Riassunto analitico
La gestione del rischio è un’attività complessa che necessita di strumenti a sostegno delle scelte che i decisori devono intraprendere. Una prima metodologia è l’analisi FMEA, la quale permette di individuare i potenziali rischi e di esprimerne una valutazione che trova sintesi nell’RPN. Esistono, poi, in letteratura diversi metodi di varia natura per affrontare il problema della classificazione e riduzione del livello di rischio; si pone, in particolare, l’accento sugli approcci matematici. Lo scopo di questo lavoro è quello di fornire supporto ai decisori per quanto riguarda la fase di implementazione di interventi che subentra una volta identificati i rischi e le loro cause. Si propone un modello di ottimizzazione combinatoria che, a partire dalla FMEA e dai dati relativi ai costi e alle probabilità di efficacia di possibili azioni di miglioramento, consente di selezionare l’insieme di interventi che massimizza l’effetto sul livello di rischio. Per l’applicazione a casi pratici, si descrivono un algoritmo greedy e un algoritmo genetico che, pur non garantendo l’ottimalità, consentono di trovare soluzioni molto buone. In seguito, si riporta il caso reale di selezione delle azioni di miglioramento da attuare in un’azienda produttrice di sistemi di fissaggio ad alta prestazione, per concludere con la trattazione dei risultati ottenuti e l’indicazione di futuri sviluppi.
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