Fuzzy inference system model based on probability and impact matrices to classify risks in projects
DOI:
https://doi.org/10.22279/navus.2018.v8n4.p69-89.717Keywords:
Probability Impact Matrices. Risk Matrices. Fuzzy Inference Systems. Project Risk Management. Decision-making.Abstract
Projects are essential for organizations to implement their strategies and the success of the projects is crucial for organizations. However, in a context of uncertainties, it is necessary to address risks that threaten this success, allocating resources for its prevention. To decide how to prioritize them and allocate resources, Probability and Impact Matrices (MPIs)are used. MPIs are built with the employment of a human expert, usually the project manager. Although popular, MPIs may have shortcomings, for example, analyzing inaccurate information from the human expert's knowledge and the inability to rank characteristic risks when using discrete classes. Thus, the use of Fuzzy Inference Systems (SIF) in an MPI would allow to address these deficiencies by modeling human knowledge reducing its uncertainty. A general objective of this work was to develop a Fuzzy Inference System based on MPIs to classify risks in projects. In order to reach this objective, we conducted experiments in five stages: (I) Generation of the database containing probability, impact and risk values, varying the correlation between probability-impact, (II) Classification of MPI Conventional and MPI proposed by Cox (2008), (III) Implementation of SIF based on Phase II MPIs rules, (IV) Application of SIF and (V) Analysis of results. It was verified that the SIF model is advantageous, compared to the conventional MPI, allowing the classification of the risks in a continuous scale, which facilitates the prioritization and allocation of resources and the reduction of uncertainty allowing to classify risks in projects.
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