WikiDer > Методология цепочки событий

Event chain methodology
Схема цепочки событий

Методология цепочки событий это сетевой анализ методика, ориентированная на идентификацию и управление событиями и отношениями между ними (цепочками событий), которые влияют проект расписания. Это метод графика моделирования неопределенности. Методология цепочки событий является продолжением количественный анализ рисков проекта с помощью моделирования Монте-Карло. Это следующий шаг вперед метод критического пути и критическая цепь управление проектом.[1] Методология цепочки событий пытается смягчить эффект мотивационный и когнитивные предубеждения в оценка и планирование.[2] Это повышает точность оценки рисков и помогает создавать более реалистичные графики проектов с учетом рисков.[3]

История

Методология цепочки событий - это расширение традиционного Монте-Карло моделирования графиков проекта, где неопределенности в продолжительности задачи и стоимости определяются статистическим распределением.[4][5][6] Например, продолжительность задачи может быть определена с помощью трех точечных оценок: низкой, базовой и высокой. Результатами анализа являются график проекта с поправкой на риски, важные задачи и вероятности того, что проект будет завершен вовремя и в рамках бюджета. Определение неопределенностей с использованием статистического распределения дает точные результаты, если есть надежные исторические данные о продолжительности и стоимости аналогичных задач в предыдущих проектах. Другой подход заключается в определении неопределенностей с использованием событий риска или факторов риска, которые могут быть назначены различным задачам или ресурсам.[7][8] Информацию о вероятностях и влиянии таких событий легче получить, что повышает точность анализа. Риски можно регистрировать в Реестр рисков. Методология цепочки событий была впервые предложена в период 2002-2004 гг.[9] Он полностью или частично реализован в ряде программных приложений.[10] Методология цепочки событий основана на шести принципах и имеет ряд результатов.

Принципы

Момент риска и состояние активности

Диаграмма цепочки событий для одного действия

Действия (задачи) - это не непрерывная единообразная процедура. На задачи влияют внешние события, которые переводят деятельность из одного состояния в другое. Одно из важных свойств события - это момент, когда событие происходит в ходе действия. Этот момент, когда происходит событие, в большинстве случаев является вероятностным и может быть определен с помощью статистическое распределение. Исходное состояние называется основным состоянием, другие состояния - возбужденными. Например, если команда завершает свою работу над деятельностью, они могут перейти к другим видам деятельности. Понятие состояния активности важно, потому что определенные события могут или не могут произойти, когда активность находится в определенном состоянии. Это означает, что состояние активности подписано на события. События могут быть локальными, влияющими на определенные задачи или ресурсы, или глобальными, влияющими на все задачи или ресурсы.

Цепочки событий

События могут быть связаны с другими событиями, которые будут создавать цепочки событий. Эти цепочки событий могут существенно повлиять на ход проекта. Например, изменение требований может вызвать задержку действия. Чтобы ускорить действие, менеджер проекта выделяет ресурс из другого действия, что затем приводит к пропуску крайнего срока. В конечном итоге это может привести к провалу проекта. Могут быть разные отношения между событиями. Одно событие может вызвать одно или несколько событий.

События можно соотносить друг с другом, и одно не запускает другое. В этом случае, если возник один риск, возникнет другой, и наоборот. Одно событие, назначенное для одного действия, может выполнять другое действие или группу действий. Во многих случаях это выполнение планов реагирования на риски. Например, событие «обнаружен структурный дефект» может вызвать одно или несколько действий «Ремонт». События могут привести к тому, что другие события произойдут немедленно или с задержкой. Задержка - это свойство подписки на событие. Задержка может быть детерминированной, но в большинстве случаев вероятностной. Также риски могут передаваться с одного вида деятельности на другой. Чтобы определить цепочки событий, нам нужно определить «отправителя», событие, которое инициирует цепочку событий. Событие отправителя может вызвать одно или несколько событий, влияющих на несколько действий. Эти события называются событиями-получателями. В свою очередь, события получателя также могут действовать как события отправителя.

Диаграммы цепочки событий

Пример диаграммы цепочки событий: локальные и глобальные угрозы и возможности с различной вероятностью и воздействием

Схема цепочки событий представляет собой визуализацию, которая показывает отношения между событиями и задачами и то, как события влияют друг на друга.[11][12] Самый простой способ представить эти цепочки - изобразить их в виде стрелок, связанных с определенными задачами или временными интервалами на диаграмме Ганта. Вот несколько важных правил:

  • Диаграммы цепочек событий представляют события в виде стрелок на диаграммах Ганта.
  • Стрелки вниз - это угрозы. Стрелки вверх - возможности.
  • Проблемы отображаются в виде стрелки в круге. Цвет стрелки выдачи красный (темный).
  • Закрытые или переданные риски показаны пунктирными линиями. Цвет стрелки белый. Закрытый выпуск отображается в круге с пунктирной линией границы.
  • Возбужденные состояния представлены подъемом соответствующего участка полосы на диаграмме Ганта.
  • Цвета представляют рассчитанное влияние риска. Более сильные воздействия имеют красный или более темный оттенок. Низкие воздействия имеют зеленый или более светлый оттенок. Размер стрелки представляет вероятность.
  • Цепочки событий показаны в виде линий, соединяющих стрелки, изображающие события.
  • Цепочки событий могут вызвать другое действие. В этом случае строка цепочки событий будет связана с началом активности необязательной стрелкой.
  • Цепочки событий могут запускать группу действий. В этом случае эта группа действий будет окружена рамкой или рамкой, а линия цепочки событий будет связана с углом рамки или первым действием в рамке.

Используя диаграммы цепочек событий для визуализации событий и цепочек событий, можно значительно упростить моделирование и анализ рисков и неопределенностей.

Пример диаграммы цепочки событий с цепочкой критических событий и активностью, инициированной событием

Еще один инструмент, который можно использовать для упрощения определения событий, - это таблица состояний. Столбцы в таблице состояний представляют события; строки представляют собой состояния активности. Информация для каждого события в каждом состоянии включает четыре свойства подписки на событие: вероятность, момент события, возбужденное состояние и влияние события.

Моделирование Монте-Карло

Как только события и цепочки событий определены, количественный анализ с использованием Моделирование Монте-Карло могут быть выполнены для количественной оценки совокупного эффекта событий.[13] Вероятности и последствия рисков, присвоенных деятельности, используются в качестве входных данных для моделирования графика проекта методом Монте-Карло.[14] В большинстве проектов необходимо дополнять дисперсию на основе событий неопределенностями в виде распределений, связанных с продолжительностью, временем начала, стоимостью и другими параметрами.

В методологии цепочки событий риск может влиять не только на график и стоимость, но и на другие параметры, такие как безопасность, защищенность, производительность, технология, качество и другие цели. Другими словами, одно событие может относиться к разным категориям.[15] Результат анализа покажет подверженность риску для различных категорий, а также интегрированную оценку риска проекта для всех категорий. Эта интегрированная оценка риска проекта рассчитывается на основе относительных весов для каждой категории риска.

Цепочки критических событий

Моделирование методом Монте-Карло дает возможность посредством анализа чувствительности идентифицировать отдельные события или цепочки событий. Эти цепочки событий можно идентифицировать, анализируя корреляции между основными параметрами проекта, такими как продолжительность или стоимость проекта, и цепочками событий. Они называются «критическими событиями» или «критическими цепочками событий». Выявляя критические события или критические цепочки событий, мы можем определить стратегии для минимизации их негативных последствий: избегать, передавать, смягчать или принимать. Ранжирование событий и цепочек событий выполняется для всех категорий риска (связанных с расписанием и вне расписания) как часть одного процесса. Интегрированная вероятность, влияние и оценка риска могут быть рассчитаны с использованием весов для каждой категории риска.

Управление проектом с помощью событий и цепочек событий

Мониторинг прогресса деятельности гарантирует, что обновленная информация используется для выполнения анализа. В ходе проекта вероятность и время событий могут быть пересчитаны на основе фактических данных. Основная причина отслеживания производительности - это прогнозирование продолжительности и стоимости действия, если действие выполнено частично и определенные события назначены ему. Методология цепочки событий автоматически снижает вероятность риска и влияние в зависимости от процента выполненной работы. Расширенный анализ может быть выполнен с использованием байесовского подхода. Можно отслеживать вероятность того, что проект уложится в определенные сроки. Этот шанс постоянно обновляется в результате анализа Монте-Карло. Критические события и цепочки событий могут быть разными на разных этапах проекта.

Явления

Повторные занятия

Повторяющаяся деятельность

Иногда события могут вызвать запуск уже завершенного действия. Это очень распространенный сценарий для реальных проектов; иногда предыдущее действие необходимо повторить на основе результатов последующего действия. Методология цепочки событий упрощает моделирование этих сценариев. Исходное расписание проекта не нужно обновлять, все, что требуется, - это определить событие и назначить его деятельности, которая указывает на предыдущую деятельность. Кроме того, необходимо определить ограничение на количество повторений действия.

Цепочки событий и реакция на риски

План мер по снижению

Если событие или цепочка событий происходит в ходе проекта, это может потребовать определенных усилий по реагированию на риски.

Выполнение планов реагирования на риски инициируется событиями, которые происходят, если деятельность находится в возбужденном состоянии. События реакции на риск могут пытаться преобразовать активность из возбужденного состояния в основное состояние. Планы реагирования - это действие или группа мероприятий (небольшой график), которые дополняют график проекта, если происходит определенное событие. Решение состоит в том, чтобы назначить план ответа событию или цепочке событий. Один и тот же план реагирования можно использовать для одного или нескольких событий.

Распределение ресурсов на основе событий

Одно из возможных событий - это переназначение ресурса из одного действия в другое, которое может произойти при определенных условиях. Например, если действие требует больше ресурсов для его завершения в течение фиксированного периода времени, это вызовет событие, чтобы перераспределить ресурс из другого действия. Перераспределение ресурсов также может происходить, когда продолжительность действия достигает определенного срока или стоимость превышает определенное значение. События могут использоваться для моделирования различных ситуаций с ресурсами, например временный отпуск, болезнь, отпуск и т. д.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Вирин, Лев; Трампер, Майкл (2007). Решения по проекту: искусство и наука. Издательство Berrett-Koehler. ISBN 978-1567262179.
  2. ^ Робин М. Доус и Бернард Корриган, «Линейные модели в принятии решений» Психологический бюллетень 81, вып. 2 (1974): 93–106.
  3. ^ Вирин, Лев (2013). Комплексный качественный и количественный анализ рисков портфелей проектов. В материалах симпозиума по управлению рисками предприятия. 22–23 апреля 2013 г., Чикаго, Иллинойс
  4. ^ Восе, Дэвид (2008). Анализ рисков: количественное руководство (3-е изд.). Великобритания: Wiley. ISBN 978-0-470-51284-5.
  5. ^ Хиллсон, Дэвид (2012). Практическое управление рисками: методология ATOM (2-е изд.). Издательство Berrett-Koehler. ISBN 978-1567263664.
  6. ^ Хиллсон, Дэвид (2009). Управление рисками в проектах (основы управления проектами). Рутледж. ISBN 978-0566088674.
  7. ^ Хьюлетт, Дэвид (2009). Практический график анализа рисков. Рутледж. ISBN 978-0566087905.
  8. ^ Хьюлетт, Дэвид (2011). Комплексный анализ рисков графика затрат. Рутледж. ISBN 978-0566091667.
  9. ^ Вирин, Лев (2013). Комплексный качественный и количественный анализ рисков портфелей проектов. In Proceedings of the Enterprise Risk Management Symposium, 2013, 22–24 апреля, Чикаго, Иллинойс
  10. ^ Вирин, Лев. и Трампер, Майкл. (2015). Предсказание непредсказуемого: как анализировать риски проекта с использованием методологии цепочки событий. Сеть PM, 29 (9), 28–29
  11. ^ Вирин, Лев и Маквин, Джейсон. (2004). Визуальное моделирование бизнес-задач: рабочий процесс и шаблоны, Материалы Зимней конференции по моделированию 2004 г., Вашингтон, округ Колумбия.
  12. ^ Вирин, Лев и Рэпли, Лиза. (2003). Визуализация вероятностных бизнес-моделей, Материалы Зимней конференции по моделированию 2003 г., Новый Орлеан, Луизиана.
  13. ^ Авлияс, Горан (2018). «Изучение ценности моделирования Монте-Карло для управления временем проекта». Менеджмент: журнал устойчивого бизнеса и управленческих решений в странах с развивающейся экономикой. 24: 11. Дои:10.7595 / management.fon.2018.0004.
  14. ^ Уильямс, Т. "Почему моделирование сетей проектов методом Монте-Карло может ввести в заблуждение". Журнал управления проектами, Том 35. Выпуск 3, (2004): 53-61
  15. ^ Агарвал, Ручи. и Вирин, Лев. (2017). Анализ рисков проекта Монте-Карло. В Райдугине Ю. (ред.) Справочник по исследованиям по использованию рисков и неопределенностей для эффективного управления проектами. IGI Global; 1 издание

дальнейшее чтение

  • Арно Дусе, Нандо де Фрейтас и Нил Гордон, Последовательные методы Монте-Карло на практике, 2001, ISBN 0-387-95146-6.
  • Хаммонд, Дж. и Кини, Р.Л. и Райффа, Х., Разумный выбор: практическое руководство по принятию лучших решений (1999). Пресса Гарвардской школы бизнеса
  • Д. Канеман и А. Тверски (ред.) (1982). Суждение в условиях неопределенности: эвристика и предвзятость. Издательство Кембриджского университета. ISBN 0-521-28414-7
  • Кини, Р.Л.,Мышление, ориентированное на ценности - путь к творческому принятию решений (1992). Издательство Гарвардского университета. ISBN 0-674-93197-1
  • Мэтисон, Дэвид, и Мэтисон, Джим, Умная организация: создание ценности с помощью стратегических исследований и разработок (1998). Пресса Гарвардской школы бизнеса. ISBN 0-87584-765-X
  • Райффа, Ховард, Анализ решений: вводные чтения о выборе в условиях неопределенности (1997). Макгроу Хилл. ISBN 0-07-052579-X
  • Роберт С.П. и Г. Каселла. «Статистические методы Монте-Карло» (второе издание). Нью-Йорк: Springer-Verlag, 2004, ISBN 0-387-21239-6
  • Скиннер, Дэвид, Введение в анализ решений, 2-е издание (1999). Вероятностный. ISBN 0-9647938-3-0
  • Смит, Дж. К., Анализ решений: байесовский подход (1988), Чепмен и Холл. ISBN 0-412-27520-1
  • Вирин Л. и Трампер М., ProjectThink. Почему хорошие менеджеры делают плохой выбор проектов (2013), Gower Pub Co. ISBN 978-1409454984
  • Virine, L. и Trumper M., Анализ рисков проекта стал до смешного простым (2017), World Scientific Publishing. ISBN 978-9814759373

внешняя ссылка