A MATRIZ DE RISCO

A matriz de risco é uma forma usual de se avaliar o risco. Uma matriz de risco é uma representação da combinação da probabilidade de ocorrer um evento associando a esta probabilidade a consequência caso o evento ocorra.

O resultado dessa representação é normalmente expresso pela Classificação do Risco segundo uma escala que pode ser uma escala qualitativa ou uma escala semi-quantitativa.

As matrizes de risco qualitativas são construídas atribuindo classes de risco à combinações entre a probabilidade de ocorrência de um evento associado com a sua consequência potencial. A figura abaixo ilustra uma matriz de risco qualitativa.

Matriz Qualitativa.

Matriz Qualitativa.

 

Já as matrizes de risco classificadas como semi-quantitativas são construídas atribuindo pesos às classes de probabilidade e de consequência e definindo as classes de risco à partir da combinação da classe de probabilidade com a de consequência, atribuindo valores a estas combinações. As vezes encontramos matrizes cujos valores destas combinações são atribuídos e às vezes encontramos matrizes cujos valores são obtidos através da multiplicação do “peso” atribuído à classe de probabilidade pelo “peso” atribuído à classe de consequência. Nesta segunda situação o risco acaba sendo calculado a partir de uma expressão matemática e tem uma equação que o representa. A figura a seguir exemplifica uma matriz de risco semi-quantitativa.

Matriz Semi Quantitativa.

Matriz Semi Quantitativa.

 

É importante discutir algumas discrepâncias que identifica-se no uso das matrizes de risco pois isso pode contaminar o resultado da avaliação do risco e consequentemente macular a decisão tomada a partir do seu uso.

Discrepância 1

Uso da probabilidade atribuída: algumas matrizes adotam uma escala de avaliação de probabilidade adotando como critério de avaliação as ocorrências passadas de eventos como orientador para a definição da classe de probabilidade, considerando que se o evento aconteceu no passado ele vai se repetir no futuro. Outras matrizes fazem esta avaliação a partir de pressuposto subjetivo de possibilidade de ocorrência do evento. Vejamos um exemplo dessa classificação:

Evento Quase Certo de acontecer – “Há registro de ocorrências do evento no ano e/ou é provável que venha ocorrer no intervalo de um ano”

Evento Raro de acontecer – “O evento nunca ocorreu e é esperado que não ocorra nos próximos 10 anos.

 

O primeiro pressuposto é uma interpretação do passado e, provavelmente é um resquício do pensamento reinante no início do desenvolvimento da ciência da Análise do Risco.

 

Além disso, nem sempre dispomos de dados históricos confiáveis de ocorrências passadas que nos permita afirmar que eles vão se repetir no futuro.. Certamente se estamos avaliando a probabilidade de quebra de um componente mecânico, elétrico ou eletrônico é pertinente utilizar o que denominamos de Taxa de Falhas ou tempo médio entre falhas como orientadores para estimar o próximo evento. No caso de avaliação de risco ambiental e ocupacional esta prática não é pertinente e coerente. A rigor, se estivermos analisando riscos ocupacionais ou ambientais, a estatística de acidentes tem pouca validade na valoração da probabilidade de ocorrência futura. Se assim fosse, o lógico seria diminuir a classificação da probabilidade de repetição de eventos já ocorridos considerando que tenham sido devidamente investigados, com causas identificadas e medidas de prevenção de recorrência adotadas. Ou seja, se assim fosse aplicável a relação deveria ser inversa: se já ocorreu é de pressupor que não ocorrerá mais.

Eventos já ocorridos que tenham sido investigados, com causas identificadas e medidas de prevenção de recorrência adotadas, é de pressupor que não ocorrerá mais.

Eventos já ocorridos que tenham sido investigados, com causas identificadas e medidas de prevenção de recorrência adotadas, é de pressupor que não ocorrerá mais.

No segundo pressuposto, a avaliação da probabilidade é fortemente subjetiva pois não há parâmetro balizador para sustentar a previsão de ocorrência do evento no tempo futuro. E assim sendo, as avaliações dificilmente podem ser reproduzidas quando feitas por pessoas diferentes. Em outras palavras, pessoas diferentes podem fazer análise e classificação de risco diferentes para um mesmo cenário. Alem disso, pode ser um fácil instrumento de manipulação da valoração do risco para mais ou para menos, de acordo com a conveniência.

O desejável, previsível, reproduzível é que a avaliação da probabilidade seja conduzida à partir de variáveis palpáveis, rastreáveis e reconhecidas de tal sorte que a probabilidade possa ser calculada e não atribuída.

Um bom exemplo dessa prática são as empresas de seguros. As seguradoras, quando fixam o prêmio do seguro adotam variáveis objetivas que as auxilia na estimativa da probabilidade de acontecer um sinistro ou de roubarem o veículo como por exemplo: Quantos km rodamos em média por mês; qual é o uso preferencial do veículo; em que região o veículo circula; o hábito de deixar o veículo em estacionamento ou na rua; a quantidade de pessoas que usam o mesmo veículo; a idade dessas pessoas e até o estado civil do motorista. Todas essas variáveis, dentre outras que eles coletam para construir o perfil do segurado, contribuem para o cálculo da probabilidade e não a atribuição subjetiva dela.

A matriz HRN

Hazard Risk Number largamente utilizada para avaliação de risco em máquinas requerido pela NR 12 se aproxima um pouco desse modelo de avaliação acima mencionado quando adota como variáveis o número de pessoas expostas na intervenção na máquina e a frequência de exposição dessas pessoas.

Discrepância 2

Avaliação da consequência – A grande maioria das matrizes de risco disponíveis e utilizadas adotam critérios mais uniformes para estimar a consequências dos eventos embora não sejam explícitas em recomendar a avaliação da pior consequência mais provável ao invés da pior consequência possível. Em segurança e saúde ocupacional as avaliações de consequências são normalmente orientadas pela lesão potencial tal como:

Não é incomum ver nas matrizes disponíveis à adoção da classe de severidade descrita como “mortes múltiplas” e a classe imediatamente anterior descrita como “uma fatalidade”.

Não é incomum ver nas matrizes disponíveis à adoção da classe de severidade descrita como “mortes múltiplas” e a classe imediatamente anterior descrita como “uma fatalidade”.

A grande discrepância dos modelos existentes é que confundem a consequência do evento com a sua severidade. Consequência do evento é avaliada pela lesão potencial (pior consequência mais provável) enquanto a severidade deve levar em conta o número de pessoas que podem ser afetadas pelo mesmo evento é que denominamos de “escala de abrangência da consequência”.

Não é incomum ver nas matrizes disponíveis à adoção da classe de severidade descrita como “mortes múltiplas” e a classe imediatamente anterior descrita como “uma fatalidade”. Na ciência moderna de risco, há de se considerar não a avaliação da consequência, mas sim da severidade da mesma adotando pelo menos duas variáveis para esta avaliação: a consequência do evento e a abrangência dessa consequência. O mesmo raciocínio de aplica à avaliação do impacto ambiental que deveria considerar a abrangência do impacto. Já no caso de avaliação de perdas materiais a escala é mais coerente para a maioria das matrizes disponíveis e utilizadas.

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Discrepância 3

A construção da matriz de risco – Esta á uma discrepância que pode comprometer seriamente uma avaliação. Embora existam muitas matrizes disponíveis na literatura não é incomum as empresas construírem as suas próprias matrizes. E aí podemos estar incorrendo num erro sério se a matriz não for construída com rigor estatístico de representatividade. Há matrizes que são tendenciosas para cima e também para baixo. Ou sobrestimam o risco ou subestimam o risco. Estas matrizes quando simuladas apresentam uma distribuição de frequência de resultados possíveis ora assintótico positivo ora assintótico negativo. No primeiro caso as avaliações serão sempre subestimadas e no segundo caso sobre estimadas. Uma matriz de risco precisa ser “honesta”. Neste caso, uma boa matriz de risco precisa ser calibrada e a curva de distribuição de frequência das possibilidades de avaliação devem ser obedecer à uma curva normal ou log-normal. Caso contrário ela será tendenciosa.

Autor: Reginaldo Pedreira Lapa

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