Proje risk yönetiminde analitik bir model önerisi ve savunma sanayiinde pilot uygulaması

Abstract

Risk Yönetimi, araştırmacılar tarafından en fazla araştırılan alanlar içerisinde yer almaktadır. Bunun önemli nedenlerinden birisi neredeyse tüm organizasyonların risk kavramının ve risk yönetiminin üzerinde önemle durması olabilir. Riskin çok yönlü olması ve yönetim biliminin birçok alanıyla ilişkili olması da araştırmacılar açısından dikkate değer bulunmuş olabilir. Bununla birlikte önceki araştırmalar genel olarak riskin çeşitli nedenleri ve aynı zamanda riskleri azaltmak için geliştirilen çeşitli araç ve metodolojiler üzerinde durmuştur. Bugüne kadar riski etkileyen birçok parametre bilim insanları ve araştırmacılar tarafından ele alınmıştır. Risk yönetimi konusunda geliştirilmiş modeller de bulunmaktadır. Bununla birlikte, özellikle proje yönetiminde riski ölçülebilir bir parametre olarak ele alan ve riskin yönetilmesinde analitik bir model öneren araştırmaların uygulamada çok başarılı olmadığı değerlendirilmektedir. Bu araştırma, proje yönetimi odaklı bir yöntem belirlemeyi hedeflemekte ve 2007 yılında Livvarçin tarafından geliştirilen Vektör Teorisini kullanarak risk yönetiminde yeni bir analitik model önermektedir. Projelerde risk değerlendirmesi için kavramsal bir model önerisinde bulunmayı ve risk yönetimini, çok yönlü ve vektörlerin şiddetini ölçen metod kullanarak, vektör teorisi bakış açısı ile açıklamayı amaçlamaktadır.Araştırma da önerilen metodoloji kullanılarak 3 farklı projenin performanslarını belirleyebilmek için ayrıca pilot çalışma da yapılmıştır. Nitel ve niceliksel metodolojiler kullanılarak, önerilen modelin geçerliliği ve güvenilirliği ispat edilmiştir.Gerçekleştirilen pilot çalışma da, proje risk yönetimi: bütçe, takvim, kalite, çıktıların performansı, motivasyon, gelişim ve temel yetenek/ uzmanlık alanı olarak, 7 ayrı proje performans göstergesine odaklanarak incelenmiştir. Bu 7 gösterge ile risk vektörünü ölçmek için bir metrik geliştirilmiştir. 7 vektörün bileşkesi tüm projenin risk vektörünü göstermektedir.Özetlemek gerekirse, araştırmanın amacı risk yönetimi için, hem bilimsel olarak kanıtlanmış hem de gerçek iş hayatında kullanılabilecek, niteliksel ve bütünsel bir model önerisinde bulunmaktır.

Risk management is one of the most investigated research areas up to now. One of the most important reason is all organizations may paid attention on risk and risk management. And also may because of the multi directional perspective of the risk and the relation with the most of management science area. Predate studies generally focused on various reasons of risk and similarly on various tools and methodologies for risk mitigation.Scientists and researchers are concerned with lots of parameters which are risk is effected by nowadays. Most of models are available that are developed for risk management. And also especially in project management, researches are not succeeded in practice which are concerned with quantitative risk management and proposed an analytical model for risk management. This research aims to identify project management focused method and defines a new analytical model concept for risk management by using Vector Theory developed by Livvarcin (2007). It proposes a conceptual model for the assessment of risk management in projects and determinesvector theory perspective of risk management with multi directional by using vector force measurement method.Also a pilot study is performed to figure out the performance of 3 different projects by using the proposed methodology. We proved the validity and reliability of our model by using both quantitative and qualitative methodologies.In pilot study, project risk management is examined by focusing on 7 different project performance indicators: budget, schedule, quality, output performance, motivation, development, and core competence. We developed a metric to measure the risk vector for these 7 indicators. The vectorial sum of these 7 vectors represents the overall risk vector of a project.As a summary, a quantitative and comprehensive model is proposed for risk management that is both scientifically proven and applicable in real business environments.