PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Modelowanie oceny ryzyka projektu logistycznego z zastosowaniem indukcyjnego systemu pozyskiwania wiedzy

Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Modeling of logistics project risk assessment with the use of inductive knowledge acquisition system
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie koncepcji oceny ryzyka projektów logistycznych z zastosowaniem indukcyjnego systemu pozyskiwania wiedzy DeTreex w oparciu o metodę indukcji drzew decyzyjnych Quinlana. Opracowane podejście może stanowić podstawę do budowy dedykowanego systemu ekspertowego wspomagającego proces oceny ryzyka projektów logistycznych realizowanych w przedsiębiorstwach produkcyjnych, usługowych, jak również w całym łańcuchu dostaw. Hipotetycznie zakłada się, że zebrana i ustrukturalizowana wiedza ekspertów na temat relacji pomiędzy prawdopodobieństwem wystąpienia ryzyka, jego wpływem na czynności w projekcie logistycznym oraz poziomem ryzyka dla każdej z nich może posłużyć do opracowania skutecznych reguł w bazie wiedzy.
EN
The purpose of this paper is to present the approach to modeling of logistics project risk assessment with the use of the inductive knowledge acquisition system DeTreex, supporting the risk management in logistics projects carried out in the enterprises and throughout supply chain. The proposed approach is based on the use of a very effective method of acquiring knowledge using the induction of decision trees developed by Quinlan. It is envisaged that the collected and structured knowledge of experts could also be used to build the expert system dedicated to issues of risk assessment logistics project. The relations between the probability of risk, risks impact and the risk level are performed by experts. The experience and expert’s knowledge is used for development of IF-THEN rules. In order to determine risk level the set of rules is performed.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
3998--4009
Opis fizyczny
Bibliogr 26 poz., rys., tab., pełen tekst na CD
Twórcy
autor
  • Politechnika Opolska
autor
  • Uniwersytet Opolski
Bibliografia
  • [1] A Guide to the Project Management Body of Knowledge. PMBOK Guide - 5th Edition. PMI, Newtown Square, PA, 2012.
  • [2] Brandenburg H., Zarządzanie projektami. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 2002.
  • [3] Cooper D.F., Grey S., Raymond, G., Walker P., Project risk management guidelines. Managing risk in large proj-ects and complex procurements. John Wiley & Sons Ltd, Chichester 2005.
  • [4] Elbrahimnejad S., Mosavi S.M., Seyrafianpour H., Risk identification and assessment for build-operate-transfer projects: A fuzzy multi attribute decision making model. Experts Systems with Applications, 37, 2010, 575-586.
  • [5] Heerkens G.R., Jak zarządzać projektami. Wydawnictwo RM, Warszawa 2003.
  • [6] Hillson D., Extending the risk process to manage opportunities. International Journal of Project Management, 20 (3), 2002, 235-240.
  • [7] Jajuga K., Inwestycje. PWN, Warszawa 2006.
  • [8] Jajuga K. (red.), Zarządzanie ryzykiem. PWN, Warszawa 2009.
  • [9] Kasperek M., Planowanie i organizacja projektów logistycznych. UE w Katowicach, Katowice 2006.
  • [10] Kerzner H., Advanced project management. Helion, Gliwice 2005.
  • [11] Knight F.H., Uncertainty and profit. Cambridge, 1971.
  • [12] Kisperska-Moroń D., Krzyżaniak S. (red.), Logistyka. ILiM, Poznań 2009.
  • [13] Łapuńka I., Modelowanie rozmyte wielokryterialnej oceny harmonogramu realizacji projektu. Gospodarka Materiałowa i Logistyka, 11, 2011, 39-42.
  • [14] Łapuńka I., Pisz I., Efektywne zarządzanie czasem w projektach logistycznych. Logistyka, 2, Logistyka - nauka (CD), 2014.
  • [15] Mojtahedi S.M.H., Mousavi S.M., Makui A., Project risk identification and assessment simultaneously using multi-attribute group decision making technique. Safety Science, 48, 2010, 499-507.
  • [16] Nowosielski S. (red.), Procesy i projekty logistyczne. UE we Wrocławiu, Wrocław 2008.
  • [17] Panel Polskich Menedżerów Logistyki, Raport 2011. Projekty logistyczne – doświadczenia polskich przedsiębiorstw, 2011.
  • [18] Pisz I., Applying fuzzy logic and soft logic to logistics projects modelling. [in:] M. Fertsch, K. Grzybowska, A. Stachowiak (eds.), Modeling of modern logistics enterprises. Monograph. Publishing House of Poznan University of Technology, Poznań 2009, 201-210.
  • [19] Pisz I., Project risk assessment using Fuzzy Inference System. Logistics and Transport, 2 (13), 2011, 25-34.
  • [20] Pisz I., Łapuńka I., Analiza zagrożeń płynących z podejmowania projektów logistycznych. Gospodarka Materiałowa i Logistyka, 10, 2012, 15-18.
  • [21] Quinlan J.R., C4.5: Program for machine learning. Morgan Kaufmann, 1993.
  • [22] Quinlan J.R., Improved use of continues attributes in C4.5. Journal of Artificial Intelligence Research, 4, 1996, 77–90.
  • [23] Quinlan J.R., Induction of decision trees. Machine Learning, 1, 1986, 81-106.
  • [24] Rusin A., Stolecka K., Oszacowanie ryzyka związanego z rurociągami transportującymi wodór. Rynek Energii, 3 (94), 2011, 87-93.
  • [25] Tworek P., Ryzyko wykonawców przedsięwzięć inwestycyjnych. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Kato¬wicach, Katowice 2010.
  • [26] Witkowski J., Rodawski B., Pojęcie i typologia projektów logistycznych. Gospodarka Materiałowa i Logistyka, 3, 2007, 2-6.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-5ac71989-fbed-4505-adf1-acf4714b63dc
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.