Перед основным текстом уточню, все ниже является выжимкой из ВКР

Управление проектами, особенно в научно-технической сфере, традиционно ударяется в крайности: либо оцениваем оптимистично (сделаем быстро и дешево), либо пессимистично (заложить в два раза больше на резерв). Хотя оба подхода не отражают природу неопределенности проекта. Теория вероятности позволяет эту природу количественно оценить.

Почему не PERT? Метод PERT предполагает, что распределение длительности симметрично, а отклонения подчиняются определенным законам. На практике же длительность не симметрична и имеет «хвост» при растягивании сроков. Также и три оценки — это субъективные экспертные данные.

В своей модели я пошел дальше. Эксперта спрашивают не три числа, а просят указать коэффициенты вариации (на сколько процентов тот или иной ресурс может отличаться от предполагаемого количества). Например для химического проекта мы можем ошибаться в оценке стоимости расходников на плюс-минус 20%. Эта характеристика объективнее, так как ее можно вычислить на основе массива предыдущих проектов.

Сколько же стоит проект?

В проектах существует риск, что результат не будет достигнут. Учесть это позволяет вероятностная модель успеха. Используем классическую формулу: ожидаемые затраты = (плановая стоимость / вероятность успеха) + стоимость неудачи. По сути она отражает, сколько средств необходимо, чтобы точно получилось.

Но откуда взять вероятность успеха? Спрашивать у эксперта «каковы шансы на успех?» не будет хорошей идеей — он субъективен. Вместо этого я использую нормальное распределение отклонений стоимости. Если базовая стоимость рассчитана детерминировано, и мы знаем дисперсию каждого ресурса, то вероятность уложиться находится как функция от нормированного отклонения. На этом этапе уже нет «гадания» — это расчёты.

Связь со сроком

При варьировании срока риски ведут себя нелинейно. Я использую экспоненциальную зависимость. При чем такая функция имеет асимптоту — риск стремится к пределу.

Такой подход позволяет задать чувствительность каждого отдельного этапа и проекта в целом к изменениям его срока выполнения. Чтобы корректно оценивать изменение риска.

Так что даст теория вероятности Вашему проекту?

1. Обоснованный резерв. 2. Сравнение альтернатив. 3. Переговорный инструмент.

Подытоживая

Теория вероятности — это не магия и не среднее. Это системный способ превратить неопределенность в управляемый риск. Единственное, что необходимо — наличие статистики по проектам. Но даже без базы данных можно начать с допущений, постепенно калибруя модель.

В своей работе я разработал одну из реализаций такого подхода. Предварительная оценка 98/100, так что полноценной экосистеме быть!