Impatto dell'interdipendenza tra i rischi operativi : proposta di un metodo di analisi e applicazione in ambito EPC

This work places itself in the branch of research regarding the Risk Management, whose importance is rapidly growing in the last few years. Because of the rapid changes in the economic context, RM is constantly changing and a transition is happening from a traditional RM (silo approach) to a holistic risk management, which tries to exceed the greater limit of the silo mentality, that is a risk management which is based mainly on the concept of local security and efficiency, and ignores the interactions of the risks and capabilities between different levels and project. The purpose of the thesis was to provide to the organizations a tools to help study and identify the interdependencies between project risks and their impact on the company. The instrument is based on the theory of Bayesian networks, which allows to create a network of dependencies between risks starting from Project Portfolio Database, in which the links between the nodes of the network (risks) are causal and supported by a statistical basis. This tool can easily implement inside a company, because it fits perfectly in the risk identification process and the monitoring and control process, as defined by the PMBoK. Furthermore, grouping the results of the Bayesian network in a bar chart, it is possible to study the database in a structured way and identify, for each link of the network, trends and impact expected. There are many advantages using the Bayesian networks: it is possible to derive the dependencies probability using different sources (theoretical knowledge, frequencies of database, subjective estimates on the occurrence of an event), there is no need to train the network with a high number of cases, it is possible to have a visual feedback that allows to view informations contained in the database of risks project in a more understandable and user-friendly way. In addition, because of the possibility of Bayesian networks to be easily updated, it is expected a life cycle of the network. A case of study has been shown in order to explain how to apply this methodology.

Questo lavoro di tesi si inserisce nell'ambito di ricerca riguardante il Risk Management, la cui rilevanza negli ultimi decenni è in continuo aumento. A causa dei rapidi cambiamenti del contesto economico il RM è in continua evoluzione e sta avvenendo il passaggio da un RM di tipo tradizionale (silo approach) ad una gestione dei rischi olistica, la quale cerca di superare il limite più grande della mentalità Silo, cioè la gestione dei rischi che si basa principalmente sul concetto di protezione locale e di efficienza, e che trascura le interazioni dei rischi e delle capabilities fra i diversi livelli e progetti. Lo scopo della tesi è stato quello di fornire alle organizzazioni degli strumenti di supporto per studiare e identificare le interdipendenze tra i rischi di progetto e il loro impatto sull'azienda. Lo strumento si basa sulla teoria delle Reti Bayesiane, le quali consentono di creare una rete di dipendenze tra i rischi a partire dal Project Portfolio Database, in cui i legami fra i nodi della rete (i rischi) sono di tipo causale e supportati da una base statistica. All'interno dell'azienda è possibile implementare facilmente lo strumento proposto in quanto si integra perfettamente nel processo di risk identification e di monitoring and control definiti dal PMBoK. Inoltre, raggruppando i risultati ottenuti della Rete Bayesiana in un grafico a barre è stato possibile studiare il database e identificare, in maniera strutturata, i trend dell'impatto massimo e quello atteso per ogni legame della rete. Numerosi sono i vantaggi che si hanno dall'utilizzo delle Reti Bayesiane: è possibile ricavare le probabilità dei legami utilizzando fonti differenti (conoscenze teoriche, frequenze in un database, stime soggettive sul verificarsi di un evento), non occorre addestrare la rete con un numero elevato di casi, si ha un riscontro visivo immediato che permette di visualizzare le informazioni contenute nel database dei rischi di progetto in una forma più comprensibile e di facile utilizzo. Inoltre, siccome le Reti Bayesiane possono essere facilmente aggiornate, si è previsto anche un ciclo di vita della rete. Per mostrare come applicare questa metodologia nella pratica è stato mostrato un caso di studio.