Modelowanie i symulacja ryzyka projektu

• Authors: I. Pisz , I. Łapuńka

Title variants

EN

Project risk modeling and simulation

Abstracts

EN

The paper presents the problem of project risk management with particular emphasis on the risk assessment. The authors describe own approach to quantitative risk assessment. The proposed approach combine fuzzy modeling in MATLAB environments and modeling in ADONIS environment. The proposed approach has been applied for quantification and prioritization of project risk. An practical example of project has been presented in a chosen enterprise from energy industry. The sources of data used in the example were collected from interview surveys with project experts. Fuzzy Inference Systems are used to identify and assess potential risks. The risks were modelling in ADONIS. The authors used simulation in this system to assess the impact of risks on time and cost of the project. The author did not assess the impact of project risk on the another project aims, ie. scope and quality.

PL

Praca przedstawia problematykę zarządzania ryzykiem projektu ze szczególnym uwzględnieniem fazy analizy ryzyka. W pracy przedstawiono autorskie podejście do oceny ilościowej ryzyka. Analiza i kwantyfikacja ryzyka przeprowadzona została z wykorzystaniem modelowania rozmytego w środowisku MATLAB oraz modelowania i symulacji komputerowej w środowisku ADONIS. Przedstawiono przykład kwantyfikacji i hierarchizacji ryzyka na przykładzie rzeczywistego projektu realizowanego w branży energetycznej z wykorzystaniem Rozmytych Systemów Wnioskujących. W przedstawionym przykładzie pokazano wykorzystanie symulacji w programie ADONIS w celu oszacowania wpływu ryzyk na czas i koszt projektu. W pracy nie analizowano wpływu ryzyka na pozostałe cele projektu, tj. zakres, jakość.

Keywords

PL

ryzyko; niepewność; projekt; rozmyty system wnioskujący; modelowanie; symulacja; MATLAB; Adonis

EN

risk; uncertainty; project; fuzzy inference system; modelling; simulation; MATLAB; ADONIS

• Publisher: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
• Journal: Gospodarka Materiałowa i Logistyka
• Year: 2015
• Issue: 6
• Pages: 10-21

Dates

published

2015

Contributors

author

I. Pisz

• Uniwersytet Opolski, Wydział Ekonomiczny, Zakład Logistyki i Marketingu

author

I. Łapuńka

• Politechnika Opolska, Wydział Inżynierii Produkcji i Logistyki, Instytut Innowacyjności Procesów i Produktów, Katedra Zarządzania Projektami

References

• Błaszczyk, K., Pisz, I. (2010). Rozmyty system podejmowania decyzji w ocenie końcowej Projektu (112-121). W: R. Knosala (red.), Komputerowo Zintegrowane Zarządzanie. Opole: Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją.
• Cooper, D.F., Grey, S., Raymond, G., Walker, P. (2005). Project risk management guidelines. Managing risk in large projects and complex procurements. Chichester: John Wiley & Sons.
• Elbrahimnejad, S., Mosavi, S. M., Seyrafianpour, H. (2010). Risk identification and assessment for build-operate-transfer projects: A fuz- zy multi attribute decision making model. Ezperts Systems with Applications, 37, 575-586.
• Gawin, B., Marcinkowski, B. (2013). Symulacja procesów biznesowych. Standardy BPMS i BPMN w praktyce. Gliwice: Wydawnictwo Helion.
• Hillson, D. (2002). Extending the Risk Process to Manage Opportunities. International Journal of Project Management, 20 (3), 235-240.
• Jajuga, K. (red.). (2009). Zarządzanie ryzykiem. Warszawa: PWN.
• Kaczmarek, T.T. (2010). Zarządzanie ryzykiem. Ujęcie interdyscyplinarne. Warszawa: Difin.
• Łada, M., Kozarkiewicz, A. (2010). Zarządzanie wartością projektów. Warszawa: Wydawnictwo C. H. Beck.
• Łęski, J. (2008). Systemy neuronowo-rozmyte. Warszawa: WNT.
• Pawlak, M. (2006). Zarządzanie projektami. Warszawa: PWN.
• Piegat, A. (2003). Modelowanie i sterowanie rozmyte. Warszawa: EXIT.
• Raz, T., Shenhar, AJ., Dvir, D. (2002). Risk management, project success, and technological uncertainty (101-109). R&D Management, 32 (2).
• Rutkowski, L. Metody i techniki sztucznej inteligencji. Warszawa: WNT.
• Skalik, J. (red.). (2009). Zarządzanie projektami. Wrocław: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu.
• Sońta-Drączkowska, E. (2012). Zarządzanie wieloma projektami. Warszawa: PWE.
• Wysocki, R.K., McGary, R. (2005). Efektywne zarządzanie projektami. Gliwice: Wydawnictwo Helion.
• Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets. Inform. Contr., 8, 338-353.

Identifiers

Biblioteka Nauki

1381578