Çukurova Ünİversİtesİ fen bİlİmlerİ enstİtÜsÜ …library.cu.edu.tr/tezler/8878.pdf · ii...

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

YÜKSEK LİSANS TEZİ

İpek ÜÇKARDEŞ

RİSK ANALİZİ VE HAVACILIK SEKTÖRÜNDE KAZA RİSKLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

ADANA, 2012

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

RİSK ANALİZİ VE HAVACILIK SEKTÖRÜNDE KAZA

RİSKLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

İpek ÜÇKARDEŞ


İSTATİSTİK ANABİLİM DALI Bu Tez …../…../2012 Tarihinde Aşağıdaki Jüri Üyeleri Tarafından Oy birliği/Oyçokluğu ile Kabul Edilmiştir. …………………………………………………. …………………………………………………. Yrd. Doç. Dr. Deniz ÜNAL Prof. Dr. Fikri AKDENİZ DANIŞMAN ÜYE …………………………………………………. Yrd. Doç. Dr. Gülsen KIRAL ÜYE Bu Tez Enstitümüz İstatistik Anabilim Dalında hazırlanmıştır. Kod No:

Prof. Dr. İlhami YEĞİNGİL Enstitü Müdürü

Not: Bu tezde kullanılan özgün ve başka kaynaktan yapılan bildirişlerin, çizelge, şekil ve fotoğrafların kaynak gösterilmeden kullanımı, 5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunundaki hükümlere tabidir.

I

ÖZ


RİSK ANALİZİ VE HAVACILIK SEKTÖRÜNDE KAZA RİSKLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ

İpek ÜÇKARDEŞ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI

Danışman :Yrd. Doç. Dr. Deniz ÜNAL Yıl: 2012, Sayfa:124

Jüri :Yrd. Doç. Dr. Deniz ÜNAL :Prof. Dr. Fikri AKDENİZ

:Yrd. Doç. Dr. Gülsen KIRAL

Günlük yaşamda yapılan her aktivite risk içerir ve bu durumun bir sonucu olarak insanlar sürekli riske maruz kalırlar. Riskleri ve olumsuz sonuçlarını indirgemek için kullanılan risk analizine teknolojinin gelişimi ile daha çok ihtiyaç duyulur. Risk analizi olayların ya da kazaların nedenini bulma yönünde çalışmalar yapan bir analiz türüdür ve bunu yapabilmek için; öncelikle tehditleri tanımlar daha sonra risk ile ilişkili tahminlerde bulunur ve riski yönetebilmeye dair çözümler üretir.

Diğer sektörlerde olduğu gibi havacılık sektörü de sayısız risklerle karşı karşıyadır. Havacılık sektöründeki büyüme ve gelişmeler nedeniyle bu sektörde güvenliğin arttırılmasına duyulan ihtiyaç giderek önem kazanmaktadır.

Bu çalışmada, risk analizi, risk yönetimi adımları ve operasyonel risk analizi konusu incelenmiş olup; risk analizine ilişkin daha önceki çalışmalara yer verilmiş ve istatistiksel analizler yapılmıştır. İstatistiksel analiz bölümünde; hava faktörünün uçak kazaları üzerindeki etkilerini belirleyebilmek için son on yılın uçak kazalarına ait veriden yararlanılmış olup, bu analizden yola çıkarak kazaya sebebiyet veren hava faktörü incelenmiştir. Anahtar Kelimeler: Risk, Risk analizi, Risk yönetimi, Havacılık Sektörü, Havacılık

sektöründe risk

II

ABSTRACT

MSc THESIS

RISK ANALYSIS AND RISK ASSESMENT FOR AVIATION SECTOR

İpek ÜÇKARDEŞ

DEPARTMENT OF STATISTICS INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES

UNIVERSITY OF ÇUKUROVA

Supervisor :Yrd. Doç. Dr. Deniz ÜNAL Year : 2012, Pages:124

Jury :Yrd. Doç. Dr. Deniz ÜNAL :Prof. Dr. Fikri AKDENİZ

:Yrd. Doç. Dr. Gülsen KIRAL

Every activity in our daily life involves a risk. During the day, most people may experience various risks. In order to minimize risks and their negative consequences, risk analysis is needed. Risk analysis indicates some alternatives to reduce the unfavorable outcomes. Nowadays the technology is developing day by day so that we need risk analysis more than ever. Risk analysis helps people to figure out the accidents or incidents reasons and to do that; firstly indentifies threats after estimates risks than find some ways to manage it.

As in other industries, aviation industry faces a lot of risk. The increasing growth and the development of the aviation sector, needs further more security.

In this research, risk analysis, risk management steps and operational risk analysis are defined. Some of the articles; related to risk analysis are also examined. In statistical analysis phase, last ten years of airplane accident data has been used and with respect to given data which type of the weather factor causes accidents has been observed. Key words: Risk, Risk analysis, Risk management, Aviation industry, Aviation risk

III

TEŞEKKÜR

Bu tezin hazırlanmasında bana vermiş olduğu her türlü destek ve katkı için

danışmanım Sayın Yrd. Doç. Dr. Deniz ÜNAL’a teşekkür ederim.

Tez çalışmam boyunca sorularımı cevaplayıp, yardımlarını hiç eksik etmeyen

Dr. Nazif ÇALIŞ’a, karşılaştığım sorunlara her zaman çözüm üreten arkadaşım Arş.

Gör. Yusuf KUVVETLİ’ye teşekkür ederim.

Ayrıca, tezimi hazırlarken her zaman yanımda olan ve beni anlayışla

karşılayan aileme, tez konumla yakından alakalı, pilot olan ağabeyim Barış

ÜÇKARDEŞ’e teşekkür ederim.

IV

İÇİNDEKİLER SAYFA

ÖZET ......................................................................................................................I

ABSTRACT ............................................................................................................ II

TEŞEKKÜR .......................................................................................................... III

İÇİNDEKİLER .................................................................................................... ..IV

KISALTMALAR .................................................................................................. VI

ÇİZELGELER DİZİNİ ........................................................................................ VIII

ŞEKİLLER DİZİNİ .............................................................................................. ..X

1.GİRİŞ ................................................................................................................. .1

2. YÖNTEM VE TEKNİKLER ............................................................................. .3

3. RİSK .................................................................................................................. 9

4. RİSK ANALİZİNE İLİŞKİN GELİŞMELER .................................................... 35

4.1 Havacılık ve Risk .......................................................................................... 35

4.2 Operasyonel Risk Yöntemi (ORM) ............................................................... 47

4.3 Duyarlılık ve Risk analizi .............................................................................. 70

4.4 Operasyonel Risk Analizinde Analitik İstatistik Simülasyon Kullanımı ......... 79

4.5 Havacılık Sektöründe Yapılan Bakım ve Onarımlarda İnsan Performansının

Risk Analizi .................................................................................................. 82

5. İSTATİSTİKSEL ANALİZLER VE YORUMLAR ........................................... 87

5.1. Uçak Kazalarında Başlıca Nedenler ................................................................ 87

6. SONUÇLAR VE ÖNERİLER ......................................................................... 111

KAYNAKLAR .................................................................................................... 113

ÖZGEÇMİŞ ........................................................................................................ 117

EKLER ................................................................................................................ 119

EK I ..................................................................................................................... 121

EK II ................................................................................................................... 124

VI

KISALTMALAR

ALARP : Düşük ya da makul uygulanabilir düzey

ASRM : Havacılık Sistemi Risk Modeli

ASSA : Analitik- İstatistik Simülasyon Yaklaşımı

BBN : Bayes Arabirim Ağı

CANSO : Sivil Hava Seyrisefer Hizmetleri Örgütü

EASA : Avrupa Havacılık Güvenliği Ajansı

EIRR : Ekonomik iç verim oranı

ENPV : Duyarlılığın temel durumu

EOCC : Ekonomik fırsat maliyeti

ETA : Olay ağacı Analizi

FAA : Birleşmiş Havacılık Yönetimi

FIRR : Finansal iç verim oranı

FMEA : Hata türü etkileri Analizi

FOCC : Finansal fırsat maliyeti

FTA : Hata Ağacı Analizi

HAZOP : Tehlike ve Çalışabilirlik Analizi

ICAO : Uluslararası Sivil Havacılık Organizasyonu

IRR : İç verim oranına dönüş

LDA : Doğrusal Diskriminant Analizi

LOSA : Hat Operasyonu Güvenlik Denetimi

NAS : Ulusal Hava Sahası Sistemi

NATS : Uluslararası Hava Trafiği Hizmetleri Kurumu

NATS : Uluslararası Hava Trafiği Hizmetleri Kurumu

NPV : Net şimdiki değer

NTSB : Ulusal Ulaşım Güvenliği Kurulu

ORM : Operasyonel Risk Yönetimi

SI : Duyarlılık göstergesi

SV : Anahtarlama değeri

SWİFT : Hız

VII

UFW : Şüpheli alacaklar

WSP : Su temini projesi

VIII

ÇİZELGELER DİZİNİ SAYFA

Çizelge 3.1. Analiz yöntemleri ve tanımları ........................................................... 14

Çizelge 4.1. Hava trafiği yönetimi ortamında göz önünde bulundurulması gereken ler

.......................................................................................................... 39

Çizelge 4.2 Su teminine ait projelerdeki değişkenlerin duyarlılık analizinde dikkate

alınması............................................................................................. 74

Çizelge 4.3 Su tedarik Projesinin Temel Durumları.............................................. 75

Çizelge 4.4 Duyarlılık analizi ile ilgili sayısal bir örnek ......................................... 76

Çizelge 5.1. Yıllara göre toplam kaza sayıları ve kazalardaki toplam ölüm sayıları

.......................................................................................................... 89

Çizelge 5.2. Yoğun sis, durum işleme özeti ........................................................... 94

Çizelge 5.3. Yoğun sisin var/yok olduğu hava durumuna göre kazaların

ölümcül/ölümcül değil olduğuna ait çapraz analiz tablosu ................. 94

Çizelge 5.4. Yoğun sis, risk tahmini ....................................................................... 95

Çizelge 5.5. Buzlanma, durum işleme özeti............................................................ 96

Çizelge 5.6. Buzlanmanın var/yok olduğu hava durumuna göre kazaların

ölümcül/ölümcül değil olduğuna ait çapraz analiz tablosu ................. 97

Çizelge 5.7. Buzlanma, risk tahmini ...................................................................... 97

Çizelge 5.8. Yağış ve fırtına, durum işleme özeti ................................................... 98

Çizelge 5.9. Yağış ve fırtınanın var/yok olduğu hava durumuna göre kazaların

ölümcül/ölümcül değil olduğuna ait çapraz analiz tablosu .................. 99

Çizelge 5.10. Yağış ve fırtına, risk tahmini ............................................................ 99

Çizelge 5.11. Ani hava değişimi, durum işleme özeti tablosu ............................... 100

Çizelge 5.12. Ani hava değişiminin var/yok olduğu hava durumuna göre kazaların

ölümcül/ölümcül değil olduğu çapraz analiz tablosu...................... 101

Çizelge 5.13. Ani hava değişimi, risk tahmini ...................................................... 101

Çizelge 5.14. Backward-Wald yöntemine ait geriye dönük analiz tablosu ............ 104

Çizelge 5.15.Yoğun sis ve kaza sonucu ile ilişkili durum işleme özeti tablosu...... 105

Çizelge 5.16. Kaza sonucuna göre değer atanması ............................................... 105

Çizelge 5.17. Analize ait iterasyon geçmişi ......................................................... 105

IX

Çizelge 5.18. Yoğun sis ile kaza sonucu arasındaki ilişkinin model özeti ............. 106

Çizelge 5.19. Sınıflandırma tablosu ..................................................................... 106

Çizelge 5.20. Modeldeki değişkenlere ait tablo .................................................... 106

Çizelge 5.21. Buzlanma ile kaza sonucu arasındaki ilişkinin model özeti ............. 107

Çizelge 5.22. Yağış&Fırtına ile kaza sonucu arasındaki ilişkinin model özeti ...... 107

Çizelge 5.23. Ani hava değişimi ile kaza sonucu arasındaki ilişkinin model özeti 108

X

ŞEKİLLER DİZİNİ SAYFA

Şekil 2.1. Örnek bayes ağı ..................................................................................... 7

Şekil 3.1. Olasılıklara karşı beklenen değerler ........................................................ 12

Şekil 3.2. Olaya ait papyon şeması ......................................................................... 12

Şekil 3.3. Risk analizi sürecinin temel adımlarını ................................................... 18

Şekil 3.4. Karar verme süreci ................................................................................. 21

Şekil 3.5 Tehlike tanımlama .................................................................................. 28

Şekil 3.6. Hata ağaçlarının kullanımı .................................................................... 29

Şekil 3.7. Neden analizi ......................................................................................... 30

Şekil 4.1. Olaya aitr risk matrisi ............................................................................ 42

Şekil 4.2. Olaya ait risk matrisinde puanlamalar..................................................... 43

Şekil 4.3. Risk yönetimi hedefleri ......................................................................... 49

Şekil 4.4. ORM süreci adımları .............................................................................. 51

Şekil 4.5. Risk türleri ............................................................................................. 53

Şekil 4.6. Tehlike eylemlerini tanımlama ............................................................... 58

Şekil 4.7. Kontrol eylemleri analizi ........................................................................ 60

Şekil 4.8. Risk kontrolleri uygulaması ................................................................... 63

Şekil 4.9. Risk kontrollerinde kullanıcı katılımı düzeyleri ...................................... 65

Şekil 4.10. Denetlemek ve gözden geçirmek .......................................................... 66

Şekil 4.11. Kaza oluşum modellerinin sebepleri ..................................................... 83

Şekil 5.1. Yıllara göre kaza sayıları ........................................................................ 89

Şekil 5.2. Kaza nedenlerine göre yüzdelik dilimler ................................................ 90

Şekil 5.3. Hava faktöründen kaynaklanan kazalarda ölüm sayıları.......................... 91

Şekil 5.4. Yıllara göre hava faktöründen kaynaklanan kaza sayıları ....................... 92

Şekil 5.5. Yıllara göre kaza sayıları ile hava faktöründen kaynaklanan kaza sayılarına

ait alan grafiği ........................................................................................ 93

Şekil 5.6. Hava faktörünün etkin olduğu ve olmadığı kazalardaki ölüm sayıları ..... 93

Şekil 5.7. Yoğun sisin var olduğu kazalarda ölümlere ait sütun grafiği ................... 96

Şekil 5.8. Buzlanmanın var olduğu kazalarda ölümlere ait sütun grafiği ................. 98

Şekil 5.9. Yağış ve fırtınanın var olduğu kazalarda ölümlere ait sütun grafiği ...... 100

XI

Şekil 5.10. Ani hava değişiminin var olduğu kazalarda ölümlere ait sütun grafiği

.......................................................................................................... 102

Şekil 5.11. Kaza oluş zamanları arasındaki farka ait frekans tablosu .................... 108

Şekil 5.12. Yoğun sisin var olduğu durumlarda kaza oluş zamanları arası farka ait

frekans tablosu .................................................................................. 109

1. GİRİŞ İpek ÜÇKARDEŞ

1

1. GİRİŞ

Günümüzde havacılık sektörü diğer ulaşım sektörlerine göre daha yoğun bir

ilgi görmektedir. Teknolojinin de gelişmesiyle birlikte bu ilgi havacılık sektöründeki

büyümelerle doğru orantılı olarak artmıştır. Havacılık sektöründeki hızlı büyümeler,

uçak alımı ve havalimanı geliştirme projelerine yapılan dev yatırımlarla

sağlanmaktadır. Ulaşımda en hızlı yol olarak kabul gören havayolu, birçok insanın

tercih ettiği seyahat tiplerinden biri olarak ulaşım ve taşımacılık hizmetinde

bulunmaktadır. Bu çalışmada risk analizi kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Bu

çalışmanın amacı havacılık sektöründeki riski incelemek ve özelliklede son yıllarda

meydana gelen kazalarda etkili faktörlerden biri olan hava faktörünün etkisini

incelemektir.

Havacılık sektörünün giderek büyümesi ve gelişmesi güvenlik konusunda

denetimlerin arttırılmasını gerektirmiştir. Büyümeler ve gelişmeler güvenlik alanında

belirsizlikleri, belirsizlikler de beraberinde riskleri getirmektedir. Risk; sonucu

önceden belli olmayan ve gerçekleştirilmeye çalışılan bir plan doğrultusunda

kazanma veya kaybetme durumudur. Risk bu dünyadaki herhangi bir aktivite ile

ilişkilendirilebilir.

Fransızca kökenli bir kelime olan risk; zamana, kayıplara ve tehlikelere yol

açabilecek bir olayın meydana gelme olasılığıdır. Bu türde olayların

gerçekleşmemesi için tedbirler alınır. Bu tedbirler alındığı halde herhangi bir olayın

gerçekleşmesi durumunda oluşan sonuçların değerlendirilmesi sürecine de risk

analizi denir. Risk analizi yapılırken öncelikle bir risk resmi oluşturmak gerekir. Bu

süreçte riske ilişkin birbirinden farklı alternatifler ve sonuçlar karşılaştırılmalıdır.

Risk açısından önemli olan koşullar, faktörler, faaliyetler ve sistem bileşenleri

tanımlanmalı ve risk için alınması gereken önlemler belirlenmelidir. Bir risk analizi

yapmanın temel nedeni doğru karar vermeyi sağlamaktır. Bu analiz aynı zamanda

güvenlik ve maliyet gibi farklı kaygılar arasında bir denge kurmaya yönelik önemli

bir temel oluşturmaktadır.

Havacılık sektörünün büyümesi ve gelişmesiyle, teknik karmaşıklıkların da

fazlalaşması riski arttırmaktadır. Havacılık sektöründeki benzersiz büyüme ve teknik

1. GİRİŞ İpek ÜÇKARDEŞ

2

karmaşıklığın artmasıyla, olası tehditlerin belirlenip bu tehditler karşısında tedbirler

alınmasını sağlamak risk analizi ile mümkündür.

Hiçbir sistemde riskleri tamamen ortadan kaldırmak mümkün değildir fakat

gerekli çalışmalar ile riskler kontrol altına alınabilir. Bu alanda birçok çalışmalar

yapılmıştır. Yılmaz (2005), havacılıkta risk yönetimi ve sivil hava taşımacılığında

risk sahalarını incelenmiştir. Küçük, Yılmaz (2003), havacılıkta emniyet açısından

risk yönetimi ve havacılık örgütlerinden uygulama örnekleri vermiştir. Luxhoj

(2002), havacılık sistemlerindeki bakım ve onarımlarda insan faktörünün rolünü ele

almıştır. Aven (2008), risk analizinde beklenen değerlerin ve olasılıkların dışında

gerçekleşen belirsizlikleri değerlendirmiştir. Blom ve arkadaşları (1998) ileri

düzeydeki kazalar için risk değerlendirmeleri yapmıştır. Clemen ve Reilly (1999)

karar ve risk analizleri için korelasyonlar ve bağıntılarını ele almıştır. Hammitt ve

Shlyakhter (1994), beklenmedik durumlara ait bilgi ve olasılıklara ilişkin beklenen

değerleri incelemişlerdir. Hawkins (1987), uçuşlarda insan faktörünün etkileri

üzerine incelemeler yapmıştır. Hora (1992), uzman görüşlerine dayanarak risk

yönetiminden örnekler vermiştir. Hilson (2003), projeler için etkin fırsat yönetimine

ilişkin işletmelerde, riski avantaja çevirme konusunda çalışma yapmıştır. Morgan ve

Henrion (1990), tedbir ve nicel risk analizinde belirsizlik ile ilgili bir kılavuz

vermiştir. Otway ve Winterfeldt (1992), risk analizinde içerik/durum ve gizli

tehlikelerden bahsetmiştir aynı zamanda risk analizi ve yönetim sürecinde uzman

yargılarına değinmiştir. Shlyakhter (1994), belirsizlik analizi hakkında geniş bir

çerçeve sunmuştur ve beklenmeyen hatalar için hesaplamalar yapmıştır. FAA (2000),

sistem güvenliği el kitabında operasyonel risk yönetimine değinmiştir.

Bu çalışmanın ikinci bölümünde risk analizi uygulanmasında kullanılan

yöntem ve teknikler tanıtılarak, temel özellikleri verilmiştir. Üçüncü bölümde

havacılık sektöründe risk incelenmiş ve bu konuda yapılan çalışmalara yer

verilmiştir. Bu çalışmalarda havacılık ve risk konusu ayrıntılı bir şekilde

incelenmiştir. Dördüncü bölümde ise kazalara ait veriler arasından hava faktörü

nedeniyle meydana gelmiş kazalar seçilerek bir veri kümesi oluşturulmuş, veriler

incelenerek istatistiksel analiz yapılmış ve lojistik regresyon analizi de kullanılarak

sonuçlar verilmiştir.

2. YÖNTEM VE TEKNİKLER İpek ÜÇKARDEŞ

3

2. YÖNTEM VE TEKNİKLER

Kaba Risk Analizi

Diğer analizlere göre daha iddiasız bir analiz tipidir. Öncelikle kaba bir risk

şablonu oluşturulur. Bu analiz bir papyon grafiğinin belli bölümlerini ya da bütününü

(ana olay, sebep sonuç analizi) içerir. Bu analizi yapacak olan ekip en az üç en fazla

on kişiden oluşabilir. Genellikle analiz konusunu alt elemanlara ayırıp daha sonra her

bir alt eleman için risk analizi yapma esasına dayanır. Tehlikeleri ve tehditleri her bir

alt durum için tanımlarken kontrol listeleri oluşturulabilir. Bu tür bir risk analizi için

oluşturulabilecek şablon genellikle hep aynı türdedir. (Bu bölüm oluşturulurken

Aven (2008) kitabından yararlanılmıştır.)

Kaba risk analizi genellikle diğer metotlar ile birlikte kullanılır. Bu analiz

genellikle en önemli risk faktörlerini belirler ve daha sonra analizi yapan kişi daha

detaylı bir analiz yöntemi kullanarak nedenin ve/ veya sonucun ana şablonunu ortaya

koyar.

İş Güvenliği Analizi

İş güvenliği analizi yürütülecek bir iş ile ilgili tehlikeleri tanımlayan basit bir

nitel risk analiz metodudur. İş güvenliği analizi genellikle kontrol listesi tabanlıdır.

Kişilerin işi planlama ve yürütme kısmına atanmasını sağlar. İş güvenliği analizi

yapılırken sağlanması gerekenler şartlar vardır. İş atanması standart bir

operasyondur, normal uygulama ve prosedürlere uygun olarak yapılır. Standart dışı

bir durum söz konusu olduğunda özel önlemlere ve çalışmalara gerek duyulur. Bu

durum karşısında daha detaylı çalışmalar yapılıncaya kadar iş ataması ertelenebilir.

Farklı işler arasında olası çakışmalar yaşanabilir örneğin; boyama ve kaynak

işleri yakın ya da aynı zamanlara denk gelebilir. İş atanmasını yöneten kişiler bu gibi

durumlarda ne yapmaları gerektiğini düşünerek, her iş atanmasını risk ile ilişkili bir

perspektif içinde dikkate almalıdır.

Yalnızca iş atanması ve planlanmasını düşünmeye yönelik çalışmalar birer

risk azaltıcı tedbir olabilir. İşin farklı adımlarında karşılaşılan olası hataların neler


4

olduğu değerlendirilecektir. Bu süreçte işi yürüten çalışanlar, iş atanmasının riskli

yönlerinin farkına varıp risk azaltıcı tedbirleri uygulayacaktır.

Hata türü etkileri Analizi (FMEA)

FMEA bütün sistemlerdeki olası sorunları ortaya çıkarmak ve olası kötü

sonuçları öngörmek için kullanılan basit bir analiz türüdür. Bu metot tümevarımsal

bir metot olmakla birlikle sistemin her bir bölümü için "bu bölümde sorun çıkarsa ne

olur" sorusunu yanıtlar. Bu yönetim sistemin bölümlerinde olabilecek kayda değer

olası sorun içeren durumları ve bu sorunla karşılaşıldığında sistem bütününün ne

derece etkileneceğini belirler. Bu yöntem tek seferde tek bir bölüm/ bileşen ile

ilgilenir ve diğer bölümler bir fonksiyon ile tahmin edilir. Bu nedenle bu bölümlerin

kombinasyonundan kaynaklanabilecek olası sorunların belirlenmesinde bu analiz

yöntemi çok kullanışlı değildir. Sistemin çalışmasını sağlamak için genelde belirli

FMEA formları kullanılır.

FMEA’nın birtakım zayıf yönleri de bulunmaktadır. Teknik aksaklıklara aşırı

zaman harcayıp insan hatalarını göz ardı etmektedir. Birçok bileşenin aynı işi

görebildiği yani birinde oluşan aksaklığın bir başka bileşen tarafından telafi

edilebildiği sistemlerde uygun değildir. Aynı zamanda bu gibi sistemlerde her bir

bileşenin sırayla incelenmesi yerine bileşenlerin kombinasyonun incelenmesi daha

mantıklıdır ki bu FMEA’nın yaptığı bir şey değildir. Bu metodun kullanılmasının en

kötü yanlarından biri ise her bir bileşenin gereksiz yere incelenmesidir.

Tehlike ve Çalışabilirlik Analizi (HAZOP)

HAZOP niteliksel bir risk analizi türüdür. İşleyen düzene ait tehdit ve

zayıflıkları bulur ve genelde planlama aşamasında kullanılır. Aslında HAZOP

kimyasal işlemler yapan firmalar için geliştirilmiş olsa da başka alanlarda da sıkça

kullanılır. Belirli kılavuz kelimeler kullanılarak yapılan sistemli bir beyin fırtınası

çalışmasıdır. HAZOP’ ta belgeler kullanılır ve nedenler, sonuçlar, kararlar, öneriler

yazılır. Bu analiz bir lider eşliğinde deneyimli personelden oluşan bir ekiple yapılır.


5

SWIFT

SWIFT yapısal "ya-ise" tekniğidir. Normalden sapmaları "Ya şöyle ise ne

olacak?" sorusunu yanıtlayarak açıklar. Metot olarak, gözden geçirilecek elemanların

kontrol listelerini önceden hazırlaması bakımından HAZOP’a benzer fakat SWIFT

daha esnektir. HAZOP’a göre SWIFT’te kontrol listeleri gözden geçirilir ve "ya-ise"

sorusu her adımda sorulur. Böylece tehdit durumları, kazalar v.s önceden tanımlanır.

Hata Ağacı Analizi (FTA)

1962 yılında telefon laboratuarı tarafından geliştirilmiş ve sonrasında boeing

firması bu tekniği niteliksel ve niceliksel analiz olarak geliştirmiştir. 1970 yılından

sonra giderek yayılmış olan ve son yıllarda en çok kullanılan risk analiz tekniğidir.

Hata ağaç analizi bir mantık diyagramıdır ve sistem hataları arasındaki ilişkiyi

göstermeyi hedefler. İstenmeyen bir durumu "başlangıç olayı" olarak ve bu başlangıç

olayının farklı bileşenlerini de "temel olaylar" olarak isimlendirir. Örneğin; bir

firmada "üretimin durması" başlangıç olayı iken, orada bir aletin bozulması "temel

olay" olarak adlandırılır.

Nitel Analiz

Bir hata ağacı istenmeyen bir olay sonucunda oluşan başarısızlık

kombinasyonları hakkında önemli bilgiler verir. Böyle bir başarısızlık

kombinasyonuna kesim kümesi denir; hata ağacındaki bir kesim kümesi aynı

zamanda temel olayların da bir kümesidir. Basit hata ağaçları için minimal kesim

kümeleri, doğrudan hata ağacı ya da blok diyagramı tarafından tespit edilebilir. Çoğu

durumda güvenilirlik blok diyagramı kullanmak en uygun yoldur. Daha karmaşık

hata ağaçları için minimal kesim setleri için algoritmalara ihtiyaç duyulur.

Nicel Analiz

Hata ağacı için temel olayların olasılıkları belirlenirse nicel analiz yapılabilir.

Genellikle hesaplanmak istenenler; ana olayın meydana gelme olasılığı ile hata

ağacının temel olay bileşenlerinin önemidir.


6

Ana olayın gerçekleşme olasılığını hesaplamak için her bir minimal kesim

kümesi için başarısızlık olasılığı ve daha sonra tüm minimal kesim kümelerinin

toplamı alınır.

Olay Ağacı Analizi (ETA)

Başlangıç olayının papyon grafiğinde verilen sonuçları üzerinde çalışan bir

analiz türüdür.

Hem niteliksel hem de niceliksel olarak kullanılan bir metottur. Önceki

aşamada olay ağaç analizi ile olası senaryoların bir taslağı çıkarılabilir. Son

aşamalarda ise çeşitli olaylar ve sonuçları için olasılıklar verilebilir.

Bariyer ve Blok Diyagramları

Olay ağaçları için çeşitli alternatif kalıplar bulunmaktadır. Örneğin olay akış

diyagramı ve bariyer blok diyagramı vardır. Bu diyagramlar daha önce havacılık ve

uzay endüstrisinde çok kullanılırdı. Bariyer fonksiyonları; başlangıç olayının

meydana gelmesini engellemek ya da istenmeyen bir olayın hasarlarını ya da

sonrasında gelişebilecek olayları en aza indirgemeye çalışmak için kullanılan

fonksiyonlardır. Bariyer sistemleri, gerçek bariyer fonksiyonunun yürütülmesini

sağlayan çözümlerdir. Bariyer ve blok diyagramlarının en iyi yönlerinden biri de

bariyer fonksiyonları ile bariyer sistemlerinin arasındaki farkı açıkça göstermesidir.

Bayes Ağı

Bayes ağları düğümler ve oklardan oluşur. Oklar nedensel bağımlılıkları

gösterir. Her bir düğüm farklı alanlardan olabilir, alan sayısı risk analisti tarafından

belirlenir. Bir bayes ağı, olay ağaçları ve hata ağaçları gibi iki alanla sınırlı değildir.

Nitel analizde nedensel bağımlılıkları göz önünde bulunduran alanlar için koşullu

olasılıkları belirlemek gerekir. Bu doğrudan bir görüş ya da özel prosedürler

kullanılarak yapılabilir. Basit bir Bayes Ağı aşağıdaki şekilde verilmektedir. Bu

örnek bir Bayes Ağının ne olduğunu ve nasıl kullanıldığını açıklamak için

verilmiştir.


7

Şekil 2.1. Örnek bayes ağı

Monte Carlo Simülasyonu

Monte Carlo Simülasyonu analitik hesaplama yöntemlerinin bir alternatif

şeklidir. Bu teknik, sistem tarafından araştırılması gereken bir bilgisayar modeli

oluşturmak içindir, örneğin bu teknik blok diyagramını temsil ederse daha sonra

belirli bir süre için sistem çalışmasını simüle edebilir. Bilgisayar kullanarak sistem

performansında gerçekleşmeler üretilebilir. Farklı alanlarda geçici olarak örnekleme

yoluyla uygun olasılık dağılımları belirlenir.

Monte Carlo simülasyon modeli ile zaman kavramı analitik yöntemden daha

kolay ele alınır. Monte Carlo modeli gerçek dünyayı oldukça iyi temsil eden bir

yöntem olabilir. Monte Carlo simülasyonu ayrıntılı genel giriş verileri gerektirir.

Örneğin ömür süresi ve onarım süresi dağılımları belirtilmelidir. Birçok analitik

yöntemde de kullanılan ortalama değerler her zaman yeterli olmayabilir. Diğer

yandan Monte Carlo simülasyon modelinden elde edilen bir çıktı çok kapsamlı ve

bilgilendiricidir.

Analitik yönteme istinaden Monte Carlo simülasyonunun esas dezavantajı ise

yöntemin yürütülmesi ve gelişimi ile alakalı zaman ve masraftır. Simülasyon

kullanılarak doğru sonuçlar elde etmek için özellikle de sistemin işlevi sırasında çok

sayıda çalışmalara gerek duyulur. Eğer bu model sistem yapılandırmalarındaki

değişikliklerin etkilerini incelemek için kullanılacak ise, zaman ve masraf yönü çok

önemlidir aksi takdirde duyarlılık analizleri yapılmalıdır.


8

3. RİSK İpek ÜÇKARDEŞ

9

3.1. Risk Nedir

İyi bir gelecek için imkânlar, en doğru şekilde değerlendirilmelidir. Farklı

alternatifler göz önünde bulundurarak, geleceğe yön verilir. Uygulamaya çalışılan bir

plan, ya da ulaşılması istenen bir hedefin, sonucu belli olmadığından kazanma ve

kaybetme olasılığını da beraberinde getirir.

Herhangi bir sözlüğe bakıldığı zaman, riskin talihsizlik eseri tehlikeye maruz

kalma durumu olarak tanımlandığı görülmektedir. Ayrıca her istenmeyen durum

olarak tanımlanabilir. Bu nedenle kişinin riske girmesi; isteyerek ya da istemeyerek;

hasar veya zarara yol açabilecek bir faaliyete veya bir olaya katılması anlamına gelir.

İstenmeyen riskler; kişinin önceden izni ve bilgisi olmadan gerçekleşen istemsiz bir

olay ve o olayın olumsuz etkileridir. Örneğin; yangın, sel, kasırga vb. doğal afetlere

ve çevre kirletici maddelere maruz kalınması durumları istenmeyen risklerdir.

İstenilen riskler ise; bir araba ve motosiklet kullanımı, sigara içme, paraşütle

atlama, formula yarışına katılma, dağa tırmanma v.b faaliyetleri kişinin üstlenmeye

karar vermesi ile ilgili tehlikelerdir.

Risk analizinin anlamı ise risk’i tanımlamaktır. Yukarıda bahsedilen

istenmeyen durumları hesaplamada kullanılan tekniklerin tümüdür. Bu bölümde

Aven, (2008) kitabından yararlanılmıştır.

Risk gelecekte olabilecek bir “A’’olayı ve bu olayın sonuçları “C’’ ile

ilgilidir. Bugünden bir olayın olup olamayacağı ya da olursa sonuçlarının ne olacağı

ile ilgili bilgiye sahip olamayız. Başka bir deyişle “A’’ ve “C’’ ile ilgili bir

belirsizlik “U’’ vardır.

Olası bir A olayının olması ve belirli bir sonucun ortaya çıkması (K)’ a dayalı

bir P olasılığı ile açıklanabilir. Günlük hayatta birçok risk ile karşı karşıya

kalınabilir. Bu duruma dair bir örnekte şu şekilde verilebilir.

Örneğin; bir hastanın durumunu ele alırsak;

A: Uçakta 1 yıl içinde mekanik bir arıza meydana gelmesi olayı

C: Arızanın giderilmesi, uçağın bu arızaya rağmen uçuşa elverişli olması ve

devam etmesi ya da uçağın bakım için uzun veya kısa süreli uçuştan kesilmesi.

Genellikle C arıza giderilene kadar geçen süre olarak tanımlanır.


10

U: (Belirsizlik): Bugünden itibaren, uçakta bu arızanın meydana gelip

gelmeyeceğini ve arıza oluşursa sonuçlarının ne olacağını bilemeyiz

P: Bu arıza ilgili önceki bilgilerimize (K) dayanarak; uçakta bu arızanın

meydana gelme olasılığını (örneğin %10 ) olarak ve uçağın bakım için uçuştan uzun

ya da kısa süreli kesilmesini (örneğin % 5 ) olarak belirlersek, bu durumda;

P(A|K)= 0,10 (K verilmişken A’nın olma olasılığı, yani önceki bilgiler

verilmişken uçağın bu arızaya yakalanma olasılığı).

P(Uçuştan kesilme|A,K)= 0,05 (A ve K verilmişken uçağın bakım için uzun

ya da kısa süreli uçuştan kesilme olasılığı) olarak verilebilir.

Bu örneğe dayanarak riske daha genel bir tanım verebiliriz.

Risk A olayları ile bu olaylara ait C sonuçları ile U belirsizliklerinin

kombinasyonudur. Bunu A yerine sadece C’yi kullanarak (C,U) olarak ifade ederiz.

Başka bir deyişle; Risk, bir olayla olayın sonuçlarının şiddeti ile ilgili belirsizliklerin

tümüdür. Burada olayın sonuçlarının şiddeti; para ile ya da yaşanan felaketlerin

sayısı ile ilgili kazanç ya da kayıplardır. Yani risk aynı zamanda bir olayın sonuçları

hakkındaki belirsizliklerdir. Burada belirsizlik C-sonuçları ile ilgilidir ve ‘’sonucun

şiddetinden ‘’ kasıt sadece sonuçları tanımlamak ve niteliğini belirtmektir.

Belirsizliğin düşük olması riskin düşük olması anlamına gelmez ya da

belirsizliğin fazla olması riskin fazla olduğunu göstermez. Örneğin sadece 0 ve 1

olmak üzere 2 sonucun olduğu bir durumu ele alınsın. 0 demek 0 tane arıza, 1 demek

1 tane arıza anlamına gelsin.

Burada 2 tane karar alternatifi olsun.

1. Karar alternatifimizin olasılıkları (0,5; 0,5) ve

2. Karar alternatifimizin olasılıkları (0,0001; 0,999) olsun.

Dikkat edilirse 2.de olasılıklar daha net yani bir şeyler söyleyebilmek daha

kolaydır, bir başka deyişle belirsizlik yok denecek kadar azdır, fakat arıza riski

fazladır hatta neredeyse kesindir. 1. alternatifte her iki sonucun olma olasılığı eşittir

yani ne olacağı konusunda belirsizlik çoktur fakat arıza riski 2. duruma göre daha

azdır.

Her zaman A olayı tanımlanamayabilir bazen A olayı C’nin bir parçası olarak

ele alınır. Belirsizlik, A ve C‘nin birleşimiyle olasılıklar cinsinden açıklanabilir. Bu


11

durumda K verilmişken A olayı ve bu olayın belli bazı sonuçları gerçekleşecektir

denir. Bu bileşenlerle risk tanımlanmak istenirse (C,U,P,K) kullanılabilir. Aslında

genel olarak risk (C,C*,U,P,K) bileşenleri ile tanımlanır. Burada

C: Olayın sonuçları

C*: C’nin tahmini

U: Belirsizlik

K: Eskiye dayalı bilgiler

P: K bilgileri verilmişken belirli bir olay ve sonuçlarının olma olasılığıdır

Kırılganlık:

“Mekanik arıza’’ örneğinden yola çıkarak; “Uçakta mekanik arıza meydana

geldiğinde sonuçları neler olacak?’’ sorusunun yanıtı uçağın ne kadar güçlü bir

mekanizması olduğuna bağlı olarak farklılaşabilir. Burada uçağın yaşı, teknolojisi,

bakımı sonuçlar için birer etkendir. O halde kırılganlık (C,C*,U,P,K|A) elemanlarıyla

tanımlanır.

Nicel olarak risk:

(C,C*,U,P,K) ile yapılan tanımlamada bir adım daha ilerlemek için beklenen

değer kullanılır. Bilinmeyen bir X değerinin, örneğin arıza sayısının beklenen değeri

E(X) ise ve X için -10, 0, 100 gibi üç değer sırasıyla 0,1, 0,6, 0,3 gibi olasılıklarla

veriliyorsa bu durumda;

E(X)= (-10) x (0,1) + 0 x (0,6) + 100 x (0,3)= 29 olur ve E(X), X in olasılık

dağılımının ağırlık merkezini verir.

Şöyle bir durum ele alınsın; olası iki olay A1 ve A2 olmak üzere bu olayların

olması durumunda E(C|A1) ve E(C|A2) gibi iki sonuçla karşı karşıya kalınsın. Bu

beklenen değerleri A1 ve A2 olaylarına karşılık gelen olasılıklar ile karşılaştırarak

riski açıklamak için basit bir yol elde edilir.


12

Şekil 3.1. Olasılıklara karşı beklenen değerler

Şekil 3.1. Olasılıklara karşı beklenen değerler

Burada * ile işaretli olayların yerleri grafikte sağa yerleşmiş ise risk yüksek,

sola doğru yerleşmişse risk düşük denir.

Risk Analizi

Risk analizinin amacı; bilgilendirici, açıklayıcı bir risk tablosu/durumu

oluşturmak ve riski tanımlamaktır.

Şekil 3.2. Olaya ait papyon şeması

Beklenen Sonuçlar

Olasılıklar P(A1) P(A2)

*E[C|A1]

*E[C|A2]

Parçanın kullanım ömrü

Parçanın kalitesi

Parçanın yapısal arızaları

Mekanik kontrollerin kalitesi ve uzunluğu

Bakım

Arıza tespiti için müdahalelerin kalitesi ve varsa kullanılan yeni materyallerin kalitesi

Malzeme değişikliği

Ani teknik müdahale

Arıza giderilebilir

Uçak bu arıza ile uçuşa elverişlidir

Uçak bakım için uzun ya da kısa süreli uçuştan kesilebilir

A: Uçakta mekanik

arıza oluşması


13

Şekil 3.2 örnek bir risk tablosunun yapı taşlarını göstermektedir. Burada

merkezde “A’’ ile gösterilen ana olay vardır. Bu başlangıç olayı bir tehlike, bir risk

ya da bir fırsat olabilir. Buradaki örnekte olan A olayı uçakta mekanik bir arıza

meydana gelmesi olayıdır. Risk analizinin en önemli görevi bu başlangıç olayını iyi

bir şekilde tanımlamaktır.

Bu örnekte uçaklarda meydana gelebilecek olası arızalar hakkında bilgi sahibi

olmak A olayının daha iyi tanımlanmasına yardımcı olabilir. Şekil 3.2’nin sol

tarafında A olayının olmasına sebep olabilecek unsurlar, sağ tarafında ise A olayının

olası sonuçları yer almaktadır. Sol tarafta dik olarak yazılı olanlar Anın olmasına

engel olabilecek ya da olma olasılığını azaltabilecek tedbirlerdir. Sağ tarafta dik

olarak A’nın olası ciddi sonuçlarından kaçınabilmek için alınabilecek tedbirler yer

almaktadır. A olayının olması ve çeşitli tedbirlerin işe yarayıp yaramaması birçok

nedenden kaynaklanabilir. Buna kısaca ‘’riski tetikleyici faktörler denir’’.

Buna örnek ise;

- Yapılan mekanik kontrollerin etkisi

- Yapılan müdahalelerin etkisi

- Yapılan bakımın kalitesi

- Arıza hakkında sahip olunan bilgiler (örneğin, arıza gidermenin yolu var mı/

arıza biliniyor mu?)

- Arızaya neyin sebep olduğu (parçanın; kullanım ömrü, kalitesi, yapısal

arızalar ).

Şekil 3.2 genellikle papyon şeması olarak bilinir. Papyon grafiğinde A “ana

olay” olarak tanımlanmıştır. A olayının sonuçları açıkça negatif ise bu durum için

“istenmeyen olay’’, “riziko’’ ya da “tehdit’’ kelimeleri de sıkça kullanılır. A olayı

bazen de bir fırsat olabilir. Örneğin rakip bir firmanın iflası karşı taraf için bir fırsat

olabilir. Risk analizi ana olayı (A) tanımlar ve neden-sonuç tablosu geliştirir. Bunun

nasıl yapılacağı ise hangi metodun uygulanacağına ve nasıl değerlendirileceğine

bağlıdır. Her ne olursa olsun amaç hep; riski tanımlamak ve açıklamaktır.

Risk analizi 3 ana kategoriye ayrılır;

1. Basitleştirilmiş Risk Analizi

2. Standart Risk Analizi


14

3. Model Tabanlı Risk Analizi

Temel Kategori Analizin Çeşidi Açıklamalar

Basitleştirilmiş

Risk

Analizi

Nitel

Basitleştirilmiş risk analizi; beyin

fırtınası, toplantı ya da grup tartışması

kullanılarak riskin ana şablonunu

oluşturur. Gayri resmi bir yöntemdir.

Burada risk kabaca ölçeklendirilir.

Standart Risk

Analizi

Nitel ya da Nicel

Standart risk analizi; genel kabul

görmüş risk analizi metodlarını

kullanan basitleştirilmiş analize göre

daha formal bir yöntem kullanır.

Örneğin; HAZOP ya da kaba risk

analizi buna örnek olarak verilebilir.

Sonucu vermek için risk matrisleri

kullanılır.

Model Tabanlı

Risk

Analizi

Nicel

Model tabanlı risk analizi; riski

hesaplamada olay ağacı analizi ile hata

ağacı analizi yöntemlerini kullanır.

Çizelge 3.1. Analiz yöntemleri ve tanımları

Niçin Risk Analizi Yapılır?

Bir risk analizi yapılırken;

- Riskin taslağı kurulur.

- Risk açısından farklı alternatifler ve çözümler karşılaştırılır.

- Risk ile ilgili önemli etmenler, koşullar, faaliyetler, yöntemler ve bileşenler

belirlenir.

- Farklı ölçümlerin risk üzerindeki etkisi gösterilir.

Bütün bunları yapmak ne için gereklidir?


15

- Sistemi planlama aşamasında farklı alternatif çözümler ve faaliyetler seçmek,

bir çözüm ya da tedbir planı seçmek için gereklidir.

- Sistemi daha az kırılgan hale getirmek (aşırı yükü, gerginliği azaltmak) için

gereklidir.

- Çeşitli çözüm ve önlemlerin gereklilikleri karşılayıp karşılamayacağı

sonucuna varabilmek için gereklidir.

- Kabul edilebilir güvenlik ve risk düzeyini belirleyebilmek için gereklidir.

Risk analizleri sistem ömrünün çeşitli aşamalarında yapılabilir. Örneğin

sistemde erken dönem aşamalarından daha detaylı planlama aşamalarına ve

yapılandırma aşamasından operasyon (işlem) ve faaliyete son verme aşamalarına

kadar risk analizi yapılabilir.

Risk analizleri sıklıkla sistemi düzenlemeye yardımcı olacak gereklilikleri

sağlamaya yönelik yapılır. Analizden en üst düzeyde yararlanmak istenirse elbette bu

gereklilikleri sağlamak önemlidir. Ancak bir risk analizi yapmada en öncelikli şey

gereklilikleri sağlamak değildir.

Risk analizi yönetmenin amacı karar alma/vermeyi desteklemektir. Çünkü

analiz güvenlik ve maliyet gibi farklı konularda doğru dengeyi kurabilmek için

önemli bir alt yapı oluşturabilir.

Planlama ve operasyon aşamaları birbirinden ayrılmalıdır. Bir sistemi

(yöntemi) kurarken genellikle esnekliklere sahip olunur ve bir sürü çözüm arasından

seçim yapılır. Fakat çoğunlukla da bu seçimlerle ilgili detaylı bilgilere sahip olmadan

seçim yapmak durumunda kalınır. Risk analizi bu durumda farklı alternatifleri

karşılaştırmada temel oluşturur. Oldukça fazla sayıda karar ve sınırlı sayıda bilgiye

sahip olmak kural olarak şunu getirir; analizi yapacak olan kişi tercihen önce kaba

risk analizi metodunu kullanmalıdır. Bunun sonucunda analiz yapan kişi çözüm

yöntemiyle ilgili daha çok bilgiye sahip oldukça daha detaylı analiz metodları

kullanmak mümkün olabilir. Varılan sonuçlar kararı etkileme yönünde geç kalacaksa

detaylı analiz yapmak çokta gerekli değildir.

Operasyon aşamasında genellikle ön bilgi verecek bir veri bulunur. Örneğin

sistem/yöntem ve takım sorunlarının sayısına ilişkin geçmişe ait veri bulunabilir. Bu

tür durumlarda daha detaylı analiz metodları seçilebilir ve sistemle ilgili daha özel


16

olarak çalışılabilinir. Yine de burada karar alternatifleri sınırlıdır. Planlama

aşamasında kâğıt üzerinde değişiklikler yapmak, var olan bir sistemdeki operasyon

aşamasında değişiklik yapmaktan elbette daha kolaydır. Sonuç olarak risk

analizlerinde en büyük çaba ve özen planlama aşamasında yapılır. Risk analizi her

aşamada gereklidir fakat uygulanacak metot ihtiyaca göre belirlenmelidir.

Risk yönetimi

Risk yönetimi; riski yönetmek için yapılan her şey ve alınan tüm tedbirler

olarak tanımlanabilir. Risk yönetimi bir taraftan var olan olanakları belirlerken diğer

yandan kayıplardan, felaketlerden ve kazalardan kaçınmaya çalışarak ikisi arasındaki

uyuşmazlığı dengelemeye çalışır. Risk yönetimi organizasyonu engelleyebilecek her

olayı, durumu ve organizasyonun amacına, görüşüne ve ulaşabilirliğiyle ilgili

yapılabilecek her türlü aktiviteyi kapsar. Daha özel olarak bir girişimi ya da bir

şirketi örnek alabiliriz. Hangi durumun, hangi olayın ya da hangi aktivitenin

(davranışın) önemli olduğu yapılan girişime ve bu girişimin amaç ve vizyonuna

bağlıdır. Pek çok girişimde risk analizi stratejik risk, finansal risk ve operasyonel risk

olarak üç ana kategoriye ayrılır;

i) Stratejik Risk:

Girişimin uzun vadeli strateji ve planları için önemli olan yönünü içerir. Örneğin;

- Şirket birleşimi ve kazançlar

- Rekabet

- Teknoloji

- Politik koşullar/durumlar

- Yasalar ve kurallar

- Pazarlama stratejisi

ii) Finansal Risk:

Girişimcinin finansal durumunu içerir. Örneğin;

- Satış/pazarlama riskleri (mal ve hizmet yükümlülüğü, kur riski), teminatların

(hisse, bono, senet) riskleri

- Yatırımcının anaparaya erişimi ile ilgili kapanma/tasfiye riskleri

- Kredi riskleri (borçlularla ya da ödemelerle ilgili sıkıntılar)


17

iii) Operasyonel Risk:

Normal çalışan/işleyen sistemi etkileyen durumları içerir. Örneğin;

- Kazasal durumlar: Hatalar, kusurlar, kaliteden ödün vermeler, doğal afetleri

içerir.

- Kasıtlı durumlar: Sabotaj, memnun olmayan çalışanlar vb. şeyler içerir.

- Yetkili personel kaybı

- Yasal durumlar: Eksik/hatalı kontrat, sigorta yükü vb. şeyler içerir.

Bir girişimci risk yönetimini hayata geçirirken başarılı olmak için, en önemli

yönetim gerekliliklerini gözden kaçırmamalıdır ve her aşamada yapılması gerekenler

yerine getirilmelidir. Bu konuda başarılı olmak için bazı önemli noktalara aşağıda

değinilmiştir.

- Risk yönetimi için strateji oluşturulması: Yani kurum/şirket risk yönetimini

nasıl tanımlayacağına ve uygulayacağına ilişkin esaslar belirler. Risk

yönetecek kişi basit olarak en temel düzeyde gereklilikleri mi yerine mi

getirmeli yoksa risk yönetimini en kapsamlı şekilde mi yapmalı? Soruları

yanıtlanılır.

- Şirket için risk yönetim aşamalarının kurulması: Yani şirketin izleyeceği

resmi yollar ve rutin işlemlerin önceden belirlenmesi.

- Risk analizinin organizasyona tam uyum sağlayacak şekilde yapılabilmesi

için risk yönetimindeki sorumluluk ve görevler tam olarak belirlenmesi.

- Analizin uygulanması ve analiz aşamasında izlenecek yolun desteklenmesi.

Örneğin; risk analiz araçlarının ve olabilecek farklı olaylara karşı izlenecek

yöntemin kayıt altına alınması

- Risk yönetiminin gerekleri konusunda gelişim ve eğitim için işbirliği içinde

olunması.

Risk analizi süreci; risk yönetiminin merkezini/ ana yapısını oluşturmaktadır

ve uygulama aşamasından bağımsızdır. Risk analizi sürecini sunmak için birçok yol

vardır ama genelde 3 ana adımdan oluşan yapı kullanılır.

1. Planlama aşaması

2. Değerlendirme (uygulama) aşaması

3. İyileştirme aşaması


18

Burada risk analiz sürecinden bahsederken hep bu 3 adım kastedilecek. Risk

değerlendirmesinden bahsediyorsak hem analiz hem de hesaplamayı kasteden bir

süreçten bahsetmiş oluruz.

Risk değerlendirme aşaması risk iyileştirme aşamasından önce gelir. Risk

iyileştirme aşaması riskten kaçınmak için ya da riski azaltmak için yapılması gereken

tedbirleri içeren uygulamaları içerir. Burada sıkça karşılaşılan riski transfer etmek

terimi; riskle bağlantılı kayıpların ya da karın paylaşıldığı bir kurumun olması

anlamına gelir.

Şekil 3.3. Risk analizi sürecinin temel adımları

Belirsizlik Altında Karar Vermek

Risk yönetimi, genellikle yüksek risk ve büyük belirsizlikler tarafından

karakterize edilmiş durumlarda karar vermeyi içerir ve bu türde bir karar verme

kararların sonuçlarını tahmin ederkenki zorluklara meydan okumayı sunar.

Genellikle; karar verme süreci aşağıdaki unsurları içerir:

Başlangıç olaylarının belirlenmesi

(tehlikeler, tehditler, fırsatlar)

Neden Analizi

Planlama

Risk Değerlendirme

Risk iyileştirme

Problem tanımı, bilgi toplama ve iş organizasyonu

Analiz yöntemi seçimi

Sonuç Analizi

Risk Resmi Karar

Alternatiflerin karşılaştırılması, alınacak önlemlerin belirlenmesi

Yönetimin gözden geçirmesi ve değerlendirmesi


19

1. Karar durumu ve ilgili taraflar/hissedarlar:

- Verilmesi gereken karar nedir?

- Alternatifler nelerdir?

- Sınır koşulları nelerdir?

- Karardan kimler etkilenir?

- Kararı kim verir?

- Bir karara varmak için hangi stratejiler kullanılacak?

2. Amaç belirleme, tercihler ve performans ölçütleri:

- Konuyla ilgili muhtelif taraflar ne ister-istiyor?

- Artılar ve eksiler nasıl tartılır?

- Çeşitli alternatiflerin performansı nasıl ifade edilir?

3. Karar alma süreçlerini desteklemek amacıyla analiz formlarını içeren çeşitli

yolların kullanımı:

- Risk analizi

- Maliyet ve fayda analizleri

- Maliyet etkinlik analizleri

- Karar verici tarafından yapılan gözlemler ve yargılar.

Yukarıdaki unsurlara dayalı karar vermek için bir model, Şekil 3.3 de

sunulmaktadır. Öncelikle karar sorunundan başlayacak olursak; bu durum genellikle

bir sürü alternatif arasından seçim yapma problemi olarak ifade edilir bunların hepsi

belirtilen bazı hedefler ve gereksinimlerine göre düzenlenir. Sürecin ilk aşamalarında

daha fazla veya daha az kesin olarak tanımlanmış birçok alternatif kabul edilir.

Analiz çeşitli formlarda bu alternatifleri sıralamada ve arasından ilerde işlenecek

olanları seçmek için temel oluşturur. Son olarak karar vericinin analizlerdeki

kısıtlamaları ve sınırları dikkate alarak çeşitli alternatifleri gözden geçirmesi gerekir.

Ve böylece karar verici bir karar verir.

Bu, karar verme sürecinin basit bir modelidir. Bu model sürecin nasıl

uygulanması gerektiğinin ana hatlarını anlatır. Model takip edilirse, bu süreç

belgelenir ve izlenir. Ancak model çok detaylı ve belirgin değildir.

Analizler tarafından üretilen kararı destekleme karar verici tarafından gözden

geçirilmelidir: Analizlerin arka plan bilgileri neler olduğuna ve yapılan varsayımlar


20

neler olduğuna dair yanıtlar aranırken analizlerin sonuçları aşağıdaki gibi faktörlerin

ışığında değerlendirilmelidir.

- Karar verme alternatiflerinden hangilerinin analiz edildiğine bakılır.

- Performans ölçütlerinden hangilerinin değerlendirildiğine bakılır.

- Analizlerin uzman yargılarını temsil edip etmediğine bakılır.

- Farklı alternatiflerin avantaj ve dezavantajlarının belirlenmesindeki zorluklar

ele alınır.

- Analizlerin sonuçları ise gerçek dünyanın sadeleştirilmesi ile elde edilen

modellere dayandırılmalıdır.

Karar verme esası karar verici için önemli olan tüm cevapları sağlayan bir

formatta olmalıdır. Her zaman temel bilgide sınırlamalar olabilir, burada açıklanan

gözlem ve yargı, geniş bir bağlamda temel görünümü oluşturur. Belki de yapılan

analiz, çeşitli önlemlerin kurumsal itibar için ne anlama geldiğini göz önünde

bulundurmamıştır, fakat bu kesinlikle işletme için kritik öneme sahip bir faktördür.

İnceleme ve yargının da aynı zamanda bu yönü (durumu) kapsaması gerekir. Karar

vericinin elindeki temel bilgiye verdiği önem, bu bilginin kaynağına olan güvenle

doğru orantılıdır. Ancak, karar vericinin bu bilgiye güveni tam olsa bile yine de

kararı tek başına veremez. Kararlar genellikle zor hususları kapsar, belirsizlikler ve

verilere göre ağırlıklandırılır ve bu temel bilgilerin kaynağı olan kişilere

devredilemez. Bu gibi hususları üstlenmek karar vericinin görevidir.


21

Şekil 3.4. Karar verme süreci

Risk Analizi Süreci: Planlama

Bu bölümde risk analizinin risk hesaplamayı da (yani risk değerlendirmeyi

de) içeren “planlama” sürecini inceleyeceğiz. Bu aşama iki alt süreçte incelenebilir.

i) Problemi tanımlama, bilgi toplama ve çalışmanın organizasyonu (kısaca

problem tanımlama aktivitesi olarak bilinir).

ii) Analiz yönteminin seçme yolu.

Problem Tanımlama

Bu ilk aşamada analizin amacı nedir? Niçin bir analiz yapmalıyız? Sorularına

yanıt aranır. Genelde amaçlar tanımlanmış bir probleme bağlı olarak oluşturulur.

Bunu bir örnekle inceleyelim.

Örneğin; bir fabrikada üretilen malları bir dizi testten geçiren, geçirdiği testin

sonuçlarındaki bilgileri kaydeden ve ertesi günkü üretim aşamasına kadar hataları

otomatik olarak düzelten bir sistem olan S-Sistemi vardır. Eğer test sonuçlarındaki

bilgiler hatalıysa ürünler kalite standartlarını yakalayamadan (yani hatalı) üretilebilir

Hissedarların değerleri,

Tercihler hedefler ve kriterler

Yönetimsel inceleme ve değerlendirme

Karar

Analizler ve değerlendirmeler

Risk Analizleri

Karar Analizleri

Karar verme sorunu

Karar alternatifleri


22

ve bu durumda satışa çıkarılamaz. Bu da ciddi bir mali kayba neden olur. Eğer S-

Sistemi çökerse üretim durmalıdır ki bu da başka bir mali kayıptır.

Bu durumda S-Sisteminin güvenilirliğini geliştirmek için yönetim belli bir

amaç doğrultusunda risk analizi yürütmeye karar vermiştir. Şimdi bu süreci

inceleyelim.

“S-Sisteminin çökmesi” ve “hatalı bilgi” konusundaki risk analizi süreci

1) Bu durumda riski düşürücü önlemler alınmalıdır.

2) Analizin amacı doğrultusunda hedefler ve olanakların sınırları

belirlenmelidir. (Örneğin, yeterli kaynağın olmaması, yeterli zamanın ya da

verinin olmaması durumu)

Bu adım; problemin ciddiyetine ya da büyüklüğüne karşılık analizin etkinliği,

hedefine ulaşma yetisi arasındaki dengeyi kurmak için önemlidir.

Analiz için sınırları baştan belirlemenin başka faydaları da vardır. Örneğin:

Böylece elde edilecek sonuçlar doğrultusunda ne tür uygulamaların

yapılacağını belirlemek kolaylaşır. Analizde uygulanacak adımların iyi

hesaplanmasını sağlar. Örneğin başlangıç aşaması, normal operasyon

aşaması, test etme, bakım aşaması, acil durum aşamalarının hangisinin

kullanılacağına karar vermeyi kolaylaştırır.

3) Bir çalışma grubu oluşturulmalıdır. Bu grup hem sistem hem de risk analizi

konusunda bilgili olmalıdır. Hatta duruma göre diğer başka bilgilere de sahip

olması gerekli olabilir. Örneğin çoğu durumda matematiksel istatistik bilmesi

de gerekebilir.

4) Risk analizi için bir plan hazırlamalıdır. Bu plan kişilerin sorumluluklarını,

yapacakları işleri, çalışma aşamalarını, zaman sınırlarını, bütçeyi, kaynakları

ve karşı karşıya kalınan duruma ait önemli bilgileri içermelidir.

5) Risk analizi hayat, sağlık, çevre, ekonomi, bilgi teknolojileri gibi ya da daha

başka birçok alanda yapılabilir. Eğer birçok alanda aynı anda bir analiz

sürecine girildiyse muhakkak analizlerin ayrı ayrı mı yoksa kombine bir

şekilde mi yapılacağına baştan karar verilmelidir.

6) Deneyimler; en fazla risk analizinin kendisine ve ikincil olarak planlama ve

analizin kullanılması aşamasına odaklanıldığını göstermektedir. (Burada risk


23

analizi olarak kastedilen şey verilen analiz ve riskin hesaplanması

adımlarıdır.)

Fakat kaynaklarımızı (zaman, para, çaba v.b) eşit olarak kullanırsak daha

dengeli bir analiz sürecine sahip olmayı başarabiliriz. Burada önemli kural

kaynakların bir kısmının planlamaya, bir kısmının risk analizine ve

hesaplamaya ve kalan kısmının da riski iyileştirmeye ayrılmasının

sağlanabilmesidir.

7) Analizin sonuçlarına karar verme sürecinde nasıl kullanılacağına açıklık

getirmekte oldukça önemlidir. Şimdi analizin karar verme aşamasında nasıl

kullanılacağına ilişkin örnek verilsin ve riskteki değişiklikler ele alınsın.

Farklı alternatifler ve önlemlerin riski azaltmaya yönelik etkisine ilişkin bir

analizi ele alalım. Örneğin risk analizi sonucunda belli bir önlem alınarak riskin %2

oranında azaltılabildiğini fakat belli başka bir önlemin alınmasıyla riskin %10

oranında düştüğünü biliyorsak bu durumda hangi tedbirin uygulanması gerektiğini

seçerken eğer maliyette çok büyük sıkıntı yoksa (maliyeti de göz önüne alarak son

karar verilmelidir) çok zorlanılmaz. Maliyetin etkili olduğu analizi ele alınsın;

Eğer 2 milyon euroluk bir önlemle kayıp oranını 0,1 oranında

azaltabiliyorsak, ( − ) = , = 20

milyon euro olur.

Bu değer genelde kayıplara engel bir maliyet göstergesi olarak adlandırılır.

Bazen de “istatistiksel bir yaşam standardı” olarak adlandırılır.

Bu sayıyı referans değerlerle karşılaştırarak alınacak önlemin etkinliği

konusunda değerlendirme yapma şansımız olur. Bu tür indexler (oranlar) sadece

hayata dair alanlarda değil başka alanlarda da kullanılır. Örneğin bir fabrika için

alınacak bir tedbire karşılık boşa gidecek belli bir miktar benzinden de bahsedilebilir.

Maliyet-Fayda Analizi

Projenin maliyet ve buna karşı yarar sağlama ölçümlerini veren bir

yaklaşımdır. Bütün özellikleri finansal ölçüde ele alarak ortalama performans

(maliyet-fayda durumu) E[NPV] ile verilir. Burada E[NPV], NPV’nin beklenen

değeridir.


24

Faydaların parasal karşılığının bilinmesinin ana amacı aslında belli bir

yarara(faydaya) karşılık kurumun ödemeye hazır olduğu maksimum parasal miktarı

öğrenmektir. Bu aynı zamanda kaynakların dağılımını belirlemede de önemlidir.

Örneğin hangi faaliyet için ne kadar bir mali yükümlülüğün altına gireceğimize,

bunu nasıl bir yol izleyerek yapacağımıza karar vermede bu oldukça işe yarayan bir

analizdir.

Bu yaklaşıma göre E[NPV]>0 ise tasarlanan önlem uygulamaya

geçirilmelidir sonucu çıkarılır.

Bu maliyet-fayda analizi temelde kamuya ait tutumlar için geliştirilmiş olsa

da firmaların da oldukça sıklıkla kullandığı bir analizdir. Bir projenin NPV'sini

ölçmek, ilgili projenin nakit akışları belirlenerek ve gelecekteki nakit akışı için

uygun geri dönüş oranı ile paranın o dönemki değeri dikkate alınarak yapılır. = (1 + )

: birim zamandaki nakit akışı : iskonto oranı : iskonto oranı yerine “sermaye maliyetleri” veya “alternatif maliyetler” terimleri de

kullanılır. ; yatırımcının alternatif yatırımlara para ayırmadan sahip olduğu yatırım miktarını

temsil ettiği için bu terimler kullanılır.

• Özellikle nakit akışının önceden bilindiği projelerde (örneğin; banka

mevduatlarından yani risk oluşturmayan yatırımlardan gelen kazançlarda

NPV formülü ıskonto oranı hesaplamada kullanılır).

Portföy Teoremi (Levy ve Sarnat (1990))

Riske bağlı ıskonto oranının şiddetini belirlemede bütün belirsizliklerin aynı

anda dikkate alınmaması durumudur. Bu teori sistematik olmayan riskleri ihmal etme

ve sadece proje ile ilgili oluşabilecek olan sistematik riskleri dikkate almayı hedefler.

Burada sistematik riskten kasıt genel piyasa hareketleriyle ilgili risklerdir. Örneğin

politik olaylar gibi. Sistematik olmayan riskler ise (kaza riskleri; gibi) daha özel

belirsizlikler içerir.


25

Bu metot, örneğin istatistiksel hayat mantığını kullanarak, malların parasal

karşılığını ifade eder.

Riskin Katlanılabilirlik Ölçütü

Eğer hesaplanan risk ön-hesaplama ile elde edilen değerden az ise risk kabul

edilebilir. Aksi halde kabul edilemez ve riski azaltıcı önlemlere ihtiyaç duyulur.

Bu ölçüte örnek:

Örneğin “güvenlik fonksiyonunda değer kaybına yol açan durumların bir yıl

içinde karşılaşılma frekansı 1.10-4’ü geçmemelidir.” deniliyorsa ve eğer hesaplanan

frekans bu limiti geçerse bu durumda risk kabul edilemez boyuttadır denir ve eğer

frekans bu limitin altında ise bu durumda risk kabul edilebilir denir.

ALARP işlemi: Riskin “mantıklı bir şekilde uygulanabilir olacak kadar”

azaltılması işlemine; düşük ya da makul uygulanabilir düzeyde (ALARP) denir.

Yani; alınacak tedbirin getireceği fayda ile bu tedbirin maliyeti ve oluşturabileceği

dezavantajlar belirlenerek, riskin azaltılmasına yönelik bu tedbirin alınıp

alınmayacağına karar verilmesi işlemidir.

ALARP’ın genel mantığı “tedbirin aksi yöndeki yükü ve maliyeti” prensibine

dayanır. Bu şu anlama gelmektedir; alınması planlanan tedbirin ancak faydası ve

maliyet/dezavantajı arasında bir dengesizlik yoksa bu tedbir uygulamaya alınabilir.

Yukarıda bahsedilen dengesizliği daha net olarak belirlemek için Aven ve Vinnem,

(2005, 2007) aşağıda bir yol haritası önermişlerdir;

1) Öncelikle alınması planlanan tedbirlerin faydalarının kaba bir analizi ile bu

tedbirlerin ekonomik açıdan, sosyal açıdan, risk açısından v.s. uygunluğu ve

uygulanabilirliği incelenmelidir.

2) Bu kabataslak analiz neticesinde hangi alternatifin seçileceğine yönelik

olarak daha ayrıntılı analiz yapılabilir.

3) Maliyet gibi ve bunu karşılığında örneğin kurtarılacak yaşam sayısını

belirleyen indis / index gibi değerler “riski azaltıcı tedbirin” etkinliğini ve

başka tedbirlere göre avantaj / dezavantajlarını belirleyebilmek için

hesaplanabilir.


26

4) Olağandışı durumların belirsizliği tespit edilmeye çalışılır. Mesela

hesaplanabilen beklenen değerler ve olasılıklar kullanılarak hangi etmenlerin

beklenmedik sonuçlar doğurabileceği belirlenmeye çalışılabilir.

5) Yönetilebilirlik analizi yapılmalıdır. Ne boyuttaki bir belirsizliğin kontrol

edebileceği ve istenilen sonuca ulaşıp ulaşmayacağını belirlemede ne kadar

güçlü olunduğu sorusu yanıtlanabilmelidir.

6) Riski idrak etme ve riskin bilinirliği gibi faktörlerin de analizi yapılmalıdır.

7) Bütün bu analizlerin sonuçları değerlendirilmelidir, yani ön bilgileri özetleme

ve çeşitli alternatiflere ilişkin karşı soruları belirleme işlemi kısıtlamaları ve

limitleri de göz önünde bulundurarak dikkatli bir şekilde analiz edilmelidir.

Bu yöntem sadece ALARP için değil, belirsizlik durumunda karar verme

aşamasında her zaman takip edilebilecek bir yoldur.

Analiz Metodunun Seçimi

Deneyimli bir risk analisti, genellikle yöntem seçiminde önceki analizleri

temel alır. Analizci çeşitli risk analiz yöntemleri hakkında geniş bir bilgiye sahiptir

ve pratikte nasıl kullanılması gerektiğini bilir. Ancak, birçok durumda, hangi

yöntemin kullanılması gerektiği açık değildir. Aşağıda iki yöntem örneği

verilmektedir ve bu yöntemler basitleştirilmiş, standart ya da model tabanlı risk

analizi türlerinden birini seçmede kullanılır: Hangi tip risk analizi yapılacağına karar

verildiğinde iki yöntem arasından uygun olan seçilir. Seçim; bilgiye erişim kolaylığı,

sistemin önemi, sistemin karmaşıklığı ve diğer faktörler gibi aşamalara bağlıdır.

Genellikle, çeşitli risk analizleri sırayla uygulanır. Örneğin, basitleştirilmiş bir analiz,

kritik sistemleri tanımlamak için kullanılır. Bundan sonra, bir standart ya da

muhtemelen bir model tabanlı analiz, bu sistemleri daha ayrıntılı analiz etmelidir ve

risk azaltıcı önlemler önermek için bir temel oluşturmalıdır. Analiz yönteminin

seçimi, aynı zamanda ileri ve geriye dönük bir yaklaşım arasından seçim yapmak

anlamına gelir.

• İleri yaklaşım: Risk analizi olayların belirlenmesi ile başlar. Bundan sonra, çeşitli

etkinliklerin sonuçları analiz edilir. Analizin amacı, ilgili tüm olayları ve ilgili

senaryoları tespit etmektir. Bundan sonra bir sonuç analizi, güvenlik fonksiyonları ve


27

mali kayıplara yol açan senaryolar v.b durumlar için yapılabilir. Böylece önemsiz ve

şiddetli olaylar ve bunlarla ilişkili potansiyel sonuçlarla birlikte, bir risk analizi

olacaktır.

• Geriye Dönük Yaklaşım: Bu durumda, risk analizi ortaya çıkan olaylar veya

durumların belirlenmesi ile başlar. Son ürün analizi, analizde vurgulanan performans

ölçütleri etkileyecek büyüklükte olan olaylarla ilgilenen sınırlı bir analiz olacaktır.

Genellikle, geriye dönük bir yaklaşımın zaman açısından daha az yoğun bir kaynak

olduğu söylenebilir, bunun yanında önemli deneyim ve yetkinlik gerektirir, fakat

aynı zamanda analiz için karar verme açısından iyi bir temel sağlar. Yanlış bir seçim

yapmak ya da dâhil edilmesi gereken olayların göz ardı edilmesi bu tür analizlerde

tehlikelidir.

İleri yaklaşım daha mekanize ve zaman alıcı hesaplama süreçleri anlamına

gelir. Bu durumda risk tanımı daha tam yapılabilir, fakat risk analizinin çok yoğun ve

karmaşık hale gelme tehlikesi olabilir bu durumda hangi bilgilerin önemli olduğunu

ya da hangilerinin daha az önemli olduğunu ayıklamak zorlaşabilir. Buradaki

dezavantaj ise gereksiz yere riske yol açmayan bakış açıları üzerinde fazlasıyla

zaman kaybedilmesi olabilir.

Risk Analiz Süreci: Değerlendirme

Şekil 3.2’de bahsedilen ana olay, sebep-sonuç analizi gibi risk

değerlendirmelerinin alt aşamaları daha ayrıntılı olarak incelenecektir.

Ana Olayın Tanımlanması

Risk analizinin uygulama aşamasının ilk adımı başlangıç olayının

tanımlanmasıdır. Eğer odak noktamız tehlikelerse (risklerse) bu durumda “tehlike

tanımlamasını” iyi yapmak zorundayız. Tanımlama ile ilgili genelde kullanılan bir

söz vardır “tanımlamadığın şeyle uğraşmazsın!”. Bu nedenle başlangıç olayının

tanımlanması analizin önemli bir görevidir. Yalnız bu görevi yerine getirirken

“fazlaca rutinleştirme” durumundan kaçınılmalıdır. Genelde yapılan budur. Yani

birisi benzer türde analizlerle uğraşınca tehlike ve tehditlerin listesini önceki

analizlerden kopyalama hatasına oldukça sık düşmektedir. Bunu yaparak o anda


28

üzerinde uğraşılan sistemin kendine özgü durum ve özelliklerini gözden kaçırma

riskini göze almış oluruz.

Sonuç olarak bu tanımlama işlemi planlı ve sistematik bir mantık

çerçevesinde ve gerekli yeterliliğe sahip insanlar tarafından yapılmalıdır.

Bahsedilen tanımlama işlemi aşamasında pek çok metod uygulanabilir. Örneğin;

Varsayımlar

Şekil 3.5. Tehlike tanımlama

Tehlike Tanımlanması

Tehlike tanımlama süreci “beklenmedik olayların da” tanımlanabileceği

şekilde yaratıcı bir süreç olmalıdır.

Başka birçok örnekte olduğu gibi burada da “80-20 kuralı” uygulanır. Bu

kural “zamanının %20’sini, %80 olasılıkla karşımıza çıkabilecek olan bilindik

tehditleri tanımlamaya ve zamanın %80’ini geriye kalan %20 olasılıkla karşımıza

çıkabilecek olan alışılmadık ve önceden karşılaşılmamış tehdit ve tehlikeler

tanımlamaya ayırmak gerekir” der. Bu ikinci olarak bahsedilen tehditleri yakalamak

ve yönteme uydurmak son derece önemlidir.

Sebep Analizi

Sebep analizinde, başlangıç olayının ortaya çıkmasına neden olabilecek

etmenler üzerinde çalışılır. Bu nedenleri belirlemek için beyin fırtınası, hata ağaç

analizi, bayesian yaklaşımları gibi birçok yöntem kullanılır.

Hata ağaç analizine bir örnek şekildeki gibi verilebilir;

Girdiler İşlem/Süreç Sonuç/Çıktılar

Genel Tecrübeler

İncelemeler

Veri Tabanları

Diğer Analizler

Tehlike Tanımlama Teknikleri

SWIFT

HAZOP

Kontrol Listeleri

…

vb.

İstenmeyen Olaylar


29

Şekil 3.6. Hata ağaçlarının kullanımı

Hata ağaçlarının kullanımı

Buradaki örnekte A olayı (ana olay) uçağın birinci motorunun arızalanması olayı

olsun; bu durum için birçok sebep sayılabilir. Bunlardan birisi olan “elektrik güç

sağlayıcı problemi” üzerine yoğunlaşıldığında yeni bir papyon grafiği aşağıdaki gibi

verilebilir.


30

Şekil 3.7. Neden analizi

Sonuç Analizi

Her ana olay için olası sonuçları da içeren bir analiz yapılır. Her olayın mali

kayıp, yaşam kaybı ya da çevreye zarar gibi farklı türlerde sonuçları olabilir. Hata

ağaç analizi, sonuç analizinde en sık kullanılan yöntemdir.

Olaylar dizisindeki adım sayısı sistemdeki bariyerlerin (tedbir/engel) sayısına

bağımlıdır. Sonuç azaltıcı bariyerlerin amacı ana olaydan doğabilecek ciddi sonuçları

azaltmaktır. Bahsedilen her bir bariyer için “bariyerin yetersizliğine” karşı analiz

yapılmalı ve alınması planlanan tedbirlerin etkinliği üzerinde çalışılmalıdır.

(Bariyerin eksikliğinden kasıt: Sonuç azaltma hedefiyle örtüşmeyen bariyerlerin

varlığıdır.)

Farklı sistemler ve bariyerler arasındaki kuvvetli dayanışma(destekleme)

analizin önemli bir parçasını oluşturmaktadır. Örneğin: İki ayrı şifre koruyucu

özelliği bulunan bir sistemde uçuşlarla ilgili bazı önemli bilgiler saklanıyor olsun. Bu

durumda dış güvenlik aşamalarını geçemedikçe hiç kimse bu bilgilere

erişemeyecektir. Fakat bazı kullanıcılar iki ayrı şifreyi akılda tutmak istemeyip iki

güvenlik aşaması için tek bir şifre kullanmayı seçmektedirler. Yani bu durumda bu

bilgileri ele geçirmek isteyen bir sabotajcının geçmesi gereken bariyer sayısı

otomatik olarak 2’den 1’e düşmüş olmaktadır. Bu gibi bir sorunla karşılaşmamak

için yapılabilecek en doğru şey kullanıcının iki güvenlik aşamasında aynı şifreyi

kullanmasını önleyecek şekilde bir sistem kurmaktır.

A: Uçak motorunun

arızalanması

Sabotaj

Dış kırılma

İç kırılma

Zorunlu iniş

Ölümsüz kazalar

İyi yapılmamış teknik kontroller

Güç kaynağı kaybı


31

Risk Analiz Aşamaları: Riski İyileştirme Aşaması:

Bu aşama temel olarak 2 adımdan oluşur.

• Alternatifleri belirleme-tanımlama ve tedbirleri değerlendirme aşaması.

- Yönetimsel gözden geçirme ve karar verme aşaması.

Riski iyileştirme işlemi riskten kaçınma, riski optimize etme ve riski transfer

etme konularını da içeren bir riski modifiye etme aşamasıdır.

Kişinin ya da analizcinin riski nasıl iyileştireceğini organizasyonun risk yönetimi

konusundaki politikasını belirler.

Alternatiflerin Karşılaştırılması

Farklı alternatifler için riskin genel fotoğrafına bakarak karşılaştırma

yapılmalıdır. Birbirine yakın özellikteki alternatifler arasından daha etkin olanı

belirlemek daha kolay ve daha “güvenilir” olacağından bu tür alternatifleri seçme

eğilimi analizcinin yararına olacaktır.

Tedbirlerin Belirlenmesi

- Ciddi bir kişisel / kurumsal ya da çevresel risk var mı?

- Bu riske ilişkin kabul edilebilir bir belirsizliği var mı? Önerilen tedbir bu

belirsizliği azaltıyor mu?

- Ele alınan tedbir yönetilebilir boyutta mı?

- Bu tedbir durumu daha karmaşık bir çözüm yoluna götürüyor mu?

- Alınması planlanan tedbir “eldekilerden” en iyisi mi?

- Problem iş-çevre güvenliği mi yoksa işçi güvenliği ile mi ilgili ya da

ikisini de ilgilendiren bir alanda mı?

- Elde stratejik öngörüler var mı ve alınması planlanan önlemle bunları

karşılıyor mu?


32

Yönetimsel Gözden Geçirme ve Karar

Çeşitli çözümler ve önerilerin karşılaştırılıp karar verilmesinde elbette

birtakım analizler ve çalışmalar yapılır. Birçok durumda bu yapılan çalışmalar,

oluşturulan şekiller, analizler iyi birer rehber olsa da karar verme aşaması için belli

bir mekanizasyon yoktur.

Karar verme ölçütü olasılıklara ve beklenen değerlere bağlıdır. Dolayısıyla

riskin maliyeti ya da faydaların tamamını özetleyecek bir veri yoktur. Yani sayısal

sonuçlar belli bir değerden az ya da çoksa kesin olarak “şunu uygulayın” diyen bir

sistem kurulamaz. Sonuç olarak bu belirsizlikler altında karar verme aslında

yönetimsel bir sorumluluk almadır ve yönetim karara ilişkin olası yeni riskler ve

belirsizlikler konusunda aldığı sorumluluğun bilincinde olmalıdır.

Finansal Risk

Risk temel olarak yatırılan paranın kaybedilme tehlikesidir. Teknik anlamda

risk, getirilere ilişkin olasılık değerlerinin ortalama değer etrafındaki dağılım, olarak

ifade edilebilir.

Matematiksel Olarak Risk , , … , ‘nin ( , ) , olasılık yoğunluk fonksiyonuna sahip

kitleden alınmış rastgele örneklem olduğu varsayılmaktadır. Burada parametre

uzayı gerçek eksen olarak düşünülmektedir. : → Bir karar fonksiyonudur ve ’nın ( , , … , ) değerine karar denir. , , … , rasgele örneklemi

verildiğinde, parametresinin tahmini için gerekli kayıp fonksiyonu, ve ’nın

negatif olmayan bir fonksiyonu olarak tanımlanır.

Bu kayıp fonksiyonu, [ θ, δ(x , x , … , x )] = |θ− δ(x , x , … , x )| ya da genel

olarak [θ; δ(x , x , … , x )] = (θ). [θ− δ(x , x , … , x )] , > 0 biçiminde

yazılmaktadır.

Bu formun en çok kullanılanı ise karesel kayıp fonksiyonudur: [θ; δ(x , x , … , x )] = (θ). [θ− δ(x , x , … , x )] ( , ) Kayıp fonksiyonuna karşılık gelen ( , ) risk fonksiyonu kayıp

fonksiyonun beklenen değeridir. Yani;


33

R(θ, δ) = E L θ, δ(x , x , … , x ) = ∬ L[θ, δ(x , x , … , x )]. f(x , a) … f(x , a) dx … dx ∞ ∞

şeklindedir.

Bu tanımlara göre, = (x , x , x ) kararı ’nın tahmini olarak

düşünülmektedir. ( , ) Riskinin küçük olmasını sağlayan tahmini tercih

edilmektedir.


34

4. RİSK ANALİZİNE İLİŞKİN GELİŞMELER İpek ÜÇKARDEŞ

35

4. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR

4.1. Havacılık ve Risk

Bu çalışma, operasyonel riski daha iyi anlamak ve gelecekte oluşabilecek

riski tahmin etmek için havacılık endüstrisinin karşılaştığı zorlukları ön plana

çıkarmayı hedeflemektedir. Aynı zamanda risk anlayışını geliştirmek için mevcut

veri tiplerine bakarak, ihtiyaç doğrultusunda bunları ortak bir risk anlayış biçimi

altında toplamayı planlamaktadır.

Burada farklı veri türleri arasındaki ilişkiler, mevcut risk düzeyini anlamak ve

gelecekte ne olacağını tahmin etmek açısından kısaca ele alınmaktadır. Daha

kapsamlı bir risk haritasına sahip olabilmek için, riske maruz verilerle olaya dayalı

verilerin birleşimi kullanılır.

Bu çalışma, riski anlamak ve gelecekte oluşabilecek riski azaltma temeline

dayalı bir şekilde havacılığın geliştirilmesine yardımcı olabilir, aynı zamanda bir

bütün olarak havacılık bakış açısını da yansıtmaktadır.

Havacılık Sektöründeki benzersiz büyümeye rağmen, güvenli veri toplama ve

verilerin akıllı kullanımı sayesinde her yıl kazalarının sayısında sürekli bir düşüş

gözlenmektedir (IATA, 2007). Bu başarının birçok nedeni olmakla birlikte, şüphesiz

güvenli veri toplama ve verilerin akıllı kullanımı da önemli bir faktör olmaktadır.

Son on yılda havacılık sektörü, çeşitli düzeylerde güvenli veri toplanmasında

ve bunların analizinin yapılmasında kapsamlı süreçler geliştirmiştir. Bu verilerin

analizi güvenli operasyonların izlenmesi için çalışmalarda bulunan kuruluşlara bir

dizi yol açmıştır.

Güvenlik konusunda çalışmalar yapan kurumlardan NATS’da (Uluslararası

Hava Trafiği Hizmetleri Kurumu) diğer kurum/kuruluşlar gibi, işi daha güvenli hale

getirmek için operasyonel riski daima göz önünde bulundurarak çalışmıştır.

Kapasite ve çevrenin giderek artan talepleri doğrultusunda sektörde yer edinebilmek

için operasyonel riske ihtiyaç vardır. ‘Güvenlik Strateji Planı’ geliştirilmesi

sayesinde NATS; belirli konu alanları içinde gelecekte karşılaşılacak risk için

öngörüler oluşturmuştur. Bu çalışmayla sistem gelişiminin etkilerini öngörme


36

üzerine odaklanmıştır ve operasyonel risk bilgilerinin birbirleriyle olan ilişkilerini

çok iyi anlamak gerektiğinin de altını çizmiştir.

Bu çalışmanın amacı havacılık sektörünün karşı karşıya olduğu zorlukları

tanımlamak ve risk tahminin daha iyi anlaşılmasını sağlamaktır.

Sorunlar

Sektör içindeki güvenliğin geliştirilmesiyle birlikte, kaza ve olaylardan doğan

kötü sonuçlar da gittikçe azaltılabilmiştir. Sektör, başarılı bir güvenlik trendi

sürdürmek için, güvenlik bilgileri daha geniş ve daha ayrıntılı kaynaklara

odaklanmak zorundadır.

Çoğu zaman, havacılık risk yönetimine rehberlik yapabilecek güvenli ve

geniş veri kaynakları bulunabilmektedir. Havacılık güvenliğini sağlamak için en

yüksek öncelikleri belirleyerek kullanmakta olunan kaynakların etkinliğinden emin

olunmalıdır.

Sektörün karşı karşıya kaldığı zorluklardan biri de riskleri anlamak ve

yönetmek için en uygun yol olan bilgiye dayalı tam bir güven düzeyine sahip

olabilmektir. Bunun için de geçmişe ait riskler ve birbirleri ile ilişkilerine ait verilere

ihtiyaç duyulur.

Organizasyon içinde böyle bir risk anlayışı risk yönetiminde daha bilinçli

kararlar verilebilmesini sağlayacaktır. Havacılık sistemlerinde giderek artan hava

trafik sistemlerinin bütünleşmesinden dolayı, sektörde daha etkin bir risk anlayışına

ihtiyaç duyulur. Organizasyonun belirli parçalarında alınan kararlar, sektörün diğer

parçalarına göre risk üzerinde giderek daha önemli bir etkiye sahip olur. Bu da ortak

genel risk anlayışı sayesinde kararların bilinçli bir şekilde yapılmasını sağlar ve

havacılık düzenlenmesini farklı bir şekilde yönetmek için fırsatlar sunar.

Ayrıca performansa dayalı güvenilir veriler toplamak ve bu verilerinin

eğilimlerine bakarak gelecekte riskin ne olacağını tahmin ederken bu eğilimlerinin

devam edeceği varsayılır. Ancak bu durum güvenlik performansını etkileyen birçok

yeni değişkeni tanımadığından, sistemdeki bu yeni değişkenlerin tahminini de göz

ardı eder. Böylece riskte daha iyi tahminler için gösterilen çabalar, bu geniş veri

havuzunda karmaşık ilişkileri iyi anlamak gerekliliğini doğurur.


37

Veri Türleri: Uyumlu bir risk haritasına sahip olabilmek ve tahmin üretme

zorluğunun üstesinden gelebilmek için, var olan bütün verilerin dikkate alınması

gereklidir.

Kaza Verileri: Kaza verileri her zaman havacılık sektöründe risk anlayışının

temelidir. Bu veriler sistemin güvensiz çalıştığına dair birer göstergedir. Kaza

verileri üç ana kategoride ele alınır.

Sistem Tarafından Üretilen Veriler

Sistem tarafından kaydedilen veri; operasyon süresince elde edilen bilgiler

tarafından karakterize edilir ve bu süreçte elde edilen bir olaya ait veri güvenilir

olarak kabul edilir. Havacılık sektörü, uçuş verilerine ait veri havuzundaki otomatik

toplanan verilere ve bunların analizine öncelik verir (Gerard, 2002). Hava trafik

hizmeti alanında radar ve telsiz sistemlerinden otomatik olarak elde edilen çeşitli

veriler vardır.

Örneğin: uçakların birbirinden ayrımlarını gözetleme, uçakların çakışma ikazı,

hava sahasına yetkili veya yetkisiz hareketlerin izlenmesi, radyo dalgalarındaki

karışıklığın izlenmesi vb. Buna ek olarak otomatik ve karmaşık sistemlerin

kullanımının artması sistem kullanılabilirliği ya da performansı üzerine önemli

miktarda veri elde edilmesini sağlar. Bu veri setlerini oluşturan sistemin güvenilir

olduğunu varsayarsak, veri kaynakları da performans ölçümünde güvenilir olarak

kabul edilebilir.

İnsanlar Tarafından Raporlanan Veriler

Havacılık, açık raporlama sistemlerine verdiği önemle, çalışanları olayların

raporlanmasına teşvik eder (Sullivan, 2001). Süreçler, çalışanları güvenlik ile ilgili

olayları raporlamasına teşvik etmek için konmuştur.

İnsanlar tarafından raporlanan verileri etkileyen bazı faktörler vardır, bu faktörler iyi

analiz edilmiş olsa da risk için genel bir bakış açısı oluşturulurken bunların dikkatli

hesaplanması gerekir. Tamamen kaza raporlama verilerine dayanan bir risk öyle bir

risktir ki sadece raporlayan çalışanlar tarafından görünür. Kaza raporlarını etkileyen

faktörler önemli olduğu kadar anlaşılması da güçtür.

İnsanlar tarafından raporlanan verileri etkileyen bazı faktörler vardır, bu

faktörler iyi analiz edilmiş olsa da risk için genel bir bakış açısı oluşturulurken


38

bunların dikkatli hesaplanması gerekir (Rose, 2006). Tamamen kaza raporlama

verilerine dayanan bir risk öyle bir risktir ki sadece raporlayan çalışanlar tarafından

görünür. Kaza raporlarını etkileyen faktörler önemli olduğu kadar anlaşılması da

güçtür.

İyi bir güvenlik kültürü ile çalışan bir grup yüksek düzeyde raporlama

sağlamalıdır, fakat bu raporlamalar kişiliklerinden, örgütsel politikadan ve raporları

üretirken ki fiziksel zorluklardan hala etkilenmektedir (Rose, 2004).

Çalışanlar tarafından sağlanan verilerde, raporlama hataları ya da sistem

eksiklikleri son derece risklidir ve havacılık sektörüne mevcut en iyi risk bilgilerini

sağlamaya engel olabilmektedir.

Raporlamaya ve bu veri setinin önemini artırmaya engel olan faktörlerle başa

çıkmak önemlidir. Çalışanların olayı kolayca yakalayabilmesi raporlamada kolaylık

sağlar böylece belli bir olaya ait veri girişi basit bir şekilde yapılabilir. Böyle bir

yöntem, yazılı bir raporda mevcut veri zenginliği sağlamamakla birlikte, içeriğin

geliştirilmesi ile bu kayıp azaltılabilir.

1. Örnek Veriler

Havacılık sektörü, riskleri kontrol ederken önceden tasarlanmış işlemlerin

güvenli bir şekilde ilerlemesini sağlamak için geniş denetimler yapar. Bu denetimler

organizasyon içinde riski kontrol etmeye yarayan önemli bir düzen kurulmasını

sağlar ve riskin daha iyi anlaşılması için kullanılır. Olabilecek olayları tanımlamak

için kullanılan denetimler risk anlayışının bir parçası olmayabilir. Denetim, sistemin

belirli bir kısmının performansına yöneliktir ve bu yüzden genel riski anlamak için

sistem üzerinde ek çalışmalar ve tahminler gerektirir. Belli bir alan/zaman periyodu

içerisindeki birbirleriyle ilişkili bulgular bir dizi etmen tarafından etkilenebilir, eğer

bu ilişkiler anlaşılırsa bunlar daha sonra risk haritası geliştirmek için kullanılabilir.

Sektördeki riskleri anlamak için örneklem verilerinin farklı formları

kullanılabilir. Hat Operasyonu Güvenlik Denetimi uygulaması (LOSA) ve insan

performansı ile yapılan diğer gözlemler, organizasyonun risk anlayışının bir parçası

olabilmek adına güvenlik bilgilerine ilişkin zengin bir kaynak sağlar.

Örnek veriler kendi içinde kategorilere ayrılır:


39

(i) Riske Maruz Veriler

Kaza veya olay tabanlı veriler havacılık sektörünün geçmişteki risk anlayışını

yansıtmasına rağmen, havacılık sektöründe genel riskin belirlenmesinde önemli olan

başka veri setleri de vardır.

Risk verilerinin bazılarının kolay bir yolla etkileri analiz edilebilir. Örneğin

belirli bir olay türü her X zaman diliminde bir kez gerçekleşiyorsa daha sonraki

süreçlerde de aynı olayın benzer dönemlerde gerçekleşme eğiliminde olabileceği

söylenebilir. Birçok durum için bu basit ilişki geçerlidir ve en azından kullanışlı bir

yaklaşım olabilir, fakat bazı durumlarda ilişkiler çok daha karmaşıktır örneğin; uçuş

saatlerindeki artış iş yükü ve insan performansı arasında ters orantıya neden olabilir.

Risk anlayışının bilgilendirilmesinde faydalı olabilecek tehlikeye maruz kalmaya

ilişkin çok büyük miktarda veri bulunabilir. Aşağıdaki tablo hava trafiği yönetimi

ortamında göz önünde bulundurulması gereken veriler için bir fikir verir.

Trafik düzeyleri

Personel Düzeyleri

Çalışanların Deneyim&Eğitimleri

Trafik Türleri&Karmaşıklık

Görünürlük Koşulları

Sistem Durumu

Sistem Hassasiyeti

RF frekans (radyo frekansı) kullanım

düzeyleri

Çalışanların güvenlik kültürü

Çizelge 4.1. Hava trafiği yönetimi ortamında göz önünde bulundurulması gerekenler

Eğer veri ve risk arasındaki ilişki anlaşılırsa, bu ilişki risk anlayışını

geliştirmek için kullanılabilir. Bu anlayış olmadan, bir faktörün diğer bir faktöre

oranla ne kadar etkili olduğuna dair net bir anlayış da olamaz. Geniş veri havuzuna

ait ilişkiler doğru modele kıyasla gitgide karmaşık ve zor bir hal alacaktır.

Basitleştirilmiş ilişkiler daha geniş ve daha etkin bir risk anlayışı sağlar.


40

Geniş veri havuzuna ait ilişkiler doğru modele kıyasla gitgide karmaşık ve zor

bir hal alacaktır. Basitleştirilmiş ilişkiler daha geniş ve daha etkin bir risk anlayışı

sağlamak için daha kullanışlıdır.

Geçmişe ait bilgilerle yapılan karşılaştırmalar ilişkiler hakkında bazı bilgiler

verecektir fakat doğrudan operasyona ait olan bilgiler daha net bir anlayışı ortaya

koyar. Bu bilgiler, verilerin birbiriyle olan ilişkilerini anlamak için mükemmel bir

altyapı oluşturur.

Ayrıca, belirlenen hiçbir faktörün çelişkiye sebebiyet vermediği tutarlı bir

durum da sağlanabilir. Mükemmel durumdan herhangi bir sapma, Bölüm 3.1’ de bir

olay olarak kabul edilir ve iyileştirilebilir. Buradaki zorluk, kaza verilerinin

genellikle kendileriyle ilişkili ve risk taşıyan ayrık olaylardan oluşmasıdır.

Standarttan sapma ise; ancak uzun süreli bir durumdur ve aynı tipte analizler için

uygun olmaz. Sakıncaları olmasına rağmen, bu tür yaklaşımları daha ayrıntılı

incelemekte fayda vardır.

(ii) Risk Azaltma Etkinliği Verileri

Karışık ve yüksek risk taşıyan sistemlerde örneğin havacılık sektöründe

olduğu gibi; riski kontrol edebilmek için pek çok risk azaltıcı tedbirler devreye

sokulur. Bu tedbirler, sistemin önüne geçmeyi hedeflediği olayların ciddi olaylara ve

kazalara dönüşmesini önlemek için tasarlanmıştır.

Karışık ve yüksek risk taşıyan sistemlerde havacılık sektöründe olduğu gibi;

riski kontrol edebilmek için pek çok risk azaltıcı tedbirler devreye sokulur. Bu

tedbirler, sistemin önüne geçmeyi hedeflediği olayları ciddi olaylara ve kazalara

dönüşmeden önlemek için tasarlanmıştır.

Alınan tedbirlerin maruz kalınan riske ilişkin iyi bir tedbir olup olmadığı

önemlidir. Özünde bu durum tedbirlerin sistem içinde nasıl kabul edildiğine bağlıdır.

Bütün bunlara rağmen, tedbirler için performans verileri riski anlamada zengin bir

kaynak olabilir.

Ortak Risk Anlayışı

Havacılık sektörünün geniş kaynaklarında bulunan güvenlik verilerinin

kapsamlı bir şekilde kullanılması için verilerin birbiriyle olan ilişkilerini anlamak


41

gerekir. Birleşmiş Havacılık Yönetimi (FAA); havacılık sektöründeki güvenlik

verilerini birden fazla kaynaktan birleştirme üzerine çalışır (Lintner ve Smith, 2008).

Buradaki yaklaşım, farklı veri kaynaklarına ortak bir grafik üzerinde göreli

ağırlıklandırma sağlamak için uzman görüşünden yararlanır.

Bu yaklaşım verileri bir araya getirerek ortak bir görüntü elde eder ve risk

yönetimi sorumlularının verileri karşılaştırılabilir bir yolla görmesini sağlar.

Alternatif yaklaşım her bir veri parçasını, ortak ve ölçülebilir bir güvenlik

birimi ile tespit etmektir. Veri ortak bir birime sahipse her bir parçanın birbirine göre

önemleri parçalar birleştirilmeden önce tanımlanır.

Güvenlik belli bir yapıya ve kavrama sahip olarak tanımlanmıştır ve bu

nedenle de ölçülebilir bir gösterge değildir (Vick, 2002). Risk ise, bir olasılık ölçüsü

ve bir olayın etkisi olarak tanımlanabilir, genellikle ölçülebilirdir. Risk tanımı bu

çalışmada ICAO’ nun da (Uluslararası Sivil Havacılık Organizasyonu) benimsediği

gibi kötü bir durum için öngörülen bir tehlikenin tahmin olasılığı ve şiddeti açısından

bir değerlendirme olarak ifade edilir.

Risk Atama Kavramı

Güvenlik verisine bir risk değerinin atanması önemli bir konudur ve bu

durum kendi kıstasları içinde çalışmanın değerini artırır (Nisula, 2006). Bu çalışma

aynı zamanda geniş bir yelpazedeki güvenlik verisine değer atama uygulamasının

zorluklarını da göz önüne serer.

Havacılık sektöründe kullanılan bir dizi risk ağırlıklandırma kavramı ve risk

matrisleri vardır. Bu çalışmanın amacı farklı yaklaşımları gözden geçirerek süreç

içindeki birçok engeli aşabilmek için çalışan bir yaklaşım ortaya koymaktadır.

Özetle öneri şudur: istediğiniz bir olay hakkında riski değerlendirmek için üç

farklı soru sorun;

1. Bu olayın olası en kötü durumda sonucu ne olabilir?

2. Hangi tedbirler olası en kötü durumun gerçekleşmesine engel olmuş

olabilir?

3. Ne kadar sıklıkla bu olayın olması muhtemeldir?


42

Bu üç sorunun yanıtı, olayın risk matrisinin oluşturulmasını sağlar.

Bu makalede de açıklandığı gibi, analiz çerçevesinde risk verilerini

sonuçlandırırken soru sormanın sıklığı önem teşkil etmez. Bireysel olaylar kendi

bireysel risk katkılarına göre derecelendirilir, bu katkı kendi göreli frekanslarına

bağlı bireysel risklerin toplamı ile belirlenir, fakat bireysel risk atamasında frekans

kullanımı bireysel olaylar birleştiğinde riske genel katkıda zarar verebilir.

Bu sorunu aşmak için; potansiyel sonuçlar hakkında ve bu sonuçların önüne

geçecek tedbirler ile ilgili sorulardan oluşan iki boyutlu matris kullanılmalıdır. Böyle

bir matrise örnek şekildeki gibi gösterilmiştir.

Şekil 4.1. Olaya ait risk matrisi

Bu matris benzer ölçekteki bir olayı veya riskini değerlendirmek için bir

çerçeve oluşturur. Olayların öncelik ve önemine göre riski kategorilere (A,B,C,D,E

gibi) ayırırken sorulan soruların cevaplarına dayalı bir satır ve sütun seçimi yapılır.

Risk matrislerinin havacılık içinde çok sayıda farklı alanda kullanımını sağlamak

için, örneğin; uçak operatörleri, hava trafik hizmet sağlayıcıları ve havalimanı

işletmecileri gibi, belli bir alana rehberlik edebilecek risk ya da olay türleri ile

örtüşen her bir kategori için bir kılavuz verilebilir.

Risk kategorisi, sıralama ve nitel analiz yapılmasını sağlar. Nicel analiz

sağlamak için ise, her bir risk kategorisi bir araya toplanarak sayısal olarak

ağırlıklandırılır ve genel bir risk değeri ortaya konulur. Risk ağırlıklandırmanın bir

örneği aşağıdaki şekilde gösterilmiştir. Aşağıdaki örnek matriste A riski 100


43

değerinde ve E riski matristeki konumuna bağlı olarak 1 ile 10 arasında bir

değerdedir. Buradaki değerler örnektir ve bu değerlerin istatistiksel ve uzman analizi

aracılığı ile ayarlanması gerekir.

Şekil 4.2. Olaya ait risk matrisinde puanlamalar

Veri İlişkileri

Mevcut Risk: Olay verilerinin mevcut kaynakları için ortak risk ‘’birimi’’

uygulanması, güncel ve tarihsel düzeyde bir risk görünümü oluşturur. Bu risk

görünümü oluşturan kaza verileri ya olduğu gibi alınıp olayın kısmi bir görünümü

olarak kabul edilir, fakat yine de tüm olay verilerine dayandırılmalıdır, ya da daha iyi

bir risk görünümü sağlamak için bir tahmin olarak kabul edilir.

Daha önceki bölümde bahsedildiği gibi insanların raporladıkları veriler bir

dizi baskıya ve soruna maruz kalabilmektedir. Çalışanların güvenlik konusundaki

tecrübe ve kültürel düzeyleri, organizasyona ait raporlamanın güvenirliğini ve

hassasiyetini etkileyebilir (Neil ve ark., 2002).

Örnekleme faaliyetinin bir parçası olan veriler organizasyon içinde iyi bir risk

haritası vermek için ek kestirimlere gerek duyar aynı zamanda risk içeren veri

çeşitliliğinin fazla olduğu olayların ilişkilerini iyi anlamlandırabilmek için de bu

kestirimlere ihtiyaç duyulur. Bahsedilen ilişki en basit haliyle maruz kalınan

olayların sayısı ve kayıt altına alınan olayların sayısı arasındaki ilişki de olabilir.

Örneğin, gözden kaçan radyo dalgalarının sayısı beklide; uçuş sayıları, uçuş saatleri,

ya da yapılan tüm radyo dalgalarının sayısı ile doğru orantılı olabilir.


44

Kontrolör ve pilot deneyimi, sistem üzerinde müdahale yetkileri, iş yükü ve

tarafların anadili gibi gerçek ilişkiler hakkında kolaylıkla bir orantıdan söz etmek

neredeyse imkânsızdır. Mevcut bilgilerin en iyi şekilde kullanımını sağlamak

gereklidir. Uçuş saati başına bir oran vermek kullanılabilecek en iyi kestirimdir.

Sürecin karmaşıklık değerine ait veri azlığı riskin net bir şekilde anlaşılmasına engel

olur bu yüzden ilişkiyi geliştirmek için daha fazla veri olması faydalı olabilir.

Öngörülen Risk: Risk anlayışı içinde geçmişe dayalı güvenlik verilerinden

elde edilecek birçok bilgi olabilir. Buradaki en önemli amaç sistemdeki değişiklikler

sonucunda oluşan riskleri tahmin etmeye çalışmaktır. Geçmişe dayalı elde edilen

verilere ilişkin sonuçlar her zaman geleneksel olarak kabul görmüş olan basit risk

faktörlerinin sonuçları ile uyumlu olmayabilir. Tahmin edilmesi çok güç olaylarla

karşılaşıldığında, bu olaylara ilişkin rastgele etkiler zor da olsa kapsamlı bir risk

bilgisi kullanılarak genel risk eğilimi ile karşılaştırılabilir.

Burada karşılaşılan en büyük zorluk, risk göstergelerinin daha karmaşık

risklere ait veriler tarafından nasıl etkilendiğini tespit etmektir. Tahminlerin

doğruluğu, geçmişe dayalı güvenlik verileri ile risk altındaki veriler arasında var olan

karmaşık ilişkilerin iyi anlaşılması ile olacaktır.

Günlük faaliyetlerde rol alan insanlar genelde risk yargılarında bulunurlarken

kendi anlayışlarının dışına çıkamazlar. Yani kısa yoldan kendi görüşlerine dayanarak

durum hakkında güvenlik tahminlerinde bulunurlar. Eğer kararlarını verilere

dayandırarak ortaya koyabilme başarısını gösterebiliyorlarsa daha sonra bu süreç

uzun vadede riskte bir nicel tahmin yapılmasına izin vermek için tekrarlanabilir.

İlişkinin karmaşıklığı ve ayrıntılı risk verilerinin varlığı bu tür bir yaklaşım

için sınırlayıcı bir faktör olabilir. Riskleri düzenli olarak yönetebilmek için var olan

bir veri, geçmişe dayalı ve güvenilir bir formatta olmayabilir. Maruziyet verilerini

kapsayan bir veri havuzunun en iyi şekilde kullanılabilmesi için ayrıntılı bir şekilde

irdelenmesi gerekir.

Gelecekteki Sistem Değişikliklerinin Tanımlanması

Veri kaynaklarından elde edilen ve maruz kalınan risk sonucunda karşılaşılan

sonuçlar arasındaki ilişki anlaşılırsa, gelecekte riskte oluşabilecek farklılıkların


45

kestirimi kolaylaşır. Örneğin bir hava trafik yönetim sistemi içindeki bir sistem

değişikliği, iş yükünün azalması, riski içeren etkileşimlerde bir artış, talebin artması

vb. açıklamalarla anlatılmalıdır.

Değişikliklerin bu şekilde açıkça tarif edilebilmesi ve bu değişikliklerin

operasyona etkisinin açıklanması uzmanlık gerektirir. Hesaplanan risk, kullanıcının

kendi risk anlayış biçimi ile örtüşürse, sistemdeki değişiklikleri daha net bir şekilde

tanımlamak mümkündür. Riski ölçmek için kullanılan mantık, değişikliğin

faydalarını açıklarken de kullanılırsa ortaya çıkan sonucun etkisi ölçülebilir. Bu

mantık böylece risk iyileştirme sürecini kolaylaştırır.

Risk Düzenlenmesi

Havacılık sisteminde yapılan değişiklikler, dikkatli incelemelere ve kanıtlara

gereksinim duyar. Bu gereksinimler genellikle riske ait kesin bir olasılık hesaplama

hedefine ulaşmak için tanımlanır. Ancak böyle bir yaklaşımın havacılık ortamı içinde

en etkili risk yönetimi sağladığı da söylenemez.

Avrupa Havacılığında güvenlik düzenlemeleri çeşitli kuruluşlar tarafından

kontrol edilir. Örneğin; uçak tasarımı ve işletimi Avrupa Havacılık Emniyeti Ajansı

tarafından yapılır, ancak hava trafik hizmetinin sağlanması, her devletin kendi

düzenleyicileri tarafından belirlenir. Bu durum koordine bir şekilde yürütülmesi

gereken genel havacılık anlayışını olumsuz etkileyebilir; bu nedenle tüm yönetmeliği

EASA altında bir araya getirmek için çalışmalar devam etmektedir.

Havacılık düzenleme süreci daha koordineli hale geldikçe, sektörün risk

azaltma üzerindeki çabaları zamanla oldukça iyi sonuçlar verir. Sivil Hava

Seyrüsefer Hizmetleri Örgütünün (CANSO), üstünde hassasiyetle durduğu ‘’kuralcı,

aşırı karmaşık güvenlik yönetmeliği’’ ile havacılık sektörünün karşı karşıya geldiği

konulardan biri olan ve tüm havacılık zincirini kapsayan ‘’basitleştirilmiş,

performansa dayalı güvenlik düzenlemesi’’ için bir hedef belirlemiştir (CANSO,

2007). Fakat kesin olasılıklara nasıl ulaştıklarına ilişkin CANSO’ n kullandığı

yöntemlerde bazı değişikliklere ihtiyaç vardır. Örneğin, feci bir kaza olasılığını 10

milyon uçuş saatinden daha az bir olasılıkla verme eğilimindedirler. Bu yaklaşımla


46

ilgili sorun, sistemin şu anki durumunu göz ardı ederek olasılıkları düşük tutmaya

çalışmasından dolayıdır.

Havacılık riski çok anlaşılır ve ölçülebilir düzeyde olabilirse, bu risk

düzenlenerek daha sonra karşımıza alternatif bir yaklaşım olarak çıkabilir. Sistemde

yapılan değişiklikler, şu anda olan riskleri ölçebilmek, aynı zamanda da bu risklerin

gelecekte oluşabilecek etkilerini tahmin etmek için kullanılan veri kümelerini

yansıtmalıdır. Böylelikle bu durum havacılık esasına dayanarak olumlu yönde risk

indirgemeye yönelik değişiklikler yapılmasını sağlar.

Bu yaklaşımın en iyi yanı; sistemin gerçek performansını yansıtamayacak

hedeflerle uğraşması yerine havacılık sisteminin sürekli gelişmesini ve risklerini

indirgemesini sağlamasıdır. Getirdiği diğer önemli yarar ise; sistemin performans

tahminin etkinliğini ve doğruluğunu belirleyerek değişikliklerin etkisini

gözlemlemektir.

Sonuç

Havacılık sektörü kendi risklerini yönetmek için güvenlik verilerini

kullanarak başarıya ulaşmıştır. Sektördeki büyüme ve artan bütünleşmeler sonucunda

sektörün karşılaştığı zorluklar riski anlamak ve tahmin etmek için daha gelişmiş

yöntemlere ihtiyaç duyulduğunu gösterir.

Sektör genelinde daha kapsamlı ve birleşik bir risk görünümü, riskin etkin ve

verimli bir şekilde yönetilmesi bakımından yararlıdır. Bunu sağlamak, ortak bir risk

anlayışını ve aynı zamanda pek çok güvenlik türleri ile risk altındaki veriler arasında

ortaya çıkan karmaşık ilişkileri anlamayı gerektirir.

Ortak bir risk anlayışı sektör içinde göz önünde bulundurulması gereken bir

alandır ve bu süreçte ortak bir tanımlama risk verilerinin geliştirilmesini ve

karşılaştırılabilmesini sağlar. Bu ortak risk anlayışı, sadece olay verilerinin çeşitli

türleri üzerinde çalışmayı değil, sektör genelinde farklı kaynaklardan elde edilen

veriler üzerinde de çalışmayı öngörür.

Geniş güvenlik verilerini bir arada toplama ve bu veri ilişkilerini inceleme

süreci oldukça karmaşık olduğu için, verilerin kombine edilerek modellerin

geliştirilmesi işlemi veri analizi ve uzman görüşü gerektirir. Aşırı karmaşıklık ve


47

sonuca ulaşılabilirliğe ilişkin ciddi sorunlar olsa bile genel amaç mevcut verilerin en

iyi şekilde kullanılabilmesini sağlamaktır.

Olaya ve maruz kalma verilerine dayalı tutarlı bir risk görünümü gelecekteki

riski tahmin etme yolunda çok değerli bir kaynak olacaktır. Bunu yapmak için

mevcut risk verilerini daha kolay tahmin edilebilir şekilde yönetebilmek gerekir.

Sonuç olarak böyle bir yaklaşım havacılık güvenliğinin gelecekteki düzenlenişine

dair yeni fırsatlara yol açar. Örneğin hedefe dayalı mevcut düzenleme yöntemi yerine

havacılık riskini azaltmaya dayalı bir düzenleme tercih edilebilir.

4.2. Operasyonel Risk Yönetimi (ORM)

ORM operasyonel riskleri ve faydaları tanımlamaya ve belirlemeye yarayan

bir karar verme aracıdır. ORM operasyon esnasında yapılır. Örneğin, ORM her uçuş

öncesi yapılabilir. Bu risk yönetim süreci de diğer güvenlik riski yönetim süreçleri

gibi aksilikleri, varlıkları korumak, sağlığı ve refahı güvence altına almak amacıyla

riskleri en aza indirmek için tasarlanmıştır. (Bu bölüm; FAA’nın sistem güvenliği el

kitabından yararlanılarak hazırlanmıştır, 2000).

Geçmiş yıllardan bu yana tartışılan bir konu olan risk yönetimi, olaylara

duyarlı olmanın dışında aynı zamanda risklere karşı önleyicidir. Bu yaklaşım;

sorumsuzca ve boşa zaman harcayarak beklemek yerine ‘’bu durum tekrarlandığında

nasıl engellenebilir’’ cevabını bulma üzerine dayanan bir felsefedir. Başarı şansını

mümkün olduğu kadar büyütme yolunda çalışmalar yaparken, hata payını, yaralanma

ya da kayıpları mümkün olduğu kadar küçük tutmaya çalışarak risk yönetimi yapılır.

Riskleri bazı durumlardan elde edilecek faydalara karşı dengelemek ve ardından en

doğru hareket biçimini seçmek sağduyulu bir yaklaşımdır. Çoğu zaman, risk

yönetimi yüksek derecede bireysel yöntemlere ve deneyim düzeylerine bağlı olan

son derece duyarlı bir yaklaşımdır. Geçmişte sorunlara sebep olmuş tehlikeler

üzerine odaklanmak gayet doğaldır. Federal Havacılık Kurumu (FAA) operasyonel

ortamında, şansın sürekli yanlış yöne gittiği durumlar için iyi belirlenmiş yöntemler

problemlere engel olmayı sağlayan görevlerin belirlenmesine yardımcı olur.


48

Risk, tehlikeli olaylar karşısında bir kazanın gerçekleşme olasılığı, kazanın

önemi ve bu durumlar karşısında insanların yaralanması ve bazı kaynakların kaybı

olarak tanımlanır. ORM sadece bunları düşünmenin resmi bir yoludur. ORM

operasyonel tehlikeleri tanımlayan, personel, donanım ve görevler üzerindeki riskleri

indirgemek için gerekli önlemler alan basit 6 aşamalı işlemdir.

FAA operasyonlarında, kararlar operasyonların önemine göre belirlenmelidir.

Öncelikle gerekli kararların verilme zamanına ve yetkili yönetimin karar vermek için

hangi düzeyde olması gerektiğine karar verilmelidir. Risk, kurum çabalarının diğer

yönlerini yöneten aynı disiplin süreci kullanılarak; personel ve kaynaklarla riski

azaltmak amacı ile tanımlanmalı ve yönetilmelidir.

Risk yönetimi, yönetim tarafından rutin bir şekilde uygulanan herhangi bir

operasyonu planlama ve yürütme gibi durumlardan oluşmalıdır. Tehlike analizi ve

kontrolü ile risklerin dikkatli bir şekilde belirlenmesi değişik koşullar altında ortaya

çıkan zorluklarla baş edilebilinmesine yardımcı olur. FAA bu türde zorluklarla başa

çıkma yollarının belirlenmesine yardımcı olur. Yöneticiler etkinliğin

planlanmasından başlayıp etkinliğin tamamlanmasına kadar risk yönetimi

etkinliğinin her bir düzeyinin kullanımından sorumlulardır.

Şekil 4.3 ORM sürecinin hedeflerini göstermektedir: insanları, donanım ve

diğer kaynakları koruyarak onlardan en etkili kullanımı ortaya çıkarır. Kazaları

önlemek ve kayıpları azaltmak da, bu hedefe ulaşmanın önemli bir yönüdür. Buna

karşılık, yaralanma ve hasar riskini minimize ederek, eninde sonunda maliyetleri

azaltmış ve plana uygun kalmış oluruz. Böylece, risk yönetiminin temel hedefi insan

ve donanımın kullanışlılığına göre onların etkinliğini arttırmaktır.


49

Şekil 4.3. Risk yönetimi hedefleri

ORM İlkeleri

Operasyonel risk yönetimi ile ilgili tüm işlemleri dört ilke yönetir. Sürekli

olarak kullanılan bu ilkeler daha önce, o anda ya da daha sonra da her düzeyden

sorumlu olan kişiler tarafından uygulanabilir.


50

Gereksiz Olmayan Riskleri Kabul Etmek

Gereksiz risk, yararlar ve fırsatlar açısından hiçbir orantı taşımayan bir risk

türüdür. Her şey risk taşır. Bir operasyon gerçekleştirmek için en mantıklı seçenek

kabul edilebilir minimum risk ile tüm gereksinimleri karşılamaktır. Bu aksiyomun

sonucu, başarılı operasyon ya da görevi tamamlamak için gerekli riski kabul

etmektir.

Uygun Düzeyde Risk Kararları Vermek

Herkes bir risk kararı verebilir. Ancak uygun karar verecek olan kişi,

kaynakların yerini belirleyerek riski aza indirgeyen ya da ortadan kaldıran ve

kontrolleri ele alan biri olmalıdır. Karar veren kişi, planlanan operasyondaki risk

tipinin kabul edilen düzeylerinde yetki sahibi olmalıdır. (Örneğin, operasyonel

etkinlikte kayıp, malzeme üzerinde aşınma ve ya yırtık vb. gibi sorunlar karşısında).

Bu kişi risk azaltıcı uygun tedbirlerin belirlenmesi üzerine kararları yönetim

zincirinin bir üst düzeyine çıkarmalıdır, fakat bu durum kalan riski kabul edilebilir

düzeye indirgemez.

Faydalar Maliyetlerin Üstünde ise Riski Kabul Etmek

Belirlenen tüm faydalara karşı belirlenen tüm masraflar karşılaştırılmalıdır.

Faydalar toplamının maliyetlerinin toplamını aştığı şeklinde açık bir bilgi söz konusu

olduğunda, maliyet ve faydaları dengelemek gerekir ki bu da öznel bir süreçtir ve bu

denge karar veren kişi tarafından uygun bir şekilde belirlenmelidir.

ORM’yi her düzeyde planlama için bütünlemek

Riskler planlanma aşamasında daha kolay değerlendirilir ve kullanılır.

Değişiklikler daha sonra planlama ve operasyon yürütme sürecinde yapılır.

ORM Süreci

ORM süreci 6 adımdan oluşur, her bir adım aynı derecede önemlidir. Şekil

4.4 süreci gösterir.


51

Şekil 4.4. ORM süreci adımları

1. Adım: Tehlike Tanımlama

Bir tehlike; herhangi bir yaralanmaya, hastalığa ya da hasara yol açan gerçek

ya da bunların potansiyel bir durumu olarak tanımlanır. Deneyim, sağduyu ve belirli

analitik araçlar riskleri tanımlamaya yardımcı olur.

2. Adım: Risk Değerlendirme

Değerlendirme adımı nicel ve nitel ölçümlerle belirli tehlikelerin risk

düzeyini belirlemek için yapılır. Bu süreç insanların veya varlıkların tehlikelere

maruz kaldığı kaza şiddetini tanımlar.

3. Adım: Risk Kontrol Önlemleri Analizi

Riski hafifletmek, azaltmak ya da ortadan kaldırmak için özel stratejiler ve

araçlar araştırılmaktadır. Tüm riskler üç bileşenden meydana gelir, riskin oluşma

olasılığı, tehlikenin şiddeti, riske maruz insanlar ve donanımlardır. Etkili kontrol

önlemleri bunlardan en az birini azaltabilir ya da ortadan kaldırabilir.


52

4. Adım: Kontrol Kararları Vermek

Burada uygun karar vericiyi tanımlamak gerekir. Karar veren kişi adım 3.

adımda olan analizlere dayanarak en iyi kontrol veya kontrollerin kombinasyonlarını

seçmelidir.

5. Adım: Risk Kontrolleri Uygulanması

Yönetim seçilmiş kontrolleri uygulamak için bir plan oluşturmalıdır, daha

sonra bu tedbirleri yerine getirmek için gerekli zaman, malzeme ve personeli

sağlamalıdır.

6. Adım: Denetlemek ve Gözden Geçirmek

Sürecin etkinliğini periyodik olarak sağlamak için kontroller tekrar gözden

geçirilmeli ve değerlendirilmelidir. Çalışanlar ve yöneticiler kontrollerin zaman

içinde sürdürülmesini sağlamak için görevlerini yerine getirmelidirler. Risk yönetimi

süreci sistemi, yaşam döngüsü, amaç veya faaliyet boyunca devam eder.

ORM süreci uygulanması

ORM sürecinde belirtilen adımların sırayla uygulanması gerekir. Her adım,

bir sonraki adım için bir yapı taşıdır. Bir sonraki adıma geçmeden önce bir önceki

adımın tamamlanması gerekir. Bir tehlike tanımlama adımında belirli bir tehlikeyi

kontrol ederken o tehlike üzerine odaklanılmaz ise daha önemli tehlikeler gözden

kaçabilir bu yüzden süreçte dengeyi sürdürmek önemlidir.

ORM sürecinde kullanılması gereken altı adımın gerçekleştirilmesi için

zaman ve kaynak tahsis etmek gerekir. Denetlemek ve gözden geçirmek adımında

yeni tehlikelerin belirlenebilmesi gerekmektedir. İnsanları bu sürece dâhil ederek risk

kontrollerinin, duruma olan uygunluğundan destekleyici olduğundan ve bu çalışmaya

dâhil olan insanların bu kontrolleri olumlu eylemler olarak gördüklerinden emin

olmak gereklidir. Aslında nelerin işe yarayıp nelerin yaramadığını en iyi bilenler

riske maruz kalmış insanlardır. Risk yönetimi risklerin kontrolsüzce gerçekleşmesi

durumu ve risklerin potansiyel maliyetlerini yorumlayan mantıksal bir süreçtir.


53

Tanımlanan Risk Türleri

Tanımlanmış risk: Bu riskin varlığı analitik araçlar kullanılarak tespit

edilmiştir. Analiz süresi ve maliyet çabaları, risk yönetimi program kalitesi ve

teknolojik durum risk miktarının belirlenmesinde etkilidir.

Tanımlanamayan risk: Bu risk henüz tespit edilmemiştir. Bazı riskler

tanımlanamaz veya ölçülemez fakat bu çok önemli değildir. Geçmişe ait kaza

araştırmaları ve buralardan elde edilen veriler bazı önceden tanımlanmamış riskleri

ortaya çıkarabilir.

Toplam risk: Tanımlanmış ve tanımlanamayan risklerin toplamıdır. İdeal

olarak, belirlenen risk iki büyük oranda oluşacaktır. İdeal olarak bu iki risk büyük

oranda belirlenen riski oluşturacaktır.

Kabul edilebilir risk: Tanımlanmış riskin bir bölümü kontroller

uygulandıktan sonra da devam edebilir. Riskleri azaltmak için yapılan çabalar

operasyonun başarı olasılığının bozulmasına ya da azalan verimlerde bir noktaya

ulaşıldığında risk kabul edilebilir.

Kabul edilemez risk: Tanımlanan riskin bir bölümü tolere edilemez, ya

ortadan kaldırılmalı ya da kontrol altına alınmalıdır.

Artık risk: Yönetimin çabalarına rağmen toplam riskin bir bölümü kalabilir.

Artık risk; tanımlanamayan risk ile kabul edilebilir riski içerir.

Şekil 4.5. Risk türleri


54

Riskte Kabul Edilebilirlik:

Risk yönetimi gereksiz risk almanın ne olduğu ve faydaların ne zaman daha

ağır basacağı üzerine açık bir anlayışı gerektirir. Riski kabul etmek risk

değerlendirmesi ve risk yönetiminin bir görevidir ve göründüğü kadar basit olan bir

durum değildir.

Kabul edilmesi planlanan risklerin ne kadarı kabul edilebilir ne kadarı

edilemez bilirkişinin kararına bağlıdır. Bu karar birçok girdi tarafından etkilenir.

Operasyon planlamasının ilerlemesi bazı güvenlik parametrelerinin yüksek riski

zorlayarak başarılı bir operasyonu tamamlamasını sağlar. Bir yönetici riske girmeyi

kabul ettiğinde, bu karar etkilenen personel ve organizasyonlarla birlikte

düzenlenmeli ve daha sonra hayata geçirilmelidir, böylece gelecekte herkes karar

unsurlarından haberdar olup neden bu kararların verildiğini anlayacaktır.

Risk Yönetiminde Dikkat Edilmesi Gereken Durumlar

Teknik cihazlar veya karmaşık süreçler içeren tüm insan faaliyetleri bazı risk

unsurlar içerir fakat yineden tehlikeler kontrol edilebilir. Sorunlara tarafsız

yaklaşılmalı ve verilen kararlar bilgi, tecrübe ve görev ve duruma uygun olmadır. Bir

operasyonda tüm katılımcıları risk yönetimi ilkelerini kabul etmeye teşvik etmek

hem riski azaltır hem de görevi kolaylaştırır. İyi bir analiz güvenli ve başarılı bir

operasyon sağlanmasına katkıda bulunur. Tehlike analizleri ve risk değerlendirmeleri

tek başlarına iyi karar vermeyi sağlamaz, çalışmalarla bu süreçler geliştirilebilir

örneğin; risk yönetiminde net hedefler belirleme ve parametreler oluşturmak iyi bir

yaklaşım olabilir. Tamamen kusursuz bir çözüm bulunamayabilir fakat farklı risk

derecelerini indirgemeye yarayan çeşitli alternatiflere ulaşılır. Görevi yönetecek

kişinin kullanışsız, riskli, tehlikeli ve geçersiz yaklaşımını kınamak yerine ona riski

nasıl daha iyi yönetebileceği göstermek daha yapıcı bir yaklaşım olur. Nadiren de

olsa güvenlik tam olarak sağlanabilir.

Risk Yönetimi Sorumluları

Yöneticiler: Etkin risk yönetiminden sorumludurlar. Yetkili personel

tarafından önerilen risk azaltma seçeneklerinden birini uygulamaya geçirmelidirler.


55

Elde edilecek faydaya dayalı riski kabul etmeli ya da reddetmelidirler. Personeli

motive ederek, onlara risk yönetim teknikleri kullanmayı öğretmelidirler. Kararları

uygun zamanda daha üst seviyeye çıkarmalıdırlar.

Personel: Riskleri değerlendirmeli ve risk azaltma alternatifleri

geliştirmelidirler. Risk kontrollerini planlarla ve emirlerle bütünleştirmelidirler.

Gereksiz risk kontrollerini belirlemelidirler.

Danışmanlar: Risk yönetim sürecini uygulamalıdırlar. Operasyon ve

görevler için etkili risk yönetimi kavramları ve metotları tutarlı bir şekilde

uygulamalıdırlar. Risk içeren sorunları kendi kontrolleri ve kararları dışında ayrıca

çözüm oluşturmak için danışmanlara taşırlar.

Bireyler: Risk yönetimi süreçlerini anlamalı, kabul etmeli ve

uygulamalıdırlar. Operasyon ve görevle ilgili risk değişimlerinin farkında

olmalıdırlar. Danışmanları risk azaltma tedbirlerinden veya yüksek risk taşıyan

işlemlerden haberdar etmelidirler.

Sistematik Risk Yönetimi

Başarılı operasyonlar birden bire olmaz, onlar iyi bir sistemin işleyişinin

göstergeleridir. Kazalara neden olan temel faktörler kategoriye ayrılırlar: İnsan, dış

etmenler, görev ve yönetim olarak beş kategoriye ayrılırlar.

Bu beş kategori içinde faaliyete olan insan katılımını belirtirken cinsiyeti göz ardı

edilir. Görev; sivil havacılıkta çağrı anlamına gelen aynı zamanda askeri bir terim

olan ‘’operasyon’’ demektir. Bu model sistemleri analiz etmek ve görevi

gerçekleştirmek için birlikte çalışan elemanlar arasındaki ilişkilerin belirlenmesine

yöneliktir.

Bu kategoriler İnsan, Makine, Dış Etmenler, Yönetim ve Görev’lerdir. İnsan,

makine ve medya başarılı bir görev ortaya koymak için olumlu ya da olumsuz olarak

birbirlerini etkilerler. Bağımlı ya da bağımsız unsurlar arasındaki etkileşim miktarı

her bir sistemin karakteristik özelliğidir ve sistem geliştikçe gelişmektedir. Yönetim

ise prosedürler ve diğer unsurlar arasındaki etkileşimleri yöneten kuralları

belirlemektedir.


56

Bir operasyonda başarısız olunduğunda ya da bir kaza meydana geldiğinde

sistem tekrar analiz edilmeli; girdiler ile beş kategoriyle olan etkileşim yeniden

değerlendirilmelidir. Yönetim operasyonel başarı ya da başarısızlığı sıkça kontrol

etmelidir.

1. İnsan

Sistematik risklerin büyük çoğunluğu insan kaynaklıdır.

Seçim: Psikolojik ve fiziksel açıdan doğru bir kişi; organizasyon

yeterliliğinde, usul ve prosedürlerde yeterli olmalıdır.

Performans: Farkındalık, görev doygunluğu, dikkat dağılması, stres, baskı,

güven, sezgi, uyum becerileri, basınç/iş yükü, yorgunluk.

Kişisel Faktörler: Beklentiler, iş tatmini, değerler, aile/arkadaş,

komuta/kontrol ve iletişim becerileri.

Dış etmenler: Dış etmenler harici olarak büyük ölçüde çevresel ve

operasyonel koşullar olarak tanımlanır. Örneğin;

İklim: Fırtına, görünürlük, sıcaklık, nem, rüzgar, yağış.

Operasyonel: Arazi, yabani hayat, bitki örtüsü, insan kaynaklı tıkanıklıklar,

gün ışığı ve karanlık.

Hijyenik: Havalandırma / hava kalitesi, gürültü / titreşim, toz ve kire yol

açan maddeler.

Araç /Yaya: Kaldırım, çakıl, toprak, buz, çamur, toz, kar, kum, tepeler,

eğriler.

2. Makine

Donanım ve yazılım insanlar tarafından arabirim olarak istenilen şekilde

kullanılmaktadır.

Tasarım: Mühendis güvenilirliği ve performansı, işe uyum bilgisi.

Bakım: Zaman, araçlar ve parçaların durumu, erişim kolaylığı.

Lojistik: Tedarik, bakım ve onarım.

Teknik veriler: Net, kesin, doğru ve kullanılabilir.

3. Yönetim

Yönetim; standartları, prosedürleri ve kontrolleri tanımlayarak süreci yönlendirir.

Etkileşimleri yöneten prosedürleri ve kuralları sağlamasına rağmen, sistem


57

bileşenlerini tamamen kontrol altına alamaz. Örneğin; hava durumu yönetim

kontrolü altında değildir ve bireysel kararlar personeli yönetimin politikalarından

daha fazla etkiler.

Standartlar: FAA ilkeleri ve kuralları.

Prosedürleri: Denetim, iş kartları ve kılavuzları.

Kontroller: Ekip rahatı, yükseklik/hava hızı/hız limiti, koşullar, eğitim

kuralları/kısıtlamalar

Operasyon: İstenilen sonuç.

4. Görev

Hedefler: Karmaşıklığın farkında olunup iyi analiz edilmesi gerekir. Verilen

beş kategorinin etkileşim sonuçları değerlendirilmelidir.

Risk Yönetim Düzeyleri

Risk yönetimi süreci üç düzeyde çalışır. Her bir operasyon ve görev için

derinlemesine bir risk yönetimi uygularken için zaman ve kaynaklar her zaman

mevcut olmayabilir. Bu üç düzey aşağıdaki gibidir:

Zaman Kritiği Düzeyi

Zaman kritiği; anlık zihinsel ya da sözlü bir durum incelemesi olarak bu

süreci bilgi kaydı olmadan kullanan bir durumdur. Risk yönetiminin bu zaman kritiği

süreci personel tarafından, riski göz ardı etmeden kısıtlı zamanda kararlar verilirken

kullanılmaktadır. bu düzeyde bir risk yönetimi eğitim ve operasyonların yürütülmesi

aşamasında kullanılmasının yanı sıra planlama ve yürütme gibi kriz müdahalelerinde

de kullanılır. Bu risk yönetimi düzeyi görev dışı kullanımlarda da basit bir şekilde

kullanılır. Özellikle olağandışı bir olay olduğu durumlarda planlanmış bir operasyon

ya da günlük işlere uygun bir eylem planı seçilmesi açısından yararlıdır.

Tedbir Düzeyi

Tedbirli risk yönetimi, tüm sürecin bir uygulamasıdır. Öncelikle bu adımda

riskleri tanımlamak için deneyim ve beyin fırtınası kullanılır, kontroller geliştirilir ve

bu yüzden grup çalışmasıyla yapıldığında çok daha etkili olur. Tedbirli uygulamalar;


58

yaklaşan işlemleri planlama, standart işletimi gözden geçirme, bakım ya da eğitim

prosedürleri, hasar kontrolü ya da müdahale planı vb. işlemleri içermektedir.

Stratejik Düzey

Teknik uzman yardımı ile mevcut verileri araştıran, tehlike tanımlama ve risk

değerlendirmeleri ile diyagram ve analiz araçları kullanan, resmi testler yaparak

sisteme ve operasyona ilişkin riskleri uzun ve kapsamlı bir şeklide inceleyen bir

süreçtir. Karmaşık bir işlemi ya da sistemdeki tehlikeleri iyi anlamak ve bunlarla

ilişkili riskleri incelemek için kullanılır. Stratejik uygulamalar yeni donanımın

tanıtımı, karmaşık işlemleri uzun vadede planlama, malzeme ve operasyon, taktik ve

eğitim programları geliştirme, ana sistem onarımı vb. işlemleri içerir.

ORM Genişleme Süreci:

ORM süreci aynı risk yönetimi araçlarını kullanmaktadır. Bu bölümde

kapsamlı bir şekilde ORM sürecinde olan farklı sorunlar ele alınmıştır.

Tehlike tanımlama

Tehlike tanımlaması; tüm ORM sürecinin temeli ve kontrol önlemleri için

yapılan analizin daha da genişletilmesini gerektirir. Şekil 4.6’ da tehlikeleri

tanımlamak için gerekli eylemler verilmiştir. Özellikle, bu üç kategori ile ilgili

tehlikeleri tanımlarsak:

Şekil 4.6. Tehlike eylemlerini tanımlama

Eylem 1-Görev Analizi

Beş kategori incelenmiştir. Mevcut ve planlanan faaliyetleri gözden

geçirilerek gerçekleştirilir. Yönetim görevleri yerine getirebilmek için gereksinimleri

Tehlikeleri Tanımlama

Eylem1: Görev Eylem2: Tehlikeleri Listeleme

Eylem3: Nedenleri Listeleme


59

ve koşulları tanımlar. Normal zaman dizisi içinde; operasyonun ya da iş sürecinin en

önemli aşamalarını tanımlamak için liste veya grafik düzenlenir.

Eylem 2- Tehlike Listeleme

Tehlikeler, işlemlerdeki ve sistem gereksinimlerindeki düzeltilmesi ve

tanımlanması gereken eksikliklere dayanarak tanımlanır. Tanımlama aşaması doğal

afetler ya da olumsuz koşullara ve kazalara yol açabilecek sebeplerin bir listesidir.

Doğal afetlere ve kazalara örnek olarak; içerisinde herhangi bir yangına yol

açabilecek madde içeren elementler, patlama, deprem, rüzgâr, elektrik çarpmasından

olan ölümler vb. etmenler verilebilir. Analiz; kıvraklık, belirsizlik ya da kaçış yolu

gibi tehlikelere yol açabilecek faktörleri araştırmalıdır. Operasyon veya iş

sürecindeki adımların her aşamasıyla ilgili tehlikelerin bir listesi yapılmalıdır. Analiz

edilen operasyonda belirli adımlar üzerinde durulmalıdır. Tehlikeler, fikirleri

organize etmek ve gelecekte kullanılmak için kâğıt üzerinde veya bilgisayarda

elektronik tablo içinde ilerde kullanılmak üzere analiz kaydı olarak saklanmalıdır.

Eylem-3 Nedenleri Listeleme

Tehlike listesinde tanımlanan her bir tehlike ile bunlara ait nedenlerin bir

listesini yapılır. Bir tehlikenin beş kategoriyle alakalı birden fazla nedeni olabilir.

Her durumda, temel neden belirlenmeye çalışılır. Örneğin; olaylar zincirinde ilk

olarak işlemin kötüleşmesi, personelde yaralanma, ölüm, ya da maddi zararların

temel nedenleri belirlenmelidir. Risk kontrolleri temel nedenlere etkin olarak

uygulanabilir. Nedenler, tehlikeleri ile birlikte aynı kâğıtta ya da bilgisayar kaydında

bir önceki eylemde belirtildiği gibi ek açıklamalı olarak kayıtlı bulunmalıdır.

Stratejik Araçlar

Eğer zaman ve kaynak elverişli olursa ve tehlike bilgisi gerekli ise bu

durumda stratejik tehlike analizi araçları kullanılır. Bu araçlar normal orta ve uzun

vadeli planlamada, karmaşık işlemlerde ya da tehlikeleri iyi anlaşılmamış

operasyonlarda kullanılır. Derinlemesine analizin ilk adımı operasyonun işleyişiyle


60

ilgili geçmişe ait veri tabanlarındaki tehlike bilgilerini incelemektir. Burada kaza

analizi veya neden sonuç diyagramları kullanılabilir.

Tehlikeleri tanımlamaya yardımcı olabilecek birçok ek araç vardır. En iyi

durumlardan biride grup çalışması sürecinde işyerinden doğrudan bir temsilci

içermektir. Çoğu insan kendi işleri hakkında konuşmak ister, bu nedenle bunu beyin

fırtınası sürecini yöneten biri ile yapmak daha verimlidir. Diğer tehlike tanımlama

bilgi kaynakların ise şunlardır:

Kaza / Olay Raporları: Bunlar; Ulusal Ulaşım Güvenliği Kurulu (NTSB)

raporları, sağlık raporları, bakım kayıtları, yangın ve polis raporları olabilir.

Operasyonel Personel: Tehlike tanımlama için en iyi kaynak tartışmasız

tecrübeli personeldir. Her seferinde tekrarlanan bir operasyon verimli olamayacağı

için tercih edilmez. Daha önce benzer operasyonlara katılmış kişiler araştırılmalı ve

bilgileri alınmalıdır.

Dış Uzmanlar: Kişilerin kendi kuruluşunun dışındaki uzman görüşlerine ve

tavsiyelerine başvurulmalıdır.

Geçerli Rehberlik: Operasyonları yöneten bir rehberlikten her zaman

yararlanılabilir. Kurallar, kullanma talimatları, bilgilendirme kılavuzları, kontrol

listeleri dikkate alınmalıdır.

Anketler: Anket bu durumlarda güçlü bir araç olabilir, çünkü operasyondaki

insanları bu bilgiler ile belirlenir. Çoğu zaman danışmanlar her gün riske maruz

kalan insanlar kadar riski anlamayabilirler.

Denetimler: Rastgele kontroller, gözden geçirmeler, kontrol listeleri, site

anketleri ve yerinde kontrollerden oluşur.

Kontrol Önlemlerinin Analizi: Tehlike kontrolü çeşitli şekillerde yapılır.

Şekil 4.7. Kontrol eylemleri analizi

Kontrol önlemlerini analiz etmek

Eylem 1: Kontrol seçeneklerini belirlemek

Eylem 2: Kontrol etkilerini belirlemek

Eylem 3: Risk kontrolüne öncelik vermek

Eylem 4: Risk kontrollerini uygulamak


61

Eylem1: Kontrol etkilerinin belirlenmesi

Görülebilecek en yüksek riskten başlayarak, tüm tehlikelere karşın mümkün

olduğu kadar birçok kontrol seçenekleri tanımlamak gerekir. Kontrol fikirleri için

olası nedenlerin listesine bakılır. Kontrol seçenekleri matrisi ve analizler, kontrol

seçeneklerini belirlemek için mükemmel araçlardır.

Eylem2:Kontrol Eylemleri Tespiti

Tehlikelere ilişkin riske yönelik her kontrolün etkisi belirlenir. Bilgisayarda

tablo ya da bilgi formu oluşturmak; kontrol fikirlerini listelemek ve kontrol etkilerini

belirlemek için kullanılabilir. Kontrol önlemlerinin uygulanması için tahmini

değerlerin ve/veya kontrol ve risk değerlendirmesi matrisinde görülen toplam riskin

kaydedilmesi gerekir. Senaryo oluşturma ve sıradaki kazayı değerlendirme; kontrol

etkilerini belirlemekte büyük güç sağlar.

Eylem 3: Risk Kontrolüne Öncelik Vermek

Her bir risk için; risk kontrollerine öncelik vermek riski kabul edilebilir

seviyeye indirgeyecektir. En iyi kontroller hedefler ve mevcut kaynakların en iyi

düzeyde kullanımı ile tutarlı olmalıdır. Gelecekte referans olması açısından

önceliklerin standart bir formatta kaydedilmesi gerekir. Fırsat değerlendirme,

maliyete karşı fayda analizi ve bilgisayarda modelleme öncelikli risk kontrollerine

mükemmel altyapı oluşturur. Eğer kontrol daha önceden belirlenmiş talimatlarla

uygulanmış ise bu durum ve prosedürler belgelenmelidir. Minimum risk elde

edebilmek için yapılması gereken ideal eylem için, uyarı cihazlarını arttırmak ve

eğitimde olumlu değişimler yakalayabilmektir. Sistem hala tasarım aşamasında iken

bu yaklaşım mantıklıdır fakat bir riski ortadan kaldırmak için güvenlik arttırmak ya

da uyarı cihazları eklemek, yeniden sistemde güçlendirmeler yapmak pahalı ve

zaman alıcı olabilir ve güçlendirmeler tamamlansa dahi risk giderilemeyebilir.

Operasyonel ya da destek prosedürlerinde değişiklikler yapmak düşük

maliyetli bir alternatif olabilir. Bu riski tamamen ortadan kaldırmazken, şiddetin

olasılığını azaltabilir. Yeniden yapılanma planlansa bile prosedürlerde yapılan geçici


62

değişiklikler ya da bakım gereksinimleri de genellikle işe yarar. Genel olarak, bu

değişiklikler, eğitim geliştirme, uyarılar gönderme ya da operatör veya teknisyen

niteliklerin geliştirilmesi kadar basit olabilir. Diğer seçenek ise, denetimlerin

arttırılması olabilir. Uygulanabilir alternatifler değerlendirilmeli, operasyonel

performans ve uygulama süresince devam eden riskten beklenen olası faydalar ile

maliyetler dengelenmelidir. Tamamlanmış bir risk değerlendirmesi içinde yapılmış

değişiklikler karar verici tarafından açık bir şekilde tanımlanmalıdır.

Risk Kontrolünde Bazı Özel Durumlar

ORM’ de üçüncü adım uygulanırken bazı faktörler göz önünde

bulundurulmalıdır. Örneğin; faaliyetlerde gerçekten risk altında olanlara risk

kontrolleri uygulanmalıdır. Genellikle, organizasyon boyunca yetersiz kaynaklar ve

ilgili personelin yanlış öngörüleri yüzünden risk kontrolleri uygulanır. Bu kontroller

pratik ve uygun maliyetli ise normalden daha fazla risk kontrolleri uygulanabilir. İlk

risk savunması işlemi başarısız olursa yedek risk kontrolleri bu kaybı önleyebilir.

Risk kontrollerini geliştirmek için personel seçimi özelliklede doğrudan bir risk

kontrolü tarafından etkilenmiş olanlar arasından yapılmalıdır.

Bu ilişki daha olumlu risk kontrol süreçlerinde daha iyi risk kontrolleri ne yol

açacaktır. Daha önceden hazır halde onaylanmış yaklaşım dururken riski geliştirmek

ve bir uygulamada test etmek için fazladan zaman ve kaynak harcanmasına engel

olabilmek amacıyla yapılan değerlendirmeler sonucunda diğer kuruluşlar arasından

en iyi uygulamalar bulunarak risk kontrollerinin geliştirilmesi açısından bu

uygulamaları temel alıp maliyeti mümkün olduğunca aza indirgeme çalışmaları

yapılmıştır. Bu yüzden operasyonel süreçlere risk kontrollerine rehberlik edecek bir

zaman çizelgesi oluşturulması da kontrol sürecine katkıda bulunacaktır.

Eylem 4 - Risk kontrol uygulanması

Risk kontrolü yapılmasına karar verildiğinde, belirli kontrolleri uygulamak

için bazı demir başlar hazır olmalıdır. Kontrol önlemlerinin uygulanması, risk

yönetim süreci sonuçları ile daha sonraki sistemler hakkında personeli bilgilendirir.

Eğer bir uyuşmazlık varsa, o zaman karar vericilerin rasyonel bir açıklama sağlaması


63

gerekir. Dikkatli belgeleme risk iletişimi ve risk yönetim kararları gerisinde rasyonel

süreçleri de kolaylaştırır. Şekil 4.8 bu adımı tamamlamak için gerekli işlemleri

göstermektedir.

Adım 4’e Yönelik Eylemler:

Şekil 4.8. Risk kontrolleri uygulaması

Adım 1: Uygulamayı Netleştirme:

Örnekler kullanarak, resimler ya da grafikler temin ederek, iş aletleri

ekleyerek vb. uygulama netleştirilebilir. Son durumu ortaya koyan bir yol haritası

sağlayarak, başarılı bir şekilde nasıl uygulandığı açıklanmalıdır. Kontrol önleminin

hedef kitlesi tarafından olumlu karşılanan bir yöntem olarak yayıldığından emin

olunmalıdır.

Adım 2: Sorumluluk Oluşturulması

Sorumluluk ORM’ de önemli bir alandır. Sorumlu kişi, gerekli yeterliliklere

sahip olan ve karar vermesi gereken kişidir. Risk kontrolleri uygulanması için birim

düzeyinde kimin sorumlu olduğu net olarak belirlenmiş olmalıdır

Adım 3: Destek Sağlanması

Başarılı olmak için, yönetim kontrol önlemleri dikkate alınmalıdır. Kontrol

ölçümlerinin uygulanmasından önce uygun düzeyde onay alınmalıdır. Kontrol

tedbirlerinin uygulanması için gerekli personel ve kaynaklar sağlanmalıdır.

Sürekliliği en başından tasarlanmalı ve bir geri bildirim mekanizması sayesinde

kontrol önlemlerinin işe yaradığından emin olunmalıdır.

Risk Kontrolleri Uygulamalarında Ortak Sorunlar

Risk kontrollerinin tarihsel kayıtlarına bakıldığında çoğunun tam

potansiyellerine erişemediği görülür. Kontrol uygulamalarında bazı eksiklikler söz

Adım1:Uygulamayı Netleştirme

Adım2:Sorumluluk Oluşturulması

Adım3:Destek Sağlanması


64

konusudur. Kontrol tipi problem için uygun olmayabilir ya da yüksek maliyetli

olabilir.

Kurum Kültürü ile Yürütülen Prosedürler

Aşağıdaki prosedürler kurum kültürü ile risk kontrolünü şekillendirme

yönünde yararlı bir rehberlik sağlar. Aşağıdakiler dikkatlice takip edilirse, bu

prosedürler risk kontrollerinin geçerliliğinin etkisini arttırır. Kurum kültürü içinde

risk kontrolü geliştirilmelidir. Her organizasyon bir stil ya da bir kültüre sahiptir.

Yöneticilerin ve diğer değişikliklerin etkileriyle zamanla çalışma kültüründe oluşan

değişikliklerden organizasyondaki personelin haberi olmalıdır. Bu kültürle tutarlı

olan risk kontrollerini geliştirmek önemlidir. Örneğin; merkezi yönetilen sabit bir

risk kontrolü merkezi esnekliği vurgulamayan bir organizasyonel kültür ile uyumlu

olabilir. Diğer taraftan, merkezi olmayan bir risk kontrolü, tepeden aşağı yön ve

kontrole alışkın bir organizasyonda çok etkili olmayabilir. Eğer bir organizasyonun

risk kontrol uyumluluğu hakkında herhangi bir şüphe varsa, organizasyondaki bazı

personellere ne düşündüklerini sorulabilir. İnsanların kültürü ve reaksiyonları size

bilmeniz gerekenleri gösterecektir. Bunu sağlamak için risk kontrol uygulanmasına

bir risk kontrolünden etkilenen personellerin maksimum katılımını oluşturulabilir.

ORM’nin kurum kültürünün tam bütünleşmiş bir parçası haline

gelebilmesinin yolu; risk tarafından doğrudan etkilenmiş personel tarafından

uygulanmış ve geliştirilmiş tüm risk kontrollerinin önemli yüzdesinde kullanıcı

sahipliğini elde etmesidir.


65

Şekil 4.9. Risk kontrollerinde kullanıcı katılımı düzeyleri

Risk kontrolü uygulamasındaki personele yardımcı olmak için gerekli

yardımcı araçlar ve kılavuzları geliştirmelidir. Standart operasyon prosedürleri;

model uygulamaları, iş araçları, kontrol listeleri, eğitim materyali, karar kılavuzları,

yardım hatları ve benzeri öğeleri içerir. Kontrolden etkilenen personele kolay bir

görev vererek daha fazla destek sağlanmalıdır. Görevi kolaylaştırmak, başarı için

şansı arttırmaktır. Risk kontrolü uygulanması için bir zaman çizelgesi geliştirmelidir.

Önemli yapı taşları belirlenmeli, makul bir zaman çerçevesi sağlamak için dikkatli

olunarak planların organizasyonel kaynak kısıtlaması ile uyumlu olması

sağlanmalıdır.

Risk yönetimi uygulamalarında yönetime katılımı sağlayan prosedürler

Risk kontrolünün arkasındaki yönetici ve danışman etkisi büyük ölçüde

başarı şansını arttırır. Yöneticinin risk kontrolüne ilişkin bir organizasyona katılması

genellikle iyi bir durumdur. Birçok yöneticinin risk kontrolüne ilgisi vardır ve süreci

desteklemek için makul olan her şeyi gönüllü olarak yapmaya hazırdır. Risk kontrolü

geliştirmek için ayrılan zamanın bir kısmı organizasyon liderleri için bir rol

görselleştirmeye ayırmak gerekir.

Kullanıcı: Operatörler risk kontrolü geliştirmek için yetkilendirilir.

Ortak: Operatörler risk kontrol geliştirme ekibinin liderliğini paylaşır.

Ekip üyesi: Risk kontrolünü geliştiren operatörler ekibin aktif üyesidir.

Girdi: Operatörlerin risk kontrol gelişiminden önce giriş ve yorum

yapmasına izin verilir.

Koordinasyon: Operatörlere zaten geliştirilmiş bir fikri koordine etmeleri

için izin verilir.

Yorum ve geri bildirim: Operatörlere fikirlerini beyan etme fırsatı verilir.

Robot: Operatörler risk kontrolü uygulamak için sıralanır.

GÜÇLÜ

ZAYIF


66

Risk Kontrol Etkinliği Sürdürülmesi İçin Prosedürler

Tamamen etkili olabilmesi için, risk kontrolü sürdürülmelidir. Yani alınan

sorumluluklar uzun vadede sürdürülmelidir. Risk kontrolü, organizasyon ve

operasyon kültürü ile uyumlu olacak şekilde düzgün tasarlanmış ise, risk kontrolü

daha kolay yapılacaktır. Yöneticilerin sermayeyi koruması ve bir an önce makul bir

düzeyde pozitif takviye sağlaması gerekir.

Denetlemek ve Gözden Geçirmek:

ORM de altıncı adım olan gözetmek ve gözden geçirmek; operasyon boyunca

risk kontrollerinin etkinliğinin belirlenmesini içerir. Bu adım kendi içinde üç adım

içerir: İlk adım risk kontrollerin etkinliği izleme, ikinci adım; beklenmedik bir

değişiklikten ötürü operasyonun tümünü veya bir kısmını daha fazla değerlendirmek

için gerekli olan ihtiyacı karşılama, Son adım ise; olumlu olumsuz sonuçlardan ders

çıkarma şeklinde özetlenebilir. Böylece çıkarılan dersler gelecekte

karşılaşılabilinecek benzer türde faaliyetlerin birer parçası olabilir. Şekil 4.10 bu

adımı tamamlamak için gerekli işlemleri göstermektedir.

Şekil 4.10. Denetlemek ve gözden geçirmek

Eylem 1: Denetleme

Emin olmak için operasyon gözlemlenir ve kontrollerin uygun olup

olmadığına karar verilir.

Daha fazla risk yönetimi gerektiren değişiklikler tanımlanır.

Eylem; gerektiğinde etkisiz risk kontrollerini düzenlemek ve yeni tehlikelere

karşı risk yönetimi adımlarını yeniden başlatmak için uygulanır.

Personel, donanım veya görevlendirme değişikliği ya da başlangıçta risk

yönetimi analizinde yer almayan yeni operasyonlarda riskler ve kontrol önlemleri her

zaman yeniden değerlendirilmelidir. Bunu yapmanın en iyi aracı değişim analizidir.

Başarılı bir performans, riskleri kontrol etme amacıyla maliyete karşı fayda dengesi

6.adım için eylemler

Eylem 1: Denetleme

Eylem 2: Gözden geçirme Eylem3: Geri Bildirim


67

kurarak elde edilir. Herhangi bir değişimi ya da operasyon öncesi ve operasyon

esnasında gelişen riskleri ORM kullanarak tespit ederiz. Proaktif olmak yani ileriye

yönelik etkili olmak; riskleri operasyon başarısı yolunda tespit etmek, operasyon

başarısı ile ilgili kaynakları korur, operasyon performansını arttırır ve kaza zinciri

oluşumunu engeller.

Eylem 2: Gözden geçirme

Sürecin gözden geçirilme aşaması sistematik bir şekilde yapılmalıdır. Riskleri

kontrol etmek için gerekli yöntemler kullanıldıktan sonra, risk ve maliyetin dengede

olup olmadığını görmek için bir fayda maliyet incelemesi yapılmalıdır.

Etkin bir inceleme yapmak için, maliyetin beklentiler doğrultusunda olup

olmadığı danışmanlar tarafından belirlenmelidir. Ayrıca yöneticinin operasyonel

performanstaki kontrol ölçümüne de nelerin etki ettiğini görmesi gerekir. Kontrol

ölçümlerini değerlendirmek zordur bu yüzden operasyonel performansa odaklanmalı

ve kontrol ölçümü geliştirilmelidir.

Tek başına bir inceleme yeterli değildir, düzeltici ya da engelleyici önlemlerin

alınması etkilidir. Operasyonun analiz edilmesi ve düzeltici önlemlerin alınması

esnasında ortaya çıkan yeni tehlikelerin tanımlanması için bir geri bildirim sistemi

oluşturulmalıdır. Bir risk varsayımı yapıldığında, ilgili faktörler kaydedilmelidir.

Uygun belgeler, bir kaza ya da olumsuzluklar ortaya çıktığında, risk karar sürecinin

gözden geçirilmesini sağlayan hataların nerelerde meydana gelmiş olabileceği ve

prosedürler ile araçlarda değişikliklere yol açan nedenleri görmemizi sağlar. Risk

analizleri birtakım ihmaller veya başka hatalar içerdiği zaman, bu hataların

belirlenmesi ve düzeltilmesi çok önemlidir.

Ölçümler; değerlendirmeler yapılarak etkin kontrollerin nasıl tehlikeleri yok

ettiğinden ya da riskleri azalttığından emin olmak için gereklidir. Çalışma

raporlarından sonra, anketler ve iyileştirme değerlendirmeleri ölçümler için harika

bir altyapı oluşturur. Anlamlı olması için, ölçümlerin nicel veya nitel olarak riskin

azaltılması, operasyonel başarıda gelişiminin, ya da kabiliyetteki artışın tanımlaması

gerekir.


68

Eylem 3: Geri Bildirim

Tek başına bir inceleme yeterli değildir bu yüzden onarıcı ya da engelleyici

önlemlerin alınması etkilidir. Operasyonun analiz edilmesi ve onarıcı önlemlerin

alınması esnasında ortaya çıkan yeni tehlikelerin tanımlanması için bir geri bildirim

sistemi oluşturulmalıdır. Ve bu sistemin insanlara yararı olması adına benzer türde

riskler diğer kurumlarla paylaşılmalıdır. Geri bildirim; bilgilendirme kılavuzları,

öğrenilmiş dersler, çapraz bilgi raporları, kıyaslamalar, veri tabanı raporları, vb.

şekillerde olabilir. Bu geri bildirim döngüsü olmasaydı, önceki tahminlerin küçük

hatalar içerdiği ya da tamamen yanlış olduğu bilinemezdi.

Uygulama Etkinliğinin İzlenmesi

Denetleme ve gözden geçirme adımı sıradan olmalıdır. Periyodik olarak

planlı uygulama programına karşın sadece uygulamanın ilerleyişinin gözlemlenmesi,

ORM adımlarının 3. ya da 5. adımında geliştirilmiştir. Planlanmış uygulama

programını korumak veya gerekli ayarlamaları yapmak için önlemler alınır.

Risk Kontrolü Etkinliğini İzleme

Risk kontrolü iyi tasarlanmış ise, bu bir faaliyetin yürütülmesi sırasında

fiziksel koşulları ve personel davranışını olumlu bir şekilde değiştirecektir. Sorun bu

değişimin ne ölçüde yer aldığını saptamaktır. Hiçbir değişiklik yoksa ya da sadece

küçük bir değişiklik oluşursa, risk kontrolü üzerinde harcanan kaynakların

muhtemelen değeri yoktur. Değiştirmek ya da uygulanan kontrolden vazgeçmek

gerekebilir. Öncelikle sadece kaza veya diğer kayıpların sayısının azalmış olup

olmadığını belirlemek gerekir. Bu yönetimin sadece yüksek seviyelerinde pratiktir.

Yönetimin o seviyelerine rağmen geçerli olarak gerçek kayıplara maruz kalması bir

yıl ya da daha az zamanda değişikliklerin ortaya çıkmasını sağlar.

Davranışların Doğrudan Ölçümü

Risk kontrolü hedefi davranış tarzına dönüştüğünde; hedef grubundaki örnek

davranışların değişmesi mümkündür. Sistemde korunma programını başlatmadan

önce kısıtlamaların kullanımı adına bir dizi gözlemler yapılmalıdır ve daha sonra bir


69

model oluşturmak için; personele korunma programı kullandırma çabalarını

değerlendirmek gerekir. Değişiklik varsa, bu risk kontrol etkinliğinin doğrudan bir

ölçüsüdür. Bu model; korunma programı kullanan personel yüzdesini toplam gözlem

yüzdesi olarak öngörür. Daha sonraki modeller risk kontrol etkisini

sürdürülmesindeki başarıyı gösterecektir.

Koşulların Doğrudan Ölçümü

İşyerinde fiziksel koşulları ve değişiklikleri değerlendirmek mümkündür.

Örneğin, uçuş hattında bulunan yabancı madde miktarı ve yabancı cisim zararını

azaltmayı amaçlayan bir risk kontrol girişiminde bulunulmadan önce ve sonrasında

değerlendirilebilir.

Tutumların Ölçümleri

Anketler aynı zamanda risk ile ilgili konularda personelin tutumunu

değerlendirebilir. Anket soruları oluşturulurken bu süreçlerini yöneten uzmanlardan

yararlanıp, tekniksel ve doğru bir şekilde yapılmalıdır. FAA ve birçok kuruluş çoğu

zaman anketler yapmaktadır. Bununla birlikte, çok küçük organizasyonlarda sözlü

olarak alınan resmi olmayan anketler bile hızlı bir şekilde personel görüşlerini

belirtecektir.

Bilgi Ölçme

Bazı risk kontrolleri, tehlike ya da tehlike kontrol prosedürleri hakkında

insanları bilgilendirmek amaçlı tasarlanmıştır. Belki de bir güvenlik toplantısı

sırasında ya da öncesinde ya da bir eğitim sonrasında bir risk kontrolü başlatılabilir.

Güvenlik ve Diğer Kayıpların Kontrol Prosedürleri

Programlı ve usulüne uygun risk kontrol girişimleri çeşitli değerlendirmeler

yoluyla tespit edilebilir. Standart sorular ya da istenilen performans standartlarını

yansıtan ifadeler kullanılarak inceleme prosedürleri mevcut çalışma durumundaki

prosedürlerle karşılaştırılır.


70

Sonuç:

Operasyonel risk yönetimi, riskin belirlenip kontrol edilmesine yönelik

mantıksal ve sistematik bir yöntem sağlar. Operasyonel risk yönetimi, karmaşık bir

süreç değildir, bireylerin sürekli olarak temel ilkeleri desteklemesini ve uygulamasını

gerektirir. Operasyonel risk yönetimi, bireylerin ve organizasyonların etkinliğini

arttırmayı sağlayan ve kazaları azaltan için güçlü bir yöntemdir. ORM süreci her

ortamda ya da senaryoda herkes tarafından erişilebilir ve kullanılabilir. İşlemlerin ve

faaliyetlerin başarı ya da başarısızlığını belirlemek için tüm FAA personelinin bu

türde kritik kararlarda söz sahibi olmasını sağlar. ORM düzgün bir şekilde

uygulandığında performansın arttırmasını sağlayacaktır.

4.3. Duyarlılık ve Risk Analizi

Risk analizi, duyarlılık analizinin mantıksal uzantısıdır. Şartlar, çeşitli

ekonomik etmenler v.b belirsiz değişkenler proje değerlendirilmesinde tek değerli

kesin tahminler olarak alınır. Bu tahminlerden nakit akımları çıkarılır, verim oranları

hesaplanır. Daha sonra önemli değişkenlerin değerleri değiştirilerek verim oranı

tekrardan hesaplanır böylece bu çalışmaya duyarlılık analizi denir. (Fassò, 2007,

Saltelli, 2000a, Saltelli, 2000b)

Su temini projesi (WSP) finansal ve ekonomik maliyet- fayda analizi; su gibi

ölçülebilir değişkenlerin tahminlerine dayanmaktadır. Bu değişkenlerin değerleri

uzun bir dönemi kapsayan tahminlere dayanmaktadır. En olası sonuç için bu

değişkenlerin değerleri birçok faktör tarafından etkilenmektedir ve gerçek değerleri

gelecekteki gelişimlere bağlı olarak tahmin edilenden oldukça farklı olabilir. Bu

nedenle bir proje sürdürülebilirliğindeki değişkenler ekonomik iç verim oranı (EIRR)

ve finansal iç verim oranı (FIRR) üzerinde olası değişikliklerin etkilerini dikkate

almak yararlıdır. Bunu performans duyarlılık analizi ve risk analizi sağlar.

Duyarlılık analizi: Bir projenin uygulanma süresinde ölçülebilir

büyüklükteki değişkenler tarafından ne ölçüde etkilenebildiğini gösterir.

Risk analizi: Ölçülebilir büyüklükteki değişkenlerde değişikliklerin ortaya

çıkma olasılığını dikkate alır


71

Projelerin uygulanabilirliği; iç verim oranı (IRR) ve finansal iç verim oranı

(FIRR) karşılaştırmasına göre değerlendirilir. Alternatif olarak, ıskonto oranı seçilen,

sermayenin ekonomik fırsat maliyeti EOCC ya da finansal fırsat maliyeti (FOCC)

kullanarak net bugünkü değer (NPV) pozitif olduğunda, proje uygulanabilir olarak

kabul edilir. Bu nedenle duyarlılık ve risk analizleri projedeki en yaygın olarak

kullanılan önlemler arasında olan IRR ya da NPV değişkenlerin değişikliklerini

analiz etme üzerine odaklanır.

Duyarlılık ve risk analizi gerektiren su temini projelerinde, projenin

uygulanabilirliğinin diğer yönleri de vardır. Bunlar:

(i) Talep Analizi: Nüfus artışı, kişi başına düşen su tüketimi, su tarifeleri vb.

durumlardaki değişiklikler için talep tahmini duyarlılığını değerlendirmek

için yapılır.

(ii) Asgari Maliyet Analizi: Olumsuz koşullar altında tercih edilen

seçeneklerin az maliyetli olup olmadığını doğrulamak için yapılır.

(iii) Sürdürülebilirlik Analizi: Projenin sürdürülebilirliği için olası tehditleri

değerlendirir.

(iv) Dağılım Analizi: Projenin özellikle yoksullar yararına olup olmayacağını

analiz eder.

Duyarlılık ve risk analizleri, olumsuz sonuçlara yol açan bazı faktörler ve bu

faktörlerin kombinasyonları ilgilidir. Bu faktörler normalde proje çerçevesince tespit

edilmiş ve aynı zamanda proje riskleri ya da proje varsayımları olarak

tanımlanmıştır. Duyarlılık analizi proje hedeflerine ulaşmak için sadece belli

varsayımlar yapmakla kalmaz aynı zamanda hayat üzerindeki etkisini de tahmin

etmeye çalışır. Risk analizi belirli varsayımların kısmen ya da tamamen ortaya çıkma

olasılığını değerlendirir.

Duyarlılık Analizinin Amacı

Duyarlılık analizi bazı durumlarda en olası sonuç senaryosu üzerinde proje

değişkenlerindeki değişikliklerin etkilerini araştıran bir tekniktir. Duyarlılık

analizinde sadece olumsuz değişiklikler dikkate alınır. Duyarlılık analizin amacı:


72

(i) Proje maliyeti ve fayda akışlarını etkileyen temel değişkenlerin

belirlenmesine yardımcı olması içindir. Aynı zamanda WSP’lerde; su

talebi, yatırım maliyeti, işletme ve bakım maliyeti (O&M), finansal

faydalar, ekonomik faydalar, mali yardımlar, su tarifeleri, saf su kullanım

ve indirim oranları temel değişkenler olarak duyarlık analizine dâhil

edilir.

(ii) Bu anahtar değişkenlerin ortaya çıkabilecek olumsuz değişikliklerinin

sonuçlarını araştırmak içindir.

(iii) Proje kararlarında bu tür değişikliklerden etkilenme olasılığı olup

olmadığını değerlendirmek ve proje üzerinde olası olumsuz etkilerini

azaltmak ve eylemleri tespit etmek içindir.

Duyarlılık Analizinin Performansı

Duyarlılık analizinin sistematik bir şekilde yapılması gerekir. Yukarıdaki

amaçları gerçekleştirebilmek için, aşağıdaki adımlar önerilmektedir:

(i) Hangi proje kararının daha duyarlı olduğuna dair temel değişkenler

belirlenmelidir.

(ii) IRR ya da NPV temel değişkenlerindeki olası değişikliklerin etkisi ve bir

duyarlılık değeri ve/veya anahtarlama değeri hesaplanmalıdır.

(iii) Aynı anda, olumsuz yönde değişebilen değişkenlerin olası

kombinasyonları dikkate alınmalıdır.

(iv) Temel değişkenlerde değişim kaynaklarının belirlenebilmesi için

meydana gelen olası değişikliklerin yönü ve ölçümü analiz edilmelidir.

Farklı adımlar aşağıdaki paragraflarda açıklanmıştır:

Adım 1: Temel Değişkenlerin belirlenmesi

Temel durum projesinin ekonomik analizleri pek çok değişken içerir.

Örneğin; miktarlar ve bunların arasındaki ilişkiler, fiyatlar ve ekonomik değerler,

proje etkilerinin zamanlaması vb. değişkenleri içermektedir. Proje kapsamında bu

değişkenlerin bazıları önceden tahmin edilebilir. Diğer değişkenlerin tahmini daha

zor yapılabilir ya da değerleri daha büyük olabilir. Sektörel politika ve kapasite


73

geliştirme ile ilgili değişkenler de önemli olabilir. Ölçmek daha zor olduğu için,

niteliksel bir şekilde değerlendirilmelidir.

Proje kapsamında, değerlendirme çalışmalarından sonra, anahtar

değişkenlerin bir kısmı aşağıdaki şekilde seçilebilir:

(i) Örneğin; yatırım maliyeti, gelecekteki su talebi gibi sayısal olarak büyük

olan değişkenler arasından seçilebilir:

(ii) Sayısal değerleri küçük olsa da, projenin tasarımı için çok önemli olan

temel değişkenler arasından seçilebilir. (Örneğin: varsayılan nüfus artışı

ve su tarifeleri gibi değişkenler arasından seçim yapılabilir.)

(iii) Ekonomik değişikliklerden etkilenen değişkenler ile gelirdeki değişikliler

nedeni ile etkilenen değişkenler arasından seçilebilir

WSP’lerde dikkat edilmesi gereken önemli değişkenler şunlardır:


74

Olası Temel

Değişkenler Ölçülebilir Değişkenler

Başlıca

Değişkenler

Su Talebi Nüfus artışı Fiyat esnekliği

Erişilen kapsam Gelir esnekliği

Ev halkı tüketimi

İhmal edilen yurtiçi tüketim

Hesaba dâhil edilmeyen su miktarı

Yatırım Maliyetleri Su talebi

İnşaa Periyodu

Gerçek fiyatlar

Dönüşüm faktörleri

O&M Maliyetleri Kişisel Maliyetler

Enerji Maliyeti

Bakım Maliyeti

Olanak Etkinliği

Finansal Gelirler Tüketilen su miktarı Su tarifeleri

Hizmet seviyesi UFW(Şüpheli alacaklar)

Bağlantı ücretlerinden elde edilen

gelir

Ekonomik Faydalar Su talebi Ödeme esnekliği

Kaynak maliyeti

Maliyet Kurtarma Su tarifeleri

Devlet destekleri

Çizelge 4.2. Su teminine ait projelerdeki değişkenlerin duyarlılık analizinde dikkate alınması


75

Adım 2 ve 3: Değişkenlerin değişiminin etkilerinin hesaplanması

Projenin uygulanabilirliğindeki EIRR ve ENPV göstergeleri, temel

değişkenlerin farklı değerleri için yeniden hesaplanmalıdır ve bu tercihen duyarlılık

göstergesi ile geçiş değerleri hesaplanarak yapılabilir. Bu kavramların anlamı ve

Çizelge 4.3 'de aşağıdaki gibidir. Duyarlılık göstergeleri ve anahtarlama değerleri İç

Verim Oranı (IRR) ve Net Değere Dönüş (NPV) için hesaplanabilir.

Anahtarlama değeri, tanımı gereği, duyarlılık göstergesinin karşılığıdır. Duyarlılık

göstergeleri ve anahtarlama değerleri IRR' ye göre hesaplanır sonuçlar SI'lere ve

SV'lere kıyasla daha farklıdır.

Çizelge 4.3. Su tedarik projesinin temel durumları

En temel durumda, ENPV 126 ve EIRR % 13,7 dir. Duyarlılığın temel

durumu ENPV, birkaç anahtar değişkende (olumsuz) oluşan değişiklikler nedeniyle

aşağıdaki gibi analiz edilmiştir:

Ekonomik

ifade

PV

@%12 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005

Faydalar

Artmayan Su 1674 0 225 270 315 360 405 450 450 450 450

Artan Su 167 0 23 27 32 36 41 45 45 45 45

Teknik

olmayan

Kayıplar 268 0 35 42 50 57 64 71 71 71 71

Toplam 2104 0 283 339 396 453 509 566 566 566 566

Maliyetler:

Yatırım 1687 1889 0 0 0 0 0 0 0 0 0

O&M 291 0 61 61 61 61 61 61 61 61 61

Toplam 1978 1889 61 61 61 61 61 61 61 61 61

Net

Para Akışı 126 1889 222 278 335 391 448 505 505 505 505


76

(i) Yatırım maliyetinde %20 artış

(ii) Ekonomik kar da %20 azalış

(iii) İşletme ve bakım maliyetlerinde %20 artış

(iv) İnşaat dönemindeki gecikme, gelir elde edilmesinde 1 yıl gecikmeye

sebep olması

Temel değişkenlerde önerilen değişiklikler de açıklanmalıdır. Duyarlılık

analizi büyük olasılıkla bu değişikliklere dayalı olacaktır. Yukarıdaki değişikliklerin

etkileri aşağıda özetlenmiştir.

Çizelge 4.4. Duyarlılık analizi ile ilgili sayısal bir örnek

Değişkenlerin kombinasyonları da kabul edilebilir. Örneğin, ENPV veya

EIRR maliyeti üzerinde eş zamanlı bir düşüş ve yatırım maliyetinde bir artışın etkisi

hesaplanabilir. Dâhil edilecek kombinasyonları belirtmek için, proje analistinin

herhangi bir kombinasyonun uygunluğuna ait gerekçeleri belirtmesi gerekir.

Yatırım maliyetlerinde %20 oranında bir artış söz konusu olduğunda,

duyarlılık göstergesi 13.34 olur. Bu demektir ki yatırım maliyetindeki %20 oranında

bir değişim ENPV ‘de (13,3 x %20 ) = %266 oranında bir değişime sebep

olmaktadır.

Aynı örnekte, anahtarlama değerinin %7,5 olması demektir ki temel

değişkende %7,5 bir artış ENPV’nin sıfır olmasına sebep olmaktadır. SV değerinin

Madde Değişim NPV IRR % SI (NPV)

SV

(NPV)

Temel adım 126 13,7

Yatırım 20% -211 9,6 13,3 7,50%

Faydalar 20% -294 7,8 16,6 6%

O&M maliyetleri 20% 68 12,9 2,3 43,40%

İnşaat

gecikmeleri 1 yıl -94 10,8

NPV

%178düşük

SV= Anahtarlama değeri. SI= Duyarlılık göstergesi


77

düşürülmesi ve NPV duyarlılığının arttırılması değişkende değişikliğe sebep olur

buda riski büyümesine yol açar. Bu noktada duyarlılık analizi sonuçları gözden

geçirilmelidir.

Yüksek duyarlılık göstergeleri ile değişkenlerde oluşan olumsuz değişiklikler

proje kararını nasıl etkilediğine bakılmalıdır. Proje sonuçlarının bazı değişkenlere

duyarlı olması gereken durumlarda, bu tür değişikliklerin nasıl meydana geldiği

değerlendirilmelidir. Bu olasılık, sektörün durumu göz önünde bulundurularak tespit

edilebilir. Bu değişkenleri kapsayan belirsizliklerin boyutunu daha aza indirgemek

için aşağıdaki adımlar izlenmelidir.

(i) Proje esnasında;

a. İnşaat sırasında performans artışını ve proje kalitesini sağlamak için özel

anlaşmalar yapmak gecikme olasılığını azaltmaya yarar.

b. Uzun vadeli olarak sözleşmeler ile bir anlaşma içerisine girmek kalite ve

fiyat maliyetlerinin belirsizliğini azaltır.

c. Kapasite geliştirme faaliyetini formüle etmek; su temini sistemlerinin

uygun tekniksel ve finansal yönetimini sağlar.

d. Suyun sıhhî kullanımını geliştirmek ve müşteri katılımını sağlamak; bilgi

farkındalık gerektirir.

e. Sıhhi tesisat ya da atık su toplama ve arıtma işlemlerinin maliyetlerini

projenin ekonomik maliyetlerine eklemek çevresel etkileri hafifletir.

Büyük bir proje programında önemli bir belirsizliğe karşı; bir pilot

aşamada teknik varsayımları test etmek ve kullanıcının reaksiyonlarını

gözlemlemek gerekir.

f. Projede ya da programda önemli bir belirsizliğin dikkate alınması

gerektiği durumlarda teknik varsayımları test etmek ve gözlemlemek için

bir uygulama gerekir.

g. Onaydan önce alt projeler tarafından yerine getirilmesi gereken bazı

kriterleri belirlemek gerekir; örneğin programa dâhil olabilmek için

bölgesel WSP'ler ve köyler de dâhil olmak üzere, belirli kriterleri yerine

getirmelidirler (örneğin; toplum katılımı sağlamak vb.).


78

(ii) Sektör seviyesinde;

a) Kamu hizmetlerine yeterli gelirin sağlanması ve aynı zamanda finansal

akışkanlığın sağlanması için fiyat ve tarife değişiklikleri yapılmalıdır.

b) Uygun proje geliştirmek adına su işletmelerinde bulunan personel için

teknik yardım ve operasyonel yönetim becerileri ile ilgili programları

yürütülmelidir.

c) Kredi sözleşmeleri uygulayarak gerekli kurumsal ve yasal düzenlemeler

harekete geçirilmelidir.

(iii) Ulusal ya da makro düzeyde;

(iii) Ulusal ya da makro düzeyde;

a) Vergi ve kredi poliçelerinde tedbirlerinin etkisini ve malların ithalat

prosedürlerini basitleştirmek için değişiklikler uygulanmalıdır.

b) Yüksek düzeyde yatırıma teşvik etmek için teşvik tedbirlerini yeniden

formüle edilmelidir. (örneğin; kamu hizmetleri için kurumlar vergisi);

c) Üretken faaliyetlere ortam olanağı sağlamak için yasal düzenlemeler ve

kurallar uygulanmalıdır.

Duyarlık analizi sonuçları, tavsiye edilen hafifletici eylemler ile ele

alınmayan belirsiz alanlarla ilişkili olmalıdır. Duyarlılık analizi proje sürecinin her

aşamasında kullanışlıdır. Tasarım aşamasında uygun değişiklikler dâhil ederken ve

değerlendirme aşamasında proje uygulanırken doğru önlemlerin alınması için

gözlemler yapmak, duyarlılık analizi kolaylık sağlamaktadır. Ayrıca ekonomik ve

finansal analiz sonuçlarını çevreleyen belirsizliklerin, işletme aşamasına doğru

hareket eden projenin gecikmesine yol açması beklenir.

Temel değişkenlerde varyasyon kaynağı; bu varyasyonun meydana gelme

ihtimali; bu ihtimali ortadan kaldırmak ya da azaltmak için alınan önlemler,

anahtarlama değerler ve/veya duyarlılık göstergeleri gibi değişkenler ve bu

değişkenlerin kombinasyonları için bir açıklama sunulabilir.

EIRR'li projeler ne kadar az belirsizlik içerirse uygulama içinde kabul edilme

olasılığı o kadar yüksek olabilir. Örneğin risk analizi birim maliyetin standart bir


79

rakamdan daha yüksek olma ihtimalini değerlendirmek üzere, ölçülebilir faydalar

olmadan projeler için de uygulanabilir.

Garanti bir risk analizi duyarlılık analizi hakkında daha fazla bilgi gerektirir.

Belirsizlik aralığı önemli olan bir anahtar değişkenin var olduğu büyük projelerde, bu

analiz uygulanmalıdır. Risk analizinin göz önünde bulundurulup

bulundurulamayacağına erken evrede değerlendirmeye karar verilmelidir.

4.4 Operasyonel Risk Analizinde, Analitik-İstatistik Simülasyon Yaklaşımı

Kullanımı

Operasyonel risk değerlendirme ve ölçümü için üç model sınıflandırması ele

alınmıştır. En çok bilinen metotlardan biri olan aynı zamanda kayıp dağılım

yaklaşımı olarak bilinen (LDA), bireysel kayıpların frekans ve ağırlık dağılımının

parametrik bir yaklaşımıdır. Operasyonel risk modellerinin ikinci model

sınıflandırması; operasyonel riski ölçmek için istatistiksel yöntemler, fakat modeli

düzeltmek için nitel ölçümler kullanmaktadır. Bu modellerin temel özellikleri, nitel

tabanlı senaryo analizlerine ve puan tablolarına sahip olmalarıdır. Üçüncü sınıf

model sınıflandırması da operasyonel kayıp dizilerinin fonksiyonel olarak

modellenmesi üzerine odaklanır.

Senaryo Modelleme Yaklaşımları

Finansal kurumların çoğu nicel senaryo modellemenin yanı sıra, uzman

görüşlerine dayanarak niteliksel tehlike değerlendirmelerini tanımlarlar. Uzman

teknikleri ve anketlerin kullanımı ile ilgili bazı çalışmalar mevcuttur; (Peter ve

Hübner, 2009, Giacomelli ve Pelizzon, 2009). Burada karmaşık bir sistemin

güvenilirliği, risk değerlendirmeleri ve mantıklı olasılıklara dayanır.

Senaryo Modeli Şartları

Başlangıç olayları tanımlanıp gruplandırıldıktan sonra, her bir grup için

sistem yanıtı gözlemlemek gereklidir. Sistem yanıtının modellenmesi, çalışma

kaybına bir çözüm olarak değerlendirilir. Kaza dizileri, ilk kazayı önlemek için


80

başarı ve başarısızlığı yansıtır şekilde mantık diyagramları kullanarak olay ağaçları

şeklinde modellenir. Rastgele olayların iki türü vardır:

Rastgele Durum

Bu durum sadece kabul edilmiş kaza dizisindeki olay için olasılık nokta

tahmini ile tarif edilir. Farklı kaza dizilerinde aynı tedbirler için olasılık frekans

tahmini birbirinden farklı olabilir.

Rastgele Süreç

Bu süreç rastgele değerler olan parametre veya parametrelerden oluşur. Süreç

tanımlandığı zaman bir dağılım fonksiyonunun ve bir zaman aralığının bilindiği

kabul edilir. Bu durumda, bazıları ortalama değer, varyans, diğerleri de momentler ve

güven aralıklarından oluşur. Her bir bariyer analizi için veriler olayın türüne bağlıdır.

Rastgele durumlar ya da rastgele süreçler için, üç şekilde veri sağlanır. Örneğin:

Fonksiyonel olaylar için hata ağacı modelleme, genel veritabanından veya uzman

tahminlerinden yararlanarak olaya ait frekans tahmininde bulunma sayesinde veriler

elde edilebilir.

Kabul edilen kaza serilerinde tüm bariyerler için olan tahminler istatistiksel

olarak bilinmediğinde ve bariyer elemanı olan hata frekansları tahminleri

bilindiğinde 2.durum gerçekleşir. Bu durumda bariyer bir sistem ya da sistemin bir

parçası olarak kabul edilir. Bu elemanlar için elde edilen verilerden biri hata

ağaçlarını oluşturur. Böylece tüm bariyerler için gerekli olan olay frekans tahmini

tanımlanır. Tüm bariyerler için gerekli olay frekans tahmini, bu hata ağaçlarının

yardımı ile tanımlanır. Bir sistemin tanımı, sınırları, şeması, bir elemanın tanımı vs.

bağımlılıklar analizi ve hata ağacı analizi için ilk verilerdendir.

Üçüncü yol, verinin birinci ve ikinci yöntemler için kullanılamaz olduğunda

gerçekleşir. Bu yol için birinci veri; istatistiksel olarak analiz edilmiş ya da uzman

tahminlerinden alınmış veri tabanlarıdır. Olay ağaçlarında son durumlar ana

kategoriler altında toplanmaktadır. İlk kategori sıfır operasyonel kayıp içeren güvenli

durumdur. Diğer kategorilerde iki şekilde tanımlanabilir. İlk durumda, normal değer

kaybı ve maksimum değer kaybı gibi operasyonel kayıp aralıkları oluşturulur. Her

bir sonuçlanmış aralık, tanımlanmış kategorilere karşılık gelir. Ayrıca her bir kaza


81

dizisinde her bir son durum için toplam operasyonel kayıp tanımlanır. Birçok

kullanılabilir olasılık dağılımından biri rastgele değişken tarafından modellenebilir

ve geçmişe ait veriler ile uzman tahminlerinden yararlanarak belirli bir kayıp dağılım

için parametreler değerlendirilebilir.

Senaryo Model Ölçümü

Sistem en az bir başarısızlık durumuyla karşılaştığında kaza dizisi belirtilen

zaman aralığında durumu modeller. Durum olay ağacı yardımıyla modellenir. Ayrıca

Olay ağacı senaryo modeli ölçümü için ASSA’nın (Analitik-istatistik simülasyon

yaklaşımı) tanımlanmış matematiği, zamanla olasılıksal risk değerlendirmelerinde

uygulanmıştır. Bu tekniklerin detayları ve kullanıldığı alanlar Islamov, (1998)

tarafından ayrıntılı olarak verilmiştir.

ASSA Avantajları

ASSA istatistiksel simülasyon yaklaşımına odaklanmıştır ve mesleki

ihtiyaçları karşılamak için geliştirilmiştir. ASSA’nın nicel operasyonel risk analizi ile

ardışık operasyonel risk olaylarını basitleştirilmiş bir senaryo şeklinde modeller.

Operasyonel kaybı temsil eden basit olay ağacı düşünüldüğünde, ilk gerçekleşen

önemli olay, buna birinci olay da denir; birkaç duruma neden olabilir. Her bir diğer

olay, olay ağacı kollarını Evet/Hayır dalları şeklinde oluşturur. E ile ilgili olay

olasılık P tarafından belirlenir.

Sonuç

Nicel operasyonel risk analizinde tahmin yeteneği kullanarak sonuçlar elde

edilmesindeki fayda, giriş verilerinin belirsizlik analizi, modeldeki belirsizlik,

hassasiyet ve önem analizlerini birleştirir. ASSA’da verilen güçlü tahmin

yöntemlerinde mevcut olan veriler tamamen kullanılabilir. Bu tahmin teknikleri basit

yaklaşımlarda kullanılmaz, ancak daha gerçekleşmemiş nadir bir olay için yararlı bir

bilgi olabilir. Rastgele modelleme; gözlenen ya da sadece tahmin edilen frekansları

ve olasılıkları göz önünde bulundurur. Nicel senaryo modellemenin, özellikle


82

belirsizlik analizi ile bağlantılı olma sebebi; operasyonel risk olaylarının sıklığı ve

olasılık tahminleri üzerinde tam kullanılabilir veri sağlamasındandır.

4.5 Havacılık Sektöründe Yapılan Bakım ve Onarımlarda İnsan

Performansının Risk Analizi

Amerika Birleşik Devletlerinde Ulusal Hava Sahası Sistemi (NAS), birbiriyle

ilişkili olan birçok faktör ve katılımcı içeren karmaşık bir sistemdir. NAS’ da

performansı etkileyen birbirinden farklı; çevresel ve organizasyonel, insan ve teknik

başlıklar altında çeşitli faktörler vardır. Karmaşık mühendislik sistemlerinde

olasılıksal risk değerlendirmeleri yapılması için sayısız yöntem mevcutken, bir

model oluşturulması adına bu yöntemlerin kullanımı insan, çevre ve organizasyonel

yön bakımından sınırlıdır. Uyarlamalar ve değişiklikler yapılmış olsa da, bu gibi

çeşitli faktörlere daha doğru modelleme sağlayan bir analitik yöntem tercih edilir.

Havacılık güvenliği açısından yapılan risk analizi büyük önem taşımaktadır.

Riski tanımlamak için kullanılan tanımlar ve araştırmalar arasında bazı farklılıklar

olsa da, genellikle kabul edilen risk analizinin aslında, riski tanımlama, riski

modelleme, riski değerlendirme, riski azaltma ve bazı eylem adımları içeren

sistematik bir süreç olduğu kabul edilmektedir. (Haimes, 1998). Risk analizi

genellikle risk tanımlama ve risk modelleme aşamalarını kapsar.

Matematiksel olarak risk tanımı ‘’ bir olayın meydana gelme olasılığı olayın

şiddeti’’. Kimi zaman bu nicel yaklaşım, risk kavramının varoluşsal doğasının bir

parçasını yakalamakta başarısız olur. Gelişmekte olan bu tür bütünsel risk

kavramları, teknik içerik ve organizasyonel süreçler arasındaki etkileşimi yakalamayı

hedefler.

Havacılık Sistemi Risk Modeli (ASRM) Luxhøj ve ark., (2001), birden fazla

faktörün karmaşık etkileşimlerinin anlaşılması için bütüncül bir yaklaşım sağlar.

Choopavang, 2000 yılında insan performansı ve organizasyonel faktörlerin havacılık

güvenliği risk analizinde oynadığı rolü daha iyi anlamak için ASRM’nin nasıl

kullanılacağına odaklanmıştır. Bireysel, görev, çevresel ve organizasyonel faktörleri


83

bütünleştiren kaza nedenlerini açıklayıcı bir model de Reason, (1995, 1997)

tarafından geliştirilmiştir. Bu model karmaşık, çok yönlü kaza sebebiyetlerini

gösteriyor olsa da analitik yöntem ile bağlantılı olmadığı sürece örnek olarak

kullanılamaz.

Reason Modeli

Reason modeli (Reason, 1995, 1997) kaza sebeplerinin birden çok nedeni

üzerine ayrıntılı olarak tartışmaktadır. Sebep zinciri organizasyonel süreçlerden

başlar, görev ve bir işyerinde bir birey için önkoşullar oluşturan çevre koşulları ile

devam eder. Bazı durumlarda sistemin yerleşik savunmasını bozan bir olay meydana

gelebilir. Organizasyondaki bireyler bu güvensiz eylemleri gerçekleştirebilir ancak

bazen hatalı yönetim kararları bu eylemleri provoke de edebilir. Örnek olarak Şekil

4.11’de Avustralya Hava Güvenlik Soruşturma Bürosu tarafından da kullanılan

neden modeli şematik olarak verilmiştir.

Şekil 4.11. Kaza oluşum modellerinin sebepleri

Havacılık Sistemi Risk Modeli (ASRM)

ASRM nedensel faktörler ve katılımcılar arasındaki ilişkileri anlamak için,

Reason modeli ile Bayesian arabirim ağları (BBN) etki diyagramını birlikte kullanır.

Yerel Faktörler

• Moral • Yorgunluk • Donanım • Prosedürle

r vs.

Aktif Kırılmalar

• Hatalar • Kaymalar • Düşmeler • İhlaller

Organizasyon Görev/Çevresel Bireyler Savunmalar

Organizasyonel Faktörler

• İletişimler • Yönetim

yapısı • Birbiriyle

uyuşmayan hedefler vs.

Kazalar


84

Bu genel modelde, organizasyonel faktörler, görev/çevresel faktörler ve bireysel

faktörler NTSB veritabanından yararlanılarak uyarlanmıştır ve Nagel'in (Wiener ve

Nagel, 1988), bilgi-karar eylem unsurları modeli, bireysel düzeyde uygulanmıştır.

Sonuç seviyesi; İngiltere Sivil Havacılık Otoritesi (UKCAA, 1997) standart sonuçları

ve havacılık sistem analistlerinin önerilerinin bir kombinasyonudur.

ASRM çoklu risk faktörleri arasında var olan nedensel ilişkileri tanımlamak

için, grafiksel etki diyagramı yaklaşımı kullanır. Bir etki diyagramı, grafiksel olarak

tanımlanan bir kazada nedensel faktörlerin anlaşılmasına yardımcı olur. Bu tür bir

model yöneticilerin duyarlılık analizi gerçekleştirmesine yardımcı olur ve “ya-ise”

analizleri yaparak etkilerin anlaşılması sağlar. Örneğin; bireysel bakım, onarım veya

işlem prosedürlerinde yapılan değişiklikler, belirli kaza türleri ile ilişkili riskleri

azaltabilir. Koşullu olasılıkları etki diyagramı altında birleştirerek Bayesian arabirim

ağı kurulur ve bu etki diyagramları, grafiksel olarak kaza zinciri içinde çeşitli

faktörlerin arasındaki ilişkileri tanımlar. Bir sonraki adım Bayesian arabirim

ağlarındaki her bir faktör ya da değişken için çeşitli durumların belirlenmesini içerir.

Örneğin, bir durumun bakım, onarım yapılarak en sade hale getirilmesi ya doğrudur

ya da yanlıştır. BBN oluşumunun 3. adımı çeşitli durumlar için koşullu olasılıkların

gelişimini içerir. Olasılıklar nicel olarak sistem riskine olan katkıyı; risk formülü ile

ڬ Λ tanımlar. Sistem içinde faktörler arasındaki

ilişkileri göstermesinin yanı sıra, BBN’ler aynı zamanda veri gereksinimlerini

belirlemenize yardımcı olmak için de kullanılır. BBN’ler oluşturulduktan sonra,

senaryo analizlerine modeller için kanıt oluşturarak devam edilebilinir. Kanıt, bir

durumdaki belirsizliği ve olasılığın 1 den 0 ’a olan değişimini ortadan kaldırır.

Birden fazla kanıt sunmak mümkündür.

Korunmanın Rolü

Bir katılımcı ya da bir kuruluş tarafından hangi korunmaların uygulanması

gerektiğine dair çeşitli yollar vardır. Örneğin; korunmalar, mühendislik güvenlik

aygıtları, mekanik ve elektronik cihazlar (örneğin, uyarı sinyalleri, kapatma, basınç

tahliye vanaları, toprak yakınlığı cihazlar, vb), yönetim politikaları ve standart

prosedürler, eğitim ve bilgilendirmeler ve kişisel koruyucu giysiler (örneğin, kask,


85

gaz maskesi, emniyet kemerleri, vb.) ile sağlanabilir. Bir dizi talihsiz olay ile

karşılaşılsa bile, iyi bir korunma sistemi sayesinde kazalar önlenebilir ya da sonuçları

hafifletilebilir. BBN algoritmalarına göre, eğer savunma sisteminin durumu ve

düzgün çalışıp çalışmadığını bilinirse, hatalar ve kazalar arasındaki ilişki bloke

edilebilir. Malzeme yetersizliğinin yanı sıra bakım hataları da uçuşta yapısal

dağılmaya neden olabilir. Bu gibi durumlarda, bazı faktörlerin modele dâhil olmadığı

da açıktır.

Sonuçlar

ASRM, kaza sebeplerinin neden modelinin temel çerçevesi ve BBN

algoritmalarının kullanımıyla, esnek, teknik içerikli, etkileşimli ayrıca havacılık

bakımı için organizasyonel insan performansı gerektiren bir yaklaşım sağlar. Gelecek

için yapılan araştırmalar, insan faktörleri analizi ve sınıflandırma sistemi sayesinde

daha fazla kaza senaryoları oluşturma ve doğrulamalar yapılabilmesi adına, insan ve

organizasyonel faktörleri de değerlendirmeye yarayan havacılık bakım

performansına bağlı teknolojiler kullanarak bir araç geliştirmeyi hedefler.


86

5. İSTATİKSEL ANALİZLER VE YORUMLAR İpek ÜÇKARDEŞ

87

5. İSTATİKSEL ANALİZLER VE YORUMLAR

5.1. Uçak Kazalarında Başlıca Nedenler

Uçak kazalarının temelinde birçok sebep bulunabilir. Bunlardan bazıları;

mürettebat hataları, olumsuz hava koşullarının etkinliği, teknik arızalar yer

almaktadır. Kazalar genellikle havaalanına yakın noktalarda iniş ya da kalkış

esnasında gözlenmektedir. Kazalar sonucunda can kaybının yanı sıra, büyük oranda

maddi hasarlar da söz konusudur. Uçak kazaları dünyanın birçok yerinde coğrafi

şartlar ya da teknik hatalardan kaynaklanmaktadır.

İstatistiklere göre dünyada son 20 yılda 852 (askeri taşıma ve özel jetler

kazaları hariç) uçak kazası meydana gelmiş ve bu kazalardan etkilenen kazazede

sayısı yaklaşık 22000 kişi olarak belirtilmiştir. Uçak kazalarının neden olma

sebeplerini inceleyecek olursak; 104 tanesi kalkış, 133 tanesi tırmanış, 445 tanesi

normal rota, 470 tanesi yaklaşma, 109 tanesi de iniş sırasında (bu rakamlara askeri

taşıma ve özel jet kazaları da dâhildir) meydana gelmiştir.

Bir yolcunun uçağa binmesi ve inmesi arasında geçen zaman 6 ayrı aşamadan

oluşur;

Taksi: Park pozisyonundan pist başına veya pistten park pozisyonuna kadar

yapılan tüm hareketlere denir.

Kalkış ve ilk tırmanış: Uçak hızlanır, havalanır ve tırmanmaya başlar.

Tırmanış: Pilot uçağın burnunu ufuk hattının üzerine gelecek şekilde geri

ayarlar ve düz uçuş irtifasına ulaşana kadar hareketine devam eder.

Düz uçuş: Uçuşun en uzun aşamasıdır. Önceden belirlenmiş bir rotada ve

irtifada konumunu muhafaza eder

Alçalma ve piste ilk yaklaşım: Uçaklar düz uçuş irtifasından inecekleri piste

hava trafik kontrolü talimatları ile alçalır ve talimatlar doğrultusunda piste yaklaşır.

Piste son yaklaşım ve iniş: Uçak iniş için ve pist eksenine göre hizalı iken,

piste yaklaşır iniş yapar ve taksi süratine ulaşır.

Bütün kazaların neredeyse yarısı piste inmeden hemen önce ve diğer yarısı

iniş esnasında meydana gelir. Bu tip kazalar elbette en yıkıcı kazalar değildir.


88

Örneğin; pistten dışarı çıkmak sadece ufak yaralanmalara yol açabilir. Ölümcül

kazaların tırmanma aşamasında meydana gelmesi daha olası bir durumdur. Eğer bir

uçak pistten bilinmeyen arızalarla ayrılırsa uçağı tırmanış sırasında etkileyebilir ve

tehlikeli olabilir. Kabin mürettebatı arızanın uçağı tetiklediğini anlarsa mümkün

olduğunca hızlı bir şekilde piste geri dönmeyi gerçekleştirir. Bunu yapabilmek

zordur çünkü uçak bu aşamada bazı yeteneklerini kaybetmiş olabilir.

Çoğu kazalar ve ölümler kalkış tırmanma ve varış aşamalarında gerçekleşir.

Bu aşamalar sırasında uçaklar diğer uçuş aşamalara göre piste çok daha yakındır ve

savunmasız bir yapıdadır: mürettebat yüksek bir iş yükü ve azaltılmış manevralarla

uğraşmak zorundadır.

Ulaşım sektörünün aşağı yukarı her türünde kazalar oluşmaktadır. Yıllara

kıyasla hava taşımacılığında verilen istatistiklere göre 2006-2007 yılları arasında

kazalarda bir düşüş daha sonrasında kazalarda artışlar gözlenmiştir. Bunun altında

pek çok sebep yatabilir. Hava taşımacılığında bir uçağın yolcu taşıma kapasitesi bazı

tür taşımacılığa kıyasla daha fazladır. Bu durum karşılaşılan bir kazada ölüm

sayısının daha çok olmasını açıklayan bir sebeptir. Ayrıca hava taşımacılığı yüksek

risk taşıyan bir seyahat türüdür. Giderek kazaların artması, uçak sayılarının artması

ile de ilişkili olabilir. Teknolojinin gelişmesiyle gerekli önlemler alınması kaza

sayılarını büyük oranda azaltsa da sektörün gelişimi, uçak sayılarının artışı, bu

indirgenen kaza sayılarını aynı zamanda artıyor gibi göstermektedir.

Bu bölümde Ulusal Ulaşım Güvenliği Kurulu (NTSB)’den elde edilen

verilere dayanarak birçok istatistiksel sonuç elde edilmiştir.


89

Bu bölüm hazırlanırken Ek 2’ de bulunan çizelge 5.24’den yararlanılarak

hazırlanmıştır.

Şekil 5.1. Yıllara göre kaza sayıları

Şekilde görüldüğü gibi yıllara göre uçak kazalarının sayıları ve bu kazalar

arasından sadece hava faktörünün etkili olduğu kaza sayıları da verilmiştir. Örneğin;

2000 yılında olan 28 uçak kazasının 9 tanesini hava faktöründen dolayı gerçekleşmiş

kazalar oluşturmaktadır. Yıllara göre grafiğe bakıldığında kaza sayılarında 2004 ve

2007 yılında gözle görülür bir düşüş gözlenmiştir. Hava faktörü nedeniyle

gerçekleşmiş kazalar ise en az 2001 yılında gözlenmiştir bu durum 2006 ve 2010

yılları içinde geçerlidir.

Hava Trafiğinde Büyüme

Hava trafiği, havacılığın başlangıcından itibaren giderek artış göstermiştir.

Dünya ticaret merkezine yapılan saldırıdan sonra (2001) pek çok havayolu şirketi

finansal zorluklarla karşı karşıya kalmıştır bu durum hava trafiğinde bir düşüşe sebep

olmuştur. İki yıl sonra trafikte yeniden artışlar gözlenmiştir. Örneğin; 2008 yılında,

46,3 milyon uçuş saatiyle uçaklar bir rekora imza atmıştır.

Uçak sayıları artan ulaşım talebini karşılamak için giderek artmaktadır. Neyse

ki yoğun hava sahasına rağmen gelişen teknolojinin sağladığı doğru pozisyon ve

yükseklik ölçümleri sayesinde uçaklarda çarpışma riski çok düşüktür. Bu teknoloji

0 5 10 15 20 25 30 35 40

200020022004200620082010

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Kaza sayıları 28 24 30 21 19 23 23 19 29 26 35 32Hava Faktöründen

kaynaklanan kaza sayıları 9 2 10 7 4 9 3 5 5 5 3 11


90

aynı zamanda hem ekiplere hem de hava trafik kontrolörlerine büyük yardım

sağlamaktadır.

Uçak kazaları 20 yıl öncesine göre bugün daha az meydana gelmektedir. 2000

ve 2011 yılları arasında olan uçak kazaları ve kazalarda hayatını kaybeden insanların

sayısı aşağıdaki gibidir.

2000-2011

Kaza sayıları 309

Kazalar sonucu

ölüm sayıları

10343

Çizelge 5.1. Yıllara göre toplam kaza sayıları ve kazalardaki toplam ölüm sayıları

Bir kazayı tek bir nedenle ilişkilendirmek mümkün değildir. Aşağıdaki grafik;

asıl kaza nedenlerinin dağılımını göstermektedir.

Şekil 5.2. Kaza nedenlerine göre yüzdelik dilimler.

Kazaya neden olan faktörlerin yüzdelerine bakıldığında en önemli faktörün

insan hatasından dolayı kaynaklandığı görülmektedir. Kaza kaynağı olan bu hatayı

ortadan kaldırmak için mürettebatın sıkı bir eğitimden geçmesi gerekmektedir. Diğer

sebeplerinden biride uçak arızalarıdır. Ancak modern uçaklar söz konusu olduğunda

bu olasılık düşüktür.

4% 4%6%

13%

17%

56%

Havaalanı/Hava Trafikkontrolleri

Bakım/Onarım

Diğer Faktörler

Hava Faktörü

Uçak tipi

Uçuş Ekibi


91

Şekil 5.2’de görüldüğü gibi kazalara neden olan üçüncü önemli faktörde hava

olaylarıdır. Hava olayları; yoğun sis, buzlanma, yağış –fırtına ve ani hava

değişimlerinden oluşur.

Şekil 5.3. Hava faktöründen kaynaklanan kazalarda ölüm sayıları

Şekil 5.3’te 2000 yılından 2011 yılı da dâhil olmak üzere hava faktöründen

dolayı gerçekleşen kazalarda hayatını kaybeden insan sayısı verilmiştir. 2000 yılında

dokuz tane hava faktöründen dolayı meydana gelmiş kazalarda 282 kişi hayatını

kaybetmiştir. 2001 yılında iki tane hava faktöründen dolayı meydana gelmiş

kazalarda 44 kişi hayatını kaybetmiştir. Daha sonraki yıllara bakıldığında kaza sayısı

azaldıkça ölüm sayısı da azalmıştır.

Hava faktöründen kaynaklanan kazalarda yıllara göre azalma ve artışlar

aşağıdaki şekilde verilmiştir.

282

44

320374

40

290

125

231

64

392

9

317

9 2 10 7 4 9 3 5 5 5 3 11

Hava Faktöründen kaynaklanan kazalardaki ölüm sayıları

Hava Faktöründen kaynaklanan kazalardaki ölüm sayıları


92

Şekil 5.4. Yıllara göre hava faktöründen kaynaklanan kaza sayıları

Hava faktöründen kaynaklanan kazalarda 2001 yılında bir düşüş ve 2002

yılında tekrar artış gözlenmiştir. Bunun birçok sebebi olabilir. O yıllarda hava

değişimleri daha az yaşanmış, ya da meteorolojiden alınan haberler doğrultusunda

kötü hava koşullarında uçuş saatleri ertelenerek güvenlik sağlanmış olabilir. Kaza

sayılarında ani artış yaşanmasının sebepleri; artan uçak sayıları doğrultusunda artan

uçuşlar ve yoğun uçuşların olumsuz hava koşullarına maruz kalması olabilir.

Şekil 5.5’de alan grafiğine bakıldığında kazalar ve hava faktöründen

kaynaklanan kazaların birbirine paralel olduğu yıllar görülmektedir. 2007-2011

yılları arasında kaza sayılarındaki değişimler hava faktöründen kaynaklı kaza

sayılarında da benzer şekilde olmuştur.

0

2

4

6

8

10

12

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Kaza sayıları

Yıllar


93

Şekil 5.5. Yıllara göre kaza sayıları ile hava faktöründen kaynaklanan kaza sayılarına

ait alan grafiği.

Şekil 5.6’da hava faktöründen kaynaklı olan ve olmayan kazalardaki yaşam

kayıplarının sayılarını gösteren bir alan grafiği verilmiştir. En az can kayıplarının

olduğu yıllar 2004 yılı ve 2011 yılı olmuştur. O dönemlere hava koşullarının daha

farklı olduğu, talep yoğunluğundan artan seyahat ücretlerinden kaynaklı yolcu

sayısında azalışlar yaşanmış olabileceği vb. durumların söz konusu olduğu

söylenebilir.

Şekil 5.6. Hava faktörünün etkin olduğu ve olmadığı kazalardaki ölüm sayıları

0

5

10

15

20

25

30

35

40

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Kaza sayıları Hava Faktöründen kaynaklanan kaza sayıları

0

200

400

600

800

1000

1200

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Hava Faktöründen kaynaklanan ölüm sayıları

Hava Faktöründen kaynaklanmayan ölüm sayıları


94

Bu hava olayları arasından kazaya neden olan en önemli hava olayının

hangisi olduğuna karar vermek için, elde edilen modelde hangi tür hava olayının

modelde anlamlı olduğuna aşağıdaki lojistik regresyon analizi ile karar verilebilir.

Kaza Sonuçlarıyla İlgili İlişkiler

1. Yoğun Sis ve Kaza Sonucu Arasındaki İlişkinin İncelenmesi

Bu bölüm hazırlanırken Ek 2 ‘de bulunan Çizelge 5.25’de 2000-2011 yıllarına ait hava faktöründen kaynaklanan kazalara ilişkin NTSB’den elde edilen verilerle SPSS 15,0 kullanılarak hazırlanmıştır. Ölümcül/ölümcül olmayan kaza sonuçlarını belirtmek için 1 ve 2 değeri atanmıştır. Hangi hava türünün kazaya neden olduğunu belirtmek için ise var/yok olduğunu belirtmek için 1 ve 0 değeri atanmıştır. Kazada etkili olduğu öngörülen 4 hava durumuna göre sırayla analizler yapılmıştır.

Durum işleme özeti

Durumlar Geçerli Eksik Toplam

N Yüzde N Yüzde N Yüzde durum * Yoğun_sis 73 100,0% 0 ,0% 73 100,0%

Çizelge 5.2. Yoğun sis, durum işleme özeti

Yoğun sis hava durumuna göre analiz yapılmıştır. Analizde kullanılan

verilerin tamamının (73 veri) yoğun sis ve kaza sonucu arasındaki ilişkinin

incelenmesinde kullanıldığı görülmektedir. Çapraz tablolar

Çizelge 5.3. Yoğun sisin var/yok olduğu hava durumuna göre kazaların ölümcül/ölümcül değil olduğuna ait çapraz analiz tablosu

Analizde kullanılan verilerin sayıları karşılaştırıldığında yoğun sisin olmadığı

havalarda ölümcül olmayan kaza sayısı 16’dır. Yoğun sisin olduğu ve ölümcül

olmayan kaza sayısı 1’dir. Yoğun sisin olmadığı havalarda ve ölümcül olan kazaların

Yoğun_sis

Toplam Yok Var durum ölümcül değil 16 1 17

ölümcül 32 24 56 Toplam 48 25 73


95

sayısı 32’dir. Yoğun sisin olduğu ve ölümcül olan kaza sayısı ise 24 olarak

görülmektedir. Risk tahmini

Değerler

95%’lik Güven aralığı

Alt sınır Üst sınır Durum için odds oranı (ölümcül değil / ölümcül) 12,000 1,487 96,869

Yoğun_sis = Yok 1,647 1,275 2,128

Yoğun_sis = Var ,137 ,020 ,941

Geçerli durumda olmayanlar 73

Çizelge 5.4. Yoğun sis, risk tahmini

Odds oranı lojistik regresyonda yorumlamanın daha kolay olması için

kullanılan bir parametredir ve bu oran bir olayın gözlenme olasılığının gözlenmeme

olasılığına bölünmesiyle elde edilen matematiksel bir değerdir. Hesaplanan değerlere

bakıldığında odds oranı 12 olarak belirlenmiştir bu da yoğun sise bağlı kazalarda

kazanın ölümcül olma olasılığının olmama olasılığına bölünmesiyle elde edilmiştir.

Yoğun sis varken ölümcül olmayan kazaların ölümcül olan kazaların 0.137 katıdır.

Her 1000 kazaya karşılık 137 ölümcül olmayan kaza ile karşılaşılır. Yoğun sisin var

olmadığı durumlarda ölümcül olmayan kazaların ölümcül kazalardan 1.647 kat daha

fazla olduğu görülmektedir.


96

Şekil 5.7. Yoğun sisin var olduğu kazalarda ölümlere ait sütun grafiği

Grafiğe bakıldığında yoğun sisin olduğu durumlarda kazaların ölümcül

sonuçlanması durumu ölümcül sonuçlanmaması durumuna göre oldukça fazladır.

2. Buzlanma ve Kaza Sonucu Arasındaki İlişkinin İncelenmesi



N Yüzde N Yüzde N Yüzde durum * Buzlanma 73 100,0% 0 0,0% 73 100,0%

Çizelge 5.5. Buzlanma, durum işleme özeti

Buzlanma hava durumuna göre analiz yapılmıştır. Analizde kullanılan

verilerin tamamının (73 veri) yoğun sis ve kaza sonucu arasındaki ilişkinin

incelenmesinde kullanıldığı görülmektedir.


97

Çapraz tablolar

Çizelge 5.6. Buzlanmanın var/yok olduğu hava durumuna göre kazaların ölümcül/ölümcül değil olduğuna ait çapraz analiz tablosu

Analizde kullanılan verilerin sayıları karşılaştırıldığında buzlanmanın

olmadığı havalarda ölümcül olmayan kaza sayısı 17’dir. Buzlanmanın olduğu ve

ölümcül olmayan kaza sayısı 0’dır. Buzlanmanın olmadığı havalarda ölümcül olan

kazaların sayısı 52’dir. Buzlanmanın olduğu ve ölümcül olan kaza sayısı ise 4 olarak

görülmektedir.

Risk tahmini

Değerler


Alt sınır Üst sınır Buzlanma = Yok 1,077 1,001 1,158


Çizelge 5.7. Buzlanma, risk tahmini

Tabloda hesaplanan değerlere bakıldığında odds oranının ölümcül olmayan

kazalarda buzlanmanın var olmadığı durumlar için hesaplanamadığı için

görülmektedir.

Buzlanma




98

Şekil 5.8. Buzlanmanın var olduğu kazalarda ölümlere ait sütun grafiği

Grafiğe bakıldığında ölümcül kazalarda ölümcül olmayan kazalara göre daha

çok buzlanma görülmektedir. Buzlanma olmadığı durumlarda da ölümcül kazalarda

görece olarak daha düşük bir artış bulunmaktadır.

3. Yağış &Fırtına ve Kaza Sonucu Arasındaki İlişkinin İncelenmesi



N Yüzde N Yüzde N Yüzde durum * yağış_fırtına 73 100,0% 0 ,0% 73 100,0%

Çizelge 5.8. Yağış ve fırtına, durum işleme özeti

Yağış ve fırtına hava durumuna göre analiz yapılmıştır. Analizde kullanılan

verilerin tamamının (73 veri) yağış ve fırtına ve kaza sonucu arasındaki ilişkinin

incelenmesinde kullanıldığı görülmektedir.


99

Çapraz tablolar

yağış_fırtına



Çizelge 5.9. Yağış ve fırtınanın var/yok olduğu hava durumuna göre kazaların ölümcül/ölümcül değil olduğuna ait çapraz analiz tablosu

Analizde kullanılan verilerin sayıları karşılaştırıldığında yağış ve fırtınanın

olmadığı havalarda ölümcül olmayan kaza sayısı 2’dir. Yağış ve fırtınanın olduğu ve

ölümcül olmayan kaza sayısı 15’dir. Yağış ve fırtınanın olmadığı havalarda ve

ölümcül olan kazaların sayısı 20’dir. Yağış ve fırtınanın olduğu ve ölümcül olan kaza

sayısı ise 36 olarak görülmektedir.

Risk tahmini

Değerler


Alt sınır Üst sınır Durum için odds oranı (ölümcül değil / ölümcül) 0,240 0,050 1,158

yağış_fırtına = Yok 0,329 ,086 1,269

yağış_fırtına = Var 1,373 1,057 1,782


Çizelge 5.10. Yağış ve fırtına, risk tahmini

Hesaplanan değerlere bakıldığında odds oranı 0,240 olarak belirlenmiştir. Bu

değer yağış ve fırtına varken ölümcül olan kazaların ölümcül olmayan kazalara olan

oranıdır. Yağış ve fırtınanın var olduğu durumlarda ölümcül olmayan kazaların

ölümcül kazalardan %37,3 daha fazla olduğu görülmektedir. Yani yağış ve fırtınanın

var olduğu durumlarda ölümcül kazalara ölümcül olmayan kazalara göre daha az

karşılaşılmaktadır. Yağış ve fırtınanın var olmadığı durumlarda ölümcül olmayan

kazaların ölümcül kazaların sayısının 0,329 katıdır. Her 1000 kazaya karşılık 329

ölümcül olmayan kazayla karşılaşılır. Bunun nedeni yapılan istatistiksel analizler ve


100

hava analizleri sonucunda uygunsuz hava koşullarında uçuşların ertelenmesi v.b.

tedbirlerin alınıyor olmasıdır.

Şekil 5.9. Yağış ve fırtınanın var olduğu kazalarda ölümlere ait sütun grafiği

Grafiğe bakıldığında yağış ve fırtınanın var olduğu ölümcül olan kazaların,

yağış ve fırtınanın olmadığı kazalara göre daha fazla olduğu gözlenmiştir.

4. Ani hava değişimi ve Kaza Sonucu Arasındaki İlişkinin İncelenmesi


Durumlar

Geçerli Eksik Toplam N Yüzde N Yüzde N Yüzde

durum * ani_değişim 73 100,0% 0 ,0% 73 100,0%

Çizelge 5.11. Ani hava değişimi, durum işleme özeti tablosu

Analizde kullanılan verilerin tamamının (73 veri) ani hava değişimi ve kaza

sonucu arasındaki ilişkinin incelenmesinde kullanıldığı görülmektedir.


101

Çapraz tablolar

ani_değişim Toplam

Yok Var Yok durum ölümcül değil 15 2 17


Çizelge 5.12. Ani hava değişiminin var/yok olduğu hava durumuna göre kazaların ölümcül/ölümcül değil olduğu çapraz analiz tablosu

Analizde kullanılan verilerin sayıları karşılaştırıldığında ani hava değişiminin

olmadığı havalarda ölümcül olmayan kaza sayısı 15’dir. Ani hava değişimin olduğu

ve ölümcül olmayan kaza sayısı 2’dir. Ani hava değişimin olmadığı havalarda ve

ölümcül olan kazaların sayısı 51’dir. Ani hava değişiminin olduğu ve ölümcül olan

kaza sayısı ise 5 olarak görülmektedir. Risk tahmini

Değerler


Alt sınır Üst sınır Durum için odds oranı (ölümcül değil/ ölümcül) 0,735 0,129 4,181

ani_değişim = Yok 0,969 0,800 1,174

ani_değişim = Var 1,318 0,280 6,192


Çizelge 5.13. Ani hava değişimi, risk tahmini

Hesaplanan değerlere bakıldığında odds oranı 0,735 olarak belirlenmiştir, bu

oran ani hava değişimi varken kazaların ölümcül olma olasılığının ölümcül olmama

olasılığına oranıdır. Ani hava değişiminin var olduğu durumlarda ölümcül olmayan

kazaların ölümcül kazalara oranının 1.318 olduğu görülmektedir. Ani hava

değişiminin var olmadığı durumlarda ölümcül olmayan kazaların ölümcül kazalara

oranının 0,969 olduğu görülmektedir.


102

Şekil 5.10. Ani hava değişiminin var olduğu kazalarda ölümlere ait sütun grafiği

Grafiğe bakıldığında hava değişimi ölümcül kazalarda ölümcül olmayan

kazalara göre daha fazla görülmektedir. Ani hava değişiminin olmadığı durumlarda

da ölümcül kazalarda görece olarak daha düşük bir artış bulunmaktadır.


103

Lojistik Regresyon Analizi

Lojistik regresyon analizi cevap değişkeninin kategorik ve ikili, üçlü ve çoklu

kategorilerde gözlendiği durumlarda açıklayıcı değişkenlerle neden sonuç ilişkisini

belirlemede kullanılan yararlanılan bir yöntemdir. Açıklayıcı değişkenlere göre

cevap değişkeninin beklenen değerlerinin olasılık olarak elde edildiği bir regresyon

yöntemidir. Bu analiz yöntemi bağımlı değişken ile açıklayıcı değişken arasındaki

matematiksel bağıntıyı analiz etmekte kullanılmaktadır.

Lojistik regresyon analizi, sınıflama ve atama işlemi yapmaya yardımcı olan

bir regresyon yöntemidir ve bu uygulamada (Backward Stepwise Wald) geriye doğru

adımsal çıkarma ve adımsal seçim yönteminden yararlanılmıştır. Burada kullanılan

veriler kategorik veriler olduğundan ve ikili; ölümcül/ölümcül değil durumuna 1 ve 2

değerleri, hava türü var/yok durumuna 1 ve 0 değerleri atandığından dolayı lojistik

regresyon analizi yöntemi uygulanmıştır. Aşağıdaki çizelgede Wald istatistiği sabit

terimin standart hatasını ve değişkenin anlamlılığının test edilmesine yardımcı

olmaktadır. Her bir katsayıya ait odds oranı değerlerini gösteren EXP(B) değerleri

değişkenin modele katkısını göstermektedir. Bu modelde görüldüğü üzere tüm

EXP(B) değerleri 1’den farklıdır. Bu durum değişkenlerin modele katkısının var

olduğunu gösterir. S.E; standart hataları, B modele dâhil olan değişkenlerin

katsayılarını, s.d ise serbestlik derecesini temsil etmektedir.


104

Backward-Wald

B S.E. Wald s.d P.değeri Exp(B)

%95lik Güven

aralığı

Adım1(a) Yoğun_sis 2,696328 1,45852 3,417595 1 0,064505 14,825195 0,85 258,521

Buzlanma 19,59913 18341,44 0 1 0,999147 32,4932175 0

Yağış_fırtına 0,400045 1,374016 0,084768 1 0,770937 1,4918914 0,101 22,045

Ani_değişim 0,534338 1,235861 0,186936 1 0,665479 1,7063191 0,151 19,232

Sabit 0,218995 1,413439 0,024006 1 0,876871 1,2448245

Adım2(a) Yoğun_sis 2,387383 1,278452 3,487188 1 0,061846 10,884974 0,888 133,367

Yağış_fırtına -0,21088 1,133115 0,034634 1 0,852364 0,8098742 0,0888 7,463

Ani_değişim 0,146297 1,080002 0,018349 1 0,892248 1,1575396 0,139 9,612

Sabit 0,862692 1,155403 0,557499 1 0,45527 2,3695302

Adım3(a) Yoğun_sis 2,321994 1,174293 3,909934 1 0,048001 10,195988 1,021 101,857

Yağış_fırtına -0,29604 0,939301 0,09933 1 0,752635 0,7437604 0,118 4,688

Sabit 0,959806 0,904485 1,126066 1 0,288616 2,6111893

Adım4(a) Yoğun_sis 2,484907 1,065559 5,438322 1 0,0197 12 1,487 96,869

Sabit 0,693147 0,306186 5,124832 1 0,023586 2

Çizelge 5.14. Backward-Wald yöntemine ait geriye dönük analiz tablosu

Backward-Wald yöntemi (geriye doğru seçim), lojistik regresyon

denkleminde tüm değişkenlerin bulunmasıyla başlar. Her adım için verilen istatistik

ölçütü tarafından ölçülmek suretiyle ayırıcı güçte en az miktarda azalmayı

sağlayacak olan değişken çıkarılır böylece daha fazla değişken atılmayana kadar

devam eder. Lojistik regresyon analizi denklemindeki bir değişken kullanılan

istatistiksel ölçümlere göre ayırıcı nitelikte anlamlı bir artış göstermez ise modelden

atılır. Bu yöntem kullanılarak yapılan analiz sonucunda yoğun sis’in diğer hava

durumlarına göre modelde daha anlamlı olduğu görülmektedir. Bunun nedeni

4.adımda yoğun sisin uyumluluk değeri olan = 0,0197’nin = 0,05’den küçük

olmasından dolayıdır. Buradan yola çıkarak yoğun sis hava durumu ile kaza sonucu

arasındaki ilişki aşağıda modellenmiştir.


105

1. Yoğun sis ile kaza sonucu arasındaki ilişkinin modellenmesi Durum işleme özeti

Ağırlıklandırılmamış durumlar N Yüzde Seçili olan durumlar Analize dahil olanlar 73 100,0

Eksik durumlar 0 ,0 Toplam 73 100,0

Seçili olmayan durumlar 0 ,0 Toplam 73 100,0

Çizelge 5.15.Yoğun sis ve kaza sonucu ile ilişkili durum işleme özeti tablosu

Uçak kazalarına ait verilerin (73 veri) analiz kapsamında kullanıldığı

görülmektedir. Bağımlı değişken kodlama Asıl değer İç değer Yok 0 Var 1

Çizelge 5.16. Kaza sonucuna göre değer atanması

Analizde bağımlı değişken olarak kullanılan kaza sonucu ölümcül

olmamasına veya olmasına bağlı olarak 0 ve 1 değerlerini almaktadır. İterasyon geçmişi (a,b,c,d)

İterasyon -2 Log

likelihood

Katsayılar

Sabit Yoğun_sis Adım1 1 72,163 0,667 1,173 2 69,805 0,693 1,968 3 69,513 0,693 2,382 4 69,503 0,693 2,480 5 69,503 0,693 2,485 6 69,503 0,693 2,485

Çizelge 5.17. Analize ait iterasyon geçmişi

Analizin iterasyon geçmişinde her adımda belirlenen sabit ve yoğun sis

değişkeninin değerleri görülmektedir. Ayrıca -2LogL değeri beşinci, altıncı ve

yedinci iterasyon sonunda 69,503’dir Bunun anlamı; bu iterasyonlar sonunda -2LogL

değerleri arasındaki fark 0,001’den daha küçük olduğundan dolayı iterasyona devam

edilmemiştir. Modelin verileri iyi temsil edip etmediğini test edebilmek için -2LogL


106

istatistiği hesaplanmaktadır. Eğer model verileri tam temsil ediyorsa hesaplanan -

2LogL değeri sıfır olmaktadır. Model özeti

Adım -2 Log likelihood Cox ve Snell R2 Nagelkerke R2 1 69,503(a) 0,125 0,189

Çizelge 5.18. Yoğun sis ile kaza sonucu arasındaki ilişkinin model özeti

Model özeti tablosunda Cox ve Snell R2 ve Nagelkerke R2 modelin

uygunluğunu değerlendirmek açısından kullanılmamakta sadece modellerin

karşılaştırılması için kullanılmaktadır. Cox ve Snell R2 modelde bağımlı değişken ile

bağımsız değişken arasında yüzdesel olarak bir ilişkinin olduğunu göstermektedir.

1.adımda bu oranın % 12,5 olduğu görülmektedir. Nagelkerge R2 istatistiğin 0-1

aralığında bir değerler almasını sağlamak amacıyla geliştirilmiştir. 1.adımda bu oran

% 18,9 olarak bağımlı değişken ve bağımsız değişken arasında ilişki olduğunu

göstermektedir. Sınıflandırma tablosu (a,b)

Beklenen

Tahmin

Durum Doğruluk Yüzdesi ölümcül değil ölümcül

Step 1 durum ölümcül değil 0 17 ,0 ölümcül 0 56 100,0 Toplam Yüzde 76,7

Çizelge 5.19. Sınıflandırma tablosu

Gözlenen ve tahmin edilen veriler incelendiğinde ölümcül kaza sonucuna

sahip kazaların tümünün doğru olduğu görülmektedir. Bununla birlikte ölümcül

olmayan kazaların tamamı ölümcül olarak yanlış tahmin edilmiştir. Buna göre tüm

tahminlerin %76,7’si doğru yapılmıştır.

B Standart hatalar

Wald istatistiği s.d

Wald anlamlılık düzeyi. Exp(B)

EXP(B) için 95,0% Güven aralığı Alt sınır Üst sınır

Adım 1(a)

Yoğun_sis 2,485 1,066 5,438 1 0,020 12,000 1,487 96,869

Sabit 0,693 0,306 5,125 1 0,024 2,000 Çizelge 5.20. Modeldeki değişkenlere ait tablo


107

Kurulan modelde yoğun sis ve sabit değişkenlerinin bulunup bulunmadığı

görülmektedir. Buna göre yoğun sis değişkeni 0.020 uyumluluk değerine sahip olup

bu değer alfa=0.05 değerinden küçük olduğundan yoğun sis modelde yer alır. Sabit

sayıya baktığımızda uyumluluk değeri 0.024 olduğundan sabit değişkende modelde

yer alacaktır.

Hesaplanan katsayılara göre oluşturulan lojistik regresyon modeli aşağıdaki

gibidir: = ln 1 − = 0,693 + ğ . × 2,485

2. Buzlanma ile kaza sonucu arasındaki ilişkinin modellenmesi

Model özeti


Çizelge 5.21. Buzlanma ile kaza sonucu arasındaki ilişkinin model özeti

Elde edilen modelin özeti görülmektedir. Buna göre model ile tüm verilerin

%4,5 oranı açıklanabilmiştir. Buzlanma hava durumu modelde anlamlı değildir.-2

LogL değeri büyük bir değer olan 77,048’dir ve bu değer modelin hatasını

göstermektedir.

3. Yağış&Fırtına ile kaza sonucu arasındaki ilişkinin modellenmesi

Model özeti


Çizelge 5.22. Yağış&Fırtına ile kaza sonucu arasındaki ilişkinin model özeti


%8,1 oranı açıklanabilmiştir. Yağış ve fırtına hava durumu modelde anlamlı değildir.

-2 LogL değeri büyük bir değer olan 75,0195’dir ve bu değer modelin hatasını

göstermektedir.


108

4. Ani hava değişimi ile kaza sonucu arasındaki ilişkinin modellenmesi

Model özeti


Çizelge 5.23. Ani hava değişimi ile kaza sonucu arasındaki ilişkinin model özeti


%0,2 oranı açıklanabilmiştir. Ani hava değişimi hava durumu modelde anlamlı

değildir. -2 logL değeri büyük bir değer olan 79,122’dir ve bu değer modelin hatasını

göstermektedir.

Şekil 5.11. Kaza oluş zamanları arası farka ait frekans tablosu

Şekil 5.11’de kaza oluş zamanları arasındaki gün farkları görülmektedir. 0-50

gün boyunca çok sık kazaların gerçekleştiği görülmektedir. Sonraki 50-100 gün

arasında 50 gün boyunca daha az kazalar gerçekleştiği gözlenmiştir. 100-150.ci

günlerde giderek daha da azalan kazalar 200-300. Gün arasında artış göstermiştir.


109

Kazaların sıkça görüldüğü dönemlerde hava şartlarının oldukça kötü olduğu

söylenebilmektedir.

Şekil 5.12. Yoğun sisin var olduğu durumlarda kaza oluş zamanları arası farka ait frekans tablosu

Yukarıdaki frekans tablosunda birbirini izleyen kazalar arasında geçen

zamana göre kazalarda yoğun sisin var olup olmadığı durumlar görülmektedir.

Yoğun sis varken ilk 25 güne bakıldığında kaza sayılarının fazla olduğu, daha

sonraki 25 gün boyunca yoğun sisten kaynaklı kazaların azaldığı görülmektedir. 50.

günden itibaren kazalarda azalma devam etmiş olup, 75. günden itibaren 25 gün

boyunca yoğun sis kaynaklı kazaların görülmediği gözlenmiştir.

Kazalar arası tarih farkları


110

6. SONUÇ VE ÖNERİLER İpek ÜÇKARDEŞ

111

6. SONUÇ VE ÖNERİLER

Günlük yaşamda insanlar her an risk içeren durumlarla karşılaşabilmektedir.

Güvenli bir yaşam ortamı sağlamak, bilimin de en önemli hedefleri arasında yer

almaktadır. Eğer ortamda bir belirsizlik varsa riskte vardır denilebilir. Risklerin ve

risklerden kaynaklanabilecek sonuçların en aza indirgenmesi için farklı alternatiflerin

değerlendirilmesi ve bu alternatiflerin doğru şekilde hayata geçirilmesi için risk

analizine ihtiyaç durulur. Günümüzde risk analizine olan ihtiyaç konusundaki

farkındalık giderek artmaktadır ve bu nedenle birçok alanda risk analizleri

kullanılmaktadır. Özellikle günlük yaşamda sağlık ve güvenliğe yönelik çalışmalarda

risk analizleri yapılması kaçınılmazdır.

Teknolojinin giderek gelişmesi insanların hıza olan gereksinimini ve beklide

bu konudaki doyumsuzluğunu giderek arttırmaktadır. Bu da havacılık sektörü gibi

hız ihtiyacını karşılamada benzersiz bir yere sahip olan ulaşım alternatifini diğer

ulaşım türlerine göre daha önemli kılmaktadır. Havacılık sektörünün giderek

büyümesi ve gelişmesi güvenlik konusunda zafiyetlerin artmasını da beraberinde

getirmiş ve bu da denetimlerin arttırılmasını gerektirmiştir. Havacılık sektöründe

kazalara sebebiyet veren birçok faktör vardır. Uçuş ekibi; uçak türü, teknik arızalar,

bakım ve onarımdaki ihmaller, hava koşulları, havaalanı ve hava trafik kontrollerinde

dikkatsizlik bunlardan bazılarıdır. Kazalara sebebiyet veren faktörlerin en aza

indirgenmesi tüm sektörlerin amacıdır.

Önceki çalışmalarda havacılık ve risk, operasyonel risk yöntemi, duyarlılık ve

risk analizi, operasyonel risk analizinde analitik istatistik simülasyon kullanımı,

havacılık sektöründe yapılan bakım ve onarımlarda insan performansının risk analizi

incelenmiştir. Havacılık ve risk konusunda geçmişe ait bazı çalışmalar

bulunmaktadır. Yılmaz (2005), havacılıkta risk yönetimi ve sivil hava

taşımacılığında risk sahalarını incelemiş olup, Küçük, Yılmaz (2003), havacılıkta

emniyet açısından risk yönetimi ve havacılık örgütlerinden uygulama örnekleri

vermiştir. Uçuşlarda meydana gelebilecek olası kazalar ve bu kazalara ilişkin

analizlerde Hawkins (1987), uçuşlarda insan faktörünün etkileri üzerine incelemeler

yapmıştır. Koldaş (2006) havacılık kazalarında insan faktörü başlıklı çalışmasıyla,

6. SONUÇ VE ÖNERİLER İpek ÜÇKARDEŞ

112

insan faktörünün havacılık kazaları içindeki konumunu belirtebilmek adına birtakım

analizler yaparak yorumlarda bulunmuştur.

Bu çalışmada risk tanımı, risk analizi, risk analizi metotları incelenmiş ve

kapsamlı bir şekilde tanımlanmış olup, havacılık ve risk konusunda istatistiksel

analizler yapılmıştır. 2000 yılından başlayarak 2011 yılı da dâhil olmak üzere, bu

yıllara ait uçak kazaları ve bu kazalardan kaynaklanan ölüm sayıları istatistiksel

olarak incelenmiş olup birtakım yorumlarda bulunulmuştur. Yıllara ait kaza verileri,

ölümlerle sonuçlanmış kaza sayıları grafiksel olarak yorumlanmıştır.

Aynı zamanda havacılık sektöründe kazaya sebebiyet veren hava faktörü

konusunda istatistiksel bir yöntem olan lojistik regresyon analizi yapılmış olup hangi

hava türünde kazaların daha çok ortaya çıktığı hakkında görüşler bildirilmiştir.

Yapılmış olan analizlerin sonucunda kazalara neden olan en etkili hava türünün

yoğun sis hava durumu olduğu görülmüş olup bu hava türünde kazaların

azaltılabilmesi ve piste güvenli iniş yapılabilmesi için “pist görüş menzili’’ olarak

adlandırılan cihazların daha çok geliştirilebilmesi için bu alanda çalışmalar

yapılabilir. Sis ciddi görüş kayıplarına yol açmaktadır. Bu tür hava şartlarında

uçakların emniyetle piste yaklaşmaları için havalimanlarında farklı sistemler

bulunmaktadır. Aynı şekilde uçaklarda da havaalanlarındaki bu altyapıya uygun

sistemlere yer verilmesi aynı zamanda pilotların da buna göre eğitilmesi sayesinde

yoğun sis hava durumu karşısında kazalar asgariye indirilebilir. Bundan sonraki

çalışmalarda, havacılık sektöründe daha kapsamlı risk analizleri yapılarak kazaya

sebebiyet veren faktörlerin olumsuz etkilerinin en aza indirgenmesine ilişkin

faktörlerin belirlenmesi ile ilgili çalışmalar gerçekleştirilebilir.

113

KAYNAKLAR

AVEN, T., 2008. Risk Analysis Assessing Uncertainties beyond Expected Values and

Probabilities Terje Aven University of Stavanger, Norway.

BLOM, H.A.P., BAKKER, G.J., BLANKER, P.J.G., DAAMS, J., EVERDIJ, M.H.C. and

KLOMPSTRA, M.B., 1998. Accident risk assessment for advanced ATM, 2nd

USA/Europe Air Traffic Management R&D Seminar, Orlando.

CAN/Q850-97, 1997 Risk Management: Guidelines for Decision Makers. Canadian

Standards Association, October.

CHOOPAVANG, A., 2000(a), A Bayesian Approach to Causal Modeling of

Organizational Factors in Aircraft Accidents, M.S. Thesis, Department of

Industrial and Systems Engineering, Rutgers University.

CHOOPAVANG, A., 2000(b), A Bayesian Approach to Causal Modeling of

Organizational Factors in Aircraft Accidents, M.S. Thesis, Department of

Industrial and Systems Engineering, Rutgers University.FAA SYSTEM SAFETY

HANDBOOK, 2000.Chapter 15: Operational Risk Management.

CIVIL AIR NAVIGATION SERVICES ORGANIZATION (CANSO), (2007). Global

vision on the future of air navigation services.

CLEMEN, R.T., REILLY, T., 1999. Correlations and compulas for decision and risk

analysis. Management Science, 45, 208-224.

FEDERAL AVIATION ADMINISTRATION, 2000. Bulletin: Safety performance

analysis system: Usage for surveillance and certification planning, investigation

and work program management. Washington, DC: U.S. Department of

Transportation.

FEDERAL AVIATION ADMINISTRATION, 2004. Order 8400.10 CHG 25: Safety

performance analysis system (vol. 1). Washington, DC: U.S. Department of

Transportation.

FASSO, A., (2007). Statistical sensitivity analysis and water quality. In Wymer L. Ed,

Statistical Framework for Water Quality Criteria and Monitoring. Wiley, New

York.

114

GIACOMELLI, A., PELIZZON, L., 2009. Operational Risk Based on Complementary

Loss Evaluations. In G.N. Gregoriou (ed.), Operational Risk Toward Basel III,

Best Practices and Issues in Modeling, Management and Regulation. Wiley, New

York, 69–84.

GERARD, V.E., 2002. Advanced Flight Data Analysis, 14th European Safety Seminar,

March.

http://www.ntsb.gov/aviationquery/index.aspx (Erişim tarihi 21 Aralık 2011).

HAIMES, Y.Y., 1998. Risk Modeling, Assessment, and Management. John Wiley and

Sons, Inc., New York.

HAMMITT, J.K., SHLYAKHTER, A.I., 1994. The expected value of information and the

probability of surprise. Risk Analysis, 19, 135-152.

HAWKINS, F.H., (1987). Human Factors in Flight. Gower Technical Press, 49-51, 61-62.

HILSON, D.A., 2003. Effective Opportunity Management for Projects: Explotting positive

risk. New York, NY, USA: Marcel Dekker.

HORA, S.C., 1992. Acquisition of expert judgement: Examples from risk assessment. J

Journal of Energy Engineering, 118, 136-148.

IATA, 2007. Annual Safety Report, April.

ISLAMOV, R., 1998. Uncertainty analysis, IBRAE RAN, Report for NRC.

ISLAMOV, R., 1998 Vulnerability Study, SCIENTECH, Report for Sandia National

Laboratory.

JENSEN, F.V., 1993. Introduction to Bayesian Networks: HUGIN, Aalborg University

Press,Aalborg, Denmark.

JENSEN, F.V., 1995. Introduction to Bayesian Networks, University-College London

Press, United Kingdom.

KAPLAN, S., GARRICK., B.J., 1981. On the Quantitative Definition of Risk, PLG-

P0196, Risk Anal. l(1).

KOLDAŞ, H., 2006. Havacılık kazalarında insane faktörünün analizi. G.Ü. Fen Bilimleri

Enstitüsü-Yüksek Lisans Tezi 122 sayfa.

http://www.ntsb.gov/aviationquery/index.aspx

115

KÜÇÜK,YILMAZ, A., 2003. Havacılıkta emniyet açısından risk yönetimi ve havacılık

örgütlerinden uygulama örnekleri. A.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü-Yüksek Lisans

Tezi 216 sayfa.

LUXHOJ, J T., ARENDT, D.N., WILLIAMS, T.P., and HORTON T.G., 1997, An

Application of Advanced Information Technology for Assessing Aircraft Accident

Causation, Proceedings of International Society of Air Safety Investigators,

Anchorage, Alaska, September 29 - October 3.

LUXHOJ, J T., ARENDT, D.N., WILLIAMS, T.P., and HORTON T.G.,1998, An

Intelligent Computer-Based Tool for Evaluating Aircraft Accident Causation,

Proceedings of European Safety and Reliability International Conference ESREL

‘98, Trondheim, Norway, June 17-19, pp. 839-846.

LUXHOJ, JAMES T., CHOOPAVANG, A., and ARENDT, D.N., 2001,

Risk Assessment of Organizational Factors in Aviation Systems, Air Traffic

Control Quarterly, Vol. 9, No. 3, p. 135-174 (Special Issue on Flight Safety).

MARTIN NEIL ET AL, 2002. Measuring & Managing Culturally Inspired Risk.

MORGAN, M.G; HENRION, M. 1990. Uncertainty: A Guide to dealing with Uncertainty

in Quantitative Risk and Policy Analysis. Cambridge, MA: Cambridge University

Press.

NISULA, J., 2006. Practical solutions for Risk Assessment in Flight Operations, FAA

Conference on Risk Analysis and Safety Performance in Aviation.

OTWAY, H., WINTERFELDT,D. 1992. Expert Judgement in Risk Analysis and

Management Process, Context,and Pitfalls in Risk Analysis, 12, 83-93.

PAPUSHKIN, V., ISLAMOV R., VOLKOV, A., 1999. Development of Standard

Probabilis-tic Risk Assessment (PRA) Procedure Guide: System modeling, NSI

PETERS, J-P., HUBNER, G., 2009. Modeling Operational Risk Based on Multiple

Expert’s pinions. In G.N. Gregoriou (ed.), Operational Risk Toward Basel III,

Best Practices and Issues in Modeling, Management and Regulation. Wiley, New

York, 3–21.

PREDRAFT REPORT-1999, Russian Academy of Science, Nuclear Safety Institute.

116

REASON, J., 1995. A System Approach to Organizational Error”, Ergonomics 38(8),

1708-1721.

REASON, J., 1997. Managing the Risks of Organizational Accidents. Ashgate Publishing

Limited, England.

ROSE, A., 2004. Free Lessons in aviation safety, Aircraft Engineering and Aerospace

Technology.

ROSE, A., 2006. Measuring operational safety in aviation, Aircraft Engineering and

Aerospace Technology.

SHAPPELL, S.A. and WIEGMANN, D.A., 2001. Applying Reason: The Human Factors

Analysis and Classification System (HFACS),” Human Factors and Aerospace

Safety, 1(1), 59-86.

SHLYAKHTER, A.I. 1994. Improved framework for uncertainty analysis: Accounting for

Unsuspected errors. Risk Analysis, 14, 441-447.

SULLIVAN, C., 2001. Who cares about CAIR?, Annual Conference of the Australia

and New Zealand Society of Air Safety Investigators, June.

THOMAS, L. and STEVEN, S., 2008. Future Concepts for Measuring Aviation Safety,

Performance, and Effectiveness, System Safety Society Conference.

UNITED KINGDOM CIVIL AVIATION AUTHORITY 1997. Global Fatal Accident

Review (CAP681), United Kingdom.

VICK, S., 2002. Degrees of Belief: Subjective Probability and Engineering

Judgment, ASE Press.

WIENER, E.L. and NAGEL, D.C., 1988. Human Factors in Aviation, Academic Press.

YILMAZ, U., 2005. Havacılıkta risk yönetimi ve sivil hava taşımacılığında risk

sahalarının incelenmesi. G.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü-Yüksek Lisans Tezi 132

sayfa.

117

ÖZGEÇMİŞ

1985 yılında Adana'da doğdu. İlk orta ve lise eğitimimi Adana'da

tamamladıktan sonra 2005 yılında Doğu Akdeniz Üniversitesi Uygulamalı

Matematik ve Bilgisayar (İngilizce) Bölümünde lisans eğitimime başladı. 2009

yılında lisans eğitimimi bölüm ikincisi olarak tamamladıktan sonra 1 yıl öğretmenlik

yaptı. 2010 yılı Şubat ayında Çukurova Üniversitesinde İstatistik Anabilim Dalında

yüksek lisans eğitimine başladı. 2012 yılında Risk Analizi ve Havacılık Sektöründe

Kaza Risklerinin Değerlendirilmesi başlıklı yüksek lisans tez çalışmasını sayın Yrd.

Doç. Dr. Deniz ÜNAL'ın danışmanlığında tamamladı.

119

EKLER

121

EK 1.

Çizelge 5.25. 2000-2011 yıllarına ait hava faktöründen kaynaklanan kazalara ilişkin veriler

KAZALAR

YOĞUN SİS BUZLANMA YAĞIŞ

FIRTINA RÜZGAR YÖNÜ VE SÜRATİNİN

ANİ DEĞİŞİMİ

(1)ÖLÜMCÜL / (2)ÖLÜMCÜL

OLMAYAN

1 20.12.2011 0 0 1 0 2

2 29.09.2011 1 0 0 0 1

3 25.09.2011 1 0 1 0 1

4 08.08.2011 0 0 1 0 2

5 30.07.2011 0 0 1 0 2

6 26.07.2011 1 0 0 0 1

7 08.07.2011 1 0 1 0 1

8 20.06.2011 1 0 1 0 1

9 18.05.2011 0 1 0 0 1

10 07.05.2011 1 0 1 0 1

11 04.04.2011 0 0 1 0 1

12 16.08.2010 0 0 1 0 1

13 15.05.2010 0 0 1 0 1

14 24.01.2010 0 0 1 0 2

15 22.12.2009 0 0 0 1 2

16 04.08.2009 0 0 1 0 1

17 30.06.2009 0 0 1 0 1

18 01.06.2009 0 0 1 0 1

19 23.03.2009 0 0 0 1 1

20 01.09.2008 0 0 1 0 1

21 13.08.2008 1 0 1 0 1

22 10.06.2008 0 0 1 0 1

23 30.05.2008 1 0 0 0 1

24 16.04.2008 0 0 1 0 1

25 16.09.2007 0 0 1 1 1

26 17.03.2007 1 1 0 0 1

27 25.01.2007 1 1 0 0 1

122

KAZALAR



ANİ DEĞİŞİMİ

(1)ÖLÜMCÜL /(2)ÖLÜMCÜL

OLMAYAN

28 09.01.2007 1 0 0 0 1

29 01.01.2007 0 0 1 0 1

30 03.05.2006 0 0 1 0 1

31 16.04.2006 0 0 1 0 1

32 10.04.2006 1 0 1 0 1

33 10.12.2005 0 0 1 1 1

34 08.12.2005 1 1 0 0 1

35 31.10.2005 0 0 1 0 2

36 22.10.2005 0 0 1 0 1

37 05.09.2005 1 0 0 0 1

38 23.08.2005 0 0 1 1 1

39 02.08.2005 0 0 1 0 2

40 07.05.2005 1 0 0 0 1

41 19.03.2005 0 0 1 0 2

42 18.11.2004 0 0 1 0 1

43 08.10.2004 0 0 1 0 2

44 28.04.2004 0 0 2 0 2

45 13.01.2004 1 0 0 0 1

46 22.06.2003 1 0 1 0 2

47 20.02.2003 1 0 0 0 1

48 19.02.2003 0 0 1 0 1

49 31.01.2003 1 0 0 0 1

50 26.01.2003 0 0 1 0 2

51 17.01.2003 0 0 0 1 2

52 08.01.2003 1 0 0 0 1

53 23.12.2002 1 0 0 0 1

54 06.11.2002 1 0 0 0 1

55 30.08.2002 0 0 0 1 1

56 10.07.2002 0 0 1 0 2

123

KAZALAR



ANİ DEĞİŞİMİ

(1)ÖLÜMCÜL /(2)ÖLÜMCÜL

OLMAYAN

57 01.06.2002 0 0 1 0 1

58 07.05.2002 0 0 1 0 1

59 12.02.2002 0 0 1 0 1

60 28.01.2002 1 0 0 0 1

61 16.01.2002 0 0 1 0 1

62 14.01.2002 0 0 1 0 1

63 17.05.2001 0 0 1 0 1

64 04.04.2001 0 0 1 0 1

65 25.10.2000 0 0 1 0 1

66 06.10.2000 0 0 1 0 2

67 08.07.2000 0 0 1 0 1

68 22.06.2000 0 0 1 0 1

69 05.06.2000 1 0 1 0 1

70 01.05.2000 0 0 1 0 2

71 19.04.2000 1 0 0 0 1

72 27.02.2000 0 0 1 0 2

73 23.02.2000 0 0 1 0 1

Veriler; Ulusal Ulaşım Güvenliği Kurulu (NTSB) ye ait olan http://www.ntsb.gov/aviationquery/index.aspx adresinden elde edilmiştir.

http://www.ntsb.gov/aviationquery/index.aspx

124

EK.2

Çizelge 5.24. Yıllara göre olan uçak kazaları, hava faktöründen kaynaklanan kaza sayıları, kazalar sonucu ölüm sayıları, ve bunlarla ilişkili ölüm sayılarına ait veriler.

Yıllar Kaza sayıları

Hava Faktöründen kaynaklanan kaza sayıları

Hava Faktöründen kaynaklanan kazalardaki ölüm sayısı

Hava Faktörü dışındaki faktörlerden kaynaklanan kazalarda olan ölüm sayıları

2000 28 9 282 810 2001 24 2 44 1007 2002 30 10 320 774 2003 21 7 374 695 2004 19 4 40 431 2005 23 9 290 756 2006 23 3 125 835 2007 19 5 231 499 2008 29 5 64 489 2009 26 5 392 377 2010 35 3 9 916 2011 32 11 317 266

Çukurova Ünİversİtesİ fen bİlİmlerİ enstİtÜsÜ …library.cu.edu.tr/tezler/8878.pdf · ii...

Documents