: Statistical Proces Control, wyd. Heinemann Newness, Oxford,
London-Kingston 1990.
[16] Świderski A. Aspekty praktyczne zapewnienia jakości technicznych środków transportu,
Międzynarodowa Konferencja Naukowo-Techniczna  Transport XXI w. , Politechnika
Warszawska, Komitet Transportu PAN, Stare Jabłonki 2007.
RISK ASSESSMENT METHODOLOGY IN QUALITY ASSURANCE OF LOGISTIC SYSTEMS
Abstract
The article describes the essence and methodology of risk assessment from quality assurance of logistic
systems point. The assessment methods, possible for usage, from quality engineering area, production
engineering and mathematical statistics are presented. Their practical usage during a helicopter repair is
presented. A special attention is paid to usage of Ishikawa diagram, Pareto-Lorenz analysis and FMEA method as
tools supporting taking decision in production processes.
Keywords: risk assessment, logistic system, quality, quality assurance.
Recenzenci: Tomasz Ambroziak, Marianna Jacyna