تجزیه و تحلیل شبکۀ تأثیرات سلسله‌مراتبی و ارزیابی ریسک‌های صنعت پتروشیمی با استفاده از روش‌های تصمیم‌گیری چند معیاره ابری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مدیریت عملیات و علوم تصمیم، دانشکدگان مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران

2 گروه مدیریت تکنولوژی و نوآوری، دانشکدگان مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران

10.48308/jimp.2025.232384.1559

چکیده

مقدمه و اهداف: صنعت پتروشیمی به دلیل پیچیدگی‌های فنی، اقتصادی و محیطی، با ریسک‌های متعددی از جمله مشکلات مالی، تحریم‌ها، و مسائل اجتماعی مواجه است که می‌توانند به خسارات قابل‌توجهی در هزینه، زمان، کیفیت و محدوده پروژه‌ها منجر شوند. مدیریت ریسک در این صنعت، نه‌تنها به کاهش این خسارات کمک می‌کند، بلکه نقش کلیدی در ارتقاء کارایی و موفقیت پروژه‌ها ایفا می‌کند. با این حال، اجرای ناقص یا نادرست این فرآیند می‌تواند به توقف پروژه یا کاهش بهره‌وری منجر شود. از این رو، شناسایی و ارزیابی دقیق ریسک‌ها به‌عنوان گام اولیه مدیریت ریسک اهمیت دارد. هدف این پژوهش، ارائه یک چارچوب جامع برای تجزیه و تحلیل و ارزیابی ریسک‌های پروژه‌های پتروشیمی است. این مطالعه با تمرکز بر تبیین شبکه سلسله‌مراتبی تأثیرات متقابل ریسک‌ها و اولویت‌بندی آن‌ها، ابزاری کاربردی برای بهبود مدیریت ریسک و پیشگیری از خسارات احتمالی توسعه می‌دهد. پژوهشگران با این رویکرد، به دنبال ارائه راهکارهایی عملی برای مدیران پروژه هستند تا بتوانند تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تری انجام دهند و ریسک‌ها را در مراحل مختلف چرخه عمر پروژه به‌طور مؤثر مدیریت کنند.

روش‌شناسی پژوهش: این تحقیق در چارچوب پارادایم اثبات‌گرایانه و با رویکرد کاربردی و توصیفی-پیمایشی طراحی شده است. داده‌های کمّی از طریق پرسشنامه‌های ساختاریافته و اسناد معتبر از جامعه آماری شامل خبرگان حوزه ریسک و مدیران ارشد پتروشیمی جمع‌آوری شد. این جامعه آماری، افرادی با تجربه عملی و نظری در مدیریت ریسک پروژه‌های پتروشیمی بودند. برای تحلیل داده‌ها، از یک رویکرد ترکیبی دو مرحله‌ای استفاده شد. در مرحله اول، مدل DEMATEL-ISM به کار رفت تا روابط علّی-معلولی بین ریسک‌ها شناسایی شده و ساختار سلسله‌مراتبی آن‌ها ترسیم گردد. این مدل با محاسبه شاخص‌هایی مانند مرکزیت (مانند 4.39 برای C1) و علیت (مانند 0.607 برای C1)، اهمیت و نقش علّی هر ریسک را مشخص کرد. در مرحله دوم، از ترکیب روش‌های FMEA (تحلیل حالت‌های شکست و اثرات) و CM-TOPSIS برای ارزیابی کمی ریسک‌ها و رتبه‌بندی آن‌ها بر اساس فاکتورهایی مانند شدت، وقوع و تشخیص‌پذیری استفاده شد. این فرآیند با قضاوت خبرگان در دو مرحله تأیید شد تا دقت و اعتبار نتایج تضمین شود. این روش ترکیبی نسبت به روش‌های سنتی مانند FMEA، دیدگاهی عمیق‌تر و چندوجهی‌تر ارائه داد.

یافته‌های پژوهش: نتایج این تحقیق به دو یافته کلیدی تقسیم می‌شود. نخست، تحلیل‌های DEMATEL-ISM یک شبکه سلسله‌مراتبی از ریسک‌ها ترسیم کرد که روابط علت و معلولی را نشان داد. این شبکه نشان داد که ریسک‌های «عدم توجه به مسائل رفاهی و اجتماعی منطقه‌ی اجرای پروژه» (C5) و «عدم ثبت آموخته‌ها» (C10) به‌عنوان عوامل ریشه‌ای عمل می‌کنند و بر ریسک‌های سطح بالا مانند «مشکلات در تأمین مالی» (C1) و «مشکل تأمین تجهیزات یدکی» (C9) تأثیر می‌گذارند. دومین یافته، ارزیابی و رتبه‌بندی ریسک‌ها با FMEA-CM-TOPSIS بود که نشان داد C1 (با ضریب نزدیکی 0.758511) و C9 (با CC 0.562901) بالاترین اولویت را دارند. تحلیل مسیرهای انتقال ریسک نشان داد که C5 و C10 از طریق تأثیر بر عوامل میانی (مانند C1 و C9) ریسک کل پروژه را افزایش می‌دهند. این روش ترکیبی نسبت به FMEA سنتی، با ارائه جزئیات بیشتر در تحلیل روابط متقابل، دقت و کارایی بالاتری داشت و امکان شناسایی نقاط ضعف کلیدی را فراهم کرد.

نتیجه‌گیری: این پژوهش با تلفیق مدل‌های DEMATEL-ISM و FMEA-CM-TOPSIS، چارچوبی نوآورانه برای شناسایی، تحلیل و ارزیابی ریسک در پروژه‌های پتروشیمی ارائه داد. نتایج نشان داد که این رویکرد، ریسک‌های بحرانی را با دقت بیشتری اولویت‌بندی کرده و با شناسایی مسیرهای انتقال ریسک، به مدیران امکان تصمیم‌گیری هوشمندانه و مبتنی بر داده را می‌دهد. این ابزار می‌تواند در برنامه‌ریزی و اجرای پروژه‌ها برای کاهش خسارات و افزایش کارایی به کار گرفته شود. برای تحقیقات آینده، پیشنهاد می‌شود احتمال وقوع ریسک‌ها با استفاده از داده‌های تاریخی و شبکه تأثیرات تحلیل شود. همچنین، به‌کارگیری داده‌کاوی برای شناسایی خودکار و پیش‌بینی ریسک‌ها بر اساس الگوهای گذشته صنعت، می‌تواند فرآیند مدیریت ریسک را بهبود بخشد. این مطالعه گامی مهم در ارتقاء مدیریت ریسک پتروشیمی برداشته و زمینه‌ساز تحقیقات پیشرفته‌تر خواهد بود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

A hierarchical cause-effect analysis of risk factors in the petrochemical industry, and their assessment using the cloud model approach

نویسندگان [English]

  • Seyed Ali Moosavi Nejad Moghaddam 1
  • Hossein Safari 2
  • Ali Bayati 2
1 Operation Management and Decision Science Department, College of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
2 Technology and Innovation Management Department, College of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده [English]

Introduction and Objectives: The petrochemical industry faces numerous risks due to its technical, economic, and environmental complexities, including financial challenges, sanctions, and social issues, which can lead to significant losses in project cost, time, quality, and scope. Effective risk management in this sector not only mitigates these losses but also plays a critical role in enhancing project efficiency and success. However, inadequate or incorrect risk management can result in project delays or reduced productivity. Thus, accurate risk identification and assessment are essential as the foundational steps in the risk management process. This study aims to provide a comprehensive framework for analyzing and evaluating risks in petrochemical projects. By focusing on mapping the hierarchical network of risk interactions and prioritizing them, the research seeks to develop a practical tool for improving risk management and preventing potential damages. The objective is to offer actionable insights for project managers to make informed decisions and manage risks effectively across various stages of the project lifecycle.

Research Methodology: This study adopts a positivist paradigm, designed as an applied and descriptive-survey research. Quantitative data were collected using structured questionnaires and credible documents from a target population comprising risk management experts and senior petrochemical managers with practical and theoretical experience in the field. A two-stage hybrid approach was employed for data analysis. In the first stage, the DEMATEL-ISM model was used to identify causal relationships between risks and construct their hierarchical structure, calculating metrics such as centrality (e.g., 4.39 for C1) and causality (e.g., 0.607 for C1) to determine the importance and causal role of each risk. In the second stage, a combination of FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) and CM-TOPSIS was applied to quantitatively assess and rank risks based on factors like severity, occurrence, and detectability. The process was validated through expert judgment in two phases to ensure accuracy and reliability. This hybrid approach provided a deeper and more multidimensional perspective compared to traditional methods like FMEA alone.

Findings: The study yielded two key findings. First, DEMATEL-ISM analysis produced a hierarchical network illustrating the causal relationships among risks. This network revealed that risks such as “lack of attention to regional welfare and social issues” (C5) and “failure to document lessons learned” (C10) act as root causes, influencing higher-level risks like “financial challenges” (C1) and “equipment supply issues” (C9). Second, the FMEA-CM-TOPSIS assessment prioritized risks, identifying C1 (with a closeness coefficient of 0.758511) and C9 (CC of 0.562901) as the most critical risks requiring active management. Path analysis further showed that C5 and C10 exacerbate overall project risk by impacting intermediate factors (e.g., C1 and C9). Compared to traditional FMEA, this hybrid method offered greater precision and detail in analyzing interdependencies, enabling the identification of key vulnerabilities in the project structure.

Conclusion: By integrating DEMATEL-ISM and FMEA-CM-TOPSIS, this research presents an innovative framework for risk identification, analysis, and evaluation in petrochemical projects. The approach enhances the prioritization of critical risks and, through path analysis, enables data-driven decision-making for managers, ultimately reducing losses and boosting efficiency. Future research could explore the probability of risk occurrence using historical data and impact networks. Additionally, leveraging data mining to automate risk identification and prediction based on past industry patterns could further improve risk management processes. This study marks a significant step toward advancing risk management in the petrochemical sector, paving the way for more sophisticated future investigations.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Petrochemical risk management
  • Interpretive Structural Modelling (ISM)
  • Dematel
  • Failure Mode And Effects Analysis (FMEA)
  • Cloud Model (CM)