Risk identification and assessment for engineering procurement construction management projects using fuzzy set theory: Fid-Bau Portal

Risk identification and assessment for engineering procurement construction management projects using fuzzy set theory

Salah, Ahmad

Il y a eu un travail considérable effectué au sujet de l’évaluation qualitative et quantitative du risque, mais très peu sur l’identification de risques. Dans le cadre de cette étude, on présente une méthode d’identification de risques nouvellement développée, fondée sur une structure de répartition des risques au niveau micro et une procédure d’identification nouvellement mise en place appelée prévention de la cause fondamentale et correctif efficace. On présente aussi une matrice de la responsabilité des risques qui répartit les responsabilités associées à chaque risque entre les parties intéressées et présente une méthode nouvellement développée pour l’évaluation qualitative et quantitative de chaque élément en utilisant la théorie des ensembles flous et celle des probabilités floues. Les résultats de la méthode d’évaluation proposée indiquent la contingence de pré atténuation de chaque risque qui représente un indicateur quantitatif pour la prise de décision d’atténuer ou de ne pas atténuer le risque considéré. On présente deux études de cas et un exemple numérique afin de démontrer l’applicabilité des méthodes d’identification, de répartition et d’évaluation proposées et on en illustre les caractéristiques essentielles. [Traduit par la Rédaction]

Considerable work has been carried out on risk qualitative and quantitative assessment but far less on risk identification. This paper introduces a newly developed method for risk identification, based on micro risk breakdown structure and newly introduced identification procedure called preventive root cause and effective remedial. It also introduces a risk responsibility matrix that distributes the responsibilities associated with each risk among project stakeholders and introduces a newly developed method for qualitative and quantitative assessment of each item using fuzzy set and fuzzy probability theories. Output of the proposed assessment method is pre-mitigation contingency of each risk which represents a quantitative indicator for decision making whether to mitigate or not the risk being considered. Two case studies and one numerical example are presented to demonstrate the applicability and illustrate the essential features of proposed identification, allocation, and assessment methods.