Kierownicy projektów czasami planują czas trwania projektu wyłącznie na podstawie własnego doświadczenia. Jednak obliczenia oparte na najbardziej udanych i nieudanych zadaniach, które wykonali, mogą być niedokładne.
Niektórzy menedżerowie mogą nieświadomie myśleć: “Widzę to, co chcę zobaczyć”. To powszechne, że menedżer ufa informacjom, które odpowiadają jego światopoglądowi, ignorując dane, które nie spotykają jego aprobaty.
Kolejnym wyzwaniem w harmonogramowaniu projektów jest złożoność relacji między różnymi ryzykami. Wydarzenia mogą występować w dowolnym momencie procesu, korelować ze sobą lub wywoływać inne niepewności. To samo wydarzenie może mieć różne skutki w zależności od okoliczności, a menedżer może “zgasić pożar” na różne sposoby.
Metodologia Łańcucha Wydarzeń (ECM) zakłada, że niezależnie od tego, jak dobrze jest przygotowany harmonogram projektu, zdarzenia wystąpią, które zmienią zaplanowany czas. Głównym zadaniem jest ich wcześniejsze zidentyfikowanie, aby móc nimi zarządzać. ECM nie koncentruje się na stałych problemach, ponieważ te można zidentyfikować i skorygować bez specjalnej analizy.
Wizualizacja ryzyk, aby łatwiej je zbadać, jest kolejnym ważnym zadaniem tej metodologii.
Pochodzenie
Metodologia Łańcucha Wydarzeń powstała pod koniec lat 2000 na podstawie innych narzędzi analizy ryzyka. Przewodnik po wiedzy na temat zarządzania projektami (PMBOK Guide) zalecał techniki analizy ryzyka w 2008 roku: analiza drzew decyzyjnych, symulacja Monte Carlo oraz analiza wrażliwości. Ostatnie dwie metody stały się fundamentem Metodologii Łańcucha Wydarzeń.
Metoda Monte Carlo pomaga obliczyć rozkład statystyczny wyników na podstawie danych z określonymi prawdopodobieństwami. Analiza wrażliwości identyfikuje ryzyka mające największy wpływ na procesy.
Another part of the methodology is język opisu graficznego do modelowania procesów biznesowych, UML. Wizualizacja połączeń między niepewnościami była aktywnie stosowana w rozwoju oprogramowania i obejmowała tworzenie diagramów Gantta i innych diagramów sieci wydarzeń.
Stosowane są również techniki prognozowania analizujące dane historyczne. Identyfikowane są podobieństwa między przeszłymi a obecnymi procesami.
Stosowane są również techniki prognozowania analizujące dane historyczne. Identyfikowane są podobieństwa między przeszłymi a obecnymi procesami.
Techniki te stanowią podstawę metody modelowania zdarzeń. Pod ich wpływem, harmonogram projektu jest tworzony w następujący sposób:
- Przygotuj harmonogram projektu dla optymalnego scenariusza. Oblicz czas trwania, koszt i inne kluczowe parametry. Usuń optymistyczne wskaźniki z obliczeń, ponieważ kierownicy projektów często włączają zbyt ambitne liczby z powodu nadmiernej pewności siebie, błędnych obliczeń lub motywacji zespołowej.
- Stwórz listę wydarzeń i łańcuchów wydarzeń. Przewiduj prawdopodobieństwo ich wystąpienia oraz ich wpływ na zasoby i działania firmy.
- Przeprowadź analizę ilościową przy użyciu metody Monte Carlo. To pomoże określić, jak realistyczne jest ukończenie projektu w określonym terminie bez nieprzewidzianych kosztów.
- Wykonaj analizę wrażliwości, aby zidentyfikować zdarzenia i łańcuchy zdarzeń o największym wpływie na projekt. Zweryfikuj dane, aby ocenić, czy prawdopodobieństwo zdarzeń zostało dokładnie określone.
- Powtarzaj analizę w trakcie projektu na podstawie rzeczywistych danych oraz czy przewidywane zdarzenia miały miejsce. Ponownie oceniaj prawdopodobieństwo i wpływ ryzyk na podstawie aktualnych wskaźników.
Zasady ECM
Określ moment wystąpienia zdarzenia i stan wzbudzony
Procesy zazwyczaj nie są stałe i jednorodne. Na ich przebieg wpływają wydarzenia zewnętrzne, które zmieniają ich stan. Gdy warunki procesu się zmieniają — wymagając innych zasobów lub więcej czasu — wchodzi on w stan wzbudzony. Przed zmianami był w swoim pierwotnym stanie.Stan procesu można powiązać z wydarzeniem. Na przykład, przeprowadzenie spotkania z otwartym dachem zależy od zewnętrznego wydarzenia “zła pogoda.” Jeśli pada deszcz, proces przechodzi w stan wzbudzony — spotkanie odbędzie się w pomieszczeniach. Teraz proces nie jest zależny od wydarzenia “zła pogoda”.
Wydarzenie ma wpływ i prawdopodobieństwo. Załóżmy, że proces jest powiązany z wydarzeniem “zmiana wymagań.” Może wystąpić z 50% prawdopodobieństwem i spowodować 50% opóźnienie w stosunku do stanu początkowego. Jednak jeśli ten scenariusz się powtarza, opóźnienie może wynosić tylko 25%, ponieważ zarząd podjął pewne kroki, aby je złagodzić ostatnim razem.
Wpływ zdarzenia może prowadzić do opóźnień w procesie, wznowień, anulacji lub konieczności nowych zasobów i działań.
Każde wydarzenie ma moment wystąpienia. Mogą być one absolutne, powiązane z konkretną datą, lub względne — występujące na początku, w środku lub na końcu procesu. Czas wystąpienia zdarzenia wpływa na jego skutki.
Zdefiniuj łańcuchy wydarzeń
Niektóre wydarzenia mogą wywoływać inne, tworząc łańcuchy wydarzeń. Na przykład zmiana wymagań prowadziła do opóźnienia w procesie, a aby go przyspieszyć, menedżer przydzielił zasoby z innego procesu. W rezultacie terminy są przegapione, a projekt ogólnie nie udaje się.
Wydarzenie, które uruchamia łańcuch, nazywa się inicjatorem. Zdarzenie, które “przejmuje”, nazywa się odbiorcą. Skutek wynikający z łańcucha zdarzeń nazywa się multicastowaniem.
Łańcuchy wydarzeń wywołują więcej opóźnień niż zdarzenia niezależne. Poniżej znajduje się przykład takiego wpływu na trzy procesy w projekcie, z których każdy ma 50% prawdopodobieństwo wznowienia i trwa 5 dni. Analiza została przeprowadzona przy użyciu metody Monte Carlo.
Wizualizacja i analiza
Wizualizacja relacji między zdarzeniami może być realizowana przy użyciu diagramów Gantta. Oto zasady ich tworzenia:
- Pokazuj wydarzenia jako strzały z oznaczonymi nazwami.
- Wyświetlaj negatywne wydarzenia strzałkami w dół, a pozytywne wydarzenia strzałkami w górę.
- Łącz wydarzenia w łańcuchu liniami.
- Inicjujące wydarzenie z wieloma liniami do odbierających wydarzeń jest uważane za multicastowanie.
- Pokaż globalne wydarzenia, które wpływają na wszystkie procesy poza diagramem Gantta. Wskaźniki zagrożeń powyżej diagramu oraz możliwości poniżej.
Symulacja Monte Carlo dla analizy ryzyka
Gdy już zidentyfikujesz ryzyka, łańcuchy wydarzeń oraz związane z nimi stany procesów, skorzystaj z metody Monte Carlo, aby określić ogólny wpływ wydarzeń.Nawet gdy wszystkie ryzyka zostały zidentyfikowane, zawsze istnieją niepewności związane z kosztami i czasem trwania projektu. Aby je uwzględnić, oblicz rozkłady statystyczne czasu rozpoczęcia, czasu trwania i kosztu projektu. Nie używaj tych samych przyczyn, które przypisałeś wydarzeniom, aby uniknąć nakładających się ryzyk.
Postępuj zgodnie z tymi krokami, aby prawidłowo przeprowadzić analizę Monte Carlo:
- Oblicz momenty wystąpienia ryzyk na podstawie rozkładów statystycznych dla każdego stanu.
- Sprawdź, czy wydarzenia inicjujące wystąpią z danym prawdopodobieństwem.
- Określ, czy trzeba zaktualizować prawdopodobieństwa odbiorczych wydarzeń dla tego eksperymentu.
- Sprawdź, czy wystąpiły odbierające wydarzenia z danym prawdopodobieństwem.
- Analizuj każdy proces w stanach początkowych i wzbudzonych.
- Jeśli wydarzenie powoduje anulowanie procesu, zaznacz to i uwzględnij nowe koszty i czas w planie projektu.
- Jeśli wydarzenie powoduje inne wydarzenie — interwencję menedżera jako działanie łagodzące — dostosuj harmonogram projektu odpowiednio.
- Uwzględnij skumulowany wpływ wydarzeń na koszty i czas trwania projektu wraz z fluktuacjami kosztów i czasu trwania.
Wynik da Ci prawdopodobieństwo sukcesu ukończenia projektu oraz prawdopodobieństwo zakończenia poszczególnych procesów.
Znajdowanie krytycznych łańcuchów wydarzeń i kosztów wydarzeń
Wydarzenia lub łańcuchy wydarzeń z najwyższym prawdopodobieństwem wpływu na procesy nazywane są krytycznymi. Zidentyfikuj je podczas analizy wrażliwości, badając korelacje między kluczowymi parametrami projektu, takimi jak koszt i czas trwania oraz łańcuchy zdarzeń.
Użyj tabeli wrażliwości, aby śledzić krytyczne wydarzenia lub łańcuchy.
Wnioski
Czynniki motywacyjne wpływają na kluczowe parametry procesów bardziej niż ryzyka. Metodologia Łańcucha Wydarzeń pomaga przezwyciężyć selektywną percepcję, tendencyjność menedżerów wobec informacji, które odpowiadają ich zasadom, nadmierną pewność siebie i błędy w planowaniu.
ECM uwzględnia czynniki pomijane przez inne techniki analizy ryzyka: momenty wystąpienia ryzyka, łańcuchy zdarzeń, opóźnienia w wystąpieniu zdarzeń oraz działania łagodzące. Aby uprościć identyfikację wydarzeń i ich łańcuchów, stwórz diagramy i tabele stanów procesów.
Metodologia obejmuje analizę ryzyka i dostosowanie harmonogramu w trakcie projektu.