Epävarmuusanalyysiä

Epävarmuusanalyysi tarkoittaa menetelmiä ja prosesseja, joiden avulla tunnistetaan, kuvataan ja kvantifioidaan epävarmuudet mallien, tiedon ja päätösten yhteydessä. Sen tavoitteena on ymmärtää, miten epävarmuus vaikuttaa tuloksiin, arvioida riskejä ja tukea informoitua päätöksentekoa.

Epävarmuus voidaan erottaa epistemiseen (tiedon puute) ja aleatoriseen (satunnaisuus) vaihteluun. Epävarmuuden kuvaamiseen käytetään todennäköisyysjakaumia, arvoalueita tai luokkia. Prosessissa pyritään erottamaan ne tekijät, joiden perusteella epävarmuus voidaan osoittaa ja hallita.

Menetelmät jakautuvat probabilistisiin ja epäprobabilistisiin lähestymistapoihin. Probabilistisia menetelmiä ovat esimerkiksi Monte Carlo -simulointi ja Latin Hypercube -näytteenotto sekä analyyttiset kuljetuslaskelmat. Epäprobabilistisia keinoja ovat interval analysis, skenaarioanalyysi sekä fuzzy-logiikka. Bayesilaiset menetelmät voivat yhdistää aiemman tiedon ja uusien havaintojen päivitykset.

Prosessi alkaa tavoitteen määrittelystä, epävarmuuksien tunnistamisesta ja kuvaamisesta sekä mallin valinnasta. Tämän jälkeen epävarmuus kuljetetaan mallin läpi ja tulokset tulkitaan sekä laajennetaan päätöksentekoon – mukaan lukien riskien viestiminen ja vaihtoehtoisten toimintatapojen arviointi. Olennaisena osana on myös kaikkien oletusten, rajoitusten ja datan laadun dokumentointi.

Sovelluksia ovat teollinen suunnittelu ja rakennesuunnittelu, infrastruktuuri- ja energia-ala, ympäristö- ja ilmastomallit sekä rahoitus- ja projektinhallintaprosessit. Epävarmuusanalyysi auttaa priorisoimaan tiedonpuutteita, vertailemaan vaihtoehtoja ja johtamaan päätöksiä vastuullisesti.