Az hatékony teljesítménynövelés érdekében szükséges a bizonytalanságokat kezelni az üzleti folyamatok fejlesztése esetében annak érdekében, hogy a vállalat képes legyen reagálni a változó piaci igényekre a megfelelő időben. Dolgozatomban egy új kockázatértékelő keretrendszert mutattam be részletesen, melynek segítségével a kockázatok rangsorolása reálisabb, valamint megfelelő gyártási környezet esetében a kockázatrangsorolás automatizálható. Az idő- és költségalapú hibamód- és hatás elemzés Monte Carlo szimulációval kezeli a folyamatban fellépő bizonytalanságokat és különböző szcenáriók alapján vizsgálja a kockázatok hatását a folyamat teljes átfutási idejére. A kockázatok egy másik tulajdonsága a bekövetkezésük esetén fellépő költségnövekedés, amellyel szintén számol az eljárás. Az eljárás iparágfüggetlen és nem folyamatspecifikus. A kutatás kiinduló pontja az volt, hogy a hagyományos Hibamód-és Hatáselemzés módszerét fejlesszem annak érdekében, hogy a módszer hátrányait eliminálni tudjam és egy pontosabb, hatékonyabb kockázatértékelő eljárás jöjjön létre. PhD-kutatásom eredményeként sikerült olyan módszertani fejlesztést kidolgozni, amely mérés alapon a kockázat idő- és költségtulajdonságai alapján vizsgálja a kockázatok fontosságát. Az új eljárás megtartotta a hagyományos FMEA felépítését, tehát a súlyosság, előfordulás, detektálhatóság paraméterkategóriák alapján vizsgálja a kockázatokat. Az új módszerben a következő folyamatindikátorok használandók a súlyosság esetében: kockázat hatása a folyamat teljes átfutási idejére, a kockázat bekövetkezése esetén felmerülő költségnövekedés, detektálhatóság esetében: hiba bekövetkezése esetén a javítás belső és külső költsége, gyakoriság: meghibásodások között eltelt idő. Az idő- és költségalapú kockázatértékelés rcRPN-alapon a következő bemeneti adatokat használja: A folyamat logikai struktúrája és időbeni lefutása, a folyamat-tevékenységek ciklusideje, és azok eloszlásfüggvénye, a tevékenységek bekövetkezési valószínűsége, a potenciális kockázatok és azok költsége. Dolgozatomban bemutatom a tcFMEA felépítését és a kockázatok rangsorolására használható képleteket, valamint két esettanulmányon keresztül prezentálom a módszer hatékonyságát, és validálom a módszer helyességét egy építőipari példán keresztül. Az eljárás alkalmazható valós időben történő kockázatértékelésre ipar 4.0 környezetben, azzal az applikációval, amelyet fejlesztettem a tevékenységek ciklusidejének mérésére. Ekkor, ha a valamelyik tevékenységnél ciklusidőbeli változás lép fel, akkor a szimuláció kiszámolja a lehetséges folyamatbefejezési időpontot, és ha az eltér a tervezettől, akkor jelez és lehetőség van beavatkozni még a csúszás előtt.

For the efficient performance management, it is essential to cope with uncertainty in the business process improvement. This induces the effective, accurate and flexible response for the continuously changing market- and customer demands. In my PhD thesis I implemented and presented a novel approach for risk assessment, with which ranking risks within a particular business process can be done in a more realistic and, - in an appropriate manufacturing environment - automated way. The novelty tool, time and cost-based Failure Mode and Effects Analysis (hereinafter: tcFMEA) identifies the risks with the support of Monte Carlo simulation, and it assess and examines the risks’ effects on the total process time. Additional vital property of the risks is the manufacturing cost increase, which is also taken into account in the proposed method. The tcFMEA is independent of industry and process. The starting point of the research was to develop the traditional Failure Mode and Effects Analysis in order to eliminate its known drawbacks, and to create a more accurate and efficient risk assessment tool. As a result of my PhD thesis, a new method was proposed, which can assess the importance of each risk by measuring time and cost figures of a particular set of risks. The tcFMEA kept its conventional structure, thus severity (S), occurrence (O) and detectability (D) categories remained the same, but the way of calculation changed. In this method the following KPIs are used to:

• Measure severity: o Time increase in the total process time, o Cost increase in the production cost,
• Measure detectability: o In case of a problem, the internal and external cost of the repair,
• Measure occurrence: o Time passed between two consecutive failures The tcFMEA risk assessment tool uses the following input data for the calculation of tcRPN:
• Logical structure of the process and process duration,
• Process activity durations and their distributions,
• The probability of occurrence of the activities,
• Potential risks and their costs. In my PhD thesis I present the structure of tcFMEA, the equation for calculating the priority numbers. Furthermore, I present the efficiency of the method by 2 case studies, which also serve as validation. The technique is applicable in real time risk assessment in the industry 4.0 environment with that software application which is developed for the measurement of activities’ time duration. When there is a deviation from the estimated cycle time, this application can calculate the probable finishing time of the process with the use of Monte Carlo simulation. If an alteration is detected, the software warns the decision maker in order to intervene in the process before the occurrence of the problem.