Monte Carlo Analizi
Giriş
Kumarhaneleriyle ünlü prensliğin adını alan Monte Carlo Analizi terimi, bir kumarhane oyununda kazancını en üst düzeye çıkarmayı amaçlayan karmaşık bir stratejinin imgelerini çağrıştırır.
Bununla birlikte, Monte Carlo Analizi, bir yöneticinin toplam proje maliyetini ve proje programını birçok kez hesapladığı ve hesapladığı proje yönetimindeki bir tekniği ifade eder.
Bu, olasılık dağılımlarının veya potansiyel maliyetlerin veya potansiyel sürelerin dikkatlice tartışılmasından sonra seçilen bir dizi girdi değeri kullanılarak yapılır.
Monte Carlo Analizinin Önemi
Monte Carlo Analizi, bir proje yöneticisinin bir projenin olası toplam maliyetini hesaplamasının yanı sıra proje için bir aralık veya potansiyel bir tamamlanma tarihi bulmasına izin verdiği için proje yönetiminde önemlidir.
Bir Monte Carlo Analizi sayısal verileri kullandığından, bu, proje yöneticilerinin üst yönetimle daha iyi iletişim kurmasını sağlar, özellikle ikincisi pratik olmayan proje tamamlama tarihleri veya gerçekçi olmayan proje maliyetleri gerektirdiğinde.
Ayrıca, bu tür bir analiz, proje yöneticilerinin proje programlarındaki tehlikeleri ve belirsizlikleri ölçmelerine olanak tanır.
Monte Carlo Analizine Basit Bir Örnek
Bir proje yöneticisi, projenin süresi için üç tahmin oluşturur: biri en olası süre, biri en kötü durum senaryosu ve diğeri en iyi durum senaryosudur. Her tahmin için, proje yöneticisi gerçekleşme olasılığını belirler.
Proje, üç görevi içeren bir projedir:
İlk görevin üç gün sürmesi muhtemeldir (% 70 olasılıkla), ancak iki günde hatta dört günde de tamamlanabilir. Tamamlanması iki gün sürmesi olasılığı% 10 ve tamamlanması dört gün sürmesi olasılığı% 20'dir.
İkinci görevin tamamlanması altı gün sürmesi olasılığı% 60, her birinin beş gün veya sekiz gün içinde tamamlanma olasılığı% 20'dir.
Nihai görevin dört günde tamamlanma olasılığı% 80, üç günde tamamlanma olasılığı% 5 ve beş günde tamamlanma olasılığı% 15'dir.
Monte Carlo Analizi kullanılarak proje olasılıkları üzerinde bir dizi simülasyon yapılır. Simülasyon, bin küsur kez çalıştırılacak ve her simülasyon için bir bitiş tarihi not edilmiştir.
Monte Carlo Analizi tamamlandığında, tek bir proje tamamlanma tarihi olmayacaktır. Bunun yerine, proje yöneticisinin olası tamamlanma tarihlerini ve her birine ulaşma olasılığını gösteren bir olasılık eğrisi vardır.
Bu olasılık eğrisini kullanarak, proje yöneticisi beklenen tamamlanma tarihi konusunda üst yönetime bilgi verir. Proje yöneticisi, elde etme şansı% 90 olan tarihi seçecektir.
Bu nedenle, Monte Carlo Analizi kullanılarak projenin% 90 şansının X günde tamamlanma ihtimali olduğu söylenebilir.
Benzer şekilde, bir proje yöneticisi, farklı nihai sonuçları simüle etmek için olasılıkları kullanarak bir proje için tahmini bütçeye karar verebilir ve sonuçta bulguları bir olasılık eğrisinde kullanabilir.
Monte Carlo Analizi Nasıl Yapılır?
Yukarıdaki örnek, yalnızca üç görev içeren bir örnekti. Gerçekte, bu tür projeler binlerce olmasa da yüzlerce görev içerir.
Bir proje yöneticisi, Monte Carlo Analizini kullanarak, bu yüzlerce veya binlerce görevi çevreleyen süre ve maliyetleri çevreleyen belirsizliği göstermek için bir olasılık eğrisi türetebilir.
Yüzlerce veya binlerce görevi içeren simülasyonlar yapmak, elle yapılması gereken sıkıcı bir iştir.
Bugün, binlerce simülasyon gerçekleştirebilen ve proje yöneticisine bir olasılık eğrisinde farklı son sonuçlar sunan proje yönetimi programlama yazılımı var.
Farklı Olasılık Dağılımları / Eğrileri Türleri
Monte Carlo Analizi, olası değerlerin bir modeli olan bir olasılık dağılımı aracılığıyla bir projede yer alan risk analizini gösterir.
Monte Carlo Analizi için yaygın olarak kullanılan olasılık dağılımlarından veya eğrilerinden bazıları şunlardır:
The Normal or Bell Curve - Bu tür olasılık eğrisinde, ortadaki değerler meydana gelme olasılığı en yüksektir.
The Lognormal Curve -Burada değerler çarpıktır. Bir Monte Carlo Analizi, gayrimenkul endüstrisinde veya petrol endüstrisinde proje yönetimi için bu tür olasılık dağılımını verir.
The Uniform Curve -Tüm durumların meydana gelme şansı eşittir. Bu tür olasılık dağılımı, yeni bir ürün için üretim maliyetleri ve gelecekteki satış gelirleri ile ortaktır.
The Triangular Curve -Proje yöneticisi minimum, maksimum veya en olası değerleri girer. Üçgen olan olasılık eğrisi, en olası seçeneğin etrafındaki değerleri gösterecektir.
Sonuç
Monte Carlo Analizi, yöneticiler tarafından birçok olası proje tamamlanma tarihini ve proje için gereken en olası bütçeyi hesaplamak için benimsenen önemli bir yöntemdir.
Monte Carlo Analizi aracılığıyla toplanan bilgileri kullanarak proje yöneticileri, üst yönetime bir projeyi tamamlamak için gereken süre için istatistiksel kanıtı verebilir ve uygun bir bütçe önerebilir.