数字化转型项目风险评估使用基于混合图像模糊距离测量的添加比率评估方法
Pratibha Rani1, Arunodaya Raj Mishra2, Adel Fahad Alrasheedi3
1Saveetha School of Engineering, Saveetha Institute of Medical and Technical Sciences (SIMATS), Chennai, Tamil Nadu, India.
Scientific reports
|January 26, 2025
概括
本研究介绍了一种用于数字化转型 (DT) 风险管理的新型决策支持系统 (DSS). 混合模型有效地使用模糊图像集评估和排名DT项目,提高风险评估的准确性.
科学领域:
- 信息科学 信息科学 信息科学
- 决策科学 决策科学 决策科学
- 管理科学 管理科学
背景情况:
- 数字化转型 (DT) 在不断变化的技术环境中对企业竞争力至关重要.
- 有效的风险管理对于成功实施DT项目至关重要.
- 现有的方法在处理与DT风险固有的不确定性方面可能缺乏稳定性.
研究的目的:
- 开发一个混合的决策支持系统 (DSS),用于评估和排名数字化转型 (DT) 项目.
- 将距离测量,排名比较 (RANCOM) 和添加比率评估 (ARAS) 模型整合到一个模糊图像集 (PFS) 框架中.
- 通过结合客观和主观权重方法来解决DT风险评估的复杂性.
主要方法:
- 一个混合DSS将距离测量,RANCOM和ARAS模型结合在一个图像模糊集 (PFS) 环境中.
- 使用图片模糊得分函数计算决策专家意义.
- 开发一种结合权重确定方法,将对象 (距离测量) 和主观 (RANCOM) 权重整合为DT风险.
- 在图片模糊条件下使用混合ARAS模型对DT项目的评估和排名.
主要成果:
- 拟议的框架成功地评估和排名DT项目基于风险评估在一个模糊的环境.
- 一个案例研究证明了开发的混合DSS的实际可行性和有效性.
- 敏感性分析证实了拟议模型在不同战略系数值的稳定性.
- 与现有的图像模糊方法进行比较,证实了该框架的优越性.
结论:
- 混合式DSS提供了一种强大而有效的方法来管理数字化转型项目的风险.
- 整合PFS,RANCOM和ARAS为复杂的DT环境中的决策提供了一个强大的工具.
- 开发的框架提高了DT项目风险评估和选择的准确性和可靠性.
