Analisis Risiko (Daftar Kualitatif dan Monte Carlo)

ProjectLibre Cloud menggabungkan daftar risiko kualitatif dengan simulasi jadual Monte Carlo — menukar satu tarikh selesai berketentuan kepada keyakinan jadual, kontingensi dan pemacu risiko yang boleh diukur.

Topik ini merangkumi dua bahagian yang saling melengkapi:

• Daftar Risiko Kualitatif + Pemetaan — rekodkan ancaman dan peluang, beri skor, dan petakannya kepada tugas CPM.

• Analisis risiko jadual Monte Carlo — ambil sampel ketidaktentuan tempoh merentas beribu-ribu iterasi dan baca keyakinan tarikh selesai (P50 / P80 / P95), kegentingan, kepekaan, dan pemacu.

Untuk siapa: Pengurus projek yang menggunakan jadual CPM ProjectLibre Cloud yang memerlukan pandangan risiko kualitatif dan kuantitatif. Video ini secara khusus menyebut penandatanganan kontrak dengan penalti untuk penghantaran lewat.

Lihat juga: Audit Projek (Audit Kualiti Jadual DCMA) · Carta Gantt · Paparan Utama

Tonton: Analisis risiko Monte Carlo (~5:41).

Gambaran keseluruhan

Jadual projek biasa memberikan satu tarikh siap yang dirancang. Aktiviti boleh selesai awal, tepat masa, atau lewat. Analisis Monte Carlo menjawab: Apakah kebarangkalian projek ini akan benar-benar selesai menjelang tarikh tertentu?

Keupayaan produk:

• Berfungsi daripada jadual sedia ada anda

• Tidak memerlukan anggaran tugas

• Penggantian lanjutan apabila diperlukan

Anda tidak perlu mencipta anggaran tiga titik untuk setiap tugas sebelum menjalankan Monte Carlo. ProjectLibre bermula dengan tempoh tugas berketentuan yang sudah ada dalam pelan. Jika tiada penggantian Optimistik / Paling mungkin / Pesimistik, andaian Monte Carlo peringkat projek terpakai. Dengan Paling mungkin pada 100%, tempoh tugas berketentuan ialah nilai Paling mungkin.

Contoh: Tugas berketentuan 30 hari dengan lalai projek 90% / 100% / 125% menjadi 27 hari Optimistik, 30 hari Paling mungkin dan 37.5 hari Pesimistik.

Aliran kerja enam langkah

Enam langkah daripada jadual kepada pandangan risiko:

1. Mula dengan jadual anda — Gunakan jadual berketentuan yang sudah ada dalam ProjectLibre.

2. Bina Daftar Risiko — Rekodkan kebarangkalian, impak, pemilikan dan pendedahan.

3. Petakan risiko kepada tugas — Sambungkan setiap peristiwa risiko kepada aktiviti jadual yang boleh dipengaruhinya.

4. Tetapkan lalai Monte Carlo — Pilih iterasi, taburan dan andaian ketidaktentuan merentas projek.

5. Penggantian tugas pilihan — Masukkan nilai O / ML / P khusus tugas hanya apabila ketepatan tambahan berguna.

6. Analisis keputusan — Baca P50/P80/P95, risiko yang berlaku, kegentingan, kepekaan dan pemacu selesai.

Langkah 2–3 ialah kualitatif. Langkah 4–6 ialah Monte Carlo / kuantitatif. Demo dalam video menumpukan langkah 1, 4, 5 dan 6 tanpa UI daftar/pemetaan.

Bahagian A — Daftar Risiko Kualitatif dan Pemetaan

Cara skor kualitatif berfungsi

• Skor = kebarangkalian × impak tertinggi.

• Ini ialah skor keutamaan, bukan bilangan iterasi Monte Carlo dan bukan peratusan Berlaku.

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

• Nilai maksimum 64 / 64 ialah skor kualitatif tertinggi yang mungkin.

Bina Daftar Risiko Kualitatif

Rekodkan ancaman dan peluang khusus dengan kebarangkalian, impak, status, pemilik, pendedahan dan tugas yang mungkin dipengaruhinya. Peta haba memudahkan risiko keutamaan tertinggi dilihat.

Label UI yang kelihatan dalam tangkapan skrin Kualitatif termasuk sub-togol Daftar | Pemetaan, tajuk peta haba Active threats & opportunities - probability × highest impact, butang + Tambah risiko, dan lajur jadual seperti Nama, Jenis, Status, P, I, Skor, Pendedahan, Pemilik, Tugas.

Petakan risiko kepada tugas

Paparan Pemetaan menyambungkan Daftar Risiko kepada jadual CPM. Satu risiko boleh mempengaruhi satu tugas atau beberapa tugas berkaitan, dan satu tugas boleh terdedah kepada lebih daripada satu risiko.

Mengapa pemetaan penting: Risiko yang dikongsi berlaku sekali dalam satu iterasi. Jika ia berlaku, semua tugas yang dipautkan kepada peristiwa yang sama dipengaruhi bersama, lalu mengekalkan hubungan sebenar antara tugas-tugas itu. Matriks pemetaan menjadikan hubungan risiko-kepada-tugas jelas.

Risiko kualitatif peringkat tugas pada jadual

Jadual boleh menunjukkan nama risiko yang dipautkan, pil skor (contohnya 24/64), dan pendedahan di sebelah Gantt (paparan risiko kualitatif peringkat tugas).

Bahagian B — Analisis risiko jadual Monte Carlo

Monte Carlo mensampel tempoh tugas merentas banyak iterasi, mengira semula jadual CPM setiap kali, dan merekod hasil tarikh selesai — menukar beribu-ribu jadual simulasi menjadi keputusan. Ancaman kualitatif yang dipautkan juga boleh berlaku mengikut kebarangkalian apabila dikonfigurasi; video panduan itu sendiri menunjukkan ketidaktentuan julat tempoh, bukan risiko daftar yang berlaku.

Cara membuka analisis risiko jadual (Monte Carlo)

Aliran kerja:

1. Buka projek supaya carta Gantt kelihatan.

2. Pada bar alat atas, di atas Gantt, klik ikon tolok / meter laju.

3. Petua alat: Schedule risk analysis (Monte Carlo).

4. Dialog dibuka: Schedule risk analysis.

Pada bar alat yang sama, Audit kualiti jadual (DCMA) terletak bersebelahan (lihat Audit Projek).

Tetapkan lalai Monte Carlo (peringkat projek)

Pilih andaian ketidaktentuan peringkat projek dan bilangan iterasi. Lalai ini terpakai kepada setiap tugas yang tidak mempunyai anggaran peringkat tugas sendiri. Tempoh projek biasa kekal sebagai tempoh Paling mungkin apabila Paling mungkin ditetapkan kepada 100%.

Iterasi:

• Quick (1,000)

• Standard (3,000)

• Deep (10,000)

Lalai ketidaktentuan: Optimistik 90% · Paling mungkin 100% · Pesimistik 125%. Dalam video: optimistik kira-kira 10% lebih awal daripada nilai berketentuan; pesimistik kira-kira 25% lebih buruk.

Taburan:

• Dinamakan dalam video panduan: Segi Tiga, PERT (Beta), Seragam.

• UI simulasi Risiko Kuantitatif juga menyenaraikan Lognormal dan Trigen (lima semuanya), dengan Sauh P10 / P90 dicatat untuk Lognormal & Trigen sahaja.

Penggantian O / ML / P peringkat tugas pilihan

Peraturan mudah: Tiada anggaran tugas → guna lalai projek. Anggaran tugas dimasukkan → guna nilai khusus tugas itu.

1. Klik dua kali pada tugas → modal butiran tugas.

2. Buka tab Risiko (tab modal termasuk: Utama, Prestasi, Nilai Sebenar, Kalendar, Penjadualan, Kebersandaran, Risiko, Nota).

3. Tetapkan Taburan Risiko, Tempoh Optimistik, Tempoh Pesimistik (dan tempoh paling mungkin / jadual mengikut keperluan).

4. Contoh daripada video: paling mungkin 4 hari, optimistik 2 hari, pesimistik 9 hari — menggantikan andaian Monte Carlo projek untuk tugas itu.

Paparan Anggaran menyediakan ruang untuk tempoh Optimistik / Paling mungkin / Pesimistik khusus tugas (lajur mungkin menunjukkan Lalai Projek apabila tidak digantikan).

Membaca keputusan

Setiap iterasi mensampel tempoh tugas, menentukan peristiwa risiko terpaut yang berlaku (apabila ancaman kualitatif dipautkan), mengira semula jadual CPM dan merekod hasil.

Keyakinan selesai dan metrik:

Istilah	Definisi
P50 / P80 / P95	Tarikh yang selewat-lewatnya dicapai oleh 50%, 80% dan 95% hasil simulasi.
Berlaku	Peratusan iterasi Monte Carlo yang menyaksikan peristiwa risiko itu benar-benar berlaku.
Kegentingan	Peratusan larian simulasi yang meletakkan tugas pada laluan genting.
Kepekaan	Sejauh mana variasi dalam tugas atau risiko dikaitkan dengan variasi tarikh selesai projek.
Skor Risiko	Kebarangkalian × impak tertinggi (keutamaan kualitatif; maks 64).
Pendedahan Risiko	Pendedahan kewangan berdasarkan asas kos, kebarangkalian dan impak kos.

Kad ringkasan: Selesai berketentuan; Selesai P50; Selesai P80; Selesai P95; On time - vs current plan finish. Kad papan pemuka juga mungkin menunjukkan label gaya kontingensi-kepada-P80.

Carta:

• Keyakinan tarikh selesai (lengkung S) — petua alat bergaya P(selesai ≤ tarikh)

• Apa yang memacu risiko tarikh selesai — tornado korelasi / kepekaan

Jadual: Kegentingan tertinggi — lajur Tugas, Selesai P80, Kegentingan, Kepekaan. Papan pemuka juga menunjukkan Risiko daftar dalam simulasi ini (Kebarangkalian, Impak, Berlaku, Kepekaan).

Grid keputusan: lajur boleh termasuk Nama, Tempoh, Selesai, Selesai P50, Selesai P80, Kegentingan, Kepekaan, Kepentingan, SSI, ditambah Gantt dengan bar berlapis risiko.

Contoh projek kejuruteraan: Selesai berketentuan 17 Feb 2027; P50 1 Apr 2027; P80 29 Apr 2027; P95 26 Mei 2027.

Kegunaan keputusan:

• Menilai sama ada tarikh siap yang telah dijanjikan itu realistik

• Mengenal pasti di mana ketidaktentuan jadual tertumpu

• Membuat keputusan tentang sumber, kontingensi, pengurusan vendor, atau mitigasi risiko

• Memilih tarikh siap berdasarkan tahap keyakinan yang jelas, bukan gerak hati

Perbandingan penutup: jadual tradisional memberitahu bila pelan itu selesai; Monte Carlo memberitahu sejauh mana anda boleh yakin dengan tarikh itu.

Tonton panduan

Tonton: Analisis risiko Monte Carlo (~5:41) — perisian pengurusan projek ProjectLibre.

Merangkumi cara membuka analisis risiko jadual daripada bar alat Gantt, iterasi/taburan peringkat projek, penggantian dalam tab Risiko tugas, lengkung-S / tornado / kegentingan / kepekaan, dan P50 / P80 / P95. Video ini tidak menerangkan Daftar Risiko Kualitatif atau matriks Pemetaan.