Monte-Carlo-Analyse
Einführung
Der Begriff Monte-Carlo-Analyse wurde nach dem für seine Casinos bekannten Fürstentum benannt und zaubert Bilder einer komplizierten Strategie, die darauf abzielt, die Einnahmen in einem Casinospiel zu maximieren.
Die Monte-Carlo-Analyse bezieht sich jedoch auf eine Technik im Projektmanagement, bei der ein Manager die Gesamtprojektkosten und den Projektplan viele Male berechnet und berechnet.
Dies erfolgt unter Verwendung einer Reihe von Eingabewerten, die nach sorgfältiger Abwägung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder potenziellen Kosten oder potenziellen Dauern ausgewählt wurden.
Bedeutung der Monte-Carlo-Analyse
Die Monte-Carlo-Analyse ist wichtig für das Projektmanagement, da sie es einem Projektmanager ermöglicht, die wahrscheinlichen Gesamtkosten eines Projekts zu berechnen und einen Bereich oder einen möglichen Fertigstellungstermin für das Projekt zu ermitteln.
Da bei einer Monte-Carlo-Analyse quantifizierte Daten verwendet werden, können Projektmanager besser mit der Geschäftsleitung kommunizieren, insbesondere wenn diese auf unpraktische Projektabschlussdaten oder unrealistische Projektkosten drängt.
Diese Art der Analyse ermöglicht es den Projektmanagern auch, Gefahren und Unklarheiten in Projektplänen zu quantifizieren.
Ein einfaches Beispiel für die Monte-Carlo-Analyse
Ein Projektmanager erstellt drei Schätzungen für die Dauer des Projekts: eine ist die wahrscheinlichste Dauer, eine das Worst-Case-Szenario und die andere das Best-Case-Szenario. Für jede Schätzung übergibt der Projektmanager die Eintrittswahrscheinlichkeit.
Das Projekt umfasst drei Aufgaben:
Die erste Aufgabe wird voraussichtlich drei Tage dauern (70% Wahrscheinlichkeit), kann aber auch in zwei oder sogar vier Tagen erledigt werden. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Fertigstellung zwei Tage dauert, beträgt 10% und die Wahrscheinlichkeit, dass die Fertigstellung vier Tage dauert, beträgt 20%.
Die zweite Aufgabe hat eine Wahrscheinlichkeit von 60%, dass sie sechs Tage dauert, und eine Wahrscheinlichkeit von 20%, dass sie in fünf oder acht Tagen abgeschlossen ist.
Die endgültige Aufgabe hat eine Wahrscheinlichkeit von 80%, in vier Tagen erledigt zu werden, eine Wahrscheinlichkeit von 5%, in drei Tagen erledigt zu werden, und eine Wahrscheinlichkeit von 15%, in fünf Tagen erledigt zu werden.
Mit der Monte-Carlo-Analyse werden eine Reihe von Simulationen der Projektwahrscheinlichkeiten durchgeführt. Die Simulation soll tausendmal ausgeführt werden, und für jede Simulation wird ein Enddatum notiert.
Sobald die Monte-Carlo-Analyse abgeschlossen ist, gibt es kein einziges Projektabschlussdatum. Stattdessen verfügt der Projektmanager über eine Wahrscheinlichkeitskurve, in der die voraussichtlichen Fertigstellungstermine und die Wahrscheinlichkeit des Erreichens angegeben sind.
Anhand dieser Wahrscheinlichkeitskurve informiert der Projektmanager die Geschäftsleitung über den voraussichtlichen Fertigstellungstermin. Der Projektmanager würde das Datum mit einer 90% igen Chance wählen, es zu erreichen.
Daher könnte man sagen, dass das Projekt mit der Monte-Carlo-Analyse eine 90% ige Chance hat, in X Tagen abgeschlossen zu werden.
In ähnlicher Weise kann ein Projektmanager das geschätzte Budget für ein Projekt anhand von Wahrscheinlichkeiten beurteilen, um verschiedene Endergebnisse zu simulieren, und die Ergebnisse wiederum in einer Wahrscheinlichkeitskurve verwenden.
Wie wird die Monte-Carlo-Analyse durchgeführt?
Das obige Beispiel enthielt lediglich drei Aufgaben. In Wirklichkeit enthalten solche Projekte Hunderte, wenn nicht Tausende von Aufgaben.
Mithilfe der Monte-Carlo-Analyse kann ein Projektmanager eine Wahrscheinlichkeitskurve ableiten, um die Mehrdeutigkeit in Bezug auf die Dauer und die Kosten für diese Hunderte oder Tausende von Aufgaben aufzuzeigen.
Das Durchführen von Simulationen mit Hunderten oder Tausenden von Aufgaben ist eine mühsame Aufgabe, die manuell ausgeführt werden muss.
Heute gibt es eine Projektmanagement-Planungssoftware, die Tausende von Simulationen durchführen und dem Projektmanager verschiedene Endergebnisse in einer Wahrscheinlichkeitskurve bieten kann.
Die verschiedenen Arten von Wahrscheinlichkeitsverteilungen / -kurven
Eine Monte-Carlo-Analyse zeigt die an einem Projekt beteiligte Risikoanalyse anhand einer Wahrscheinlichkeitsverteilung, die ein Modell möglicher Werte darstellt.
Einige der häufig verwendeten Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder Kurven für die Monte-Carlo-Analyse umfassen:
The Normal or Bell Curve - Bei dieser Art von Wahrscheinlichkeitskurve treten die Werte in der Mitte am wahrscheinlichsten auf.
The Lognormal Curve -Hier sind die Werte verzerrt. Eine Monte-Carlo-Analyse gibt diese Art der Wahrscheinlichkeitsverteilung für das Projektmanagement in der Immobilien- oder Ölindustrie an.
The Uniform Curve -Alle Instanzen haben die gleiche Wahrscheinlichkeit des Auftretens. Diese Art der Wahrscheinlichkeitsverteilung ist bei Herstellungskosten und zukünftigen Umsatzerlösen für ein neues Produkt üblich.
The Triangular Curve -Der Projektmanager gibt die minimalen, maximalen oder wahrscheinlichsten Werte ein. Die Wahrscheinlichkeitskurve, eine dreieckige, zeigt Werte um die wahrscheinlichste Option an.
Fazit
Die Monte-Carlo-Analyse ist eine wichtige Methode, mit der Manager die vielen möglichen Projektabschlussdaten und das wahrscheinlichste für das Projekt erforderliche Budget berechnen.
Mithilfe der durch die Monte-Carlo-Analyse gesammelten Informationen können Projektmanager der Geschäftsleitung die statistischen Belege für die für die Fertigstellung eines Projekts erforderliche Zeit vorlegen und ein geeignetes Budget vorschlagen.