Risk assessment, the third step of

Risk assessment, the third step of the first phase (Figure 1), is synonymous with the assessment of uncertainties (Raiffa, 1982), and is concerned with the determination of the likelihood of each risk factor. Uncertainties can be assessed by objective information, and probability distributions for relevant SC risks or consequences can be derived. If, however, objective information is not available, subjective information, beliefs and judgment can be used to approximate distributions. Techniques such as the Delphi method or expert focus groups can aid in the derivation of probabilities. Other approaches include parameter estimation, five point estimation, probability encoding, or Monte Carlo simulation (see Tummala et al., 1994). Alternatively, probability categories, as suggested in the US Military Standard 882C (Grose, 1987; Military Standard, MIL‐STD‐882C, 1993) can be applied (Table III). The adapted qualitative descriptions can be changed to suit a given situation and supply chain environment; we have adapted them in our instance to the delivery risk example used above. The occurrence probability of an event such as hurricane Katrina could for example be classified as “rare” to “extremely rare”, whereas the occurrence of a later delivery could be classified as “often” to “infrequent”. Each risk probability category is assigned a risk probability index, which will help in finding the risk exposure values, as explained in a later section. Table III also includes the corresponding HTP codes, which will be used in a subsequent section to construct the Hazard Totem Pole, a tool to integrate various risk characteristics.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขั้นตอนสามระยะแรก (รูปที่ 1), ของ การประเมินความเสี่ยงด้วยการประเมินความไม่แน่นอน (Raiffa, 1982), และเกี่ยวข้องกับการกำหนดของแต่ละปัจจัยเสี่ยง แนวที่สามารถประเมินตามวัตถุประสงค์ข้อมูล และการกระจายความน่าเป็นสำหรับ SC ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องหรือผลกระทบสามารถได้รับมา ว่า อย่างไรก็ตาม ข้อมูลวัตถุประสงค์ไม่ ตามอัตวิสัย หาข้อมูล ความเชื่อและคำพิพากษาสามารถใช้เพื่อประมาณการกระจาย เทคนิคเช่นวิธีเดลฟายหรือกลุ่มความเชี่ยวชาญสามารถช่วยในการมาของกิจกรรม วิธีอื่น ๆ รวมประมาณพารามิเตอร์ ประมาณ 5 จุด ความน่าเป็นการเข้ารหัส หรือจำลอง Carlo มอน (ดู Tummala et al., 1994) อีกวิธีหนึ่งคือ ความน่าเป็นประเภท เป็นข้อเสนอแนะในการเราทหารมาตรฐาน C 882 (Grose, 1987 ทหารมาตรฐาน MIL‐STD‐882C, 1993) สามารถนำไปใช้ (ตาราง III) ได้ สามารถเปลี่ยนคำอธิบายเชิงคุณภาพดัดแปลงให้เหมาะสมกับสถานการณ์ที่กำหนด และจัดหาสิ่งแวดล้อมโซ่ เราได้ปรับไปในอินสแตนซ์ของเรากับตัวอย่างความเสี่ยงส่งใช้ข้างต้น ตัวอย่างสามารถจำแนกเหตุการณ์ความน่าเป็นของเหตุการณ์เช่นเฮอร์ริเคนแคทรีนาเป็น "หายาก" กับ "น้อยมาก" โดยสามารถจำแนกการเกิดขึ้นของการจัดส่งสินค้าในภายหลัง "บ่อย" เพื่อ "ไม่" แต่ละประเภทความเสี่ยงมีกำหนดความเสี่ยงความน่าเป็นดัชนี ซึ่งจะช่วยในการหาค่าความเสี่ยงความเสี่ยง ตามที่อธิบายไว้ในส่วนหลัง ตาราง III รวมรหัส HTP ที่สอดคล้องกัน ซึ่งจะใช้ในส่วนต่อมาจะสร้างอันตราย Totem Pole เครื่องมือในการรวมลักษณะความเสี่ยงต่าง ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การประเมินความเสี่ยงขั้นตอนที่สามของระยะแรก (รูปที่ 1) เป็นความหมายเหมือนกันกับการประเมินของความไม่แน่นอน (Raiffa 1982) และเป็นกังวลกับการกำหนดความเป็นไปของปัจจัยเสี่ยงที่แต่ละ ความไม่แน่นอนที่สามารถรับการประเมินจากข้อมูลวัตถุประสงค์และการแจกแจงความน่าจะเป็นความเสี่ยงที่เกี่ยวข้อง SC หรือผลกระทบที่จะได้รับ แต่ถ้าข้อมูลมีวัตถุประสงค์ไม่สามารถใช้งานข้อมูลส่วนตัวความเชื่อและการตัดสินใจที่สามารถใช้ในการกระจายโดยประมาณ เทคนิคดังกล่าวเป็นวิธี Delphi หรือผู้เชี่ยวชาญกลุ่มโฟกัสสามารถช่วยในการมาของความน่าจะเป็น วิธีอื่น ๆ ได้แก่ การประมาณค่าพารามิเตอร์ห้าจุดการประมาณค่าการเข้ารหัสความน่าจะเป็นหรือจำลอง Monte Carlo (ดู Tummala et al., 1994) อีกทางเลือกหนึ่งประเภทที่น่าจะเป็นข้อเสนอแนะในสหรัฐอเมริกาทหารมาตรฐาน 882C (โกรส 1987; ทหารมาตรฐาน MIL-STD-882C, 1993) สามารถนำไปใช้ (ตารางที่ III) คำอธิบายเชิงคุณภาพดัดแปลงสามารถเปลี่ยนให้เหมาะสมกับสถานการณ์และสภาพแวดล้อมในห่วงโซ่อุปทาน เราได้ปรับพวกเขาในกรณีของเราที่จะมีความเสี่ยงเช่นการส่งมอบที่ใช้ดังกล่าวข้างต้น ความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์เช่นพายุเฮอริเคนแคทรีนาจะยกตัวอย่างเช่นจะจัดเป็น "ยาก" ที่จะ "หายากมาก" ในขณะที่การเกิดขึ้นของการส่งมอบต่อมาจะได้รับการจัดเป็น "มักจะ" เป็น "ไม่บ่อยนัก" ความน่าจะเป็นในแต่ละประเภทมีความเสี่ยงที่ได้รับมอบหมายดัชนีน่าจะเป็นความเสี่ยงซึ่งจะช่วยในการหาค่าความเสี่ยงที่ตามที่อธิบายในส่วนต่อมา ตารางที่สามยังรวมถึงรหัส HTP ที่สอดคล้องกันซึ่งจะนำมาใช้ในส่วนที่ตามมาจะสร้าง Totem อันตรายขั้วโลกเครื่องมือในการรวมลักษณะความเสี่ยงต่างๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การประเมินความเสี่ยง ขั้นตอนที่สามของเฟสแรก ( รูปที่ 1 ) เป็นตรงกันกับการประเมินความไม่แน่นอน ( raiffa , 1982 ) , และเป็นกังวลกับการหาโอกาสของความเสี่ยงแต่ละด้าน ความไม่แน่นอนสามารถประเมินโดยใช้ข้อมูลวัตถุประสงค์และการแจกแจงความน่าจะเป็นที่เกี่ยวข้อง บความเสี่ยงหรือผลที่จะได้รับ . ถ้า , อย่างไรก็ตามข้อมูลวัตถุประสงค์ไม่สามารถใช้ได้ ข้อมูลอัตนัย ความเชื่อและการตัดสินใจสามารถใช้ในการประมาณการกระจาย . เทคนิคเช่นวิธีเดลฟายหรือผู้เชี่ยวชาญกลุ่มโฟกัสสามารถช่วยในการคำนวณของความน่าจะเป็น วิธีการอื่น ๆรวมถึงการประมาณค่าห้าจุดการประมาณความน่าจะเป็น การเข้ารหัส หรือการจำลองมอนติคาร์โล ( ดู tummala et al . , 1994 ) อีกวิธีหนึ่งคือหมวดหมู่ความน่าจะเป็นตามที่แนะนำในกองทัพสหรัฐมาตรฐาน 882c ( โกรส , 1987 ; มาตรฐานทางทหาร มิล‐ STD ‐ 882c , 1993 ) สามารถใช้ ( ตารางที่ 3 ) ปรับปรุงคำอธิบายเชิงคุณภาพสามารถเปลี่ยนแปลงให้เหมาะสมกับสถานการณ์ที่กำหนดให้ และจัดหาระบบโซ่ เราต้องปรับตัว ในตัวอย่างของเรากับความเสี่ยงการใช้ตัวอย่างข้างต้นเหตุการณ์ ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ เช่น เฮอร์ริเคนได้ตัวอย่างเช่น ถูกจัดเป็น " หายาก " " หายากมาก " ในขณะที่การส่งของทีหลัง อาจจะจัดเป็น " มักจะ " " ไม่บ่อย " ความน่าจะเป็นความเสี่ยงแต่ละประเภทได้รับความเสี่ยงโอกาสดัชนี ซึ่งจะช่วยในการหาค่าเสี่ยง ตามที่อธิบายในส่วนในภายหลังตารางที่ 3 ยังรวมถึงที่ HTP รหัสซึ่งจะใช้ในส่วนที่ตามมาสร้างภัยเสา totem , เครื่องมือการรวมลักษณะความเสี่ยงต่าง ๆ