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章节 工具与技术 项目风险管理

11.4.2.5 数据分析

适用于本过程的数据分析技术包括(但不限于):

  • 模拟。在定量风险分析中,使用模型来模拟单个项目风险和其他不确定性来源的综合影响,以评估它们对项目目标的潜在影响。模拟通常采用蒙特卡洛分析。对成本风险进行蒙特卡洛分析时,使用项目成本估算作为模拟的输入;对进度风险进行蒙特卡洛分析时,使用进度网络图和持续时间估算作为模拟的输入。开展综合定量成本-进度风险分析时,同时使用这两种输入。

其输出就是定量风险分析模型。

用计算机软件数千次迭代运行定量风险分析模型。每次运行,都要随机选择输入值(如成本估算持续时间估算或概率分支发生频率)。这些运行的输出构成了项目可能结果(如项目结束日期、项目完工成本)的区间。典型的输出包括:表示模拟得到特定结果的次数的直方图,或表示获得等于或小于特定数值的结果的累积概率分布曲线(S 曲线)。蒙特卡洛成本风险分析所得到的 S 曲线示例,见图11-13。

图 11-13定量成本风险分析 S 曲线示例

在定量进度风险分析中,还可以执行关键性分析,以确定风险模型的哪些活动对项目关键路径的影响最大。对风险模型中的每一项活动计算关键性指标,即:在全部模拟中,该活动出现在关键路径上的频率,通常以百分比表示。通过关键性分析,项目团队就能够重点针对那些对项目整体进度绩效存在最大潜在影响的活动,来规划风险应对措施。

  • 敏感性分析。敏感性分析有助于确定哪些单个项目风险或其他不确定性来源对项目结果具有最大的潜在影响。它在项目结果变异与定量风险分析模型中的要素变异之间建立联系。

敏感性分析的结果通常用龙卷风图来表示。在该图中,标出定量风险分析模型中的每项要素与其能影响的项目结果之间的关联系数。这些要素可包括单个项目风险、易变的项目活动,或具体的不明确性来源。每个要素按关联强度降序排列,形成典型的龙卷风形状。龙卷风图示例,见图11-14。

图 11-14龙卷风图示例

  • 决策树分析。用决策树在若干备选行动方案中选择一个最佳方案。在决策树中,用不同的分支代表不同的决策或事件,即项目的备选路径。每个决策或事件都有相关的成本和单个项目风险(包括威胁和机会)。决策树分支的终点表示沿特定路径发展的最后结果,可以是负面或正面的结果。

决策树分析中,通过计算每条分支的预期货币价值,就可以选出最优的路径。决策树示例,见图11-15。

图 11-15决策树示例

  • 影响图。影响图是不确定条件下决策制定的图形辅助工具。它将一个项目项目中的一种情境表现为一系列实体、结果和影响,以及它们之间的关系和相互影响。如果因为存在单个项目风险或其他不确定性来源而使影响图中的某些要素不确定,就在影响图中以区间或概率分布的形式表示这些要素;然后,借助模拟技术(如蒙特卡洛分析)来分析哪些要素对重要结果具有最大的影响。影响图分析,可以得出类似于其他定量风险分析的结果,如 S 曲线图和龙卷风图。

可用作本过程的数据分析技术包括(但不限于):

  • 假设情景分析。假设情景分析是对各种情景进行评估,预测它们对项目目标的影响(积极或消极的)。假设情景分析就是对“如果情景 X 出现,情况会怎样?”这样的问题进行分析,即基于已有的进度计划,考虑各种各样的情景。例如,推迟某主要部件的交货日期,延长某设计工作的时间,或加入外部因素(如罢工或许可证申请流程变化等)。可以根据假设情景分析的结果,评估项目进度计划在不同条件下的可行性,以及为应对意外情况的影响而编制进度储备和应对计划。
  • 模拟。模拟是把单个项目风险和不确定性的其他来源模型化的方法,以评估它们对项目目标的潜在影响。最常见的模拟技术是蒙特卡罗分析(见 11.4.2.5 节),它利用风险和其他不确定资源计算整个项目可能的进度结果。模拟包括基于多种不同的活动假设、制约因素、风险、问题或情景,使用概率分布和不确定性的其他表现形式(见 11.4.2.4 节),来计算出多种可能的工作包持续时间。图 6-18 显示了一个项目的概率分布,表明实现特定目标日期(即项目完成日期)的可能性。在这个例子中,项目按时或在目标日期,即 5 月 13 日之前完成的概率是 10%,而在 5 月 28 日之前完成的概率是 90%。

图 6-18目标里程碑的概率分布示例

有关蒙特卡洛模拟如何用于进度模型的更多信息,请参见《进度计划实践标准》。