项目管理知识体系指南 项目成本管理 估算成本 估算成本:工具与技术 数据分析

7.2.2.6 数据分析

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适用于估算成本过程的数据分析技术包括(但不限于):

应急储备是包含在成本基准内的一部分预算,用来应对已识别的风险;应急储备还通常是预算的一部分,用来应对那些会影响项目的“已知 — 未知”风险。例如,可以预知有些项目可交付成果需要返工,却不知道返工的工作量是多少。可以预留应急储备来应对这些未知数量的返工工作。小至某个具体活动,大到整个项目,任何层级都可有其应急储备。应急储备可取成本估算值的某一百分比、某个固定值,或者通过定量分析来确定;

而随着项目信息越来越明确,可以动用、减少或取消应急储备。应该在成本文件中清楚地列出应急储备。应急储备是成本基准的一部分,也是项目整体资金需求的一部分。

引用
7.3.3.1 成本基准

项目预算和成本基准的各个组成部分,如图 7-8 所示。先汇总各项目活动的成本估算及其应急储备(见 7.2.2.6 节),得到相关工作包的成本;然后汇总各工作包的成本估算及其应急储备,得到控制账户的成本;接着再汇总各控制账户的成本,得到成本基准。由于成本基准中的成本估算与进度活动直接关联,因此就可按时间段分配成本基准,得到一条 S 曲线,如图 7-9 所示。对于使用挣值管理的项目成本基准指的是绩效测量基准。

7.4.2.2 数据分析

适用于控制成本过程的数据分析技术包括(但不限于):

EV 常用于计算项目的完成百分比,应该为每个 WBS 组件规定进展测量准则,用于考核正在实施的工作。项目经理既要监测 EV 的增量,以判断当前的状态,又要监测 EV 的累计值,以判断长期的绩效趋势。

它是指在某个给定的时点,项目提前或落后的进度,它是测量项目进度绩效的一种指标,等于挣值(EV)减去计划价值(PV)。EVA 进度偏差是一种有用的指标,可表明项目进度是落后还是提前于进度基准。当项目完工时,全部的计划价值都将实现(即成为挣值),所以 EVA 进度偏差最终将等于零。最好把进度偏差与关键路径法 (CPM) 和风险管理一起使用。

公式:SV = EV – PV。

项目结束时的成本偏差,就是完工预算(BAC)与实际成本之间的差值。由于成本偏差指明了实际绩效与成本支出之间的关系,所以非常重要。负的 CV 一般都是不可挽回的。公式:CV = EV – AC。

图 7-12挣值、计划价值和实际成本

预测要根据项目执行过程中所提供的工作绩效数据(见 4.3.3.2 节)来产生、更新和重新发布。工作绩效信息包含项目过去的绩效,以及可能在未来对项目产生影响的任何信息。

在计算 EAC 时,通常用已完成工作的实际成本,加上剩余工作的完工尚需估算(ETC)。

项目团队要根据已有的经验,考虑实施 ETC 工作可能遇到的各种情况。把挣值分析与手工预测 EAC 方法联合起来使用,效果会更佳。由项目经理和项目团队手工进行的自下而上汇总方法,就是一种最普通的 EAC 预测方法。

项目经理所进行的自下而上的 EAC 估算,就是以已完成工作的实际成本为基础,并根据已积累的经验来为剩余项目工作编制一个新估算。公式:EAC = AC + 自下而上的 ETC。

可以很方便地把项目经理手工估算的 EAC 与计算得出的一系列 EAC 作比较,这些计算得出的EAC 代表了不同的风险情景。在计算 EAC 值时,经常会使用累计 CPI 和累计 SPI 值。尽管可以用许多方法来计算基于 EVM 数据的 EAC 值,但下面只介绍最常用的三种方法:

mm假设将按预算单价完成 ETC 工作。这种方法承认以实际成本表示的累计实际项目绩效(不论好坏),并预计未来的全部 ETC 工作都将按预算单价完成。如果目前的实际绩效不好,则只有在进行项目风险分析并取得有力证据后,才能做出“未来绩效将会改进”的假设。

公式:EAC = AC +(BAC – EV)。

mm假设以当前 CPI 完成 ETC 工作。这种方法假设项目将按截至目前的情况继续进行,即 ETC工作将按项目截至目前的累计成本绩效指数(CPI)实施。公式:EAC = BAC/CPI。

mm假设 SPI 与 CPI 将同时影响 ETC 工作。在这种预测中,需要计算一个由成本绩效指数与进度绩效指数综合决定的效率指标,并假设 ETC 工作将按该效率指标完成。如果项目进度对 ETC 有重要影响,这种方法最有效。使用这种方法时,还可以根据项目经理的判断,分别给 CPI 和 SPI 赋予不同的权重,如 80/20、50/50 或其他比率。公式:EAC =AC +[(BAC – EV)/(CPI x SPI)]。

如果已识别的风险没有发生,就可能要从项目预算中扣除未使用的应急储备,为其他项目或运营腾出资源。同时,在项目中开展进一步风险分析,可能会发现需要为项目预算申请额外的储备。

11.7.2.1 数据分析

适用于本过程的数据分析技术包括(但不限于):