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为什么进度风险分析是一个好主意

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2015年8月7日,经过十六

我们的朋友们芭比土提交了这个有趣的文章,解释了为什么安排风险分析是一个好主意。

的值

作为项目管理进程的一部分,将定义项目计划,通常使用关键路径方法(CPM)技术,该技术标识需要执行的活动(任务)以满足项目目标,预期每项活动需要长时间要采取,必须执行活动的顺序,并且通常需要执行工作所需的资源。

CPM技术的问题是它没有考虑到不确定性,因此它在为项目完成提供的预测中倾向于固有的乐观。

通过了解不确定性的影响,就估计不确定性(缺乏知识)和事件不确定性(随机的外部威胁和机会),我们可以将我们的估算和管理努力集中在可能对项目产生最大影响的活动中结果。这降低管理努力和成本并允许我们做出更现实、更可行的承诺。

CPM本质上是乐观的

有总是与活动执行相关的不确定性。可能存在与之前进行的工作相关的不确定性,并且很好地理解,但它仍然存在。机器失败,员工有美好的日子/糟糕的日子,而且天气发生。考虑以下例子,我们可以假设我们的估计是好的,不确定性同样可能有一个有益的与有害影响,并且我们的平均实际执行时间符合估计。

安排风险分析图1

如果每个活动需要5天来执行,那么项目应该在第10天结束时完成。但是,如果活动A需要6天才能完成会怎样呢?作为优秀的项目经理,我们将观察溢出,我们可以集中精力尽早引入活动B。如果我们成功了,项目仍可能在第10天完成。

现在考虑并行执行的这两个活动:

安排风险分析图2如果每个活动需要5天来执行,那么项目应该在第5天结束时完成。但是,如果活动A需要6天才能执行,会发生什么呢?项目完成时间将滑落到第六天,对于B活动我们无能为力。事实上,如果B有任何影响,只会进一步推迟项目。

让我们在我们的并行示例中列出活动A和B的可能结果:


活动A.


活动B.


项目完成

准时/早期 准时/早期 准时/早期
晚些时候 准时/早期 晚些时候
准时/早期 晚些时候 晚些时候
晚些时候 晚些时候 晚些时候

从桌面看来,我们可以看到,即使假设两个个人活动的对称不确定性,我们也只有四分之一(25%)的项目,准时或早期完成。

这种现象被称为合并的偏见这也是为什么使用CPM的项目计划本质上是乐观的,并且经常产生预测的项目完成日期不现实,无法实现。

合并的偏见,在我们的现代复杂项目中,具有多个平行路径,即使估计和执行历史上,也会影响项目结果。

使用Monte Carlo仿真安排风险分析(SRA)

CPM对活动持续时间使用单一的估计。更好的模型应该使用反映每个活动执行中可能变化的估计范围。这些被称为三点估计。人们常常担心,获得每个活动的估计值范围将是费力和耗时的。这并不一定是事实。事实上,使用对所有活动的一般估计(例如±25%)对项目进行初始分析,通常可以使用历史数据、专家意见,或者在风险研讨会期间表达的原始估计中可能的信心(或缺乏信心)来确定进行更详细分析的良好候选。

进度表风险分析将多次模拟项目的执行,使用从每个活动指定的范围中取样的持续时间,并生成项目可能完成的日期范围。

安排风险分析图3

柱状图显示了项目(或活动/里程碑)完成的机会在特定日期。

累积s曲线表示结束的概率经过特定日期。

图表显示,我们只有6%的机会实现了CPM建议的1月23日结束日期。

根据这个图表,我们可能会承诺在3月17日交付,因为这给了我们更高的(80%)成功的机会。

敏感性分析可以识别项目/可交付结果中不确定性的最高贡献者。

安排风险分析图4

在敏感度(A.K.A. Tornado Chart)上列出的活动是较好的候选人,以便更深入估算,并且考虑逻辑/持续时间变化以便压缩计划。通过注重报告上列出的活动的管理努力,可以减少管理时间/成本,项目成功的机会增加。

总结

进度风险分析是一种简单的方法,可以确保承诺是现实的,并在降低项目成本的同时提高您的成功机会。接受风险可以提高信心,并最终提高盈利能力。

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