Reducing uncertainties and inaccuracies in quantitative project risk analysis using fuzzy logic
DOI:
https://doi.org/10.5335/rbca.v14i1.13008Keywords:
Quantitative Analisys, Risk Management, Fuzzy LogicAbstract
Risk management is one of the main factors attributed to a project's success, however, many do not achieve their expected results due to failures in the planning stage.
The use of risk quantification tools is usually low and, due to the unique nature of projects, it is difficult to use historical data. Therefore, consultation with an expert is essential for risk planning, even though such opinion may contain a high degree of uncertainty. This work proposes a methodology using Fuzzy Logic that allows the estimation of the risk occurrence's probability in the quantitative analysis by inspecting its attributes, based on the expert's opinion, thus, reducing subjectivity. Through its application in a case study, it is verified that, on average, the probability informed by the expert based on his experience differs by 9.58% from the one found by calculating it while extracting the attributes. The method proves to be effective, therefore, in reducing subjectivity as it extracts and evaluates factors that influence the probabilities' choice, improving the risks' evaluation.
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