МОДЕЛЬ ВЗАЄМОЗАЛЕЖНОСТІ РИЗИКІВ ПРИ ПРИЙНЯТТІ ПРОЕКТНИХ РІШЕНЬ - Scientific conference
Main page
UA RU EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2011

МОДЕЛЬ ВЗАЄМОЗАЛЕЖНОСТІ РИЗИКІВ ПРИ ПРИЙНЯТТІ ПРОЕКТНИХ РІШЕНЬ

19.09.2023 17:30

[1. Information systems and technologies]

Author: Бачинський Олександр Іванович, магістр кафедри інформаційно-обчислювальних систем і управління, Західноукраїнський національний університет


Ризик проекту визначається як «вплив невизначеності на цілі» [1] або «невизначена подія чи умова, які, якщо вони відбуваються, мають позитивний або негативний вплив на одну чи більше цілей проекту» [2]. Якщо проектними ризиками неможливо керувати ефективно та результативно за допомогою системного підходу, то важко досягти цілей проекту. Протягом усього життєвого циклу проекту процес управління ризиками в основному включає: ідентифікацію ризиків, аналіз ризиків та оцінку ризиків, обробку ризиків, а також моніторинг ризиків. Серед цих етапів оцінка ризику є важливою діяльністю, яка дає особам, що приймають рішення, розвинути загальне сприйняття ризику проекту і, отже, прийняти відповідні рішення щодо реагування на ризик проактивно [3]. У реальному проекті ризики часто пов’язані між собою складними та різноманітними причинно-наслідковими зв’язками, де ризик, ймовірно, спричинить виникнення одного чи кількох інших ризиків [4]. Як наслідок, щоб підвищити ефективність і точність оцінки ризиків проекту (ОРП) і передбачити можливу поведінку серйозного поширення ризику в часі, не слід ігнорувати взаємозалежності ризиків, особливо для управління ризиками складних проектів.

ОРП невід’ємно пов’язана з моделюванням ризиків. Переважаюча класична модель ризику ймовірності–впливу (І–В), яка оцінює ризики проекту через їхню ймовірність виникнення та відповідний вплив на цілі проекту, якщо ризики виникають, була поступово розширена та включена додаткові параметри для відображення складності ОРП. Порівняно з контрольними списками ризиків і матрицею ризиків І–В, мережа взаємозалежності ризиків (МВР) здатна полегшити моделювання та розкриття складних взаємозалежностей між ризиками проекту, де вузли та спрямовані ребра представляють ризики та взаємозалежності ризиків. У МВР проекту оцінка певного ризику змінюється залежно від кількості ризиків, які можуть його викликати, тобто отриманий вплив ризику не завжди є постійним через стохастичну поведінку виникнення взаємопов’язаних ризиків.

Структура системи підтримки прийняття рішень щодо ОРП складається з трьох основних етапів: розробка МВР для ідентифікації ризиків, розробка моделі МВР для оцінки ризику, та планування та оцінка дій з усунення ризиків.

Виявлення проектних ризиків має ґрунтуватися на відповідній та актуальній інформації, яка може бути отримана з наукових досліджень відповідних проектних ризиків, даних про ризики подібних завершених проектів та професійних думок проектної групи та експертів щодо проектних ризиків. На додаток до ідентифікації окремих ризиків проекту, взаємозалежності (тобто причинно-наслідкові зв’язки) між ризиками проекту також необхідно додатково визначити, щоб побудувати МВР. Підходи на основі Delphi можна використовувати для визначення контекстуального зв’язку з типом «призводить до» або «впливає» між кожною парою ідентифікованих проектних ризиків. Взаємозв’язки між компонентами проекту (наприклад, робочими пакетами або завданнями) або компонентами продукту можуть сприяти підвищенню точності визначення взаємозалежностей проектних ризиків [5]. Крім того, слід враховувати різні контексти або домени (наприклад, якість, вартість або графік) проекту, оскільки пов’язані з ними ризики можуть мати причинно-наслідкові зв’язки.

Щоб систематично розробити МВР проекту, використовується метод інтерпретованого структурного моделювання для представлення як прямих, так і непрямих причинно-наслідкових зв’язків між ідентифікованими ризиками проекту. Основна перевага процесу даного методу полягає в тому, що він може перетворювати нечіткі, погано сформульовані розумові моделі систем у видимі та чітко визначені моделі, враховуючи всі можливі попарні зв’язки елементів системи. З точки зору розробки контекстуальних зв’язків між взаємопов’язаними ризиками, думки експертів зазвичай використовуються як доказ разом із різними методами управління, такими як мозковий штурм, інтерв’ю та опитування.

З точки зору МВР проекту, атрибути вузлів (тобто спонтанна ймовірність і вплив на цілі проекту ризику) і країв (тобто ймовірність переходу між взаємозалежними ризиками) складають параметри проекту МВР. При розробці моделі МВР також використовуються дві концепції з класичної моделі ризику І–В, а саме ймовірність виникнення та вплив ризику. У порівнянні з класичною моделлю ризику І–В, ймовірність виникнення кожного ризику в цій роботі включає два аспекти (тобто спонтанна ймовірність і вплив на цілі проекту ризику) через розгляд взаємозалежності ризиків. Параметри МВР – спонтанна ймовірність, вплив на цілі проекту ризику і ймовірність переходу між взаємозалежними ризиками – є важливими вхідними даними моделі МВР для отримання індикаторів ризику для ОРП.

Переваги моделі для ОРП полягають у наступному: а) розглядається та моделюється стохастична поведінка виникнення ризику проекту та можливі цикли ризику в МВР; б) розроблено відповідні індикатори ризику для оцінки окремого ризику та загального рівня ризику проекту в контексті взаємозалежності ризиків; та в) вплив невизначеності параметрів МВР на результати оцінки ризику досліджується за допомогою аналізу чутливості, який може підтримувати подвійну перевірку та належне коригування оцінених значень параметрів МВР, як вхідні дані моделі, і додатково підвищити стійкість моделі.

Дані, пов’язані з ризиками, включаючи ідентифікацію ризиків проекту та можливі прямі взаємозалежності між кожною парою ризиків, а також оцінені значення параметрів МВР проекту (тобто спонтанна ймовірність, вплив на цілі проекту ризику і ймовірність переходу між взаємозалежними ризиками для кожного ризику). 

У методі Монте Карло для моделювання стохастичної поведінки виникнення ризику проекту на основі експертних суджень rand (0, 1) – функція генерації випадкових чисел для визначення ймовірностей ризику після рівномірного розподілу ймовірностей в інтервалі (0, 1) – було набору та через порівняння випадкових чисел щодо кожного ризику з його розрахованою ймовірністю появи, згодом визначали, чи виникає ризик чи ні в одному циклі моделювання. Інші типи розподілу ймовірностей (наприклад, нормальний, трикутний і бета) також можуть бути використані, але відповідні параметри потрібно спочатку визначити відповідним чином, щоб переконатися, що стохастична поведінка виникнення кожного ризику моделюється з урахуванням динамічного порогу ризику. Оскільки тип розподілу ймовірностей не вплине на результати цього дослідження, використовувався рівномірний розподіл ймовірностей через його простоту роботи.

На основі отриманих результатів ОРП із запропонованої моделі МВР можна сформулювати серію відповідних дій щодо подолання ризику. Щоб підтвердити перевагу запропонованої моделі з точки зору ефективності подолання ризику, виконання чотирьох дій з подолання ризику (одна з яких була розроблена на основі результатів ОРП із запропонованої моделі, а інші три були розроблені на основі результатів з попередніх методів ОРП відповідно) були оцінені та порівняні. У цьому документі зниження ймовірності критичних ризиків є основною проблемою для подолання ризиків. Передбачалося, що спонтанна ймовірність ризику може бути зменшена до 0, а причинно-наслідковий зв’язок між двома ризиками може бути повністю відсічений (тобто ймовірність переходу між взаємозалежними ризиками може бути зменшена до 0) при розробці дій з подолання ризику.

Для кращого ОРП та обробки ризиків важливо враховувати взаємозалежності між ризиками проекту. Індикатори ризику на основі взаємозалежності були запроваджені, щоб допомогти особам, які приймають рішення, визначити пріоритетність окремих ризиків і оцінити загальний ризик проекту. Вплив невизначеності вхідних даних моделі (тобто параметрів МВР) на результати ОРП досліджували за допомогою аналізу чутливості для подальшого покращення надійності системи підтримки прийняття рішень у практичному використанні. На практиці структура запропонованої системи підтримки прийняття рішень для ОРП дозволяє особам, які приймають рішення, використовувати свій професійний досвід і реалізовувати свої стратегії.

Література

1.BSI, International Standard ISO 31000: Risk Management-Guildelines, 2018.

2.A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK), Project Management Institute, 2017.

3.L. Guan, Q. Liu, A. Abbasi, M.J. Ryan, Developing a comprehensive risk assessment model based on fuzzy Bayesian belief network (FBBN), J. Civ. Eng. Manag., vol. 26, no. 4, pp. 614–634, 2020. https://doi.org/10.3846/jcem.2020.12322.

4.B. G. Hwang, X. Zhao, Y. L. See, Y. Zhong, Addressing risks in green retrofit projects: the case of Singapore, Proj. Manag. J., vol. 46, issue. 4, pp. 76–89, 2015, https://doi.org/10.1002/pmj.21512.

5.A. V. Thomas, S. N. Kalidindi, L. S. Ganesh, Modelling and assessment of critical risks in BOT road projects, Constr. Manag. Econ., vol. 24, issue 4, pp. 407-424, 2006, https://doi.org/10.1080/01446190500435275.

_______________________________________________________________

Науковий керівник: Лендюк Тарас Васильович, доцент кафедри інформаційно-обчислювальних систем і управління, Західноукраїнський національний університет

Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення