Simulacion Monte Carlo para evaluación de riesgos en 3 dimensiones

Los métodos convencionales de evaluación de riesgos han considerado tradicionalmente dos dimensiones: probabilidad y severidad.
La probabilidad se relaciona con la frecuencia con la que puede ocurrir el daño asociado con un riesgo. El término "probabilidad" implica estrictamente que un riesgo puede ocurrir o no; es de naturaleza binaria. Modificaremos ligeramente su definición estándar a “frecuencia”, que es el número de veces que ocurre un evento de riesgo por unidad de tiempo. Esto permite una consideración más completa de los eventos de riesgo que pueden ocurrir más de una vez por unidad de tiempo, digamos un año.
La severidad es una medida del impacto de un riesgo o de las posibles consecuencias de un peligro. Generalmente se expresa en términos monetarios.
A veces, se ha sugerido una tercera dimensión de la evaluación de riesgos: la detectabilidad.
La detectabilidad es la capacidad de un sistema o control de proceso para detectar un evento peligroso (un evento riesgoso). Agregar esta tercera dimensión de detectabilidad es importante en base a un principio de entornos dinámicos de riesgo: cuanto más tiempo exista un evento peligroso, mayor será el impacto potencial asociado con el mismo.
Por ejemplo, considere un producto alimenticio que puede estar contaminado durante su fabricación. Si la contaminación se puede detectar en las primeras etapas del proceso de fabricación, entonces el riesgo será sustancialmente menor que si la contaminación solo fuera detectable cuando eventualmente fuera consumida por seres humanos. Así, dependiendo de la etapa de detección, la severidad o impacto de un evento de riesgo puede variar.
Ahora, los análisis de riesgo cualitativos intentan evaluar este problema multidimensional al multiplicar ingenuamente 3 números respectivos de probabilidad, severidad y ahora, detectabilidad. Así, si un determinado riesgo ha sido considerado como 2 en probabilidad, 3 en severidad y 2 en detectabilidad, puntuaciones establecidas de forma subjetiva y ambigua, este método cualitativo asigna una puntuación de 12 a dicho riesgo. 12 qué? ¿Manzanas? ¿Dólares? ¿Unidades de dolor? No me hagas empezar con esto. Esto es tonto y absurdo e imposible de comparar con otros riesgos y/o estrategias de mitigación.
Por lo mismo es que necesitamos un análisis de riesgo cuantitativo. Por lo tanto, podemos analizar este problema tridimensional utilizando la herramienta de análisis de riesgo cuantitativo de simulación Monte Carlo. Esta metodología genera mucha más profundidad analítica que cualquier matriz tridimensional jamás podría alcanzar.
Veamos un ejemplo. Accede al video completo con el link en el primer comentario.