Analýza rizik (kvalitativní registr a Monte Carlo)

ProjectLibre Cloud kombinuje kvalitativní registr rizik se simulací harmonogramu Monte Carlo—a proměňuje jedno deterministické datum dokončení v měřitelnou spolehlivost harmonogramu, rezervu a hybatele rizika.

Toto téma zahrnuje dvě vzájemně se doplňující části:

• Kvalitativní registr rizik + mapování — zaznamenejte hrozby a příležitosti, ohodnoťte je a namapujte je na úkoly CPM.

• Analýza rizika harmonogramu metodou Monte Carlo — vzorkování nejistoty doby trvání napříč tisíci iteracemi a čtení jistoty data dokončení (P50 / P80 / P95), kritičnosti, citlivosti a hybatelů.

Pro koho je to určeno: Pro projektové manažery používající harmonogramy CPM v ProjectLibre Cloud, kteří potřebují kvalitativní i kvantitativní pohled na riziko. Video zvlášť zmiňuje podepisování smluv se sankcemi za pozdní dodání.

Viz také: Audit projektu (audit kvality harmonogramu DCMA) · Ganttův diagram · Hlavní zobrazení

Sledujte: Analýza rizik Monte Carlo (~5:41).

Přehled

Běžný harmonogram projektu udává jediné plánované datum dokončení. Činnosti mohou skončit dříve, včas nebo pozdě. Analýza Monte Carlo odpovídá na otázku: Jaká je pravděpodobnost, že tento projekt skutečně skončí k určitému datu?

Možnosti produktu:

• Vychází z vašeho existujícího harmonogramu

• Nevyžaduje odhady úkolů

• Pokročilé přepisy, pokud jsou potřeba

Nemusíte vytvářet tříbodové odhady pro každý úkol, než spustíte Monte Carlo. ProjectLibre začíná s deterministickými dobami trvání úkolů, které už jsou v plánu. Pokud neexistuje přepis Optimistická / Nejpravděpodobnější / Pesimistická, platí předpoklady Monte Carlo na úrovni projektu. Při Nejpravděpodobnější nastavené na 100 % je deterministická doba trvání úkolu hodnotou Nejpravděpodobnější.

Příklad: 30denní deterministický úkol s výchozími hodnotami projektu 90 % / 100 % / 125 % dostane hodnoty Optimistická 27 dní, Nejpravděpodobnější 30 dní a Pesimistická 37,5 dne.

Postup v šesti krocích

Šest kroků od harmonogramu k poznatkům o riziku:

1. Začněte svým harmonogramem — Použijte deterministický harmonogram, který už je v ProjectLibre.

2. Vytvořte registr rizik — Zaznamenejte pravděpodobnost, dopad, vlastníka a expozici.

3. Namapujte rizika na úkoly — Propojte každou rizikovou událost s úkoly harmonogramu, na které může mít dopad.

4. Nastavte výchozí hodnoty Monte Carlo — Vyberte iterace, rozdělení a předpoklady nejistoty na úrovni celého projektu.

5. Volitelné přepisy úkolů — Zadejte hodnoty O / ML / P specifické pro úkol jen tam, kde se vyplatí vyšší přesnost.

6. Analyzujte výsledky — Čtěte P50/P80/P95, spuštěná rizika, kritičnost, citlivost a hybatele dokončení.

Kroky 2–3 jsou kvalitativní. Kroky 4–6 jsou Monte Carlo / kvantitativní. Ukázkový postup ve videu zdůrazňuje kroky 1, 4, 5 a 6, bez rozhraní registru/mapování.

Část A — Kvalitativní registr rizik a mapování

Jak funguje kvalitativní skóre

• Skóre = pravděpodobnost × nejvyšší dopad.

• Jde o skóre priority, ne o počet iterací Monte Carlo a ne o procento Spuštěno.

• Příklady: L × H = 12 / 64 · M × H = 24 / 64 · H × H = 36 / 64

• Maximum 64 / 64 je nejvyšší možné kvalitativní skóre.

Vytvoření kvalitativního registru rizik

Zaznamenejte konkrétní hrozby a příležitosti s pravděpodobností, dopadem, stavem, vlastníkem, expozicí a úkoly, na které mohou mít vliv. Teplotní mapa usnadňuje přehled nejvýznamnějších rizik.

Popisky uživatelského rozhraní viditelné na snímku obrazovky kvalitativní analýzy zahrnují dílčí přepínače Registr | Mapování, název teplotní mapy Aktivní hrozby a příležitosti - pravděpodobnost × nejvyšší dopad, tlačítko + Přidat riziko a sloupce tabulky jako Název, Typ, Stav, P, I, Skóre, Expozice, Vlastník, Úkoly.

Mapování rizik na úkoly

Zobrazení mapování propojuje registr rizik s harmonogramem CPM. Jedno riziko může ovlivnit jeden úkol nebo několik souvisejících úkolů a úkol může být vystaven více než jednomu riziku.

Proč na mapování záleží: Sdílené riziko se v jedné iteraci spustí jednou. Pokud nastane, jsou současně ovlivněny všechny úkoly propojené s touto stejnou událostí, čímž se zachovává skutečný vztah mezi nimi. Matice mapování dělá vztahy mezi riziky a úkoly explicitní.

Kvalitativní riziko na úrovni úkolu v harmonogramu

Harmonogram může vedle Ganttu zobrazovat propojené názvy rizik, štítky se skóre (například 24/64) a expozici (zobrazení kvalitativního rizika na úrovni úkolu).

Část B — Analýza rizika harmonogramu Monte Carlo

Monte Carlo vzorkuje doby trvání úkolů v mnoha iteracích, při každé znovu přepočítá harmonogram CPM a zaznamenává výsledky dokončení—a proměňuje tisíce simulovaných harmonogramů v rozhodnutí. Propojené kvalitativní hrozby se mohou při nastavení spouštět i podle pravděpodobnosti; samotné ukázkové video předvádí nejistotu rozsahu doby trvání, nikoli spouštění registru.

Jak otevřít analýzu rizika harmonogramu (Monte Carlo)

Postup:

1. Otevřete projekt tak, aby byl vidět Ganttův diagram.

2. Na horním panelu nástrojů nad Ganttem klikněte na ikonu měřidla / rychloměru.

3. Popisek: Analýza rizika harmonogramu (Monte Carlo).

4. Otevře se dialog: Analýza rizika harmonogramu.

Na stejném panelu nástrojů se vedle nachází Audit kvality harmonogramu (DCMA) (viz Audit projektu).

Nastavení výchozích hodnot Monte Carlo (na úrovni projektu)

Vyberte předpoklady nejistoty na úrovni projektu a počet iterací. Tyto výchozí hodnoty platí pro každý úkol, který nemá vlastní odhady na úrovni úkolu. Normální doba trvání projektu zůstává dobou trvání Nejpravděpodobnější, pokud je Nejpravděpodobnější nastaveno na 100 %.

Iterace:

• Rychlá (1 000)

• Standardní (3 000)

• Hloubková (10 000)

Výchozí hodnoty nejistoty: Optimistická 90 % · Nejpravděpodobnější 100 % · Pesimistická 125 %. Komentář ve videu: optimistická zhruba o 10 % dříve než deterministická hodnota; pesimistická zhruba o 25 % horší.

Rozdělení:

• Uvedená v ukázkovém videu: Trojúhelníkové, PERT (beta), Rovnoměrné.

• Uživatelské rozhraní simulace kvantitativního rizika navíc uvádí Lognormální a Trigen (celkem pět), s kotvami P10 / P90 uvedenými jen pro Lognormální a Trigen.

Volitelné přepisy O / ML / P na úrovni úkolu

Jednoduché pravidlo: Žádný odhad úkolu → použijí se výchozí hodnoty projektu. Zadaný odhad úkolu → použijí se místo toho hodnoty specifické pro úkol.

1. Dvojklikem na úkol → otevře se modální okno podrobností úkolu.

2. Otevřete kartu Riziko (karty modálního okna zahrnují: Hlavní, Výkonnost, Skutečnost, Kalendář, Plánování, Závislosti, Riziko, Poznámky).

3. Nastavte Rozdělení rizika, Optimistickou dobu trvání, Pesimistickou dobu trvání (a případně nejpravděpodobnější / plánovanou dobu trvání).

4. Příklad z videa: nejpravděpodobnější 4 dny, optimistická 2 dny, pesimistická 9 dní — přepisuje předpoklady Monte Carlo pro daný úkol.

Zobrazení Odhady umožňuje odhady Optimistická / Nejpravděpodobnější / Pesimistická doba trvání specifické pro úkol (sloupce mohou bez přepsání zobrazovat Výchozí nastavení projektu).

Čtení výsledků

Každá iterace vzorkuje doby trvání úkolů, určí, které propojené rizikové události se spustí (jsou-li propojeny kvalitativní hrozby), znovu přepočítá harmonogram CPM a zaznamená výsledek.

Jistota dokončení a metriky:

Pojem	Definice
P50 / P80 / P95	Data dokončení dosažená v 50 %, 80 % a 95 % simulovaných výsledků nebo dříve.
Spuštěno	Procento iterací Monte Carlo, ve kterých se daná riziková událost skutečně vyskytla.
Kritičnost	Procento běhů simulace, ve kterých je úkol na kritické cestě.
Citlivost	Jak silně je variace úkolu nebo rizika spojena s variací dokončení projektu.
Skóre rizika	Pravděpodobnost × nejvyšší dopad (kvalitativní priorita; max 64).
Expozice riziku	Finanční expozice vycházející z nákladového základu, pravděpodobnosti a nákladového dopadu.

Souhrnné karty: Deterministické dokončení; dokončení P50; dokončení P80; dokončení P95; Včas - vs. aktuální dokončení plánu. Karty řídicího panelu mohou také zobrazovat popisky typu „rezerva do P80“.

Grafy:

• JISTOTA DATA DOKONČENÍ (S-KŘIVKA) — styl popisku P(dokončení ≤ datum)

• CO ŘÍDÍ RIZIKO DOKONČENÍ — korelační / citlivostní tornádo

Tabulka: NEJVYŠŠÍ KRITIČNOST — sloupce Úkol, Dokončení P80, Kritičnost, Citlivost. Řídicí panel také zobrazuje Rizika z registru v této simulaci (Pravděpodobnost, Dopad, Spuštěno, Citlivost).

Mřížka výsledků: sloupce mohou zahrnovat Název, Doba trvání, Dokončení, Dokončení P50, Dokončení P80, Kritičnost, Citlivost, Zásadnost, SSI, plus Gantt s pruhy vrstvenými podle rizika.

Příklad inženýrského projektu: Deterministické dokončení 17. února 2027; P50 1. dubna 2027; P80 29. dubna 2027; P95 26. května 2027.

Využití při rozhodování:

• Zhodnotit, zda je závazné datum dokončení realistické

• Určit, kde je soustředěna nejistota harmonogramu

• Rozhodnout o zdrojích, rezervě, řízení dodavatelů nebo zmírnění rizika

• Vybrat datum dokončení podle výslovně zvolené úrovně jistoty, ne podle intuice

Závěrečný kontrast: tradiční harmonogram říká, kdy skončí plán; Monte Carlo říká, jak jistí si můžete být tímto datem.

Sledujte ukázku

Sledujte: Analýza rizik Monte Carlo (~5:41) — software pro řízení projektů ProjectLibre.

Pokrývá otevření Analýzy rizika harmonogramu z panelu nástrojů Ganttu, iterace/rozdělení na úrovni projektu, přepisy na kartě Riziko úkolu, S-křivku / tornádo / kritičnost / citlivost a P50 / P80 / P95. Neprochází kvalitativní registr rizik ani matici mapování.