суббота, 16 марта 2019 г.

Анализ и симуляция данных

Анализ Монте-Карло. Во время создания реалистичного и завершенного расписания, полезно спрашивать себя: "Что будет, если на проекте изменится такой-то фактор?". Поскольку, предположения по каждой активности могут измениться, а значит изменится и ее продолжительность. Один из способов посчитать влияние таких ситуаций, это анализ "что-если", или иначе, Анализ Монте-Карло. Эта техника подразумевает компьютерную симуляцию завершения проекта, основываясь на трехточечную оценку каждой активности (оптимистичная, наиболее вероятная, пессимистичная) для каждой активности на сетевой диаграмме. Симуляция может вам рассказать:
  1. вероятность завершения проекта в каждую заданную дату
  2. вероятность завершения проекта с определенными затратами
  3. вероятность того, что какая-то из активностей окажется на критическом пути
Метод Монте-Карло - это такой способ консолидации трехточечных оценок в общую оценку проекта. Он более точен, чем иные методы, поскольку симулирует фактические детали проекта, и вычисляет вероятность.
Метод Монте-Карло поможет разобраться со "сходимостью путей", то есть местами сетевой диаграммы, где несколько предшественников сходятся в один последователь, добавляя тем самым рисков проекту.

Оптимизация ресурсов. Предполагает поиск путей корректировки использования ресурсов. Есть две техники, которые позволяют достичь такого результата.
  1. Выравнивание ресурсов. Используется для разработки расписания в условиях ограничения ресурсов. Как правило, удлиняет расписание и увеличивает затраты, для того чтобы разобраться с ограничениями количества и доступности ресурсов. Эта техника редко используется в софте по управлению проектом, и тем не менее позволяет оценить пики загрузки и спокойные участки проекта от месяца к месяцу, делая проект более стабильным по ресурсам. Например, если в первом месяце у вас потребность в 5 единиц ресурсов, по втором 15, в третьем 3, и такие скачки неприемлемы.
  2. Сглаживание ресурсов. Сглаживание - это модифицированная форма выравнивания, когда ресурсы перераспределяются только в рамках их плавания
Гибкое управление расписанием. В гибких change-driven проектах, работа по выпуску продукта проекта разбивается на релизы и итерации. Гибкое планирование релизов предполагает высокоуровневое расписание, с запланированными релизами, и итерациями по каждому релизу. Усилия по планированию выливаются в таймлайн, который определяет фичи, включенные в каждый релиз.

Комментариев нет:

Отправить комментарий