شناسایی و گروه‌بندی ریسک‌های احداث واحدهای صنعتی به‌وسیله روش دلفی و شبکه عصبی مصنوعی خودسازمانده (مطالعه موردی: احداث کارخانه تراورس)

نوع مقاله : مقاله علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی صنایع، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران

2 گروه مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی، دانشگاه سیستان و بلوچستان ، زاهدان، ایران

چکیده

یکی از ارکان اصلی توسعه اشتغال و کسب‌وکار در هر کشور واحدهای صنعتی آن کشور هستند. موفقیت در احداث واحدهای صنعتی به سازوکارها و عوامل دیگری ازجمله شناسایی و ارزیابی ریسک‌ آن‌ها بستگی دارد. از این‌رو در پژوهش حاضر روشی ارائه‌ شده تا بتواند الگویی را مبتنی بر شبکه عصبی برای دسته‌بندی و ارزش‌گذاری ریسک‌های احداث کارخانه تراورس با نگرش بومی‌سازی فناوری‌ها ارائه کند. برای این منظور جهت شناسایی ریسک‌ها با استفاده از روش دلفی با کمک خبرگان و اساتید دانشگاه در 3 سطح از 40 ریسک مورد بررسی 21 ریسک انتخاب شد. سپس با توجه به نظر خبرگان، اساتید و مصاحبه‌های عوامل اجرایی ساخت کارخانه تراورس تمامی عوامل ریسک در مورد احتمال وقوع و شدت تأثیر ریسک از صفر تا 10 امتیازدهی شد. سپس با بهره‌گیری از شبکه عصبی خودسازمانده کوهونن در برنامه نرم‌افزاری MATLAB ریسک‌ها گروه‌بندی شدند. نتایج خروجی شبکه عصبی نشان می‌دهد عوامل ریسک‌ در 5 گروه طبقه‌بندی می‌شوند که مهمترین ریسک نبود تجربه مشابه پیمانکار است که بالاترین سطح اهمیت را دارد. نکته قابل توجه در این پژوهش اهمیت ریسک‌های قرارگرفته در گروه 4 است که 17 ریسک(بالای 80 درصد از ریسک‌های مورد بررسی) در این گروه قرار گرفته است. ریسک‌های قرارگرفته در گروه 4 از لحاظ میزان اهمیت بین 60 تا 80 درصد اهمیت را به خود اختصاص داده که می‌توان با طرح و بررسی این موضوع در احداث واحدهای صنعتی تازه در کشور میزان ریسک احداث این‌گونه واحدهای صنعتی را در کشور به میزان زیادی کاهش داد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Identification and grouping the risks of construction industrial units by Delphi method and self-organized artificial neural network (Case study: Construction of traverse factory)

نویسندگان [English]

  • jafar mesri 1
  • Mohammad Reza Shahraki 2
1 Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Sistan and Baluchestan University,zahedan,Iran,
2 , Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, University of Sistan and Baluchestan, zahedan, Iran
چکیده [English]

One of the main pillars of employment and business development in each country are the industrial units of that country. Success in building industrial units depends on mechanisms and other factors such as identifying and assessing their risk. Therefore, the model presented in the research is based on a neural network to classify and evaluate the risks of building a traverse plant with a view to technology localization. To identify the risks by Delphi method with the help of experts and university professors in 3 levels of 40 risks, 21 risks were selected. Then, according to the opinions of experts, professors and executives of the construction of the traverse factory, risk factors on the probability of occurrence and severity of risk impact were scored from 0 to 10. The risks were then grouped using Mohlonen's self-organized neural network in the MATLAB software program. The results of the neural network output show that risk factors are classified into 5 groups, the most important of which is the lack of similar experience of the contractor, which is the highest level of radar importance. A noteworthy point in this study is the importance of the risks in group 4, of which 17 risks (over 80% of the risks studied) are in this group. The risks in group 4 are between 60 to 80% in terms of importance, which can be greatly reduced by planning and studying this issue in the construction of new industrial units in the country.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Risk
  • Delphi
  • Self - organizing artificial neural network
  • Cohennon
  1. - Hillson, D. (2017). Managing risk in projects: Routledge.
  2. ARISH, A. AKBARPOUR SHIRAZI, M. & SEYED ESFAHANI, M. M. (2009). Case-Based Decision Support Model for Risk Responses Planning. INTERNATIONAL JOURNAL OF INDUSTRIAL ENGINEERING AND PRODUCTION MANAGEMENT (IJIE) (INTERNATIONAL JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCE) (PERSIAN), 20(3), -. https://www.sid.ir/en/Journal/ViewPaper.aspx?ID=175422
  3. Francom, T., El Asmar, M., & Ariaratnam, S. (2016). Performance Analysis of Construction Manager at Risk on Pipeline Engineering and Construction Projects. Journal of Management in Engineering, 32, 04016016. https://doi.org/10.1061/(ASCE)ME.1943-5479.0000456 PMI, A Guide to the project management body of knowledge, fourth edition, Pennsylvania, Project Management Institute, 2008.
  4. Zayed, T., Amer, M., & Pan, J. (2008). Assessing risk and uncertainty inherent in Chinese highway projects using AHP. International Journal of Project Management, 26(4), 408-419.
  5. Husin, S., Fachrurrazi, F., Rizalihadi, M., & Mubarak, M. (2019). Implementing Fuzzy TOPSIS on Project Risk Variable Ranking. Advances in Civil Engineering, 2019, 9283409. https://doi.org/10.1155/2019/9283409
  6. مرادی، م.، میرزازاده، م.ع. (1398). شناسایی، ارزیابی و رتبه‌بندی ریسک‌های تولید در صنعت دارو با استفاده از روش تجزیه‌وتحلیل عوامل شکست (مطالعه موردی: شرکت سبحان دارو). مدیریت بهداشت و درمان, 10(شماره 1), 43-51.
  7. همتی م.، باهو ع.، ارائه مدل ترکیبی از روش دیمتل و فرآیند تحلیل سلسله مراتبی فازی به منظور رتبه بندی عوامل مؤثر بر ریسک پروژه‌های نیروگاهی، مهندسی صنایع و مدیریت شریف، دوره 1-33، شماره 2/2، ص 63-74، 1396.
  8. نژاد بیگلری ع.، محمدی زاده م.، ارزیابی مدیریت ریسک پروژه‌های ساخت با در نظرگیری اثرات ریسک‌ها بر روی‌هم (مطالعه موردی: مجتمع معدنی و صنعتی گل گهر سیرجان)، کنفرانس عمران، معماری و شهرسازی کشورهای جهان اسلام، ایران-تبریز، 2018
  9. Guo, W., Deng, Q., & Pan, X. D. (2013). Risk evaluation of highway tunnel construction based on DEMATEL method. Applied Mechanics and Materials, 368, 1472-1476
  10. Rodríguez, A., Ortega, F., & Concepción, R. (2016). A method for the evaluation of risk in IT projects. Expert Systems with Applications, 45, 273-285.
  11. Aboumasoudi, A. S., & Behvandi, O. (2019). Identification and ranking risks of horizontal directional drilling for oil & gas wells by using fuzzy analytic network process: A case study for Gachsaran oil field wells. Journal of Industrial and Systems Engineering12(2), 46-60
  12. Sheng, M. L. (2019). Foreign tacit knowledge and a capabilities perspective on MNEs’ product innovativeness: Examining source-recipient knowledge absorption platforms. International Journal of Information Management, 44, 154–163.
  13. Barghi, Behrad, and Shahram Shadrokh sikari. "Qualitative and Quantitative Project Risk Assessment Using a Hybrid Pmbok Model Developed under Uncertainty Conditions." Heliyon 6, no. 1 (2020/01/01/ 2020): e03097. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e03097. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844019367568..
  14. راعی, دکتر رضا, and کاظم چاوشی. "پیش‌بینی بازده سهام در بورس اوراق بهادار تهران: مدل شبکه های عصبی مصنوعی و مدل چند عاملی." تحقیقات مالی 5, 15 (2003): -. https://jfr.ut.ac.ir/article_11352_c439f3ef7d129d3b0d50ceecb39f2d10.pdf.
  15. Darzagani, N. "The segmentation of consumers in the electronics market", 3rd International Conference on Research in Science and Technology, Berlin, Germany (2016)
  16. اشتهاردیان, ا. ا., شاهسوند, پ., & معززی فرهادی فر, م. (2018). ارائه مدل شبکه ی عصبی کوهونن جهت مشخص کردن سهم هر یک از عوامل درگیر در تأخیرات (مطالعه موردی: آزاد راه تهران - شمال). مهندسی عمران, 34.2(3.2), 105-116. https://doi.org/10.24200/j30.2018.1423