風險分析（定性風險登錄簿與 Monte Carlo）

ProjectLibre Cloud 結合定性風險登錄簿與 Monte Carlo 排程模擬——把單一的確定性完成日，轉化為可衡量的排程信心水準、緩衝與風險驅動因素。

本主題涵蓋兩個互補的部分：

• 定性風險登錄簿與對應——記錄威脅與機會、加以評分，並將其對應到 CPM 工作。

• Monte Carlo 排程風險分析——以數千次反覆運算對工期的不確定性抽樣，並解讀完成日信心水準（P50 / P80 / P95）、要徑機率、敏感度與驅動因素。

適用對象：使用 ProjectLibre Cloud CPM 排程、需要定性與定量風險洞察的專案經理。影片特別提到簽訂附有逾期交付罰則的合約。

另請參閱：專案稽核（DCMA 排程品質稽核） · 甘特圖 · 主要檢視

觀看：Monte Carlo 風險分析（約 5:41）。

總覽

一般的專案排程只會給出單一的計畫完成日，但各項活動可能提前、準時或延後完成。Monte Carlo 分析回答的問題是：這個專案實際在某個日期前完成的機率有多高？

產品功能：

• 直接使用您現有的排程

• 不需要逐一估算工作

• 必要時可進階覆寫

執行 Monte Carlo 之前，您不必先為每個工作建立三點估計。ProjectLibre 會以計畫中既有的確定性工作工期為起點；若沒有樂觀值／最可能值／悲觀值的覆寫，就套用專案層級的 Monte Carlo 假設。當最可能值設為 100% 時，確定性工作工期就是最可能值。

範例：一個 30 天的確定性工作，在專案預設值 90% / 100% / 125% 之下，會變成樂觀值 27 天、最可能值 30 天、悲觀值 37.5 天。

六步驟工作流程

從排程到風險洞察的六個步驟：

1. 從您的排程開始——使用 ProjectLibre 中既有的確定性排程。

2. 建立風險登錄簿——記錄機率、衝擊、負責人與曝險。

3. 將風險對應到工作——把每個風險事件連結到它可能影響的排程活動。

4. 設定 Monte Carlo 預設值——選擇反覆運算次數、分布與全專案的不確定性假設。

5. 選擇性的工作覆寫——只在需要更高精確度之處，輸入該工作專屬的 O / ML / P 值。

6. 分析結果——解讀 P50/P80/P95、已觸發的風險、要徑機率、敏感度與完成日驅動因素。

第 2–3 步屬於定性分析，第 4–6 步屬於 Monte Carlo／定量分析。影片的示範流程著重第 1、4、5、6 步，未展示登錄簿／對應介面。

A 部分——定性風險登錄簿與對應

定性分數的計算方式

• 分數 = 機率 × 最高衝擊。

• 這是排定優先順序用的分數，既不是 Monte Carlo 的反覆運算次數，也不是「已觸發」百分比。

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

• 64 / 64 是定性分數可能的最高值。

建立定性風險登錄簿

記錄具體的威脅與機會，包括其機率、衝擊、狀態、負責人、曝險，以及可能受影響的工作。熱度圖讓最高優先的風險一目了然。

在定性畫面截圖中可見的介面標籤包括：子切換 風險登錄簿 | 對應、熱度圖標題 使用中的威脅與機會 · 機率 × 最高衝擊、按鈕 ＋新增風險，以及名稱、類型、狀態、P、I、分數、曝險、負責人、工作等表格欄位。

將風險對應到工作

對應檢視把風險登錄簿與 CPM 排程連結起來。一個風險可以影響單一工作或多個相關工作，一個工作也可能同時暴露於多個風險。

對應為何重要：共用的風險在一次反覆運算中只觸發一次。一旦發生，連結到同一事件的所有工作會一起受到影響，保留了它們在現實中的關聯。對應矩陣讓風險與工作之間的關係清楚明確。

排程上的工作層級定性風險

排程可以在甘特圖旁顯示所連結的風險名稱、分數標籤（例如 24/64）與曝險（工作層級的定性風險檢視）。

B 部分——Monte Carlo 排程風險分析

Monte Carlo 會在多次反覆運算中對工作工期抽樣，每次都重新計算 CPM 排程並記錄完成結果——把數千份模擬排程轉化為決策依據。經過設定後，連結的定性威脅也能依其機率觸發；不過示範影片本身展示的是工期範圍的不確定性，而非登錄簿風險的觸發。

如何開啟排程風險分析（Monte Carlo）

操作流程：

1. 開啟一個專案，讓畫面顯示甘特圖。

2. 在甘特圖上方的工具列中，點選儀表／速度計圖示。

3. 提示文字：Schedule risk analysis (Monte Carlo)（排程風險分析）。

4. 隨即開啟對話方塊：Schedule risk analysis。

同一個工具列上，緊鄰的就是排程品質稽核（DCMA）（請見專案稽核）。

設定 Monte Carlo 預設值（專案層級）

選擇專案層級的不確定性假設與反覆運算次數。這些預設值適用於所有沒有自己工作層級估計值的工作。當最可能值設為 100% 時，專案原有的工期即為最可能值工期。

反覆運算次數：

• 快速（1,000）

• 標準（3,000）

• 深入（10,000）

不確定性預設值：樂觀值 90% · 最可能值 100% · 悲觀值 125%。影片旁白：樂觀值約比確定性數值提前 10%；悲觀值約差 25%。

分布：

• 示範影片中提到的有：三角分布、PERT（Beta）、均勻分布。

• 定量風險模擬介面還列出對數常態與 Trigen（共五種），並註明 P10 / P90 錨點僅適用於對數常態與 Trigen。

選擇性的工作層級 O / ML / P 覆寫

簡單規則：工作沒有估計值 → 使用專案預設值；已輸入工作估計值 → 改用該工作專屬的數值。

1. 按兩下一個工作 → 開啟工作詳細資料視窗。

2. 開啟風險頁籤（視窗頁籤包括：主要、績效、實際值、行事曆、排程、相依性、風險、備註）。

3. 設定風險分布、樂觀工期、悲觀工期（以及視情況設定最可能工期／排程工期）。

4. 影片中的範例：最可能 4 天、樂觀 2 天、悲觀 9 天——會取代該工作的專案 Monte Carlo 假設。

「估計值」檢視可為各工作設定專屬的樂觀／最可能／悲觀工期（未覆寫時，欄位可能顯示「專案預設值」）。

解讀結果

每次反覆運算都會對工作工期抽樣、判斷哪些連結的風險事件會觸發（若已連結定性威脅）、重新計算 CPM 排程並記錄結果。

完成信心水準與指標：

詞彙	定義
P50 / P80 / P95	分別有 50%、80% 與 95% 的模擬結果於當天或之前完成的完成日期。
已觸發	該風險事件實際發生的 Monte Carlo 反覆運算所占的百分比。
要徑機率	某工作落在要徑上的模擬次數所占的百分比。
敏感度	某工作或風險的變動，與專案完成日的變動之間關聯有多強。
風險分數	機率 × 最高衝擊（定性優先順序；最高 64）。
風險曝險	依成本基礎、機率與成本衝擊計算的財務曝險。

摘要卡片：確定性完成日；P50 完成；P80 完成；P95 完成；準時——相對於目前計畫的完成日。儀表板卡片也可能顯示「至 P80 的緩衝」之類的標籤。

圖表：

• 完成日期信心水準（S 曲線）——提示文字格式為 P（完成日 ≤ 日期）

• 完成風險的主要來源——相關性／敏感度龍捲風圖

表格：要徑機率最高者——欄位為工作、P80 完成、要徑機率、敏感度。儀表板也會顯示本次模擬中的登錄風險（機率、衝擊、已觸發、敏感度）。

結果表格：欄位可包括名稱、工期、完成、P50 完成、P80 完成、要徑機率、敏感度、關鍵度、SSI，以及以風險分層長條呈現的甘特圖。

工程專案範例：確定性完成日 2027 年 2 月 17 日；P50 為 2027 年 4 月 1 日；P80 為 2027 年 4 月 29 日；P95 為 2027 年 5 月 26 日。

決策用途：

• 評估已承諾的完成日期是否切合實際

• 找出排程不確定性集中之處

• 決定資源、緩衝、供應商管理或風險抵減措施

• 以明確的信心水準而非直覺來選定完成日期

結語對照：傳統排程告訴您計畫何時完成；Monte Carlo 則告訴您對這個日期能有多少把握。

觀看示範影片

觀看：Monte Carlo 風險分析（約 5:41）——ProjectLibre 專案管理軟體。

內容包括：從甘特圖工具列開啟排程風險分析、專案層級的反覆運算次數／分布、工作風險頁籤的覆寫、S 曲線／龍捲風圖／要徑機率／敏感度，以及 P50 / P80 / P95。影片並未介紹定性風險登錄簿或對應矩陣。