Szacowanie czasu realizacji projektu przy nieprecyzyjnych zmiennych

• Autorzy: Iwona Pisz , Anna Chwastyk

Warianty tytułu

Approach to Project Time Estimation with Imprecise Input Data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Praca przedstawia istotę i znaczenie problemu szacowania czasu realizacji projektów w warunkach niepewności i ryzyka z zastosowaniem skierowanych liczb rozmytych. W pracy przedstawiono autorskie podejście do szacowania czasu realizacji projektów bazujące na rozmytym modelu niepewności czasów czynności projektowych ze skierowaniem. Zaprezentowana rozszerzona metoda ścieżki krytycznej jest nowym podejściem, które do tej pory nie było prezentowane w takim ujęciu w literaturze tematu. W celu weryfikacji poprawności prezentowanego podejścia przedstawiono przykład obliczeniowy ilustrujący dany problem. Przedstawiono zalety proponowanego podejścia. Podejście to może znaleźć zastosowania w praktyce w problemach decyzyjnych w warunkach ryzyka i niepewności wspomagając decydentów na etapie planowania i harmonogramowania projektów. Wydaje się ono być skutecznym i efektywnym narzędziem wspomagania podejmowania decyzji w procesie projektowania złożonych projektów obarczonych dużym poziomem niepewności i ryzyka. (abstrakt autora)

EN

The paper presents the essence and significance of the project time estimation under uncertainty and risk using ordered fuzzy numbers. The proposed approach is based on a fuzzy model of uncertainty using ordered fuzzy numbers as imprecise data - duration times. The presented extended critical path method is a new approach that has not been presented so far in the literature of the subject. The authors present the implementation of the approach on an example. The advantages of the proposed approach have been outlined in the paper. The proposed approach can find practical applications in decision-making problems under conditions of risk and uncertainty, supporting decision-makers in the planning and scheduling phase of projects. It seems to be an effective tool for supporting decision-making in the design of complex projects with high levels of risk and uncertainty. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Metodyka prowadzenia projektu; Planowanie projektu; Niepewność; Ryzyko; Zbiory rozmyte

EN

Methodology of the project management; Project planning; Uncertainty; Risk; Fuzzy sets

• Czasopismo: Przegląd Organizacji
• Rocznik: 2017
• Numer: nr 10
• Strony: 45--52

Twórcy

autor

Iwona Pisz

• Uniwersytet Opolski

autor

Anna Chwastyk

• Politechnika Opolska

Bibliografia

• [1] Barchański В. (2014), Wybrane aspekty szacowania czasów trwania czynności w projektach, "Nauki o Zarządzaniu", Vol. 20, Nr 3, s. 9-21.
• [2] Bednarek Т., Kosiński W., Węgrzyn-Wolska K. (2014), On Orientation Sensitive Defuzzification Functionals, [in:] L. Rutkowski, M. Korytkowski, R. Scherer, R. Tadeusiewicz, L. Zadeh, J. Zurada (eds.), Artificial Intelligence and Soft Computing, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 8468, Springer International Publishing, Berlin, pp. 653-664.
• [3] Chanas S., Kamburowski J. (1981), The Use of Fuzzy Variables in PERT, "Fuzzy Sets and Systems", Vol. 5, No. 1, pp. 1-19.
• [4] Chanas S., Zieliński R (2001), Critical Path Analysis in the Network with Fuzzy Activity Times, "Fuzzy Sets and Systems", Vol. 122, No. 2, pp. 195-204.
• [5] Chwastyk A., Kosiński W. (2013), Fuzzy Calculus with Applications, "Mathematica Applicanda", Vol. 41, No. 1, pp. 47-96.
• [6] Chwastyk A., Pisz I., Łapuńka I. (2015), Ocena opłacalności projektów inwestycyjnych z zastosowaniem skierowanych liczb rozmytych, "Ekonomika i Organizacja Przedsiębiorstwa", Nr 12, s. 3-18.
• [7] He Q., Luo L., Hu Y., Chan A.P.C (2015), Measuring the Complexity of Mega Construction Projects in China - A fuzzy Analytic Network Process Analysis, "International Journal of Project Management", Vol. 33, No. 3, pp. 549-563.
• [8] Janczura M., Kuchta D. (2012), Harmonogramowanie reaktywne a ryzyko w projekcie, Studia Ekonomiczne, Zeszyty Naukowe Wydziałowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Nr 97, s. 253-269.
• [9] Johnson N., Creasy Т., Fan Y. (2016), Recent Trends in Theory Use and Application within the Project Management Discipline, "Journal of Engineering, Project, and Production Management", Vol. 6, No. 1, pp. 25-52.
• [10] Kosiński W., Piasecki W., Wilczyńska-Sztyma D. (2009), On Fuzzy Rules and Defuzzification Functionals for Ordered Fuzzy Numbers, [in:] Т. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski (eds.), Proc. of AI-Meth'2009 Conference, AI-METH Series, Gliwice, pp. 161-178.
• [11] Kosiński, W. (2004), On Defuzzyfication of Ordered Fuzzy Numbers, [in:] L. Rutkowski'(ed.), Artificial Intelligence and Soft Computing - ICAISC 2004, Lecture Notes on Artificial Intelligence, Vol. 3070, Springer, Berlin, pp. 326-331.
• [12] Kosiński, W., Prokopowicz P., Ślęzak D. (2002), Fuzzy Numbers with Algebraic Operations: Algorithmic Approach, [in:] M. Klopotek, S.T. Wierzchoń, M. Michalewicz (eds.), Intelligent Information Systems 2002, Proc. IIS'2002, Phy- sica Verlag, Sopot, June 3-6, pp. 311-320.
• [13] Kuchta D. (2001), Use of Fuzzy Numbers in Project Risk (Criticality) Assessment, "International Journal of Project Management", Vol. 19, No. 5, pp. 305-310.
• [14] Liang T.-F. (2009), Application of Fuzzy Sets to Multi- -objective Project Management Decisions, "International Journal of General Systems", Vol. 38, No. 3, pp. 311-330.
• [15] Nieto-Morote A., Ruz-Vila F. (2011), A Fuzzy Approach to Construction Project Risk Assessment, "International Journal of Project Management", Vol. 29, No. 2, pp. 220-231.
• [16] Pawlak M. (2006), Zarządzanie projektami, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa.
• [17] Pisz I. (2009), Applying Fuzzy Logic and Soft Logic to Logistics Projects Modeling, [in:] M. Fertsch, К. Grzybowska, A. Stachowiak (eds.), Modeling of Modern Logistics Enterprises, Monograph, Publishing House of Poznan University of Technology, Poznań, pp. 201-210.
• [18] Pisz I., Łapuńka I. (2015), Zarządzanie projektami w logistyce, Difin, Warszawa.
• [19] Rutkowski L. (2006), Metody i techniki sztucznej inteligencji, Wyd. Naukowe PWN, Warszawa.
• [20] Trivedi A., Singh A. (2017), A Hybrid Multi-objective Decision Model for Emergency Shelter Location-relocation Projects Using Fuzzy Analytic Hierarchy Process and Goal Programming Approach, "International Journal of Project Management", Vol. 35, No. 5, pp. 827-840.
• [21] Trocki M., Grucza В., Ogonek К. (2009), Zarządzanie projektami, PWE, Warszawa.
• [22] Trocki M., Wyrozębski P. (red.), (2015), Planowanie przebiegu projektów, Oficyna Wydawnicza Szkoła Główna Handlowa w Warszawie, Warszawa.
• [23] Turner J.R. (1993), The Handbook of Project Based Management: Improving the Processes for Achieving Strategic Objectives, McGraw-Hill, London.
• [24] Wang R.C., Liang T.F. (2004), Project Management Decisions with Multiple Fuzzy Goals, "Construction Management & Economics", Vol. 22, No. 10, pp. 1047-1056.
• [25] Wei C.C., Liang G.S., Wang M.J.J. (2007), A Comprehensive Supply Chain Management Project Selection Framework under Fuzzy Environment, "International Journal of Project Management", Vol. 25, No. 6, pp. 627-636.
• [26] Wyrozębski P. (2014), Zarządzanie wiedzą projektową, Difin, Warszawa.
• [27] Zadeh L.A. (1965), Fuzzy Sets, "Information and Control", Vol. 8, No. 3, pp. 338-353.

Identyfikatory

DOI

10.33141/po.2017.10.06