Teoria zbiorów rozmytych w zarządzaniu ryzykiem jako utylitarne narzędzie systemu zarządzania jakością

• Autorzy: Dembicka Anna , Mołas Katarzyna Anna

Identyfikatory

DOI

10.15199/46.2019.3.2

Warianty tytułu

EN

The theory of fuzzy sets in risk management as a utilitarian tool of a quality management system

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Działalność przedsiębiorstwa wiąże się z potrzebą analizowania ryzyka oddziałującego na procesy firmy. Norma PN-EN ISO 9001:2015 dokonuje identyfikacji czynników ryzyka i ich wpływu na jakość wyrobu. W szacowaniu ryzyka punktowe oceny wyrażające subiektywne opinie zastępowane są coraz częściej formalnym zapisem niepewności. Artykuł ukazuje zastosowanie rozmytego systemu wnioskującego w procesie zarządzania ryzykiem, umożliwiającego bardziej precyzyjne określenie znaczących ryzyk w firmie. Publikacja wchodzi w skład cyklu prac prezentujących różne aspekty zarządzania procesowego w przemyśle stoczni jachtowych. Stanowi równocześnie teoretyczny wstęp dla kolejnego, przygotowanego już artykułu prezentującego uszczegółowiony opis tworzenia modelu pojęciowego normalizującego kryteria oceny ryzyka dla procesu laminowania w stoczni jachtowej.

EN

The company’s activity is connected with the need to analyze the risk affecting the company’s processes. The PN-EN ISO 9001:2015 standard identifies risk factors and their impact on product quality. In the risk assessment, the point ratings expressing subjective opinions are increasingly replaced with a formal record of uncertainty. The article shows the application of a fuzzy application system in the risk management process. The publication is a part of a series of papers presenting various aspects of process management in the shipyard yacht industry. At the same time, it is the theoretical introduction to the next article presenting a detailed description of creating a conceptual model that normalizes the risk assessment criteria for the lamination process at the yacht shipyard.

Słowa kluczowe

PL

ryzyko; zarządzanie systemem jakości; zbiory rozmyte; identyfikacja niezgodności

EN

risk; quality system management; fuzzy sets; identification of nonconformities

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Problemy Jakości
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 51, nr 3
• Strony: 9--14
• Opis fizyczny: Bibliogr. 44 poz., rys.

Twórcy

autor

Dembicka Anna

• Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa, Katedra Systemów Jakości i Materiałoznawstwa, Politechnika Gdańska

autor

Mołas Katarzyna Anna

• Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa, Katedra Systemów Jakości i Materiałoznawstwa, Politechnika Gdańska

Bibliografia

• [1] Babuška Robert. 1998. Fuzzy modeling for control. Boston: Kluwer Academic Publishers.
• [2] Berstein Peter Lewyn. 1997. Przeciw bogom. Niezwykłe dzieje ryzyka. Warszawa: WIGPRESS.
• [3] Bojadziev George, Maria Bojadziev 1999. Fuzzy Logic for Business, Finance and Management. Singapore: World Scientific.
• [4] Brown Martin, Chris Harris. 1994. Neuro-fuzzy Adaptive Modelling and Control. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall PTR.
• [5] Czogała Ernest, Jacek Łęski. 2000. Fuzzy and Neuro-Fuzzy Intelligent Systems. Heidelberg: Physica-Verlag.
• [6] Czogała Ernest, Witold Perdrycz. 1985. Elementy i metody teorii zbiorów rozmytych Warszawa: PWN.
• [7] Driankov Dimiter, Hans Hellendoorn, Michael Reinfrank. 1996. Wprowadzenie do sterowania rozmytego. Warszawa: Wydawnictwo Naukowo-Techniczne.
• [8] Hirota Kaoru (red.) 1993. Industrial Applications of Fuzzy Technology. Heidelberg, New York: Springer-Verlag.
• [9] ISO IEC Guide 73:2002. Risk Management – Vocabulary – Guidelines for Use in Standards.
• [10] Jajuga Krzysztof. 2009. Zarządzanie ryzykiem. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• [11] Kacprzyk Janusz. 2001. Wieloetapowe sterowanie rozmyte. Warszawa: Wydawnictwo Naukowo-Techniczne.
• [12] Kacprzyk Janusz. 1986. Zbiory rozmyte w analizie systemowej. Warszawa: PWN.
• [13] Kaczmarek Tadeusz Teofil. 2005. Ryzyko i zarządzanie ryzykiem. Ujęcie interdyscyplinarne. Warszawa: Difin.
• [14] Kasiewicz Stanisław, Waldemar Rogowski. 2006. „Ryzyko, a wzrost wartości przedsiębiorstwa”. Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie 1: 34–41.
• [15] Kopaliński Władysław. 1968. Słownik wyrazów obcych i zwrotów obcojęzycznych. Warszawa: Wydawnictwo Wiedza Powszechna.
• [16] Kosko Bart. 1992. Neural Network and Fuzzy Systems. NJ: Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ.
• [17] Kościelny Jan M. 2001. Diagnostyka zautomatyzowanych procesów przemysłowych. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT.
• [18] Kumpiałowska Agata. 2011. Skuteczne zarządzanie ryzykiem a kontrola zarządcza w sektorze publicznym. Warszawa: Wydawnictwo C.H. Beck.
• [19] Larsen Martin P. 1980. „Industrial applications of fuzzy logic control”. International Journal of Man-Machine Studies. 12(1): 3–10.
• [20] Łachwa Andrzej. 2001. Rozmyty świat zbiorów, liczb, relacji, faktów, reguł i decyzji. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT.
• [21] Mendel Jerry M. 2001. Uncertain Rule-Based Fuzzy Logic Systems: Introduction and New Directions. London: Prentice Hall PTR.
• [22] Norma ISO 9001:2015, pkt 4.1 s. 10. 2015. Warszawa: PKN.
• [23] N orma PN-EN ISO 31000:2012 Zarządzanie ryzykiem – Zasady i wytyczne. 2012. Warszawa: PKN.
• [24] Pawlak Marek. 1999. Algorytmy ewolucyjne jako narzędzie harmonogramowania produkcji. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• [25] Pedrycz Witold, Fernando Gomide. 1998. An Introduction to Fuzzy Sets: Analysis and Design. A Bradford Book. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press.
• [26] Piegat Andrzej. 1999. Modelowanie i sterowanie rozmyte. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT.
• [27] Risk Management Standard. 2003. Federation of European Risk Management Associations. Brussels.
• [28] Rutkowska Danuta, Maciej Piliński, Leszek Rutkowski. 1999. Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• [29] Rutkowski Leszek. 2012. Metody i techniki sztucznej inteligencji. Warszawa: Wydawnictwo PWN.
• [30] Takagi Tomohiro, Michio Sugeno. 1985. „Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 1: 116–132.
• [31] Tarełko Wiesław. 2011. Metodologia projektowania właściwości eksploatacyjnych złożonych obiektów technicznych. Gdynia-Radom: Wydawnictwo Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji.
• [32] Tchórzewska-Cieślak Barbara. 2011. „A Fuzzy Model for Failure Risk in Water-pipe Networks Analysis”. Ochrona Środowiska 33 (1): 35–40.
• [33] Wieteska Grażyna. 2017. „Zarządzanie ryzykiem w łańcuchu dostaw – kierunki zarządzania ryzykiem w przedsiębiorstwie – cz. 1”. Problemy Jakości (10): 24–30.
• [34] Zadeh Lotfi A. 1965. „Fuzzy sets”. Information and Control 8: 338-353.
• [35] Zimmermann Hans. 1994. Fuzzy Set Theory. Boston, Dordrecht: Kluwer Academic Publisher.
• [36] http://cejsh.icm.edu.pl/cejsh/element/bwmeta1.element.desklight-3c1da1ca-82e5-4143-afd5-e2364a6b157e/c/KNUV_2_48_2016.35-48.pdf [dostęp:12.07.2018].
• [37] https://hbr.org/1979/09/risk-analysis-in-capital-investment [dostęp: 27.12.2018].
• [38] http://jmf.wzr.pl/pim/2012_3_1_41.pdf [dostęp: 27.12.2018].
• [39] https://www.cnbop.pl/wydawnictwa/ksiazki/zarzadzanie_ryzykiem.pdf [dostęp: 23.07.2018].
• [40] http://www.mtbiznes.pl/doc/przeslanie_druckera_www.pdf [dostęp: 31.07.2018].
• [41] https://www.ptzp.org.pl/files/konferencje/kzz/artyk_pdf_2017/T2/t2_388.pdf [dostęp: 27.07.2018].
• [42] http://www.wneiz.pl/nauka_wneiz/frfu/56-2012/FRFU-56-549.pdf [dostęp: 28.12.2018].
• [43] http://www.wneiz.pl/nauka_wneiz/frfu/56-2012/FRFU-56-593.pdf [dostęp: 23.07.2018].
• [44] http://yadda.icm.edu.pl/baztech/element/bwmeta1.element.baztech-article-BAR0-0057-0032/c/httpwww_bg_utp_edu_plartpe12011pe12011137147.pdf [dostęp: 22.02.2019].

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).