Riskianalüüs (kvalitatiivne register ja Monte Carlo)

ProjectLibre Cloud ühendab kvalitatiivse riskiregistri ja ajakava Monte Carlo simulatsiooni, muutes ühe deterministliku lõppkuupäeva mõõdetavaks ajakava usaldusnivooks, ajareserviks ja riskiteguriteks.

Teema koosneb kahest üksteist täiendavast osast:

• Kvalitatiivne riskiregister ja seostamine — kirjeldage ohud ja võimalused, hinnake neid ning siduge need CPM-ajakava ülesannetega.

• Ajakava Monte Carlo riskianalüüs — kestuste ebakindluse simuleerimine tuhandete iteratsioonidega ning lõppkuupäeva usaldusnivoo (P50 / P80 / P95), kriitilisuse, tundlikkuse ja riskitegurite analüüs.

Kellele see on mõeldud: projektijuhtidele, kes kasutavad ProjectLibre Cloudi CPM-ajakavasid ning vajavad nii kvalitatiivset kui ka kvantitatiivset ülevaadet riskidest. Video toob eraldi esile lepingud, milles on leppetrahvid hilinenud tarne eest.

Vaadake ka: Projekti audit (DCMA ajakava kvaliteedi audit) · Gantti diagramm · Peamised vaated

Video: Monte Carlo risk analysis (~5:41).

Ülevaade

Tavaline projekti ajakava annab ühe kavandatud lõpetamiskuupäeva. Tegevused võivad lõppeda varem, õigel ajal või hiljem. Monte Carlo analüüs vastab küsimusele: kui suur on tõenäosus, et projekt tegelikult lõpeb kindlaks kuupäevaks?

Toote võimalused:

• Töötab teie olemasoleva ajakava põhjal

• Ülesannete hinnanguid pole vaja

• Vajaduse korral täpsemad alistussätted

Enne Monte Carlo käivitamist ei pea te iga ülesande jaoks kolmepunktihinnangut koostama. ProjectLibre lähtub plaanis juba olemasolevatest deterministlikest ülesannete kestustest. Kui ülesandel pole optimistliku / tõenäoseima / pessimistliku väärtuse alistust, kehtivad projekti tasandi Monte Carlo eeldused. Kui tõenäoseim väärtus on 100%, on ülesande deterministlik kestus ühtlasi tõenäoseim kestus.

Näide: 30-päevane deterministlik ülesanne, mille projekti vaikeväärtused on 90% / 100% / 125%, saab optimistlikuks kestuseks 27 päeva, tõenäoseimaks 30 päeva ja pessimistlikuks 37,5 päeva.

Kuuesammuline töövoog

Kuus sammu ajakavast riskide mõistmiseni:

1. Alustage ajakavast — kasutage ProjectLibre’is juba olemasolevat deterministlikku ajakava.

2. Koostage riskiregister — märkige tõenäosus, mõju, vastutaja ja avatus.

3. Siduge riskid ülesannetega — ühendage iga riskisündmus ajakava tegevustega, mida see võib mõjutada.

4. Määrake Monte Carlo vaikeväärtused — valige iteratsioonide arv, jaotused ja kogu projekti ebakindluse eeldused.

5. Ülesannete alistused (valikuline) — sisestage ülesandepõhised O / ML / P väärtused ainult seal, kus täpsus on tõesti vajalik.

6. Analüüsige tulemusi — vaadake P50/P80/P95, rakendunud riske, kriitilisust, tundlikkust ja lõpukuupäeva mõjutavaid tegureid.

Sammud 2–3 on kvalitatiivsed. Sammud 4–6 on Monte Carlo / kvantitatiivsed. Video demo keskendub sammudele 1, 4, 5 ja 6 ega näita registri ja seostamise kasutajaliidest.

Osa A — kvalitatiivne riskiregister ja seostamine

Kuidas kvalitatiivne skoor arvutatakse

• Skoor = tõenäosus × suurim mõju.

• See on prioriseerimise skoor, mitte Monte Carlo iteratsioonide arv ega rakendumise protsent.

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

• 64 / 64 on suurim võimalik kvalitatiivne skoor.

Kvalitatiivse riskiregistri koostamine

Kirjeldage konkreetsed ohud ja võimalused koos tõenäosuse, mõju, oleku, omaniku, avatuse ja ülesannetega, mida need võivad mõjutada. Soojuskaardilt on kõrgeima prioriteediga riskid kergesti näha.

Kvalitatiivse vaate ekraanipildil on muu hulgas alamlülitid Register | Seostamine, soojuskaardi pealkiri Active threats & opportunities - probability × highest impact, nupp + Add risk ning tabeli veerud, nagu Nimi, Tüüp, Olek, P, I, Skoor, Avatus, Omanik, Ülesanded.

Riskide sidumine ülesannetega

Vaade Seostamine seob riskiregistri CPM-ajakavaga. Üks risk võib mõjutada üht või mitut omavahel seotud ülesannet ning üks ülesanne võib olla avatud mitmele riskile.

Miks seostamine on oluline: ühine risk rakendub iteratsioonis üks kord. Kui see juhtub, mõjutab see korraga kõiki sama sündmusega seotud ülesandeid, nii et nendevaheline tegelik seos säilib. Seostamismaatriks näitab riskide ja ülesannete seosed selgelt välja.

Ülesandetasandi kvalitatiivne risk ajakavas

Ajakavas saab Gantti kõrval kuvada seotud riskide nimesid, skoorimärke (näiteks 24/64) ja avatust (ülesandetasandi kvalitatiivse riski vaade).

Osa B — ajakava Monte Carlo riskianalüüs

Monte Carlo valib ülesannete kestused juhuslikult paljudes iteratsioonides, arvutab iga kord CPM-ajakava ümber ja salvestab lõpptulemused — tuhanded simuleeritud ajakavad muutuvad nii otsusteks. Seadistuse korral võivad ka seotud kvalitatiivsed ohud oma tõenäosuse järgi rakenduda; videojuhend ise näitab siiski kestuste vahemike ebakindlust, mitte registririskide rakendumist.

Ajakava riskianalüüsi (Monte Carlo) avamine

Töövoog:

1. Avage projekt, nii et Gantti diagramm oleks nähtav.

2. Klõpsake Gantti kohal oleval ülemisel tööriistaribal mõõdiku / spidomeetri ikooni.

3. Kohtspikker: Schedule risk analysis (Monte Carlo).

4. Avaneb dialoog Schedule risk analysis.

Samal tööriistaribal on kõrval Ajakava kvaliteedi audit (DCMA) (vt Projekti audit).

Monte Carlo vaikeväärtuste määramine (projekti tasandil)

Valige projekti tasandi ebakindluse eeldused ja iteratsioonide arv. Need vaikeväärtused kehtivad kõigile ülesannetele, millel ei ole oma hinnanguid. Kui tõenäoseim väärtus on 100%, jääb projekti tavaline kestus tõenäoseimaks kestuseks.

Iteratsioonid:

• Quick (1,000)

• Standard (3,000)

• Deep (10,000)

Ebakindluse vaikeväärtused: Optimistlik 90% · Tõenäoseim 100% · Pessimistlik 125%. Video selgituse järgi on optimistlik väärtus umbes 10% väiksem deterministlikust ja pessimistlik umbes 25% halvem.

Jaotused:

• Videojuhendis nimetatud: Kolmnurkne, PERT (beeta), Ühtlane.

• Kvantitatiivse riski simulatsiooni kasutajaliideses on lisaks Lognormaalne ja Trigen (kokku viis); ankrud P10 / P90 on märgitud ainult jaotustele Lognormaalne ja Trigen.

Ülesandetasandi O / ML / P alistused (valikuline)

Lihtne reegel: ülesandel pole hinnangut → kasutatakse projekti vaikeväärtusi. Ülesandele on hinnang sisestatud → kasutatakse selle ülesande väärtusi.

1. Topeltklõpsake ülesannet → avaneb ülesande üksikasjade aken.

2. Avage vahekaart Risk (akna vahekaardid: Põhiline, Tulemuslikkus, Tegelikud väärtused, Kalender, Ajastus, Sõltuvused, Risk, Märkmed).

3. Määrake Riskijaotus, Optimistlik kestus, Pessimistlik kestus (ja vajaduse korral tõenäoseim kestus / ajakava kestus).

4. Videos on näiteks tõenäoseim kestus 4 päeva, optimistlik 2 päeva ja pessimistlik 9 päeva — need alistavad selle ülesande puhul projekti Monte Carlo eeldused.

Vaates Hinnangud saab sisestada ülesandepõhised optimistliku / tõenäoseima / pessimistliku kestuse väärtused (kui väärtust pole alistatud, võivad veerud näidata väärtust Projekti vaikeväärtus).

Tulemuste tõlgendamine

Igas iteratsioonis valitakse ülesannete kestused, määratakse, millised seotud riskisündmused rakenduvad (kui kvalitatiivsed ohud on seotud), arvutatakse CPM-ajakava ümber ja salvestatakse tulemus.

Lõpukuupäeva usaldusnivoo ja mõõdikud:

Mõiste	Määratlus
P50 / P80 / P95	Lõppkuupäevad, mida 50%, 80% ja 95% simuleeritud tulemustest ei ületa.
Rakendus	Nende Monte Carlo iteratsioonide protsent, milles see riskisündmus tegelikult toimus.
Kriitilisus	Nende simulatsioonikäikude protsent, milles ülesanne on kriitilisel teel.
Tundlikkus	Kui tugevalt on ülesande või riski varieeruvus seotud projekti lõpukuupäeva varieeruvusega.
Riskiskoor	Tõenäosus × suurim mõju (kvalitatiivne prioriseerimine; max 64).
Riskiavatus	Rahaline avatus, mis põhineb kulubaasil, tõenäosusel ja kulumõjul.

Kokkuvõttekaardid: Deterministlik lõpp; P50 lõpp; P80 lõpp; P95 lõpp; On time - vs current plan finish. Kaartidel võivad olla ka sildid ajareservi kohta kuni P80-ni.

Diagrammid:

• LÕPPKUUPÄEVA USALDUSNIVOO (S-KÕVER) — kohtspikker kujul P(lõpp ≤ kuupäev)

• MIS JUHIB LÕPURISKI — korrelatsiooni / tundlikkuse tornaadodiagramm

Tabel SUURIM KRIITILISUS — veerud Ülesanne, P80 lõpp, Kriitilisus, Tundlikkus. Töölaual on ka tabel Selle simulatsiooni registririskid (Tõenäosus, Mõju ulatus, Rakendus, Tundlikkus).

Tulemuste tabel: veergude hulgas võivad olla Nimi, Kestus, Lõpp, P50 lõpp, P80 lõpp, Kriitilisus, Tundlikkus, Otsustavus, SSI, lisaks Gantt riskikihtidega ribadega.

Inseneriprojekti näide: deterministlik lõpp 17. veebruar 2027; P50 1. aprill 2027; P80 29. aprill 2027; P95 26. mai 2027.

Otsused, mida tulemused toetavad:

• Hinnake, kas lubatud lõpetamiskuupäev on realistlik

• Tehke kindlaks, kuhu ajakava ebakindlus koondub

• Otsustage ressursside, ajareservi, tarnijate halduse või riskide maandamise üle

• Valige lõpetamiskuupäev kindla usaldusnivoo, mitte sisetunde põhjal

Kokkuvõtteks: tavaline ajakava ütleb, millal plaan lõpeb; Monte Carlo ütleb, kui kindel võite selles kuupäevas olla.

Vaadake videojuhendit

Video: Monte Carlo risk analysis (~5:41) — ProjectLibre’i projektihaldustarkvara.

Video näitab ajakava riskianalüüsi avamist Gantti tööriistaribalt, projekti tasandi iteratsioone ja jaotusi, alistusi ülesande vahekaardil Risk, S-kõverat, tornaadodiagrammi, kriitilisust, tundlikkust ning P50 / P80 / P95 väärtusi. Kvalitatiivset riskiregistrit ega seostamismaatriksit see ei käsitle.