الأبحاث الجديدة في مجال الذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر قد تحسن دقة عملية تقييم المخاطر وتمنع الأخطاء الناتجة عن تأثيرات العامل البشري
تعتبر إدارة المخاطر عملية أساسية في مجال إدارة المشاريع وهندسة النظم وسلسلة التوريد والإنتاج والعديد من المجالات في عالم الصناعة والاقتصاد وكذلك في المجال العسكري. الغرض من هذه العملية هو تقييم احتمال حدوث فشل معين، وفي حالة حدوث فشل، ما هو تأثيره على المشروع أو النظام. تقدم دراستان أجراهما طالب الدكتوراه غاي بورستين والدكتور يانون زوكرمان من قسم الهندسة الصناعية والإدارة في جامعة أرييل طريقة لتطبيق الشبكات العصبية لتحديد أنماط عوامل الخطر وطريقة لتقليل الانحرافات والأخطاء في العملية .
الورقة البحثية نشرت هذا الأسبوع في مجلة المخاطر يتناول منهجية تقسيم الخطر إلى عوامل ثانوية وإعادة تجميعها في صيغة بسيطة إلى حد ما تم شرحها في المقال، والتي تمكن من تقييم مخاطر احتمالية تحقق الحدث بناءً على عدة عوامل مثل: مدى تعقيد الحدث. الحدث وتكراره وتقلبه، وغيرها من الخصائص الكمية والنوعية التي تقلل بشكل كبير من الانحراف الناجم عن التحيزات المعرفية والشخصية لمقيم المخاطر البشرية. تم اختبار المنهجية من خلال البحث على المساحين وفي محاكاة تحاكي العملية وأظهرت تحسنًا كبيرًا في تقليل التباين مقارنة بالطريقة المعتادة التي يتم من خلالها تقييم المخاطر. وبحسب الباحثين فإن إحدى المشاكل التي يحاول البحث حلها هي مشكلة الافتقار إلى الموضوعية والحصول على نتائج مختلفة في تقييم احتمالات الفشل من قبل مراجعي المخاطر المختلفين الذين يختبرون نفس النظام وقد تؤدي الصيغة الجديدة إلى تحييد بعض هذه التحيزات .
في بحث سابق منشور في مجلة المخاطر والإدارة المالية واقترح الباحثون استخدام شبكة عصبية يتم تدريبها على أساس البيانات من مسوحات المخاطر الموجودة من أجل إعطاء نتائج موضوعية يمكن أن تحل محل أو تساعد مساح المخاطر في تحديد احتمالية المخاطر. تتمثل فكرة الباحثين في تمكين شبكة الخلايا العصبية من التعلم تحت الإشراف حول كل ناقل من عوامل الخطر ما هو الخطر المتوقع، وفقًا لتحليل واسع النطاق لمئات الدراسات الاستقصائية وعمليات التدقيق التي أجريت في العديد من المصانع والشركات.
وبحسب الباحثين فإن المنهجية التي طوروها هي أداة يمكن تطبيقها في العديد من العمليات التي يمكن فيها استخدام حكمة الجماهير في العديد من المسوحات والاختبارات وعمليات التدقيق المماثلة من أجل جعل العملية أكثر موضوعية وعلمية مما هي عليه. اليوم وفي نفس الوقت لتحسين العملية وجعلها آلية.
المزيد عن الموضوع على موقع العلوم:
