Metoda analizy ryzyka opóźnienia realizacji procesów biznesowych

• Autorzy: Twardochleb M. , Włoch P.

Warianty tytułu

EN

Method for risk analysis of the business processes delay

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W niniejszym artykule przedstawiono możliwości zastosowania innowacyjnej metody do analizy ryzyka opóźnienia realizacji procesów biznesowych. Proponowane podejście wykorzystuje symulację Monte Carlo w celu estymowania możliwych odchyleń od założonego (wzorcowego) czasu przeprowadzenia inwestycji, której przykładem jest proces budowy masztu pomiarowego. Wykazano, że proponowane podejście może być szczególnie użyteczne z punktu widzenia kadry menedżerskiej i może być elementem systemu wspomagania decyzji inwestycyjnych.

EN

In this paper the possibility of using innovative methods for risk analysis of the business processes delay was presented. The proposed approach uses Monte Carlo simulation to estimate the possible deviations from the (standard) timing of the investment. It was exemplified on the construction process of weather measuring mast. It has been shown that the proposed approach may be particularly useful for the managerial staff, and may be part of investment decision support system.

Słowa kluczowe

PL

analiza ryzyka; procesy biznesowe; symulacja Monte Carlo; metoda ścieżki krytycznej

EN

risk analysis; business processes; Monte Carlo simulation; critical path method

• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Studia Informatica / Uniwersytet Szczeciński
• Rocznik: 2012
• Tom: Nr 31
• Strony: 277--291
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab., wykr

Twórcy

autor

Twardochleb M.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny

autor

Włoch P.

• EPA Wind Sp. z o.o.

Bibliografia

• 1. Balcerek A., Kwaśnicki W., Metody symulacyjne w badaniu organizacji i w dydaktyce menedżerskiej, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2008.
• 2. Buslenko N.P., Golenko D.I., Metoda Monte Carlo, PWN, Warszawa 1967.
• 3. L’Ecuyer P., Lemieux C., Recent Advances in Randomized Quasi-Monte Carlo Method,s, Kluwer Academic Publishers, Boston 2002.
• 4. Halton J.H., Sequential Monte Carlo Techniques for the Solution, Journal of Scientific Computing, 1994.
• 5. Koronacki J., Mielniczuk J., Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2001.
• 6. Jajuga K., Jajuga T., Inwestycje. Instrumenty finansowe, ryzyko finansowe, inżynieria finansowa, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006.
• 7. Krysicki W. i in., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach 2, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006.
• 8. Łada M., Kozakiewicz A., Rachunkowość zarządcza i controlling projektów, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2007.
• 9. Rogowski W., Rachunek efektywności inwestycji, Wolters Kluwer Polska, Warszawa 2008.
• 10. Sobczyk M., Statystyka - aspekty praktyczne i teoretyczne, Wydawnictwo UMCS, Lublin 2006.
• 11. Twardochleb M., Metody modelowania statystycznego a optymalizacja funkcji wielu zmiennych z ograniczeniami, Materiały VII Naukowej Sesji Informatyki, Politechnika Szczecińska, Szczecin 2002.
• 12. Twardochleb M., Włoch P., Wspomaganie procesu podejmowania decyzji dla modelu zagadnienia inwestycyjnego z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo, w: Technologia informacyjna. Wybrane problemy i zastosowania, Uniwersytet Szczeciński, Szczecin 2010.
• 13. Twardochleb M., Włoch P., Metoda mapowania ryzyk powielarnych przedsięwzięć biznesowych dla systemu wspomagania decyzji menadżerskich, „Metody Informatyki Stosowanej” nr 4/2011 (29), Polska Akademia Nauk, Komisja Informatyki, Szczecin 2011.
• 14. Ministerstwo Skarbu Jej Królewskiej Mości - Pomarańczowa Księga. Zarządzanie ryzykiem - zasady i koncepcje (tłum. z: The Orange Book, Management of Risk - Principles and Concepts - HM Treasury), październik 2004.