Вовремя и в рамках бюджета - Лоуренс Лич 15 стр.


Если в вашей организации нет ограничения по ресурсам (или ресурсы неисчерпаемы), критическая цепь будет совпадать с первоначальным критическим путем. Это важный факт для проверки метода критической цепи. Концепция ССРМ (как минимум в части нахождения критической цепи) включает в себя СРМ как частный случай. По теории познания, это одно из свидетельств состоятельности нового научного метода.

Приведенное ранее из РМВОК определение критического пути говорит, что в процессе выполнения проекта он иногда меняется. Это может случиться в любой момент под действием вариабельности, вызванной общими причинами, в результате чего возникает новая самая длинная цепочка с нулевым или отрицательным резервом. Как подсказывает нам знание вариабельности, подобная смена критического пути может происходить довольно часто. Как говорил Деминг, одна из самых серьезных ошибок, какие только может сделать управленец — это реагирование на вариабельность по общим причинам так, словно она вызвана причинами особыми. В определении критического пути в РМВОК и при использовании метода во множестве иных систем управления проектами допускается именно эта ошибка. В результате команда проекта не сосредотачивает усилия на ограничении, а пытается угнаться за постоянно меняющимся критическим путем. Как показал Деминг в эксперименте с воронкой, это всегда будет только ухудшать показатели реализации проектов.

А вот критическая цепь не меняется на протяжении выполнения проекта. Отчасти это вопрос определения, однако в большей степени — результат процедуры построения общего плана с помощью критической цепи и принципа подчинения, описанного далее.

4.2.2. МАКСИМАЛЬНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОГРАНИЧЕНИЯ

Определив критическую цепь как ограничение, мешающее выполнять проекты быстрее, мы должны теперь постараться максимально использовать возможности ограничения. Это означает сокращение как планового, так и фактического времени реализации проекта. ССРМ использует критическую цепь, опираясь на знание вариабельности. Вот в чем основное отличие метода критической цепи от существующих систем управления проектами: Голдратт учел как статистические колебания, так и явление взаимозависимости событий. Конечно, не только автор ТОС признает действие вариабельности. Новое в том, чтобы применить его метод в управлении проектами.

Деминг отмечал, что многие менеджеры, не понимая фундаментальной разницы между общими и особыми причинами вариабельности, наносят системам вред. Он говорит: «Исходя из собственного опыта, должен сказать, что для большинства проблем и возможностей для улучшения справедливо следующее распределение: 94% присущи системе (лежат в зоне ответственности руководства) и 6% — являются особыми случаями».

На проектах вариабельность по общим причинам проявляется в длительности операций. Хотя время выполнения одного отдельно взятого задания может не зависеть от времени выполнения другого, работы в сетевой диаграмме связаны друг с другом. Исходя из логики проекта, следующая задача не может начаться, пока не завершится задача-предшественник (для самого распространенного типа связи «финиш-старт»).

Методика ТОС для улучшения производства построена на извлечении пользы из явления статистических колебаний и зависимых событий. На рис. 4.5 показано типовое распределение длительностей выполнения проектной операции. Сплошная кривая (левая ордината) — это график распределения плотности вероятности. Пунктирная линия дает кумулятивную кривую вероятности завершения задания в срок меньший или равный указанному на оси абсцисс. Обратите внимание на смещение распределения в левую часть и на длинный «склон» справа — эта картина типична для действия общих причин на многих проектных работах.

Разброс в фактической длительности уникальных проектных операций, вероятнее всего, будет больше, чем величина отклонений в повторяющейся, стандартной деятельности людей или станков по обработке деталей в производстве. Сетевая диаграмма работ в явном виде показывает множество существующих в проекте взаимосвязей. Сравнение практически любого проекта с производственной линией показывает, что даже в проекте средней величины зависимостей намного больше. Поэтому логика совершенствования производства должна сработать и для управления проектом.

Подобная вариабельность в исполнении проектных работ, вызванная общими причинами, — не исключительное явление, в отличие от отдельных выявленных в проекте рисков. Методика PERT — попытка оценить воздействие общих причин вариаций, используя три варианта прогноза длительности операции, по ряду причин оказалась не очень удачной. Создатели РМВОК и других источников до сих пор ссылаются на этот прием, хотя сегодня он используется редко. Диаграммы PERT в том виде, в каком они упоминаются в большинстве источников по проектному управлению и применяются в программных продуктах, всего-навсего показывают логику сети проекта вне зависимости от временной шкалы; в них не задействованы три типа оценки длительности. В некоторых проектах для оценки степени влияния неопределенности длительностей и затрат используются симуляции или метод Монте-Карло. И хотя данные приемы позволяют оценить степень неопределенности, они не являются инструментом для систематического управления ею.

ССРМ рассматривает вариабельность, вызванную общими причинами, как неотъемлемую составляющую системы управления проектом. В процессе применения метода устраняются выявленные отклонения, вызываемые общими причинами, включая недоступность ресурсов и общие модели поведения исполнителей, такие как «студенческий синдром» и «многозадачность» (описанные в главе 3). Менеджеры, работающие по ССРМ, используют списки операций по приоритетам, «флаги» для исполнителей и другие способы отметить и обеспечить наличие исполнителей проектных работ.

4.2.2.1. Извлекаем выгоду из оценок

ССРМ стремится использовать средние или сделанные примерно с 50% вероятности оценки отдельных операций. Руководитель, работающий с ССРМ, осознает, что реальная длительность выполнения отдельного задания включает отклонения, вызванные общими причинами. И он не критикует исполнителей, если фактические сроки исполнения работ расходятся с плановыми.

Большинство менеджеров проектов пытаются учесть действие общих причин вариабельности, добавляя резерв на непредвиденные обстоятельства к оценочным значениям длительности каждой операции. В явном виде наличие и размер этого резерва обычно никак не обозначаются. Специалисты, производящие оценку длительности работ, исходят из убеждения, что менеджер проекта хотел бы видеть максимально реальные цифры — такие, чтобы можно было с вероятностью 80%, а то и 95% утверждать, что работа завершится именно за это или меньшее время. Как видно на рис. 4.5, такая оценка в два и более раз превышает значение, выведенное с 50%-ной долей вероятности. Как правило, на проектах исполнителю будет хорошо, если он завершит свое задание в срок, и нехорошо — если нарушит плановую дату. Это также побуждает людей при оценке называть максимально вероятные сроки выполнения работ. Уолтер Шухарт, наставник Эдвардса Деминга, говорил [3]:

«Необходимо отметить, что специалист по статистике не станет пытаться делать какие-либо достоверные прогнозы для одного-единственного оценочного значения некоего показателя. Он сформулирует, как поведет себя все множество значений данного показателя, полученных путем оценки в тех же условиях, что и отдельное выбранное им значение».

Сказанное объясняет, почему попытки справиться с неопределенностью по каждой отдельной операции в проекте бесполезны.

Сейчас много говорят о «повышении точности оценок». Раньше я думал, что так и надо, что стоит организовать более строгий процесс — и можно будет лучше оценивать длительность и стоимость проектов. В общем-то, все правильно. Однако, поняв особенности явления вариабельности, я по-новому взглянул на смысл, стоящий за словами «повышение точности». Большинство людей под «повышением точности оценки» понимают увеличение точности оценки каждой отдельной составляющей, входящей в общую величину длительности и затрат. Шухарт объясняет, что это невозможно. Постепенно я понял, что вероятность оценки каждой отдельной составляющей равна нулю. Вы можете оценить конечную вероятность лишь тогда, когда речь идет об интервале значений, в котором может находиться некоторый показатель. Таким образом, точности в том виде, как ее трактует большинство людей, с научной точки зрения не существует.

Представим себе, что нужно определить точность боя ружья. Сделав один выстрел по мишени, вы не получите представления о том, какова эта точность. Под влиянием общих причин вариабельности пуля могла попасть точно в цель, а могла уйти и на несколько дюймов в сторону. Единственный способ определить точность боя — сделать серию выстрелов, оценить рисунок попаданий и соотнести его центр с центром мишени. Конечно, это тоже не настоящее измерение точности. Вы оцениваете работу данного ружья у данного стрелка с данным типом патронов и в данных обстоятельствах. Если изменить один из элементов, изменится и точность. Например, если стрелять буду не я, а мой сын, точность ружья окажется намного выше. Стрельба с расстояния 25 ярдов тоже будет более результативной, чем со 100 ярдов. И так далее.

Представим себе, что нужно определить точность боя ружья. Сделав один выстрел по мишени, вы не получите представления о том, какова эта точность. Под влиянием общих причин вариабельности пуля могла попасть точно в цель, а могла уйти и на несколько дюймов в сторону. Единственный способ определить точность боя — сделать серию выстрелов, оценить рисунок попаданий и соотнести его центр с центром мишени. Конечно, это тоже не настоящее измерение точности. Вы оцениваете работу данного ружья у данного стрелка с данным типом патронов и в данных обстоятельствах. Если изменить один из элементов, изменится и точность. Например, если стрелять буду не я, а мой сын, точность ружья окажется намного выше. Стрельба с расстояния 25 ярдов тоже будет более результативной, чем со 100 ярдов. И так далее.

Понимание настоящего смысла слова «точность» (степень отклонения результата от заданного среднего значения) ведет к осознанию двух способов повышения точности отдельной оценки. Можно более точно описать исходные установки, сузив тем самым границы стандартного отклонения, или улучшить процесс. Например, указав, что измеряется точность выстрелов, производимых из ружья данным стрелком на заданном расстоянии и определенным типом патронов, вы уменьшите область отклонений (снизите неопределенность при оценке точности). А если изменить процесс — стрелять с опоры или в закрытом помещении, где не мешает ветер, — то уменьшится степень вариабельности. В проекте аналогом первого подхода будет служить улучшение процесса оценки (например, использование базы оценок и стандартизированных, а не случайных процедур). Аналогия второму подходу — совершенствование самого рабочего процесса (письменные процедуры, новые инструменты и пр.).

Некоторые опытные менеджеры проектов утверждают, что люди склонны давать оптимистичные, заниженные оценки. Эти заявления вызваны воспоминаниями о неудачных проектах, где не выполнялись плановые даты. Однако это утверждение не является верным по ряду причин.

Во-первых, многочисленные данные психологических исследований показывают, что людям свойственно стремиться к удовольствию и избегать неприятностей. В большинстве проектов это возможно при выполнении работ в срок. Никому не хочется прослыть человеком, хронически срывающим даты. Нелогично было бы считать, что люди сами навлекают на себя проблемы, постоянно давая оптимистичные оценки длительности работ.

Во-вторых, память человека избирательна. Лучше всего запоминается неприятное, «наихудший вариант», а вот хорошее приходит в голову реже. Ведь очень многие считают, что всегда и везде встают в самую длинную очередь. Вы же не думаете, что это на самом деле так? Также мы склонны забывать, что именно привело к той или иной ситуации. Эта ментальная особенность имеет пару интересных последствий:

1) руководитель проекта помнит в основном только случаи, когда в реальности было превышено плановое (оценочное) значение, и поэтому добавляет к оценке еще и от себя резерв на непредвиденные обстоятельства;

2) исполнители склонны в следующий раз оценивать длительность с запасом.

В-третьих, если бы действительно на проектах преимущественно использовались заниженные оценки длительности, то практически все работы завершались бы с опозданием. Если допустить, что мы в своих проектах даем возможность проявиться положительным отклонениям (хотя факты говорят об обратном), слияние цепочек работ снижает вероятность успешного завершения, если оценки были сделаны с менее чем 50%-ной долей вероятности. (В реальности все еще, конечно, усложняется деятельностью по контролю за исполнением проекта. Контролирующие мероприятия могут как способствовать, так и препятствовать своевременному завершению работ.)

Многие проекты идут с нарушением графика, однако наши наблюдения показывают, что значительная доля (например, около трети проектов в сфере информационных технологий) завершается своевременно. Вовремя заканчиваются практически все проекты по подготовке коммерческих предложений. Почти все крупные мероприятия проходят по плану с минимальными проблемами. Из-за срыва плановой даты проекта никогда еще не переносились Олимпийские игры. (Был ряд напряженных моментов с подготовкой к Олимпиаде-2004 в Греции, но и тогда все разрешилось благополучно.)

Анализ контрольных точек (milestones) в одном крупном проекте подтвердил положение Голдратта о том, что около 80% ключевых событий происходит точно по графику, одно или два — раньше срока, а остальные — с опозданием, при этом незначительное число — со значительным опозданием. Проект, который я анализировал, состоял примерно из 30 больших подпроектов, ряд из которых в свою очередь снова подразделялись на меньшие проекты.

Как показывает мой опыт, при планировании проектов в сотнях самых разных компаний либо не уточняется степень надежности оценочных значений длительности операций, либо не указывается, на чем основана оценка, либо и то и другое. РМВОК призывает менеджеров проектов показывать эти параметры, однако практически не объясняет, что с ними делать. Исключением являются строительные проекты. Здесь накоплен большой объем численных данных. Например, «Государственное руководство к составлению смет в строительстве» (National Construction Estimator) [4] написано с использованием обширнейшей базы данных. В нем приводится перечень потенциальных факторов (общих причин вариабельности), влияющих на точность оценки. Указывается, что действие почти каждого из этих факторов вызовет изменение оценочного значения затрат на несколько десятков процентов. Следовательно, зачастую они будут оказывать аналогичное влияние и на график.

4.2.2.2. Используем законы статистики для управления общими причинами вариабельности

Метод критической цепи основан на действии статистического закона суммирования стандартных отклонений10: защита проекта от действия общих причин вариабельности на каждую операцию обеспечивается путем добавления буферов на концах цепочек операций. В плане буфер указывается как очередная операция, только не имеющая содержательного наполнения.

Отметим, что в терминах статистики говорят о стандартном квадратичном отклонении, обозначаемом обычно как s11. Для конкретного определенного статистического распределения заданное число стандартных отклонений определяет совокупную вероятность. Например, при нормальном распределении в область плюс-минус одно стандартное отклонение попадает 67% данных, или совокупная вероятность того, что результат будет наблюдаться в пределах одного стандартного отклонения от среднего значения, составляет 67%.

Статистические правила суммирования отклонений позволяют создать защитный механизм для цепочки работ целиком с той же степенью надежности (вероятности закончить проект вовремя), но при меньшем запасе требуемого времени, чем при попытке защитить буфером каждую работу в отдельности. Объединение резервов времени резко сокращает общую длительность цепочки работ по проекту.

Рис. 4.6 показывает, как в простом случае закон суммирования отклонений ведет к сокращению графика. В данном примере мы предполагаем, что с 50%-ной долей вероятности длительность каждой операции составит одну неделю, а с 90%-ной вероятностью — две недели. Следовательно, срок завершения цепочки из четырех операций по плану равняется восьми неделям. Помня о студенческом синдроме и склонности не завершать работ до срока, мы можем ожидать, что вряд ли проект завершится быстрее, чем за восемь недель, и что, вероятнее всего, все закончится позднее.

Когда мы объединяем запасы на непредвиденные обстоятельства, работает и еще один фактор — центральная предельная теорема, описанная в разделе 3.4. Многие проектные работы характеризуются смещенным влево распределением, имеющим среднее значение стремящимся к минимальному и длинную правую ветвь кривой распределения. Это говорит о том, что длительность операции может оказаться намного больше средней. В таких смещенных влево распределениях среднее значение (mean) обычно оказывается левее, чем медиана, то есть наиболее часто встречаемый показатель. Таким образом совокупность операций в проекте будет, скорее всего, иметь симметричное распределение и суммарное отклонение меньшее, чем алгебраическая сумма отклонений по каждой операции. Это справедливо вне зависимости от того, известно ли вам, каково распределение на самом деле, или нет.

В ССРМ при построении плана берутся значения длительности с вероятностью 50%, так получилась критическая цепь из четырех операций общей длительностью четыре недели. Буфер проекта — квадратный корень из суммы квадратов отдельных отклонений, то есть в нашем случае разностей между оценочными значениями длительности каждой операции с вероятностью завершения 50% и 90%. Так как для каждой операции разность между оценочными значениями составляет одну неделю, то суммарное отклонение по проекту составит две недели12. Следовательно, общий план проекта будет иметь длительность всего шесть недель. А с учетом такой особенности, как жесткая ориентация исполнителей на плановую дату, есть надежда, что проект завершится и за четыре недели.

Назад Дальше