Способ планирования срока выполнения проекта с учетом неопределенности

Abstract

RU: Цель. В любой задаче управления проектом важно знать его длительность. Она зависит, очевидно, от длительностей всех работ, которые входят в состав проекта. Длительность выполнения каждой работы для однотипных проектов может быть определена на основе статистических данных, если они есть. Однако и в этом случае оценка продолжительности некоторой работы как средней величины по имеющейся выборке, будет неточной. В проектах создания новых технологий имеется много нестандартных работ и в этом случае определение их длительности значительно усложняется. В этом случае целесообразно использовать представление длительности работы проекта как случайной величины. Тогда длительность проекта будет также случайной величиной, что соответствует реальной ситуации. Целью настоящей работы определяется определение интервала вероятности для длительности проекта, что позволяет учесть риски при его выполнении. Эта задача решается для проектов, состоящих из последовательности работ, некоторые из которых параллельны другим работам. Методика. В связи с тем, что для данного типа проекта его длительность – нелинейная функция длительностей работ, определить функцию распределения аналитически невозможно. Поэтому предлагается решить задачу численно, используя метод Монте-Карло. Расчеты производятся в среде процессора MS Excel, который широко используется в инженерных и экономических расчетах. Результаты. Для конкретного проекта разработана вероятностная имитационная модель, которая позволила определить такой конечный срок реализации проекта, который с большой вероятностью (95%) не будет превышен. Научная новизна. Показано, что можно учесть неопределенность сроков выполнения проекта, используя его имитационную модель. Тем самым можно учесть риски, связанные с выполнением проекта в целом и его частей. Практическая значимость. Знание надежной длительности выполнения проекта позволяет проектной организации эффективнее планировать ее работу: лучше распределять ресурсы проектировщиков, повысить их производительность.

UK: Мета. У будь-якій задачі управління проектом важливо знати його тривалість. Вона залежить, очевидно, від тривалостей усіх робіт, які входять до складу проекту. Тривалість виконання кожної роботи для однотипних проектів може бути визначена на основі статистичних даних, якщо вони є. Проте і в цьому випадку оцінка тривалості деякої роботи як середньої величини по наявній вибірці, буде неточною. У проектах створення нових технологій є багато нестандартних робіт і в цьому випадку визначення їх тривалості значно ускладнюється. В цьому випадку доцільно використовувати представлення тривалості роботи проекту як випадкової величини. Тоді тривалість проекту буде також випадковою величиною, що відповідає реальній ситуації. Метою справжньої роботи визначається визначення інтервалу вірогідності для тривалості проекту, що дозволяє врахувати ризики при його виконанні. Ця задача розв'язується для проектів, що складаються з послідовності робіт, деякі з яких паралелі іншим роботам. Методика. У зв'язку з тим, що для даного типу проекту його тривалість - нелінійна функція тривалостей робіт, визначити функцію розподілу аналітично неможливо. Тому пропонується вирішити задачу чисельно, використовуючи метод Монте-Карло. Розрахунки виробляються в середовищі табличного процесора MS Excel, який широко використовується в інженерних і економічних розрахунках. Результати. Для конкретного проекту розроблена імітаційна модель вірогідності, яка дозволила визначити такий кінцевий термін реалізації проекту, який з великою вірогідністю (95%) не буде перевищений. Наукова новизна. Показано, що можна врахувати невизначеність термінів виконання проекту, використовуючи його імітаційну модель. Тим самим можна врахувати ризики, пов'язані з виконанням проекту в цілому і його частин. Практична значущість. Знання надійної тривалості виконання проекту дозволяє проектній організації ефективніше планувати її роботу: краще розподіляти ресурси проектувальників, підвищити їх продуктивність.

EN: Purpose. In any project management task, it is important to know its duration. It depends, obviously, on the duration of all the works that are part of the project. The duration of each work for similar projects can be determined on the basis of statistical data, if any. However, in this case, the estimate of the duration of some work as an average of the available sample will be inaccurate. In projects of creating new technologies, there are many non-standard works, and in this case the determination of their duration is much more complicated. In this case, it is advisable to use the representation of the duration of the project as a random variable. Then the duration of the project will also be a random variable, which corresponds to the real situation. The purpose of this work is to determine the probability interval for the duration of the project, which allows considering the risks in its implementation. This problem is solved for projects consisting of a sequence of works, some of which are parallel to other works. The technique. Due to the fact that for this type of project its duration is a non-linear function of the duration of work, it is analytically impossible to determine the distribution function. Therefore, it is proposed to solve the problem numerically using the Monte Carlo method. The calculations are made in the environment of the spreadsheet processor MS Excel, which is widely used in engineering and economic calculations. Results. For a particular project, a probabilistic simulation model has been developed, which allowed determining the project’s deadline for the implementation of the project, which with a high probability (95%) will not be exceeded. Scientific novelty. It is shown that it is possible to take into account the uncertainty of the timing of the project, using its simulation model. Thus, it is possible to take into account the risks associated with the implementation of the project as a whole and its parts. Practical value Knowledge of the reliable duration of the project allows the project organization to plan its work more efficiently: to better distribute the resources of the designers, to increase their productivity.