Логарифмическая модель риск-матрицы в системе управления рисками предприятий легкой промышленности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

целью исследования является разработка и обоснование методического подхода к построению риск-матрицы для предприятий легкой промышленности с использованием логарифмического масштабирования. Методы: в качестве методов в представленном исследовании используются методы экспертной оценки, логарифмического преобразования шкал, а также методы визуализации данных. Результаты (Findings): в работе представлена методика построения риск-матрицы размерностью 5?5, адаптированная к условиям функционирования предприятий легкой промышленности. Показано, что использование линейной шкалы при высоком разбросе значений параметров «вероятность» и «сила воздействия» приводит к искажению построения и снижению точности классификации. Разработана логарифмическая модель риск-матрицы, обеспечивающая корректное отображение границ зон риска. Проведен экспертный опрос, на основании которого были выявлены критические риски, входящие в красную зону. Выводы: адаптированный методический подход демонстрирует преимущества логарифмического масштабирования по сравнению с линейным, позволяя существенно повысить точность визуализации и обоснованность принятия управленческих решений. Проведенный экспертный опрос подтвердило эффективность логарифмической риск-матрицы для выявления рисков, требующих приоритетного реагирования.

Об авторах

Д. А Кильдеева

Российский государственный университет им. А.Н. Косыгина (Технологии. Дизайн. Искусство)

Список литературы

  1. Anthony (Tony) Cox Jr L. What's wrong with risk matrices? // Risk Analysis: An International Journal. 2008. Vol. 28. № 2. P. 497 – 512.
  2. Duijm N. J. Recommendations on the use and design of risk matrices // Safety science. 2015. Vol. 76. P. 21 – 31.
  3. Elmontsri M. Review of the strengths and weaknesses of risk matrices // Journal of Risk Analysis and Crisis Response. 2014. Vol. 4. № 1. P. 49 – 57.
  4. Lemmens S. M. P. et al. The risk matrix approach: a helpful tool weighing probability and impact when deciding on preventive and diagnostic interventions // BMC Health Services Research. 2022. Vol. 22. № 1. P. 218.
  5. Pitfalls in the risk matrix. URL: https://www.assetresolutions.nl/en/column/pitfalls-in-the-risk-matrix (дата обращения: 31.07.2025)
  6. Risk Matrix. URL: https://www.abriska.com/userguide/wiki/49/risk-matrix (дата обращения: 31.07.2025)
  7. Sutherland H. et al. How people understand risk matrices, and how matrix design can improve their use: Findings from randomized controlled studies // Risk Analysis. 2022. Vol. 42. № 5. P. 1023 – 1041.
  8. Tech-Driven Risk Matrices: Turning Challenges into Opportunities. URL: https://www.origamirisk.com/resources/insights/tech-driven-risk-matrices-turning-challenges-opportunities/ (дата обращения: 31.07.2025)
  9. ГОСТ Р 57272.1-2016. Менеджмент риска применения новых технологий. Часть 1. Общие требования.
  10. ГОСТ Р 58771-2019. Менеджмент риска. Технологии оценки риска.
  11. Новожилов Е.О. Принцип построения матриц рисков // Надежность. 2015. №. 3. С. 73 – 86.
  12. Рыхтикова Н.А. Анализ и управление рисками организации: учебное пособие. 3-е изд. Москва: ИНФРА-М, 2021. 248 с. (Высшее образование: Бакалавриат). doi: 10.12737/textbook_597f03f1c44465.44914120. ISBN 978-5-16-013163-4 URL: https://znanium.ru/catalog/product/1937180 (дата обращения: 10.08.2025)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).