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Diagrama de pajarita

Un diagrama de pajarita es una herramienta gráfica que se utiliza para describir un posible proceso de daño en términos de los mecanismos que pueden iniciar un evento en el que se libera energía, creando posibles resultados, que a su vez producen consecuencias adversas como lesiones y daños. El diagrama se centra en el evento (generalmente no deseado) con los mecanismos de inicio creíbles a la izquierda (donde comienza la lectura de los diagramas) y los resultados resultantes y las consecuencias asociadas (como lesiones, pérdida de propiedad, daño al medio ambiente, etc.) a la derecha. Se pueden identificar las medidas de control necesarias, o barreras, para cada posible camino desde los mecanismos hasta las consecuencias finales. La forma del diagrama se asemeja a una pajarita , de la que recibe su nombre. [1]

Un diagrama de moño puede considerarse como una representación simplificada, lineal y cualitativa de un árbol de fallas (que analiza la causa de un evento) combinado con un árbol de eventos (que analiza las consecuencias), [2] aunque puede mantener los aspectos cuantitativos y probabilísticos del árbol de fallas y eventos cuando se utiliza en el contexto de evaluaciones de riesgos cuantificadas. [3]

El análisis bow-tie se utiliza para mostrar y comunicar información sobre los riesgos en situaciones en las que un evento tiene una variedad de posibles causas y consecuencias. Un bow-tie se utiliza al evaluar los controles para verificar que cada vía desde la causa al evento y del evento a la consecuencia tenga controles efectivos, y que se reconozcan los factores que podrían hacer que los controles fallen (incluidos los fallos de los sistemas de gestión ). Se puede utilizar de forma proactiva para considerar eventos potenciales y también de forma retrospectiva para modelar eventos que ya han ocurrido, como en un análisis de accidentes . El diagrama sigue los mismos principios básicos en los que se basan el análisis del árbol de fallas y el análisis del árbol de eventos, pero, al ser mucho menos complejo que estos, es atractivo como un medio para establecer rápidamente un alcance general de las preocupaciones de riesgo para una organización, solo algunas de las cuales pueden justificar esos métodos más rigurosos y lógicos. [4] [5]

Los diagramas de pajarita se utilizan en varias industrias, como la producción de petróleo y gas, las industrias de procesos , la aviación y las finanzas . [1] [6]

Historia

Se ha observado comúnmente que la primera mención de la metodología de pajarita apareció en las notas del curso de Imperial Chemical Industries (ICI) de una conferencia sobre análisis de riesgos dada en la Universidad de Queensland , Australia en 1979. [1] [7] Otras fuentes apuntan a Derek Viner (en el mismo año) en el entonces Ballarat College of Advanced Education (ahora la Universidad de la Federación de Australia), quien lo dibujó como una ayuda para la visualización de su modelo de secuencia temporal generalizado (GTSM) para procesos de daño. [5] [8] Las herramientas de análisis de riesgos más complejas del análisis del árbol de fallas y el análisis del árbol de eventos utilizan el mismo principio: las cosas van mal, hay una razón para eso y también un resultado, y el resultado genera las consecuencias adversas. El diagrama de pajarita introduce el concepto de un evento central basado en energía (el "nudo de pajarita") en el que las propiedades dañinas de la energía ya no están bajo control, de modo que dan lugar a resultados y consecuencias. [5] [3]

Se considera que Royal Dutch Shell es la primera gran empresa en integrar con éxito diagramas de pajarita en sus prácticas comerciales, al menos desde principios de la década de 1990. [1] [9] [10]

Lógica y estructura de los diagramas

Elementos y estructura del diagrama de pajarita

Los diagramas de lazo contribuyen a la identificación, descripción y comprensión de los diferentes tipos de peligros que pueden surgir en una situación, instalación o proceso de producción determinados. También ayudan a identificar las medidas de control de riesgos (barreras) pertinentes para un peligro determinado.

El hecho de que el esfuerzo científico se beneficia enormemente de un enfoque en el proceso que da lugar al fenómeno de interés es bien conocido en varios dominios científicos, como señaló William Haddon. [11] El modelo generalizado de secuencia temporal (GTSM) fue desarrollado en la década de 1970 por Viner como un modelo de proceso adecuado para comprender este proceso hasta el fenómeno del daño no deseado. Los diagramas de pajarita son un extracto simplificado de este, concebido (y luego nombrado por los estudiantes) durante una conferencia para ayudar a la explicación. [5]

Los diagramas de lazo se centran en un evento central en el que se libera la energía necesaria para producir las consecuencias no deseadas finales. En el trabajo seminal de William Rowe, que explicó la mitad del proceso de daño, el evento de interés se define como lo que produce resultados y consecuencias de interés y los resultados como lo que resulta de un evento. [12]  Derek Viner resolvió esta circularidad al definir el evento como "el punto en el tiempo en el que se pierde el control de las propiedades potencialmente dañinas de la fuente de energía de interés". Esto a veces se conoce como el evento superior (un término del árbol de fallas) o el evento crítico . Por lo tanto, un análisis de lazo se centra en un evento basado en la energía. La necesidad de fuentes de energía en cualquier proceso de daño había sido notada por Lewis DeBlois ya en 1926 [13] así como Gibson [14] y Haddon [11] en la década anterior a la introducción del diagrama de lazo. Es evidente que cualquier evento central puede ser originado por más de un mecanismo y que, después de la liberación de energía, pueden resultar varios resultados diferentes. Como dejó claro Rowe, son estos diversos resultados no deseados los que producen las consecuencias adversas de lesiones, daños, etc. [12].

Los mecanismos de iniciación creíbles (que algunos llaman causas , desencadenantes , amenazas , etc.) se muestran a la izquierda del evento central y sus resultados y consecuencias finales , como lesiones, pérdida de propiedad, daño al medio ambiente, etc., a la derecha. Este flujo de izquierda a derecha del proceso también es un eje temporal. Las barreras de control, ya sean duras/de ingeniería o administrativas/de procedimiento, se identifican para cada camino desde los mecanismos hasta los resultados finales.

Por ejemplo, la presión en un recipiente de proceso es una forma de energía que se puede liberar si se rompe la contención (el evento central). Los posibles mecanismos para la ruptura de la contención, que se muestran a la izquierda, incluyen degradación estructural ( abrasión , corrosión , fatiga ), presurización espuria por encima de los límites de diseño, apertura inadvertida, etc. A la derecha del evento central se muestran los resultados/consecuencias de la liberación (por ejemplo, ruido, propagación de sobrepresión de explosión, escombros voladores, pérdida de fluido, etc.). Cuando se entienden los mecanismos y los resultados y, posteriormente, las rutas hacia las consecuencias adversas, el analista puede asegurarse de que existan medidas de control (a menudo ahora llamadas barreras ) para evitar que los mecanismos iniciadores resulten en el evento central y que el evento central conduzca a los resultados y consecuencias no deseados finales. Las medidas de control del lado izquierdo (mecanismo) son, en este ejemplo, recubrimientos de superficies externos e internos , inspección del recipiente (interno y externo), mediciones del espesor de la pared, válvulas de seguridad de presión , etc. Si bien algunas son relevantes para el diseño y la puesta en servicio, otras lo son para el mantenimiento y el monitoreo de la condición . Las medidas de control de resultados (lado derecho) en este ejemplo incluirían estructuras cercanas diseñadas para soportar la sobrepresión de explosión modelada.

Los diagramas de lazo son típicamente una herramienta cualitativa, utilizada para el análisis de procesos de daños simples, así como con fines ilustrativos, como en cursos de capacitación para operadores de planta y en apoyo de casos de seguridad . Sin embargo, existe un tipo diferente de diagrama de lazo que es más apto para respaldar el análisis de riesgo cuantificado. Este diagrama es esencialmente la combinación de un árbol de fallas y un árbol de eventos y mantiene las características booleanas y probabilísticas de esos enfoques. [3]

Uso en varios dominios

Los diagramas de pajarita se utilizan en diversas disciplinas y dominios, incluidos, por ejemplo:

Existen varios paquetes de software disponibles en el mercado para la creación y gestión de diagramas de pajarita.

Referencias

  1. ^ Centro abcdefg para la seguridad de procesos químicos (CCPS) ; Instituto de Energía (EI) (2018). Pajaritas en la gestión de riesgos . Hoboken, Nueva Jersey: John Wiley & Sons . ISBN 9781119490388.
  2. ^ IEC ; ISO (2019). Gestión de riesgos: técnicas de evaluación de riesgos . IEC 31010 (2.0 ed.). Ginebra, Suiza: Comisión Electrotécnica Internacional . ISBN 978-2-8322-6989-3.
  3. ^ abc de Ruijter, A.; Guldenmund, F. (2016). "El método Bowtie: una revisión". Safety Science . 88 : 211–218. doi :10.1016/j.ssci.2016.03.001. eISSN  1879-1042. ISSN  0925-7535.
  4. ^ IEC ; ISO (2019). Gestión de riesgos: técnicas de evaluación de riesgos . IEC 31010 (2.0 ed.). Ginebra: Comisión Electrotécnica Internacional . ISBN 978-2-8322-6989-3.
  5. ^ abcd Viner, Derek (2015). Control de riesgos laborales: predicción y prevención de lo no deseado . Abingdon, Inglaterra y Nueva York, NY: Routledge . ISBN 978-1-4724-1970-5.
  6. ^ ab "Introducción a Bowtie". Autoridad de Aviación Civil del Reino Unido . Archivado desde el original el 7 de diciembre de 2023. Consultado el 17 de marzo de 2024 .
  7. ^ "Bowties – History". BowTie Pro . Archivado desde el original el 17 de junio de 2016.
  8. ^ Donaldson, Craig (diciembre de 2016). "Es hora de que la OHS comprenda la ciencia del riesgo". OHS Professional . N.º diciembre de 2016. Safety Institute of Australia . págs. 18-22. ISSN  1837-4980.
  9. ^ Sneddon, James. "Aplicación práctica del análisis Bowtie" (PDF) . Instituto Químico de Canadá . Archivado (PDF) del original el 26 de octubre de 2022. Consultado el 14 de julio de 2023 .
  10. ^ Rausand, Marvin (2011). Evaluación de riesgos: teoría, métodos y aplicaciones . Hoboken, Nueva Jersey: John Wiley & Sons . ISBN 978-0-470-63764-7.
  11. ^ ab Haddon, Jr., William (1973). "Daños energéticos y las diez estrategias de contramedidas". Factores humanos . 15 (4): 355–366. doi :10.1177/001872087301500407. eISSN  1547-8181. ISSN  0018-7208. PMID  4743998.
  12. ^ ab Rowe, William D. (1977). Anatomía del riesgo . Nueva York, NY, etc.: John Wiley & Sons . págs. 29, 456, 462. ISBN 0-471-01994-1.
  13. ^ DeBlois, Lewis Amory (1926). Organización de seguridad industrial para ejecutivos e ingenieros. Nueva York, NY: McGraw-Hill Book Company – vía Internet Archive .
  14. ^ Gibson, J. (1961). "La contribución de la psicología experimental a la formulación del problema de la seguridad: una carta para la investigación básica". En Jacobs, Herbert J. (ed.). Enfoques conductuales para la investigación de accidentes . Nueva York, NY: Asociación para la ayuda de niños lisiados .
  15. ^ Bernsmed, K.; Frøystad, C.; Meland, PH; Nesheim, DA; Rødseth, Ø.J. (2018). "Visualización de riesgos de ciberseguridad con diagramas de pajarita". En Liu, P.; Mauw, S.; Stolen, K. (eds.). Modelos gráficos para seguridad. 4.º taller internacional, GraMSec 2017, Santa Bárbara, CA, EE. UU., 21 de agosto de 2017, Documentos seleccionados revisados ​​. Springer, Cham . ISBN 978-3-319-74860-3.