Riskbedömningar av fartyg–bro‑kollisioner behandlar ofta antingen sannolikhet eller konsekvens, medan integrerade metodiker som omfattar båda aspekterna är relativt sällsynta. Denna studie adresserar detta kunskapsgap genom att introducera Ship Traffic Allision Probability using Monte Carlo Simulations – consequence (STAPS‑cons), en metodik där en probabilistisk simuleringsmodell med medelhög upplösning kombineras med konsekvensbedömningar baserade på finita element‑analyser (FEA). Metodiken tillämpas i en fallstudie av en planerad bro över Bjørnafjorden i Norge, där AIS‑data används för att analysera risken för strukturell kollaps. Fallstudien omfattar fem scenarier och illustrerar hur risknivån påverkas av variationer i både sannolikhets‑ och konsekvensrelaterade indata. Tre scenarier uppfyller det norska acceptanskriteriet för kollapssannolikhet, mindre än 10⁻⁴ per år, medan två överskrider detta gränsvärde. Resultaten visar att en ökning med 20 % av varaktigheten för felet "fartygs miss av girpunkt" avsevärt ökar såväl kollisionfrekvensen som kraven på brokonstruktionens energikapacitet. I ett scenario med reducerad global styvhet i bron minskade däremot den strukturella efterfrågan. Sammanfattningsvis utgör STAPS‑cons‑metodiken ett betydande framsteg inom riskanalys av fartyg–bro‑kollisioner genom att på ett integrerat och konsekvent sätt sammanföra sannolikhets‑ och konsekvensanalyser.

Ship-bridge allision risk assessments often address either probability or consequence; integrations of both in a unified methodology are rare. This paper fills that gap by introducing Ship Traffic Allision Probability using Monte Carlo Simulations – consequence (STAPS-cons), a methodology where a mid-fidelity simulation methodology developed for probability assessment is used together with the results of Finite Element Analysis (FEA) simulations to include consequence assessments. Using Automatic Information System (AIS) data and the proposed methodology, a potential bridge over Norway’s Bjørnafjorden is analysed in a case study to determine the risk of structural collapse. The case study also illustrates how the risk is affected by different input parameters, both related to probability and consequence estimations. Five scenarios were analysed in this case study; three passed and two failed the Norwegian criterion for the probability of structural collapse, which is less frequent than 10−4 per year. A 20 % increase in the duration of a ship’s miss of turning point notably raised both the allision frequencies and the necessary levels of energy the bridge must withstand. In another scenario, where a less stiff bridge structure was analysed, the demand on the global structure decreased. In conclusion, the STAPS-cons methodology represents a significant advancement in the field of ship-bridge allision risk assessment. By integrating probability and consequence assessments, this methodology offers a more robust and comprehensive tool for managing the risks associated with increased shipping traffic and bridge construction in navigational waters.