मोंटे कार्लो विश्लेषण
परिचय
रियासत का नाम अपने कैसिनो के लिए प्रसिद्ध होने के कारण, मोंटे कार्लो विश्लेषण शब्द एक कैसिनो गेम में किसी की कमाई को अधिकतम करने के उद्देश्य से एक जटिल रणनीति की छवियों को जोड़ता है।
हालांकि, मोंटे कार्लो विश्लेषण परियोजना प्रबंधन में एक तकनीक को संदर्भित करता है जहां एक प्रबंधक कुल परियोजना लागत और परियोजना अनुसूची की गणना और गणना कई बार करता है।
यह इनपुट मानों के एक सेट का उपयोग करके किया जाता है जो संभावित वितरण या संभावित लागत या संभावित अवधि के सावधानीपूर्वक विचार-विमर्श के बाद चुना गया है।
मोंटे कार्लो विश्लेषण का महत्व
मोंटे कार्लो विश्लेषण परियोजना प्रबंधन में महत्वपूर्ण है क्योंकि यह एक परियोजना प्रबंधक को एक परियोजना की संभावित कुल लागत की गणना करने के साथ-साथ एक सीमा या परियोजना के लिए पूरा होने की संभावित तिथि की गणना करने की अनुमति देता है।
चूंकि मोंटे कार्लो विश्लेषण मात्रात्मक डेटा का उपयोग करता है, इसलिए यह परियोजना प्रबंधकों को वरिष्ठ प्रबंधन के साथ बेहतर संवाद करने की अनुमति देता है, खासकर जब उत्तरार्द्ध अव्यवहारिक परियोजना के पूरा होने की तारीखों या अवास्तविक परियोजना लागतों पर जोर दे रहा हो।
इसके अलावा, इस प्रकार के विश्लेषण से परियोजना प्रबंधकों को परियोजना अनुसूचियों में गड़बड़ी और अस्पष्टता निर्धारित करने की अनुमति मिलती है।
मोंटे कार्लो विश्लेषण का एक सरल उदाहरण
एक प्रोजेक्ट मैनेजर प्रोजेक्ट की अवधि के लिए तीन अनुमान बनाता है: एक सबसे अधिक संभावना अवधि, एक सबसे खराब स्थिति और दूसरा सबसे अच्छा परिदृश्य। प्रत्येक अनुमान के लिए, परियोजना प्रबंधक घटना की संभावना की पुष्टि करता है।
परियोजना एक है जिसमें तीन कार्य शामिल हैं:
पहले कार्य में तीन दिन (70% संभावना) लगने की संभावना है, लेकिन इसे दो दिनों या चार दिनों में भी पूरा किया जा सकता है। इसे पूरा करने में दो दिन लगने की संभावना 10% है और इसके खत्म होने में चार दिन लगने की संभावना 20% है।
दूसरे कार्य में छह दिनों की समाप्ति की 60% संभावना है, 20% प्रायिकता प्रत्येक पाँच दिन या आठ दिनों में पूरी होने वाली है।
अंतिम कार्य में चार दिनों में पूरा होने की 80% संभावना है, तीन दिनों में पूरी होने की 5% संभावना और पाँच दिनों में पूरी होने की 15% संभावना है।
मोंटे कार्लो विश्लेषण का उपयोग, परियोजना संभावनाओं पर सिमुलेशन की एक श्रृंखला की जाती है। सिमुलेशन एक हजार विषम समय के लिए चलाने के लिए है, और प्रत्येक सिमुलेशन के लिए, एक अंतिम तिथि नोट की जाती है।
मोंटे कार्लो विश्लेषण पूरा हो जाने के बाद, एक भी परियोजना पूरी होने की तारीख नहीं होगी। इसके बजाय परियोजना प्रबंधक के पास एक संभावित वक्र है जो पूरा होने की संभावना तिथियों और प्रत्येक को प्राप्त करने की संभावना को दर्शाता है।
इस प्रायिकता वक्र का उपयोग करते हुए, परियोजना प्रबंधक अपेक्षित समाप्ति के वरिष्ठ प्रबंधन को सूचित करता है। परियोजना प्रबंधक इसे प्राप्त करने के 90% अवसर के साथ तारीख का चयन करेगा।
इसलिए, यह कहा जा सकता है कि मोंटे कार्लो विश्लेषण का उपयोग करते हुए, इस परियोजना के 90 दिनों में एक्स संख्या में पूरा होने की संभावना है।
इसी तरह, एक परियोजना प्रबंधक विभिन्न अंत परिणामों को अनुकरण करने के लिए संभाव्यता का उपयोग करते हुए एक परियोजना के लिए अनुमानित बजट को स्थगित कर सकता है और बदले में एक संभावना वक्र में निष्कर्षों का उपयोग कर सकता है।
मोंटे कार्लो विश्लेषण कैसे किया जाता है?
उपरोक्त उदाहरण वह था जिसमें मात्र तीन कार्य थे। हकीकत में, इस तरह के प्रोजेक्ट में सैकड़ों नहीं तो सैकड़ों काम होते हैं।
मोंटे कार्लो विश्लेषण का उपयोग करते हुए, एक परियोजना प्रबंधक अवधि और आसपास के सैकड़ों या हजारों कार्यों के आसपास की लागत की अस्पष्टता दिखाने के लिए एक संभावना वक्र प्राप्त करने में सक्षम है।
सैकड़ों या हजारों कार्यों से जुड़े सिमुलेशन का संचालन मैन्युअल रूप से किया जाना थकाऊ काम है।
आज परियोजना प्रबंधन शेड्यूलिंग सॉफ़्टवेयर है जो हजारों सिमुलेशन का संचालन कर सकता है और संभावना प्रबंधक वक्र में परियोजना प्रबंधक को अलग-अलग अंतिम परिणाम प्रदान कर सकता है।
विभिन्न प्रकार के संभाव्यता वितरण / घटता
एक मोंटे कार्लो विश्लेषण एक संभावित वितरण के माध्यम से एक परियोजना में शामिल जोखिम विश्लेषण को दर्शाता है जो संभावित मूल्यों का एक मॉडल है।
मोंटे कार्लो विश्लेषण के लिए आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले कुछ संभावित वितरण या घटता शामिल हैं:
The Normal or Bell Curve - इस प्रकार की प्रायिकता वक्र में, मध्य में मान उत्पन्न होने की संभावना होती है।
The Lognormal Curve -यहां मूल्यों को तिरछा किया जाता है। एक मोंटे कार्लो विश्लेषण रियल एस्टेट उद्योग या तेल उद्योग में परियोजना प्रबंधन के लिए इस प्रकार की संभावना वितरण देता है।
The Uniform Curve -सभी उदाहरणों में होने की समान संभावना होती है। एक नए उत्पाद के लिए विनिर्माण लागत और भविष्य की बिक्री राजस्व के साथ इस प्रकार की संभावना वितरण आम है।
The Triangular Curve -प्रोजेक्ट मैनेजर न्यूनतम, अधिकतम या सबसे अधिक संभावित मूल्यों में प्रवेश करता है। संभावना वक्र, एक त्रिकोणीय एक, सबसे अधिक संभावना विकल्प के आसपास मूल्यों को प्रदर्शित करेगा।
निष्कर्ष
मोंटे कार्लो विश्लेषण कई महत्वपूर्ण परियोजना को पूरा करने की तारीख और परियोजना के लिए आवश्यक सबसे अधिक संभावित बजट की गणना करने के लिए प्रबंधकों द्वारा अपनाया गया एक महत्वपूर्ण तरीका है।
मोंटे कार्लो विश्लेषण के माध्यम से एकत्र की गई जानकारी का उपयोग करते हुए, परियोजना प्रबंधक एक परियोजना को पूरा करने के लिए आवश्यक बजट के साथ-साथ उपयुक्त बजट का प्रस्ताव करने के लिए वरिष्ठ प्रबंधन को सांख्यिकीय प्रमाण देने में सक्षम हैं।