W zeszlym tygodniu bylem na szkoleniu dotyczacym zarzadzania ryzykiem terminow i kosztow w projektach. Szkolenie prowadzil juz leciwy ale bardzo energiczny amerykanin, Dawid Hulett.
To osoba, ktora jest autorem czesci dotyczacej czasu trwania projektow i ryzyka w projektach z PMBok Guide. David wyrazil sie, ze ta czesc PMBOK jest juz „embarassing” i dzisiaj robi sie to znacznie nowoczesniej niz 3-points-estimate z konca zeszlego stulecia. Nawet proponowal PMI przepisanie tej czesi od nowa ….
Hulett wyraznie pokazal slabosci tradycyjnego sposobu szacowania czasu trwania projektow, ktory jest pochodna najbardziej prawdopodobnego oraz skrajnie optymistycznego i pesymistycznego czasu trwania poszczegolnych aktywnosci / etapow projektu. Pierwsza slabosc to bazowanie zasadniczo na jednej punktowej wartosci ktora prawie nigdy nie bedzie wlasciwa – z zalozenia projekty sa tak dynamicznym srodowiskiem, ze zakladanie zmieszczenia sie dokladnie w terminie jest idiotyzmemn. Druga slabosc to operaowanie wplywem grupy ryzyk na wahania np czasu wykonania lub kosztu projektow, bez mozliwosci pokazania jak jedno konkretne ryzyko moze wplynac na czas trwania lub koszt poszczegolnych aktywnosci i calego projektu.
Hulett promuje podejscie dynamiczne, nowoczesne i mowi o nim Risk Driven Schedule Analysis. Otoz metoda w duzym skrocie bazuje na rejestrze ryzyk, przy czym rejestr definiuje dla kazdego z ryzyk:
- w jakim zakresie (od do) moze wplywac na termin
- w jakim zakresie (od do) moze wplywac na koszt
- na ktore czynnosi wplywa
- jeden projekt moze byc naturalnie wyeksponowany na wiele ryzyk, ryzyka moga dzialac lacznie lub rozlacznie – te interakcje powinny byc zdefiniowane.
Majac juz plan i kosztorys projektu (dla wszystkich aktywnosci, elementow jego sieci) oraz rejestr ryzyk nalezy calosc przepuscic przez „maszynke do wrozenia z fusow” – symulacje Monte Carlo.
Metoda w duzym skrocie polega na wyliczeniu wielu (tysiecy) wariantow przebiegu tego samego projektu, za kazdym razem przyjmujac inny zestaw wartosci dla zmiennych ktore jednoczesnie moga sie zmieniac. To moga byc koszty betonu (zmieniajace sie np od 90 do 132 jednostki za m3), wystapienie ryzyka A (oraz nadanie mu skutku w zakresie od zalozonego minimum do maksimum) – i kilkadziesiat innych czynnikow lub ryzyk. Monte Carlo generuje kilka tysiecy wynikow bioracych pod uwage wystapienie i nasilenie m.in ryzyk. Wyniki rozkladaja sie zwykle wg krzywej Gaussa, z ktorej mozna odczytac np ze zwykle planowany termin zakonczenia projektu ma …. 10-20% szansy na sukces.
Oczywiscie istnieje kilka specjalistycznych aplikacji do „zabawy” w monte carlo w projekcie, jednak metoda moze byc wykorzystana przez risk managerow w sposob znacznie bardziej uniwersalny i przy wykorzystaniu Excela. Troche wiecej nt podstaw znajdziecie tutaj:
projectsmart
msoffice
epix
Ponizszy bardzo prosty przyklad ma pokazac na jakie wyniki finansowe moze realnie liczyc producent rowerow, w zaleznosci od trzech parametrow ktore sa od niego niezalezne i stanowia strategiczne ryzyko:
- ile sprzeda rowerow (min 1800, max 3600)
- ile bedzie kosztowala stal, z jakiej je wyprodukuje (od 70 do 95 jednostek za kg)
- jaka bedzie rynkowa cena rowerow, dyktowana przez rownowage konkurencyjna (od 500 do 800 zl).
Jesliby przyjac najprostsza formule, wartosci minimalne daja wynik finansowy na poziomie 143 tys, optymistyczne ponad miliona. Bardzo duzy rozrzut, prognoza za malo wiarygodna dla ew udzialowcow i inwestorow.
Jednak mozna zalozyc dla kazdej z trzech zmiennych jaka wartosc jest najbardziej prawdopodobna („most likely”) i jak duze odchylenia w gore i w dol sa mozliwe („sigma”), tzn jaki mamy poziom pewnosci ze wartosci beda w takim zakresie. Sigma mowi o rozproszeniu wartosci w gore i w dol od tej najbardziej prawdopodobnej – tzn na ile prawdopodobne jest zblizenie sie do wartosci min/max.
Cala tajemnica montecarlo tkwi w kolumnie H, ktora za pomoca formuly np. rozkladu normalnego probkowanego w sposob losowy nadaje mozliwe wartosci – np cenie rynkowej roweru w wierszu 5:
=NORMINV(random(),E5,F5)
Bardziej doskonale byloby zastosowanie dystrybucji Beta, ale jakos nie doszukalem sie niczego sensownego dla Excela …
Jednak to obliczenie daloby nam jedynie mozliwosc generowania losowych wynikow w zalozonym wczesniej zakresie wahan zmiennych i z uwzglednieniem charakterystyki tego rozkladu (zageszczenia wokol wartosci np sredniej). Mozna oczywiscie tysiac razy nacisnac „F9” i za kazdym razem spisac wynik, a nastepnie zrobic z niego histogram, jednak ktos juz wczesniej mial taki problem i splodzil Add-in do Excela.
Po zainstalowaniu, nakladka wygeneruje dla nas losowo taka ilosc prob jaka sobie zazyczymy, nawet 100 tysiecy, i przedstawi jej wynik w postaci gotowego histogramu. Dla naszego rowerowego przykladu widac, ze zarzad powinien sie przygotowac na najbardziej prawdopodobny wynik finansowy w okolicach 470-530 tys PLN.
I z zyczeniami takich rocznych wynagrodzen dla risk managerow pozdrawiam,
Was w ryzyku,
R
ryzyko jest piękne 