Mátrix-alapú projektkockázatmenedzsment Hegedűs Csaba, Kosztyán Zsolt Tibor Pannon Egyetem, Kvantitatív Módszerek Intézeti Tanszék XXXII. Magyar Operációkutatási Konferencia Cegléd, 2017.06.14-16.
Informatikai projektek eredménye (Standish Group,2016) Sikeres Idő- és költségkorlátot nem túllépő, elvárt tartalmú Tartalom FIX Idő Költség Vitatott Kibővített korlátokat nem túllépő, elfogadható tartalmú Agilis Sikertelen Kibővített korlátok mellett sem produkált elfogadható tartalmat Hagyom. Idő Költség Tartalom Változtatható 2/19
Erőforrás-igény Erőforrás Hagyományos megközelítés Hagyományos megközelítés I. ágens (TPMa) B A D E C A Erőforrás-korlát C B D Idő-korlát Idő E Idő 3/19
Agilis megközelítés Agilis megközelítés II. ágens (APMa) A B D E A B C E PEM A B C D E A 1 0.9 0.7 0.3 0 C D B 0 0.8 0.4 0.6 0.25 C 0 0 1 0.5 0.5 D 0 0 0 0.6 1 Erőforrás-igény A Erőforrás-korlát C B D Idő-korlát E 0 0 0 0 1 E Idő 4/19
Költségek Agilis megközelítés II. Költség-korlát D 0.6 SNPM PEM A B C D C E D E E D 0.6 B 0.8 B 0.8 A 1 0.9 0.7 0.7 0.3 0 0.3 0 0 B C 0 0.8 0.4 0.5 0.25 0.6 0.5 0.25 E E E E D C E 0 0 1 0.5 1 0.5 C A 0.72 C A 0.76 C A 0.84 C A 0.88 D E 0 0 0 0.6 1 E 0 0 0 0 1 Fontosság 5/19
Tradicionális (TPMa) Agilis (APMa) Hibrid (HPMa) Idő-költség átváltás Struktúra módosítás 0% 100% Költség (c) Idő (t) Kiegészítő tev.k elhagyása, leghosszabb tev.idő Kiegészítő tev.k elhagyása, legrövidebb tev.idő Összes tev. megvalósítása legrövidebb tev.idővel Összes tev. megvalósítása leghosszabb tev.idővel Tartalom (s) Kieg. tev.k elhagyása Összes tev. megvalósítása 6/19
A vizsgálat felépítése Szintek 1. szint (vállalható) korlátok meghatározása 2. szint projektütemtervek érzékenységvizsgálata Fázisok Változó Fix paraméterek Bemenet Kimenet Kiindulásként tekintett valós projekttervek (PDM) Megvalósíthatósági korlátok Idő (c t %) {0%, 10%,.., 100%} Költség (c c %) {0%, 10%,.., 100%} Elvárás (c s %) {0%, 10%,.., 100%} Szimulált projekttervek (PDM) Tevékenységek száma n:={30, 60, 90} Strukturális tényező cf:={0,1} Rugalmassági tényező ff:={0.05, 0.1,.., 0.2} Javasolt projektmenedzsment megközelítés Javasolt projektütemterv (1) igények érz. vizsg. (2) sokkszerű események hatásának vizsg. Projektterv (PDM) (3) strukturális változások v. xpma (választott PM megközelítést jellemző ágens) Hagyományos (TPMa) Agilis (APMa) Hibrid (HPMa) Költségek (1,2), idő (1,2) Sokk bekövetkezésének valószínűsége (2) Pontértékek (vevői prioritások) (3) Sikeres projektütemtervek aránya Kockázati hatások Javasolt PM megközelítések/ágensek (PMa) Javasolt projektütemtervek Megválaszolandó kérdések K1: Az ajánlattevés fázisában, mely PM megközelítés a legmegfelelőbb K2: Melyik PM megközelítés érzékeny legkevésbé a kockázati tényezőkre? 7/19
Kutatási modell Projekt korlátok Strukturális paraméterek PM megk. c t % {0%,10%,..,100%} c c % {0%,10%,..,100%} c s % {0%,10%,..,100%} N {30,60,90} ff {0.05,0.10,0.15,0.20} cf {0=inkább párhuzamos, 1=inkább soros végrehajtás} xpma {1=TPMa,2=APMa,3=HPMa} Projekt megvalósíthatóság (1=nem megvalósítható; 2=megvalósítható) 8/19
Struktúra a cf értékétől függően cf=1 s ij cf = min j i 1 + cf p, 1 p = 1,3 cf=0 9/19
Első szint után A megvalósíthatóságra ható tényezők: Paraméterek β exp(β) Wald Szig. c_{t}% -3,366 0,035 1161,689 0,000 c_{c}% -4,08 0,034 1654,504 0,000 c_{s}% 2,412 0,017 555,387 0,000 N -0,009 0,991 61,933 0,000 ff 0 1 1,26 0,262 cf 0 1 0,044 0,833 xpma{tpma-apma&hpma} -1,508 0,221 2652,842 0,000 xpma{apma-hpma} -0,646 0,454 3047,601 0,000 Paraméterek Log(Worth) xpma 974,22 c_{c}% 600,171 c_{t}% 429,574 c_{s}% 224,346 N 21,555 R 2 = 0,3942 általánosított R 2 = 0,5611 RMSE = 0,3668 téves besorolás rátája = 0; 1936 n = 15348 10/19
94% 6% 63% 33% 4% 63% 33% 4% 64% 33% 3% TPMa 4% 96% 0% 26% 74% 3% 28% 69% 5% 30% 65% APMa 0% 100% 0% 19% 81% 0% 22% 78% 1% 25% 74% HPMa 94% 6% 73% 27% 0% 74% 26% 0% 74% 26% 0% TPMa 4% 96% 4% 60% 36% 14% 56% 30% 16% 56% 28% APMa 0% 100% 0% 63% 37% 1% 66% 33% 5% 66% 29% HPMa Béta eloszlás Egyenletes eloszlás Szimulált projektek sikeressége I.szint II.sz.1. fázis II.sz.2. fázis II.sz.3. fázis 11/19
Valós projektek struktúráján (I.) Szoftverfejlesztési projekt (SDP/projekt1) N=20; S₁%=25%; F₁%= 21,74% Paraméterek β exp(β) Wald Szig. c_{t}% -2,741 0,065 1816,6 0,000 c_{c}% -9,177 0,000 7296,4 0,000 c_{s}% 5,447 232,061 4565,6 0,000 xpma{tpma-apma&hpma} -7,765 0,000 7296,4 0,000 xpma{apma-hpma} -0,271 0,778 48,4 0,000 Paraméter Log(Worth) xpma 5280,264 c_{c}% 4711,917 c_{s}% 1611,369 c_{t}% 463,236 R 2 = 0,6649 általánosított R 2 = 0,7994 RMSE = 0,2521 téves besorolás valószínűsége= 0,0841 n = 42756 12/19
Valós projektek struktúráján (II.) Webfejlesztési projekt (WDP/projekt2) N=24; S₂%=12.5%; F₂%=15.38% Paraméterek β exp(β) Wald Szig. c_{t}% -8,188 0,000 5782,4 0,000 c_{c}% -6,017 0,002 4430,6 0,000 c_{s}% 3,234 25,381 2059,1 0,000 xpma{tpma-apma&hpma} -2,800 0,061 3266,7 0,000 xpma{apma-hpma} -0,642 0,526 833,6 0,000 Paraméter Log(Worth) xpma 2962,671 c_{t}% 1952,501 c_{c}% 1698,271 c_{s}% 558,698 R 2 = 0,6050 általánosított R 2 = 0,7566 RMSE = 0,2931 téves besorolás = 0,1238 n = 28800 13/19
WDP Web megvalósítható fejlesztési projekt megvalósítható projektstruktúráinak elemezése projektstruktúráinak elemzése APMa HPMa TPMa t% 67% 57% 47% t% c% s% f/a APMa 57% 15% 85% 60% HPMa 47% 54% 90% 73% TPMa 67% 68% 100% 27% 15% 90% 85% 54% 68% s% c% 100% 14/19
Túlélési függvény (WDP) 15/19
Cox regresszió paraméterei (WDP) Paraméter β exp(β) Wald Szig. c_{t}% -1,411 0,244 12154,8 0,000 c_{c}% -1,035 0,355 6790,5 0,000 c_{s}% 0,463 1,588 1378 0,000 xpma{tpma-apma&hpma} 0,725 2,065 5116,1 0,000 xpma{apma-hpma} 0,346 1,414 1013,9 0,000 16/19
Következtetések Az alkalmazott menedzsment technikák a legmeghatározóbbak a sikerességre A hibrid megközelítés a legsikeresebb és ez adja a legkisebb várható átfutási időt Az agilis megközelítés adja a legkisebb várható költséget A hagyományos megközelítés őrzi meg a legtöbb projekttartalmat/funkciót 17/19
További vizsgálatok, továbblépési lehetőségek Célfüggvények és korlátok viszonyának vizsgálata A költség (vagy idő) minimalizáló megközelítés milyen score-beli eltéréssel rendelkezik a score maximalizálóhoz képest, illetve fordítva, a score maximáló milyen költségeket eredményez? Multi-projekt vagy program környezetben mik a hatások? Multi-ágens modellek A projekttartalom és a minőség külön kezelése más score értékek ugyanazon funkció különböző minőségi szintjeihez 18/19
Mátrix-alapú projektkockázatmenedzsment Hegedűs Csaba, Kosztyán Zsolt Tibor hegeduscs@gtk.uni-pannon.hu, kzst@gtk.uni-pannon.hu XXXII. Magyar Operációkutatási Konferencia Cegléd, 2017.06.14-16. A kutatást a Magyar Tudományos Akadémia Bolyai János Kutatási Ösztöndíja és az Emberi Erőforrás Minisztérium Új Nemzeti Kiválóság Programja (ÚNKP-PD-16) támogatja.