Article - Geomechanics and Tunnelling Heft 6/2025
Seite: 587-598
Autoren: Bender, Alexander, Lulei, Frank, Hechenblaickner, Kurt
DOI: 10.1002/geot.70049
Gegenständliche Publikation stellt die datenbasierte Technik des Reference Class Forecasting für das Risikomanagement bei komplexen Großprojekten vor. Komplexe Projekte bestehen aus planbaren und dynamischen. Anteilen, was zu Änderungen, Überraschungen und unbekannten Ereignissen führt. Nicht alle Chancen und Risiken können korrekt abgeschätzt werden. Reference Class Forecasting liefert deshalb einen Zuschlagssatz, der durch seine statistische Natur auch Rückkopplungseffekte, menschliches Können und Problemlösungskompetenz sowie das Unbekannte adäquat berücksichtigt. Über eine valide Projektbewertung und eine Statistik zu den tatsächlich erforderlichen Risikozuschlägen abgeschlossener Projekte werden Referenzklassen für neue Projekte gebildet. Über die Zuordnung zu einer Klasse lässt sich eine Empfehlung zum Risikozuschlag aussprechen.
This publication presents the data‐based technique of Reference Class Forecasting for risk management in complex major projects. Complex projects consist of plannable and dynamic parts, which lead to changes, surprises and unknown events. Not all opportunities and risks can be estimated correctly. Reference Class Forecasting provides a risk uplift which, due to its statistical nature, also adequately considers feedback loop effects, human expertise and problem‐solving skills as well as the unknown. Reference classes for new projects are formed using a valid project evaluation and statistics on the risk surcharges required for completed projects. Assignment to a class allows a recommendation to the risk uplift.
12 Seiten
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