A research report submitted to the Faculty of Commerce, University of the Witwatersrand, Johannesburg, in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master of Commerce, 1998 / Corporate Governance requires management to report to its stakeholders on Internal Control Systems. Corporate Governance is the system through which organisations are directed and controlled. To meet these requirements management needs a mechanism through which they can stay abreast of such control systems. The aim of this research is to evaluate whether such a mechanism can be provided for Information System Development (ISD) projects, through Control Self-Assessment questionnaire and / or workshop techniques. [Abbreviated abstract. Open document to view full version} / MT2017

Background: Trees play crucial roles in the biosphere and societies worldwide, with a total of 60,065 tree species currently identified. Increasingly, a large amount of data on tree species occurrences is being generated worldwide: from inventories to pressed plants. While many of these data are currently available in big databases, several challenges hamper their use, notably geolocation problems and taxonomic uncertainty. Further, we lack a complete picture of the data coverage and quality assessment for open/public databases of tree occurrences. Methods: We combined data from five major aggregators of occurrence data (e.g. Global Biodiversity Information Facility, Botanical Information and Ecological Network v.3, DRYFLOR, RAINBIO and Atlas of Living Australia) by creating a workflow to integrate, assess and control data quality of tree species occurrences for species distribution modeling. We further assessed the coverage - the extent of geographical data - of five economically important tree families (Arecaceae, Dipterocarpaceae, Fagaceae, Myrtaceae, Pinaceae). Results: Globally, we identified 49,206 tree species (84.69% of total tree species pool) with occurrence records. The total number of occurrence records was 36.69 M, among which 6.40 M could be considered high quality records for species distribution modeling. The results show that Europe, North America and Australia have a considerable spatial coverage of tree occurrence data. Conversely, key biodiverse regions such as South-East Asia and central Africa and parts of the Amazon are still characterized by geographical open-public data gaps. Such gaps are also found even for economically important families of trees, although their overall ranges are covered. Only 15,140 species (26.05%) had at least 20 records of high quality. Conclusions: Our geographical coverage analysis shows that a wealth of easily accessible data exist on tree species occurrences worldwide, but regional gaps and coordinate errors are abundant. Thus, assessment of tree distributions will need accurate occurrence quality control protocols and key collaborations and data aggregation, especially from national forest inventory programs, to improve the current publicly available data.

published_or_final_version / Business / Master / Master of Philosophy

本研究是針對內部控制自行評估（CONTROL SELF-ASSESSMENT簡稱CSA） 探討由理論到實際的實行的每一個階段的重點：為什麼需要CSA的概念？CSA的架構及方法為何？CSA實行的方法？ 以及CSA在美國實行的情形？希望藉由本項研究所得出來的概念，不但揭開CSA的面紗，更期望能幫助各公司能藉著CSA結合績效風險管理、目標管理達到其營運、財務、法令遵行的效果及效率。 本論文之研究程序為： （一） 收集國內外有關自行評估內部控制的文獻及法令，並探索自行評估內部控制的由來、實行的必要的理由，CSA的過程中內部稽核角色如何轉變及如何與內控理論的本意配合。 （二） 收集國外實行內控的最佳實例並在每種實行方法下，選出一家代表性的個案。 （三） 分析所選出的實例，並分析每個個案所實行的特色及成果。 （四） 歸納出各種實行方法的適用性及優缺點。 目 錄 圖次……………………………………………………………………2 表次……………………………………………………………………3 第一章緒論 4 第一節 研究背景及研究目的 4 第二節 研究方法 7 第三節 論文架構及大綱 11 第二章 內部控制制度概述 12 第一節 內部控制的定義及種類 12 第二節 內部控制制度的組成要素 15 第三節 企業目標與組成要素間的關係 21 第四節 與企業內部控制制度關聯之團體 23 第三章自行評估內部控制制度概念（簡稱CSA）之探討 29 第一節 CSA的定義及要素 29 第二節 CSA之必要性 31 第三節 實行CSA的三種模式 34 第四節 CSA的關鍵成功要素 38 第五節 CSA對稽核角色的影響 40 第四章 自行評估內部控制個案分析 42 第一節J C PENNY個案分析 42 第二節MAPCO公司個案分析 52 第三節CENTERIOR ENGERY個案分析 56 第四節 個案實施成果的分析 69 第五章結論與建議 76 第一節研究結論 76 第二節研究建議 79 第三節未來研究方向 79

Control performance assessment (CPA) is an important tool to realize high performance control systems in manufacturing plants. CPA of both continuous and batch processes have attracted much attention from researchers, but only a few results about semiconductor processes have been proposed previously. This work provides methods for performance assessment and diagnosis of the run-to-run control system used in high-mix semiconductor manufacturing processes. First, the output error source of the processes with a run-to-run EWMA controller is analyzed and a CPA method (namely CPA I) is proposed based on closed-loop parameter estimation. In CPA I, ARMAX regression is directly applied to the process output error, and the performance index is defined based on the variance of the regression results. The influence of plant model mismatch in the process gain and disturbance model parameter to the control performance in the cases with or without set point change is studied. CPA I method is applied to diagnose the plant model mismatch in the case with set point change. Second, an advanced CPA method (namely CPA II) is developed to assess the control performance degradation in the case without set point change. An estimated disturbance is generated by a filter, and ARMAX regression method is applied to the estimated disturbance to assess the control performance. The influence of plant model mismatch, improper controller tuning, metrology delay, and high-mix process parameters is studied and the results showed that CPA II method can quickly identify, diagnose and correct the control performance degradation. The CPA II method is applied to industrial data from a high-mix photolithography process in Texas Instruments and the influence of metrology delay and plant model mismatch is discussed. A control performance optimization (CPO) method based on analysis of estimated disturbance is proposed, and optimal EWMA controller tuning factor is suggested. Finally, the CPA II method is applied to non-threaded run-to-run controller which is developed based on state estimation and Kalman filter. Overall process control performance and state estimation behavior are assessed. The influence of plant model mismatch and improper selection of different controller variables is studied. / text

Thesis (M. Phil.)--University of Hong Kong, 2007. / Title proper from title frame. Also available in printed format.

A avaliação dos riscos de que o sistema de controle interno de uma entidade possa falhar na identificação, mensuração, registro e divulgação de eventos econômicos, que deverão ser refletidos nas demonstrações contábeis de uma entidade, constitui-se em significativo desafio para os auditores independentes. As metodologias de trabalho empregadas para tal finalidade, normalmente, utilizam como sustentáculo a lógica clássica, em que os elementos que compõem os fatores de riscos são avaliados de forma binária, qual seja, presume-se de modo algo simplista que tais fatores ou estão presentes, ou não, em um determinado tipo de controle ou fase do processo, existem ou não, são realizados ou não, e assim por diante. O objetivo deste trabalho foi a concepção de um modelo de avaliação de risco dos sistemas de controles internos de uma entidade utilizando a lógica nebulosa (fuzzy logic) para contemplar os elementos incertos e difusos que compõem, de maneira representativa, os fatores desse tipo de risco analisados pelos auditores independentes no âmbito de um processo de auditoria das demonstrações contábeis; buscou-se, com o resultado desta pesquisa, permitir que venham a ser produzidos resultados de alcance mais amplo e com maior aproximação da realidade efetivamente encontrada no dia a dia dos negócios, que talvez raramente indique situações pontuais de “sim" ou “não" tal como exigido pela lógica clássica ou pelo método binário de avaliação e julgamento. A validação conceitual do modelo concebido foi realizada por meio de entrevistas e debates com especialistas, bibliografia relevante e manuais práticos de metodologia de trabalho de auditoria de empresas representativas dessa indústria e a validade operacional foi testada com uma massa de dados de casos práticos de entidades que tiveram seus sistemas de controles internos avaliados por empresas de auditoria independente de renome atuantes no Brasil, processados no software FuzzyTech 5.54. Como conclusão do estudo, ficou patente que o modelo de avaliação de risco com o uso da lógica nebulosa, além de eliminar a restrição binária imposta pela lógica clássica, permite tratar, de forma numérica e sistematizada, conceitos ambíguos e incertos, através da aplicação de uma escala psicométrica, para refletir predicados tais como “bom", “razoável", “de grande importância" etc., produzindo, dessa maneira, resultados mais amplos e próximos da realidade. / The assessment of the risks that an entity’s internal control system may fail concerning the identification, measurement, registration and disclosure of economic events, which should be reflected on the entity´s financial statements, is a significant challenge to independent auditors. The methodologies used to achieve those objectives are usually supported by classical logic thinking, in which the components of the risk factors are assessed under the binary form, in other words, under the relatively simplistic assumption that either they are present or not in a certain kind of control or in a certain phase of the process, they either exist or not, they either are carried out or not, and so on. The purpose of this study was to conceive a risk assessment pattern to assess the effectiveness of entity’s internal control system, using the fuzzy logic approach, in order to take into consideration the uncertain and diffuse elements that are actually present, to a representative extent, in the factors of the control risk analyzed by independent auditors in their process of a financial statements audit; The results of this study aim at permitting that broader conclusions may be reached by the auditors, much closer to the realities of the business environment, which may seldom present individual situations where simple “yes" or “no" answers may be given, as required by the classical logic and binary approach for assessment and evaluation The conceptual validation of the conceived model was based in interviews and debateswith experts, relevant bibliography and manuals of audit methodology of audit firms representative of this services industry, and the operational validation was tested from a database of casesof profit oriented entities which had their internal control systems assessed by recognized Brazilian audit firms, processed on the FuzzyTech 5.54 software. This study has concluded that the use of fuzzy logic to support risk assessment models not only eliminates the binary restriction imposed by classic logic, but also allows a numerical and systematic form of treating ambiguous and uncertain concepts, through the application of a psicometric scale, to reflect adjectives such as “good", “reasonable", “of great importance" etc, producing, therefore, more ample and closer to reality results.

A avaliação dos riscos de que o sistema de controle interno de uma entidade possa falhar na identificação, mensuração, registro e divulgação de eventos econômicos, que deverão ser refletidos nas demonstrações contábeis de uma entidade, constitui-se em significativo desafio para os auditores independentes. As metodologias de trabalho empregadas para tal finalidade, normalmente, utilizam como sustentáculo a lógica clássica, em que os elementos que compõem os fatores de riscos são avaliados de forma binária, qual seja, presume-se de modo algo simplista que tais fatores ou estão presentes, ou não, em um determinado tipo de controle ou fase do processo, existem ou não, são realizados ou não, e assim por diante. O objetivo deste trabalho foi a concepção de um modelo de avaliação de risco dos sistemas de controles internos de uma entidade utilizando a lógica nebulosa (fuzzy logic) para contemplar os elementos incertos e difusos que compõem, de maneira representativa, os fatores desse tipo de risco analisados pelos auditores independentes no âmbito de um processo de auditoria das demonstrações contábeis; buscou-se, com o resultado desta pesquisa, permitir que venham a ser produzidos resultados de alcance mais amplo e com maior aproximação da realidade efetivamente encontrada no dia a dia dos negócios, que talvez raramente indique situações pontuais de “sim” ou “não” tal como exigido pela lógica clássica ou pelo método binário de avaliação e julgamento. A validação conceitual do modelo concebido foi realizada por meio de entrevistas e debates com especialistas, bibliografia relevante e manuais práticos de metodologia de trabalho de auditoria de empresas representativas dessa indústria e a validade operacional foi testada com uma massa de dados de casos práticos de entidades que tiveram seus sistemas de controles internos avaliados por empresas de auditoria independente de renome atuantes no Brasil, processados no software FuzzyTech 5.54. Como conclusão do estudo, ficou patente que o modelo de avaliação de risco com o uso da lógica nebulosa, além de eliminar a restrição binária imposta pela lógica clássica, permite tratar, de forma numérica e sistematizada, conceitos ambíguos e incertos, através da aplicação de uma escala psicométrica, para refletir predicados tais como “bom”, “razoável”, “de grande importância” etc., produzindo, dessa maneira, resultados mais amplos e próximos da realidade. / The assessment of the risks that an entity’s internal control system may fail concerning the identification, measurement, registration and disclosure of economic events, which should be reflected on the entity´s financial statements, is a significant challenge to independent auditors. The methodologies used to achieve those objectives are usually supported by classical logic thinking, in which the components of the risk factors are assessed under the binary form, in other words, under the relatively simplistic assumption that either they are present or not in a certain kind of control or in a certain phase of the process, they either exist or not, they either are carried out or not, and so on. The purpose of this study was to conceive a risk assessment pattern to assess the effectiveness of entity’s internal control system, using the fuzzy logic approach, in order to take into consideration the uncertain and diffuse elements that are actually present, to a representative extent, in the factors of the control risk analyzed by independent auditors in their process of a financial statements audit; The results of this study aim at permitting that broader conclusions may be reached by the auditors, much closer to the realities of the business environment, which may seldom present individual situations where simple “yes” or “no” answers may be given, as required by the classical logic and binary approach for assessment and evaluation The conceptual validation of the conceived model was based in interviews and debateswith experts, relevant bibliography and manuals of audit methodology of audit firms representative of this services industry, and the operational validation was tested from a database of casesof profit oriented entities which had their internal control systems assessed by recognized Brazilian audit firms, processed on the FuzzyTech 5.54 software. This study has concluded that the use of fuzzy logic to support risk assessment models not only eliminates the binary restriction imposed by classic logic, but also allows a numerical and systematic form of treating ambiguous and uncertain concepts, through the application of a psicometric scale, to reflect adjectives such as “good”, “reasonable”, “of great importance” etc, producing, therefore, more ample and closer to reality results.

Na literatura há vários trabalhos elucidando a importância de ferramentas para auditar malhas de controle. Na indústria, o interesse por esse tipo de software é crescente, devido ao benefício trazido: garantir o exato desempenho para cada controlador significa atingir pontos de operação mais lucrativos. Todavia, as metodologias disponíveis na literatura e nas ferramentas comerciais não provêm medidas conclusivas das características da malha. Conseqüentemente, a análise muitas vezes é confusa e difícil, acarretando um diagnóstico difícil. Reduzir a distância entre a auditoria e o diagnóstico, propondo novas métricas para ajudar o engenheiro no gerenciamento de malhas é o foco central deste trabalho. A presente tese é segmentada em duas partes: auditoria e diagnóstico, dentro das quais se inserem as principais contribuições deste trabalho. A primeira contribuição deste trabalho é a proposição de uma metodologia para decompor o impacto da velocidade do controlador, tempo morto e ruído branco sobre a variância total da malha, auxiliando o engenheiro de processos a tomar uma ação: trocar os parâmetros de ajuste, aumentar a ordem do controlador, substituir o medidor, reduzir o tempo morto, entre outros. O método proposto requer apenas dados de operação normal e o tempo morto da malha, não sendo necessários testes intrusivos, sendo possível a aplicação industrial. O conjunto de métricas propostas foi aplicado em três casos de estudo, fornecendo resultados promissores. Dentro do campo de auditoria, se insere a segunda contribuição: a proposição de uma metodologia para estimação de parâmetros conclusivos (ou determinísticos) para avaliação da performance e robustez de controladores (Máxima Sensibilidade, razão entre o tempo de subida de malha aberta e fechada, razão entre o tempo de assentamento de malha aberta e fechada, entre outros), baseado em índices estocásticos (i.e. métricas que podem ser computadas em tempo real, sem testes intrusivos) e parâmetros da malha (tempo morto, constante de tempo). O modelo de inferência para desempenho e robustez, chamado PRIM, é proposto. Este modelo fornece uma clara indicação do real desempenho e robustez da malha, facilitando a análise e tornando o diagnóstico direto. Além disso, visando elucidar a vantagem dos índices determinísticos sobre os estocásticos, ambos serão aplicados a um conjunto de casos de estudo. A última contribuição no campo de auditoria está na estimação do potencial impacto econômico de cada malha, como ferramenta para hierarquizar sua manutenção. Considerando que uma típica planta química possui centenas ou milhares de malhas e que a maioria delas possui significativo potencial de melhora, a priorização da manutenção é essencial. O impacto econômico é baseado no conceito de Matriz de Variabilidade (VM), que é uma matriz que mostra o impacto da melhora da performance de um controlador sobre a variabilidade de toda a planta. A segunda parte deste trabalho aborda o diagnóstico de algumas avarias comuns em controladores. A primeira metodologia visa quantificar a banda de agarramento em válvulas de controle, que apresentam este fenômeno, através de um modelo de inferência chamado SIM. A metodologia proposta requer apenas dados de operação normal do controlador e planta. A contribuição final deste trabalho é um método simples para avaliação do modelo em controladores preditivos MPCs, baseado na Análise de Componentes Independentes (ICA). Esta análise é bastante útil para indicar os canais que possuem modelo pobre em relação à planta. O trabalho finaliza com as conclusões finais e os trabalhos futuros relativos a esta tese. / Many works available in the literature support the importance of control loop performance assessment (CLPA) tools. Industrially, there is an increasing interest in this area and the reason is trivial: ensuring the exact performance for each loop means allowing it to operate in a high profitable operating point. However, the available methodologies in commercial tools and literature do not provide clear and conclusive metrics of the actual loop performance. Consequently, the diagnostics is not easy, making the analysis sometimes difficult and confusing. The aim of this thesis is to reduce the gap between assessment and diagnostics by proposing a set of metrics to help the engineer in control loop performance management. The thesis is divided into two sections: Assessment and Diagnostic. The first contribution of this work is the proposition of a new methodology to decompose the impact of control loop performance, time delay, and white noise in the total control loop variance, helping the engineer to diagnose the loop performance problem and take the right action to achieve the desired product variability (by changing tuning parameters, changing controller type, replacing instrument, or changing the process, among others). The proposed method does not require any invasive tests, only control loop routine operating data and process time delay, allowing the industrial application of the proposed indices in real time. The methodology was applied in three case studies, providing very good results. The second contribution is propose a methodology to estimate conclusive indices (also called deterministic indices) to evaluate loop performance and robustness (maximal sensitivity, ratio between open and closed loop rise time, settling time, among others), based on stochastic indices (i.e. indices that can be computed using only normal operating data) and process parameters (time delay and time constant). A performance and robustness inferential model (PRIM) for loop assessment will be shown. The PRIM provides a clear picture of loop performance and robustness, making the analysis easier and the diagnostics straightforward. Moreover, this section highlights the limitation and drawbacks of stochastic metrics for CLPA. The last contribution of the Assessment section proposes a method to prioritize loop maintenance, based on the economic impact of each loop. Assuming that a typical process plant has hundreds or thousands of loops and most of them have significant impact over loop variability, prioritizing loop maintenance is essential. The economic impact is based on the concept of Variability Matrix (VM), which is an array that shows the impact of performance improvement of a given loop on the whole plant. The second section of this work is the Diagnostics of some controller problems. The first methodology aims to quantify the stickband in a sticky valve, using only normal operating data of controller output and process variable. An analogous inference model, called Stiction Inference Model (SIM), is proposed to estimate the stickband. In the final contribution, it is proposed a simple method to evaluate the Model Plant Mismatch (MPM) based on Independent Component Analysis (ICA). This analysis is very useful to point out the poor channels models in Model Predictive Controllers. The work ends with concluding remarks and further work.

Na literatura há vários trabalhos elucidando a importância de ferramentas para auditar malhas de controle. Na indústria, o interesse por esse tipo de software é crescente, devido ao benefício trazido: garantir o exato desempenho para cada controlador significa atingir pontos de operação mais lucrativos. Todavia, as metodologias disponíveis na literatura e nas ferramentas comerciais não provêm medidas conclusivas das características da malha. Conseqüentemente, a análise muitas vezes é confusa e difícil, acarretando um diagnóstico difícil. Reduzir a distância entre a auditoria e o diagnóstico, propondo novas métricas para ajudar o engenheiro no gerenciamento de malhas é o foco central deste trabalho. A presente tese é segmentada em duas partes: auditoria e diagnóstico, dentro das quais se inserem as principais contribuições deste trabalho. A primeira contribuição deste trabalho é a proposição de uma metodologia para decompor o impacto da velocidade do controlador, tempo morto e ruído branco sobre a variância total da malha, auxiliando o engenheiro de processos a tomar uma ação: trocar os parâmetros de ajuste, aumentar a ordem do controlador, substituir o medidor, reduzir o tempo morto, entre outros. O método proposto requer apenas dados de operação normal e o tempo morto da malha, não sendo necessários testes intrusivos, sendo possível a aplicação industrial. O conjunto de métricas propostas foi aplicado em três casos de estudo, fornecendo resultados promissores. Dentro do campo de auditoria, se insere a segunda contribuição: a proposição de uma metodologia para estimação de parâmetros conclusivos (ou determinísticos) para avaliação da performance e robustez de controladores (Máxima Sensibilidade, razão entre o tempo de subida de malha aberta e fechada, razão entre o tempo de assentamento de malha aberta e fechada, entre outros), baseado em índices estocásticos (i.e. métricas que podem ser computadas em tempo real, sem testes intrusivos) e parâmetros da malha (tempo morto, constante de tempo). O modelo de inferência para desempenho e robustez, chamado PRIM, é proposto. Este modelo fornece uma clara indicação do real desempenho e robustez da malha, facilitando a análise e tornando o diagnóstico direto. Além disso, visando elucidar a vantagem dos índices determinísticos sobre os estocásticos, ambos serão aplicados a um conjunto de casos de estudo. A última contribuição no campo de auditoria está na estimação do potencial impacto econômico de cada malha, como ferramenta para hierarquizar sua manutenção. Considerando que uma típica planta química possui centenas ou milhares de malhas e que a maioria delas possui significativo potencial de melhora, a priorização da manutenção é essencial. O impacto econômico é baseado no conceito de Matriz de Variabilidade (VM), que é uma matriz que mostra o impacto da melhora da performance de um controlador sobre a variabilidade de toda a planta. A segunda parte deste trabalho aborda o diagnóstico de algumas avarias comuns em controladores. A primeira metodologia visa quantificar a banda de agarramento em válvulas de controle, que apresentam este fenômeno, através de um modelo de inferência chamado SIM. A metodologia proposta requer apenas dados de operação normal do controlador e planta. A contribuição final deste trabalho é um método simples para avaliação do modelo em controladores preditivos MPCs, baseado na Análise de Componentes Independentes (ICA). Esta análise é bastante útil para indicar os canais que possuem modelo pobre em relação à planta. O trabalho finaliza com as conclusões finais e os trabalhos futuros relativos a esta tese. / Many works available in the literature support the importance of control loop performance assessment (CLPA) tools. Industrially, there is an increasing interest in this area and the reason is trivial: ensuring the exact performance for each loop means allowing it to operate in a high profitable operating point. However, the available methodologies in commercial tools and literature do not provide clear and conclusive metrics of the actual loop performance. Consequently, the diagnostics is not easy, making the analysis sometimes difficult and confusing. The aim of this thesis is to reduce the gap between assessment and diagnostics by proposing a set of metrics to help the engineer in control loop performance management. The thesis is divided into two sections: Assessment and Diagnostic. The first contribution of this work is the proposition of a new methodology to decompose the impact of control loop performance, time delay, and white noise in the total control loop variance, helping the engineer to diagnose the loop performance problem and take the right action to achieve the desired product variability (by changing tuning parameters, changing controller type, replacing instrument, or changing the process, among others). The proposed method does not require any invasive tests, only control loop routine operating data and process time delay, allowing the industrial application of the proposed indices in real time. The methodology was applied in three case studies, providing very good results. The second contribution is propose a methodology to estimate conclusive indices (also called deterministic indices) to evaluate loop performance and robustness (maximal sensitivity, ratio between open and closed loop rise time, settling time, among others), based on stochastic indices (i.e. indices that can be computed using only normal operating data) and process parameters (time delay and time constant). A performance and robustness inferential model (PRIM) for loop assessment will be shown. The PRIM provides a clear picture of loop performance and robustness, making the analysis easier and the diagnostics straightforward. Moreover, this section highlights the limitation and drawbacks of stochastic metrics for CLPA. The last contribution of the Assessment section proposes a method to prioritize loop maintenance, based on the economic impact of each loop. Assuming that a typical process plant has hundreds or thousands of loops and most of them have significant impact over loop variability, prioritizing loop maintenance is essential. The economic impact is based on the concept of Variability Matrix (VM), which is an array that shows the impact of performance improvement of a given loop on the whole plant. The second section of this work is the Diagnostics of some controller problems. The first methodology aims to quantify the stickband in a sticky valve, using only normal operating data of controller output and process variable. An analogous inference model, called Stiction Inference Model (SIM), is proposed to estimate the stickband. In the final contribution, it is proposed a simple method to evaluate the Model Plant Mismatch (MPM) based on Independent Component Analysis (ICA). This analysis is very useful to point out the poor channels models in Model Predictive Controllers. The work ends with concluding remarks and further work.