Wypadki, awarie i straty operacyjne skłaniają do podkreślenia znaczenia odpowiednich systemów i mechanizmów kontroli w celu radzenia sobie z ryzykiem operacyjnym (OR). W artykule opisano metodologię przeprowadzania oceny ryzyka w zakresie ogólnej działalności włókienniczej, tj. opracowanie ram koncepcyjnej oceny ryzyka i przeprowadzenie metodycznej realizacji wybranego elementu ryzyka operacyjnego z wykorzystaniem proponowanego podejścia. Proponowany model oceny ryzyka obejmuje koncepcję modelowania strukturalnego probabilistycznej oceny ryzyka z wykorzystaniem podejścia bayesowskiego w swojej uogólnionej formie, która może być stosowana do określonych ustawień operacyjnych wyrobów włókienniczych z definicją wymiarów i skal dla określonego środowiska włókienniczego. Proponowany ogólny model może również znaleźć zastosowanie w różnych branżach tekstylnych, wprowadzając rzeczywiste dane do testowania i walidacji. Proponowany model prognozowania OR, oparty na interfejsie GUI, jest skalowalny, rozszerzalny i może być zastosowany w przypadku dowolnych operacji z niewielkimi modyfikacjami w węzłach nadrzędnych/końcowych w ramach określonego elementu ryzyka. Dane zaprezentowane w artykule mogą być przydatne w zakresie zarządzania ryzykiem włókienniczym, a także wnoszą wkład do zrównoważonego rozwoju działalności przemysłowej w przyszłości.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.