UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2011 – 2012
EEN UITBREIDING VAN PROJECT CONTROLE GEBRUIK MAKENDE VAN EARNED VALUE MANAGEMENT: DE COST CONTROL EN SCHEDULE CONTROL INDEX Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Toegepaste Economische Wetenschappen: Handelsingenieur
Fran De Vriendt & Philippe Lingier onder leiding van Prof. Dr. Mario Vanhoucke
Permission
Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding. Naam student:
Fran De Vriendt Philippe Lingier
1
Woord vooraf
In dit voorwoord zouden wij even de tijd willen nemen om iedereen te bedanken die ons heeft geholpen heeft tijdens het schrijven van deze thesis.
In de eerste plaats gaat onze dank uit naar Prof. Dr. Mario Vanhoucke, die ons dit onderwerp aanreikte en de tijd heeft genomen onze programmeercode eens te bekijken. Als tweede zouden wij ook Mathieu Wauters willen bedanken om tijd te nemen om dit onderzoek in goede banen te leiden.
Daarna bedanken wij Jan De Cock, die het voor ons mogelijk gemaakt heeft om de UGent supercomputer te gebruiken en daar zelf heel veel tijd voor op te offeren.
Dank aan Els Van der Burght om deze thesis na te lezen.
Als voorlaatste danken wij alle mensen die ons geholpen hebben met de onderzoeksprojecten.
Tot slot willen wij ook nog onze ouders en vrienden bedanken voor de uitgebreide steun.
I
2
Inleiding
Tegenwoordig is projectmanagement niet meer weg te denken uit de maatschappij. Projecten worden steeds complexer en meer uitgebreid, waardoor het puur intu¨ıtief ouitvoeren van projecten geen goede optie is. Projectcontrole kan statisch of dynamisch uitgevoerd worden; bij statische projectcontrole wordt bij aanvang van een project een risico-analyse uitgevoerd waarop verdere projectopvolging gebaseerd wordt, wanneer bij dynamische projectcontrole tijdens het verloop van een project gegevens continu worden ge¨ updatet. Earned Value Management (EVM) is veruit de bekendste dynamische projectcontrole techniek, en is een actueel onderwerp waar recent reeds veel onderzoek naar gedaan is; aan de statische projectcontrolezijde is dan weer de Schedule Risk Analysis (SRA) ´e´en van de meest veelbetekenende technieken. Deze projectcontrole indices komen in deze uiteenzetting aan bod, maar zijn niet de hoofdreden van dit onderzoek. Door middel van een simulatiestudie zal het potentieel van de Cost Control en Schedule Control Index (CCoI en SCoI) onderzocht en beoordeeld worden. Deze metrieken zijn vernieuwende combinaties van dynamische projectcontrole en risicobeheer, vervat in twee ge¨ıntegreerde metrieken.
Vooreerst wordt het structureel kader beschreven waarin deze metrieken plaatsvinden, gevolgd door een beschrijving van de projectcontrole technieken die ge¨ıntroduceerd werden in de eerste alinea. Daarna worden de SCoI en CCoI metrieken opgesteld en in een ge¨ıntegreerd raamwerk geplaatst. Op basis van deze gegevens wordt een simulatiestudie opgesteld die de effici¨entie van de twee metrieken nagaat; de resultaten van deze simulatiestudie zullen verder geverifieerd worden in een empirisch onderzoek. Besluiten worden doorheen de verhandeling vermeld. Ten slotte worden aanbevelingen gemaakt voor toekomstig onderzoek. II
Inhoudsopgave 1 Woord vooraf
I
2 Inleiding
II
3 Probleemsituering
1
3.1
Structureel kader . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1
3.2
Earned Value Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
3.3
Risico analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
3.4
Besluit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
4 Extensie van EVM: de Schedule Control Index en de Cost Control Index
16
4.1
De Schedule Control Index en de Cost Control Index . . . . . . . . . . . . . . . .
17
4.2
Grafisch raamwerk voor projectcontrole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26
5 Simulatiestudie 5.1
5.2
5.3
29
Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
5.1.1
Topologische indicatoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
5.1.2
Correctieve acties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
5.1.3
P-factor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
5.1.4
Drempelwaarden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
Onderzoeksvragen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
34
5.2.1
OV1: Effici¨entie van SCoI en CCoI metrics apart en gezamenlijk . . . . .
34
5.2.2
OV2: Effici¨entie naargelang de projectstructuur . . . . . . . . . . . . . . .
35
5.2.3
OV3: Invloed van de correctieve acties op effici¨entie SCoI . . . . . . . . .
35
5.2.4
OV4: Invloed drempelwaarden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
5.2.5
OV5: Invloed verdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
5.2.6
OV6: Invloed vari¨erende vaste kosten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
5.2.7
OV7: Invloed van de correctieve acties op de p-factor . . . . . . . . . . .
37
5.2.8
OV8: Invloed van de gesimuleerde vertraging . . . . . . . . . . . . . . . .
38
Methodologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
5.3.1
Opstellen SCOI en CCOI waarden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
5.3.2
SCoI/CCoI analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
5.3.3
SCoI analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
44
5.3.4
CCoI analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
50
5.3.5
Uitbreidingen van de methodologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
53
III
5.3.6 5.4
5.5
Ge¨ıntegreerde projectcontrole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
57
Resultaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
58
5.4.1
Effici¨entie van SCoI en CCoI metrics apart en gezamenlijk . . . . . . . . .
58
5.4.2
Effici¨entie naargelang projectstructuur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
61
5.4.3
Invloed van de correctieve acties op effici¨entie SCoI . . . . . . . . . . . . .
62
5.4.4
Invloed drempelwaarden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
63
5.4.5
Invloed verdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
64
5.4.6
Invloed vari¨erende kosten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
65
5.4.7
Invloed van de correctieve acties op de p-factor . . . . . . . . . . . . . . .
66
5.4.8
Invloed van de gesimuleerde vertraging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
66
Besluit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
67
6 Empirische studie 6.1
6.2
6.3
68
Bpost . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
68
6.1.1
Situering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
68
6.1.2
Netwerkanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
68
6.1.3
Verloop van het project . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
69
Verhelst . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
71
6.2.1
Situering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
71
6.2.2
Netwerkanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
72
6.2.3
Verloop van het project . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
73
Interpretatie en besluit empirische studie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
76
7 Conclusie en toekomstig onderzoek
77
8 Bibliografie
V
9 Bijlagen
VIII
IV
3
Probleemsituering
In dit hoofdstuk wordt dit thesisonderzoek binnen een structureel kader geplaatst. Er wordt vertrokken van een algemeen beeld hoe projectmanagement binnen de bedrijfsstrategie een belangrijke rol speelt. Vervolgens wordt het managen van een individueel project ontleed en wordt daarbinnen de rol van EVM gesitueerd. Daarna worden de basisprincipes en eigenschappen van EVM en Schedule Risk Analysis uitgebreid bekeken. Deze beiden vormen zowel met hun kwaliteiten als gebreken de bouwstenen voor de indices, de Cost Control Index en de Schedule Control Index, die in deze masterproef grondig geanalyseerd worden.
3.1
Structureel kader
Desondanks het niet het hoofddoel van deze thesis is om een uiteenzetting te geven over projectmanagement binnen een algemene bedrijfscontext, is het toch belangrijk als masters handelsingenieur om dit niet uit het oog te verliezen. Vandaar dat het volgende deel gewijd is aan het plaatsen van een individueel project binnen een economisch kader.
In de literatuur zijn reeds ontelbare artikels geschreven omtrent het belang van goed projectmanagement en over welke indices kunnen helpen om de totale effici¨entie van een project te verbeteren, bijvoorbeeld Keil et al. (2003), Archibald (2003) of Munns & Bjeirmi (1996). Ze zijn het er unaniem over eens dat het succes van een project staat of valt met de kwaliteit van het management ervan en dat dit in grote mate gerelateerd is aan het gegeven of er vooraf een goede voorselectie gebeurd is over het al dan niet aanvaarden van het project. Zo moeten bedrijven vaak? projecten selecteren uit een heel divers gamma. Sommige van deze projecten kunnen marketing gerelateerd of IT-gerelateerd zijn, andere bevinden zich dan weer in het domein van de duurzame ontwikkeling of in productontwerp, enz. Ieder project is stuk voor stuk uniek en gebonden aan een bepaalde tijdsperiode op een specifieke plaats in een specifieke context Abrignani et al. (2000) (Europe Youth Partnership). Bedrijven moeten dus kiezen welke projecten ze opstarten, en welke ze laten liggen. Deze keuze is vaak gebaseerd op de beschikbaarheid van de bedrijfsmiddelen die over de tijd verdeeld moeten worden over al de geselecteerde projecten. De studie die zich bezighoudt met deze verdeling en met als doel om de algemene bedrijfsperformantie te maximaliseren wordt ’Project Portfolio Management’ (PPM) genoemd, welke uitvoerig in Archer & Ghasemzadeh (1999), Cooper et al. (1999) en Aajoud (2009) beschreven wordt. Archer & Ghasemzadeh (1999) plaatsen in hun project portfolio selectie-raamwerk als allereerste fase de aflijning met de algemene bedrijsstrategie. Dit wil zeggen dat bij de selectie van een projectportfolio de bedrijfsstrategie de belangrijkste factor is. Ook in Cooper 1
et al.vindt men het belang van een project portfolio op basis van strategische keuzes terug maar met daarnaast ook het belang van een wel overdachte allocatie van middelen over juist genoeg projecten. Wernerfelt (1989) accentueert daarbij het belang om de ’kritieke middelen’ van het bedrijf te kennen, bijvoorbeeld uitgebreide kennis omtrent de beschikbare activa of het besef dat sommige mensen beter presteren in bepaalde contexten, in bepaalde teams en dus ook in bepaalde projecten. Een slecht verdeling van de middelen over de projecten kan volgens Cooper et al. verregaande gevolgen hebben, zoals bijvoorbeeld hogere doorlooptijden, lagere kwaliteit, en ondermaats presterende producten. Ieder project heeft dus ook zijn eigen risicoprofiel en economische waardecreatie waarmee rekening moet gehouden worden (analoog met financieel portfolio management).
Helaas is een project nog niet geslaagd indien men nauwgezet alle voorgestelde stappen van project portfolio management volgt. Blichfeldt & Eskerod (2008) tonen aan in hun studie dat de voornaamste redenen dat bedrijven met een gespecialiseerde PPM toch moeilijkheden ervaren zijn dat 1) projecten nooit volgens plan verlopen, 2) management en werknemers een gebrek aan overzicht voelen over alle lopende projecten (zeker wanneer het aantal projecten stijgt doordat velen niet volgens plan verlopen), en 3) mensen stress ervaren als hulpmiddelen steeds van de ene naar de andere plek gestuurd worden. Het eerste probleem is voor het individuele projectmanagement, die in de gaten moeten houden hoe projecten effectief verlopen in vergelijking met de planning. Het tweede en het derde zijn een meer overkoepelend projecten-probleem. Mits projecten uitlopen, dan wil dit zeggen dat bepaalde hulpmiddelen niet meer beschikbaar zullen zijn voor andere projecten waardoor de maximalisatie van de bedrijfsperformantie, bepaald in de PPM, in het gedrang komt. Een project manager moet dus beseffen dat het belangrijk is dat individuele projecten zo goed mogelijk onder controle gehouden worden in het belang van het geheel. Projectmanagers moeten bijgevolg ’systems thinking’ hebben zoals het in Archibald et al. (2012) genoemd wordt. Het is daarom van betekenis dat er een goede communicatie is vanuit het individuele projectniveau naar de algemene PPM. Om het in de woorden van Martinsuo & Lehtonen (2007) te zeggen, ”het begrijpen van portfolio-level kwesties moet beschouwd worden als een deel van het takenpakket van projectmanagers en is niet enkel voor het topmanagement.”
Om projecten op het individuele niveau effici¨ent te kunnen plannen en de hulpmiddelen gemakkelijk te kunnen verdelen, wordt een project opgesplitst in een opeenvolgende reeks van projectfases. Dit wordt de ’Project Levens Cyclus’ (PLC) genoemd. Archibald et al. vermeldt
2
onder andere als voordelen van het ontwerpen en documenteren van een PLC dat iedereen een goed inzicht kan verkrijgen in de processen doorheen het project, dat er gemakkelijker aan continue verbetering van de processen kan gedaan worden en dat er een betere aflijning van de processen komt. Traditioneel gezien zijn er volgens Malayao (2011) vier fases waarvan de eerste de conceptfase is. Hierin wordt het project geautoriseerd en opgestart en een business case opgesteld. De volgende fase is de ontwikkelingsfase, waarin de activiteiten gedefinieerd worden en een ’Work Breakdown Schedule’ wordt opgesteld. Dit is een document waarin de hi¨erarchische structuur van deze activiteiten wordt neergeschreven. Er wordt ook al een protoype gemaakt, en er wordt een concrete planning uitgetekend met concrete cijfers. De derde fase is de implementatiefase. Daarin wordt het uiteindelijke werk gerealiseerd. Als laatste fase is er de afsluitfase. Hierin wordt het project terug overhandigd aan de opdrachtgevers en afgesloten. Archibald et al. (2012) pleit in zijn paper echter voor de introductie van nog twee fases, namelijk de incubatie/haalbaarheidsfase in het begin en de post-project evaluatie fase als laatste fase.
Figuur 1: 6 fases van de PLC volgens Archibald et al.
De argumentatie daarvoor is dat vele modellen er niet in slagen om de volledige opbouw van een project in kaart te brengen en dat zij ook het belang van de post-project evaluatie vergeten. De incubatie/haalbaarheidsfase voegt aan het begin van het project de tijd en moeite toe die nodig zijn om toestemming te verkrijgen om het project op te starten. Archibald et al. (2012) vermeldt twee kernbegrippen: ’Information Buffering’, wat een informatieverzameling inhoudt die opgebouwd is uit bijvoorbeeld SWOT-analyses of de identificatie van de belangrijkste performantie indicatoren (Eng: Key Performance Indicators), alsook de identificatie vanwaar de voornaamste weerstand zal komen, en of men toelatingen van de overheid kan verkrijgen, of technologie beschikbaar zal hebben wanneer men ze nodig heeft, etc. In de paper wordt deze fase vergeleken met het laden van een film op je televisie. De film kan pas starten zodra er genoeg informatie overgebracht en gecompileerd is. Het tweede kernbegrip gaat over het verzwakken van de ’Cognitive Constraints’. Dit zijn zaken zoals bijvoorbeeld de beperkte motivatie omtrent het project opkrikken, of de samenhorigheid van een potentieel team cre¨eren. De post-project evaluatiefase, waarbij ook de term ’klantentevredenheidsmanagementfase’ gebruikt wordt, omvat de
3
dataverzameling van de ’cognitive constraints’, en kennis over het klantenperspectief nadat de resultaten van het project (bv. ontwikkelde producten) in gebruik genomen zijn. Dit gaat dan vooral over het continue verbeteringsproces, maar op een langere tijdspanne dan de afsluitfase. Deze visie sluit aan bij de stelling van Munns & Bjeirmi waarin nogmaals onderstreept wordt dat er een onderscheid moet gemaakt worden tussen een succesvol project en succesvol projectmanagement. Men moet snappen dat goed projectmanagement slechts een deel is van het leveren van een succesvol project en dat het vaak ook gaat om de externe klanttevredenheid en de gepercipieerde waarde die stakeholders er aan hechten voor, tijdens en na het projectmanagement gedeelte. In de cursus Projectmanagement van Vanhoucke (2012a) wordt de implementatiefase opgesplitst in een uitvoeringsfase en een controlefase. De controlefase is waar Earned Value Management toe behoort.
3.2
Earned Value Management
Om projectmanagers te ondersteunen bij het opvolgen van hun talrijke projecten is Earned Value Management ontwikkeld, een projectcontrole systeem dat de drie essenti¨ele projectkarakteristieken integreert, zijnde scope (=deliverables, te leveren prestaties), duur en kostenbeheer. Bij de projectopvolging dienen de prestatie-indicatoren van de earned value analyse als een vroegtijdig waarschuwingssignaal voor afwijkingen in het project, zowel voor de tijd- als kostenperformantie. Op basis hiervan kan men tijdig correctieve acties ondernemen bij een negatief signaal en opportuniteiten benutten bij een positief signaal.
Fleming & Koppelman (2000) en Kim et al. (2003) situeren de beginselen van Earned Value Management in het begin van de 20ste eeuw. In de fabrieken werden toen systemen ontwikkeld die de kost-performantie nagingen. Dit werd gedaan door de te leveren productie te vergelijken met de geplande kosten en actuele kosten. In het begin van de jaren ’60 ontwikkelde de U.S. Navy de Program Evaluation and Review Technique (PERT) voor haar rakettenprogramma. Deze techniek houdt een simulatiestudie in, waarbij een activiteitennetwerk wordt opgesteld, met bij iedere activiteit een slechtste en beste tijd, waarmee men de uiteindelijke verwachte tijd poogt te voorspellen. Dit werd later uitgebreid met kosteninformatie. In 1967 ontwikkelde het Amerikaanse Department of Defense Cost/Schedule Control Systems Criteria. Dit is een bundel van 35 criteria over tijd- en kostcontrolesystemen waar verkopers aan moeten voldoen om mee te mogen doen aan grote projectprogramma’s van deze instanties. Dit had volgens ACC (bron toevoegen) twee belangrijke voordelen. Ten eerste leidde dit ertoe dat verkopers effectieve interne tijd- en kostcontrolesystemen hadden, en ten tweede dat de overheid beter aan projectcontrole kon doen.
4
Dit zorgde ervoor dat er via ontwikkelde metrieken vroegtijdige waarschuwingssignalen kwamen waardoor tijdig correctieve acties konden ondernomen worden. Fleming & Koppelman (2000) vermeldt dat in 1996 deze 35 criteria herzien en gereduceerd werden wegens uitgebreide kritiek. In Kim et al. (2003) staan enkele van deze kritieken opgesomd, waarbij de kost en de complexiteit van het systeem voorop staan. Daarnaast zou dit niet geschikt zijn voor alle industrie¨en. De herwerking werd dan ook op basis van industriestandaarden afgelijnd, en aangepast aan de opkomst van de informatica. Tot op heden blijken de ontwikkelde metrieken uit Earned Value Management een meerwaarde bij het opvolgen van projecten. De indices die nodig zijn voor het verdere verloop van deze thesis en de bijhorende problemen worden hierna geanalyseerd. Een uitgebreidere studie kan gevonden worden in Anbari (2003), in Vanhoucke (2009) of Lipke et al. (2009).
Zoals reeds aangehaald is EVM een projectcontrolesysteem dat de gezamenlijke controle over de drie projectdoelen, zijnde scope, tijd en kosten probeert te handhaven. Volgens het ’dynamic scheduling’ principe (dynamisch plannen) is het opstellen van een basisplanning, een ’baseline schedule’ het fundament van projectmanagement (zie figuur 2). Dit kan wordt vaak ook voorgesteld door de Gantt-grafiek.
Figuur 2: Dynamic scheduling Vanhoucke (2012c) Dit wordt gedaan door geplande tijdsinformatie gekoppeld aan monetaire eenheden toe te voegen aan iedere projectactiviteit. Daarnaast worden de onderlinge relaties van de individuele activiteiten gedefinieerd. Figuur 11 geeft een voorbeeld van een dergelijke basisplanning. Hierop ziet men vier activiteiten waarvan activiteit 1 het vertrekpunt is. Activiteiten 2 en 3 kunnen pas starten nadat activiteit 1 gedaan is. Analoog kan activiteit 4 pas starten nadat activiteiten 2 en 3 afgewerkt zijn. Voor iedere activiteit worden er gegevens over de duur, vaste en variabele kosten toegevoegd. Deze planning dient uiteindelijk als referentiepunt voor enerzijds het inplannen van risico’s en anderzijds het controleren en opvolgen van het project.
5
Figuur 3: Voorbeeld basisplanning
Een eerste belangrijke noot is dat in earned value management men er steeds van uit gaat dat er geen wijzigingen zijn in de vereiste resultaten. Dit impliceert dat deze laatste bereikt zullen zijn op de (a priori ongekende) eindtijd van het project. Hierdoor wordt er vaak gesteld dat EVM niet geschikt is voor projecten met een hoog risicogehalte zoals bv. onderzoeks- en ontwikkelingsprojecten (Kolisch, 2012).
De belangrijkste EVM-parameters die gebruikt worden bij de planning van een project zijn: • ’Planned Duration’ (PD): Dit is de totale geplande tijd. Dit is niet gelijk aan de som van de duur van de activiteiten. • ’Budget At Completion’ (BAC): Dit is de totale geplande kost van het project, rekening houdend met zowel vaste als variabele kosten. • ’Planned Value’ (PV): Dit is de waarde in monetaire eenheden van het geplande werk dat gedaan is op een bepaald tijdstip. Dit wordt vaak ook Budgeted Cost of Work Scheduled genoemd. De PV-waarden worden als referentiepunten gebruikt bij de analyse omtrent het effectieve projectverloop. Deze waarden worden dan afgewogen ten opzichte van twee andere indices, namelijk: • ’Earned Value’ (EV): Dit is de cumulatieve gebudgetteerde waarde van het werk dat effectief volbracht is op een bepaald tijdstip. Dit komt overeen met de formule ’Percentage Completed’ (=afgewerkt percentage, PC) maal de BAC. Dit wordt vaak ook Budgeted Cost of Work Performed genoemd.
6
• ’Actual Cost’ (AC): Dit is de cumulatieve kost die effectief vereist was en geregistreerd werd (door een boekhoudsysteem) bij het vervullen van het werk tot op een bepaald tijdstip. Dit wordt vaak ook wel Actual Cost of Work Performed genoemd. • ’Real Duration’ (RD): Dit is de totale duur dat het project effectief geduurd heeft. Afwijkingen van het plan kunnen dan gemakkelijk geanalyseerd worden. Hiervoor bestaat er zowel voor het tijds- als voor het kostaspect een performantiemetriek. Voor de tijdsafwijking bekijkt men: • ’Schedule Variance’ (SV): Dit wordt berekend door het verschil van de Earned Value en de Planned Value te nemen. Dit is het verschil tussen het gepresteerde werk en het geplande werk. Een positieve waarde voor de SV wil dus zeggen dat men voor zit op het schema. Een positieve waarde wijst op een voorsprong op het plan. Men werkt sneller dan oorspronkelijk gepland. • ’Schedule Performance Index’ (SPI): Dit is de verhouding tussen de EV op de PV. Een waarde boven 1 is analoog met een voorsprong op het plan. Voor de kostenafwijking bekijkt men: • ’Cost Variance’ (CV): Dit is het verschil tussen de Earned Value en de Actual Cost. Dit vergelijkt de gebudgetteerde kosten voor wat er al gepresteerd is met de effectieve kosten die nodig waren. Een positieve waarde voor de CV meldt dus dat men goedkoper dan gepland heeft gewerkt. • ’Cost Performance Index’ (CPI): Dit is de verhouding van de EV op de PV. Een waarde boven 1 geeft het goedkoper werken dan gepland weer. Grafisch kan men al deze metrieken mooi opvolgen. In figuur 4 is er een positief scenario uitgetekend voor zowel duur als kosten. In figuur ?? is een negatief scenario voor beide aspecten uitgetekend. Het is dus mogelijk dat een project positief verloopt op tijdsvlak, maar niet op kostengebied; omgekeerd kan ook.
7
Figuur 4: Positief scenario
Figuur 5: Negatief scenario
8
Hoewel deze metrieken zeker hun meerwaarde hebben, zal naar het einde van het project toe altijd de waarde van de Schedule Variance een verbeterende trend weergeven en uiteindelijk naar nul lopen (de SPI analoog naar 1) desondanks dat het project een ruime achterstand kan hebben. Dit komt door de eerder vernoemde veronderstelling dat de deliverables altijd bereikt worden. De PV zal vanaf de geplande eindduur van het project constant blijven op de geplande kosten, terwijl de EV altijd zal blijven stijgen tot alle gebudgetteerde activiteiten ook afgelopen zijn. De kost performantie-indexen blijken niet aan problemen onderhevig. In figuur 6a wordt aangetoond dat de SV naar 0 gaat op het einde van het project. In figuur 6b staat het verloop van de SPI en CPI.
(a) SV naar 0
(b) SPI naar 1
Figuur 6
Als oplossing voor dit probleem is er door Lipke (2003) de ’Earned Schedule’ (ES) methode voorgesteld. Deze alternatieve metriek meet de tijdsdeviatie van het project in tijdseenheden in plaats van op basis van de kosten. Deze wordt berekend door:
ES = t +
EVt − P Vt P Vt+1 − P Vt
met als voorwaarden dat op tijdspunt t de EV ≥ PVt en EV ≤ PVt+1.
Deze metriek duidt dus aan op welk tijdstip de PV even groot is als dat de EV is op tijdstip t (zie figuur ??). Met behulp van de ES kan men het probleem, dat de SV (SPI) op het eind altijd naar nul (een) gaat, verhelpen door een nieuwe manier van tijdsdeviatie te berekenen. • Schedule Variance (tijd) (SV(t)): Dit wordt berekend door de bekomen Earned Schedule te verminderen met de Actuele Tijdsperiode (AT). 9
• Schedule Performance Index (tijd) (SPI(t)): De verhouding tussen de ES en de AT. Op figuur 7 is te zien dat de eind afwijkingen hierdoor opgelost worden.
Figuur 7: SV(t) Hoewel EVM goed werkt als vroegtijdige waarschuwer is er toch veel kritiek op deze methode. Critici verwijten EVM dat dit een vrij tijdsintensieve job is. Daarnaast zou het zich alleen bezighouden met het totaalbeeld. Daarbij halen zij argumenten aan omtrent de kritiekheid van activiteiten. Een kritieke activiteit is een activiteit waarbij de totale projectduur verlengt indien deze activiteit minimaal uitloopt. Een niet-kritieke activiteit zal bij uitlopen nog niet onmiddellijk invloed hebben op de totale projectduur. Als voornaamste argument geven de critici dat een niet-kritieke activiteit achter kan lopen en daardoor een negatief signaal kan teweegbrengen, niettegenstaande de totale projectduur niet in gevaar komt. Hierdoor zou de projectmanager verkeerdelijk gealarmeerd worden. Omgekeerd kunnen vertragingen van de ene activiteit gecompenseerd worden door andere goed presterende activiteiten, waardoor er geen alarmsignalen worden verstuurd hoewel ze vereist zouden zijn. Uit het onderzoek van Vanhoucke (2011), zie figuur ??, blijkt daardoor dat de effici¨entie voor het gebruik van EVM vrij hoog ligt voor seri¨ele netwerken (Serieel-Parallel(SP)-indicator nabij ´e´en), maar dat deze voor eerder parallelle netwerken (SP-indicator nabij nul) nogal laag ligt.
1
Deze effici¨entie wordt berekend door het effect van correctieve acties af te wegen ten opzichte van het aantal signalen dat EVM geproduceerd heeft. Een ander argument dat een zwak punt van EVM aanwijst wordt gegeven door Loch et al. (2011) . Hij stelt dat bij EVM de onderlinge relaties van de projecten op voorhand moeten gekend zijn. In grote complexe projecten is het 1
Een serieel project is een project waarbij de activiteiten achter elkaar worden uitgevoerd. Bij een parallel
project lopen de activiteiten op hetzelfde moment
10
Figuur 8: effici¨entie EVM, bewerkt uit (Vanhoucke, 2011)
mogelijk dat sommige activiteiten onvoorzien toch invloed hebben op mekaars starttijd. Een laatste zwakheid is dat EVM werkt met deterministische waarden. Uit de praktijk blijkt dat deze vooropgegeven tijden nooit exact gehaald worden. Er is dus een hiaat met de werkelijkheid doordat EVM geen geplande variabiliteit van activiteiten inbouwt.
3.3
Risico analyse
De zwakheid van EVM om met deterministische waarden te werken leidde tot een andere stroming welke verder bouwt op de eerder vernoemde PERT-analyse. Deze analyse was in staat om de kans te bepalen dat een project voor een bepaalde datum klaar kon zijn. Dit systeem had echter ook zijn tekortkomingen. Het hield bijvoorbeeld geen rekening met het feit dat kritieke paden kunnen verspringen bij het sneller of trager lopen van activiteiten. Daarom is men overgegaan tot het gebruik van Monte Carlo simulaties. Dit is een simulatiestudie, ontstaan in de casinosector, waarbij men door het herhalen van willekeurig gekozen en onder controle gehouden waarden, resultaten met probabiliteitsinformatie kan verkrijgen.
Een tweede projectanalysemethode die verder bouwt op deze Monte Carlo simulaties is de Schedule Risk Analysis (=Tijds risico analyse, SRA). Dit is een methode waarbij onzekerheden van individuele projectactiviteiten gekwantificeerd worden waardoor er via deze sensitiviteitsinformatie nagegaan kan worden welke invloed deze onzekerheden hebben op de totale duur van het project. 11
Vanhoucke (2010a), Vanhoucke (2012a) onderscheidt vier stappen in het opmaken van een Schedule Risk Analysis. De eerste is het opstellen van het basisplan. Hulett (1995) vermeldt daarbij dat dit basisplan dient om een eerste duidelijk beeld te geven over welke parallelle paden een potentieel gevaar kunnen zijn voor het verloop van de totale projectduur. In de tweede stap moeten de risicoprofielen gedefinieerd worden. Dit wordt gedaan door te bepalen wat de geplande variabiliteiten zijn van de duur. Er wordt dus een minimum en maximum waarde toegekend waarbinnen de duur van de individuele activiteiten kunnen vallen. Daaraan wordt dan een probabiliteitsdistributie verbonden. Deze geeft aan hoe groot de kans is dat deze minimum, geplande of maximumwaarden voorkomen. Deze distributie kan onder andere uniform zijn, waarbij iedere waarde evenveel kans heeft om voor te komen, of triangulair, waarbij de geplande waarden een grotere kans hebben om voor te komen dan de uiterste waarden. De derde stap is het uitvoeren van de Monte Carlo simulatie. Daarbij wordt eerst een willekeurig gekozen duur geselecteerd per activiteit op basis van de gekozen probabiliteitsvoorwaarden. Daarna wordt het plan opnieuw geconstrueerd op basis van deze nieuwe activiteitswaarden en registreert men welke activiteiten op het kritieke pad liggen. Dit wordt een groot aantal keer gedaan en op het einde worden deze frequentiewaarden gebruikt in de verwerking van de SRA metrieken.
Voor SRA worden er door Vanhoucke (2010b), Vanhoucke (2009) vier metrieken gedefinieerd. De eerste is de ’Criticality Index’ (CI), welke het percentage weergeeft van het aantal keer dat de activiteit in de Monte Carlo simulatie op het kritieke pad lag. De formule hiervoor werd overgenomen uit Vanhoucke (2009): Pnrs 1 indien tfik = 0, k=1 0 indien niet. CI = P (tfi = 0) =
nrs
met nrs=aantal Monte Carlo simulaties; k=bepaalde simulatienummer; t fi =totale ’float’ (ook wel ’slack’ genoemd). De ’float’ is het verschil tussen de vroegste starttijd en de laatste starttijd van een activiteit , zonder een verschil in totale projectduur teweeg te brengen. Indien de ’float’ gelijk is aan nul dan ligt de activiteit op het kritieke pad.
Dodin & Elmaghraby (1985) zeggen dan dat activiteiten met een hoge CI een hoge graad van opvolging nodig hebben. Commentaar daarop is dat de CI geen rekening houdt met de impact in de algemene definitie van risico (risico=kans*impact). Bijvoorbeeld, in een serieel netwerk kan een heel kort durende activiteit aanzien worden als altijd kritiek en daarom als heel belangrijk, 12
terwijl deze eigenlijk niet zoveel invloed heeft op de totale projectduur.
Een tweede metriek is de ’Significance Index’ (SI), voorgesteld door Williams (1992) die op dit probleem inspeelt en de individuele activiteitsduur afweegt ten opzichte van de totale projectduur. De formule hiervoor werd overgenomen uit Vanhoucke (2009):
SI = E(
RD di ∗ ) di + tfi E(RD)
met E(x) gelijk aan het gemiddelde van x, di gelijk aan de duur van activiteit i, RD gelijk aan de totale gesimuleerde projectduur en tfi gelijk aan de ’float’ van activiteit i.
De SI is helaas slechts een gedeeltelijke oplossing voor de CI-problemen en omvat niet alle soorten projectgevallen. Daarom stelt Williams (1993) als derde metriek de ’Cruciality Index’ (CRI) voor. Dit is een metriek die de onderlinge correlatie tussen de activiteitsduur en de totale projectduur meet, waardoor de impact ook wordt opgenomen in het opmaken van het risicoprofiel. De formules voor de correlatieberekeningen hierna zijn allen overgenomen uit Vanhoucke (2009): CRI = |corr(di , RD)|
Binnen deze categorie zijn er drie metrieken: • Correlatie gebaseerd op de ’Pearson’s product moment’ (CRI(r)) Pnrs r=
− d¯i )(RDk − RD) nrs ∗ σdi ∗ σRD
k k=1 (di
met x ¯ als het gemiddelde, en σx als de standaardafwijking van x.
Een belangrijk probleem bij deze formule is echter dat de correlatie een lineair verband meet tussen de activiteitsduur en de totale projectduur, terwijl deze twee variabelen vaak een niet-lineair verband hebben. Als oplossing hiervoor werd de volgende metriek uitgevonden. • Correlatie gebaseerd op de ’Spearman’s rank correlation’ (CRI(ρ)) P 2 6 nrs k=1 δk ρ=1− nrs(nrs2 − 1) 13
met δk het verschil tussen de rangwaarden van di en RD gedurende de simulatie k.
• Correlatie gebaseerd op de ’Kendall’s tau rank correlation’ (CRI(τ ))
τ=
4P −1 nrs(nrs − 1)
met P gelijk aan het aantal concordante paren van de di en RD variabelen.
In de CRI(τ ) wordt een paar bivariate resultaten (xi , yi ) en (xj , yj ) als concordant aanzien indien xi ≤ xj en yi ≤ yj of indien xi ≥ xj en yi ≥ yj . Deze crucialiteitsindices worden op een zelfde manier geanalyseerd voor het kostaspect, maar dan gebaseerd op de correlatie tussen de individuele projectkost en de totale projectkost.
CRI(kost) = |corr(ci , RC)|
met ci gelijk aan de kost van de individuele activiteit, en RC als de totale kost van het project.
Als vierde soort metriek is er de ’Schedule Sensitivity Index’ (SSI), welke is uitgevonden door de ’Project Management Body Of Knowledge’ (PMBOK). Zij stelden voor om de CI te combineren met de standaardafwijkingen van de individuele projectactiviteit en de totale projectactiviteit. Volgens Vanhoucke (2011) blijkt deze metriek zich te onderscheiden voor projectopvolging en correctieve actiesignalen. SSI =
σdi ∗ CI σRD
Niettegenstaande blijkt dat SRA een meerwaarde kan zijn bij het managen van een project, komt uit het onderzoek van Vanhoucke (2011) naar voor dat deze indices, op basis van hun effici¨entie, voornamelijk geschikt zijn voor parallelle projecten (SP-waarde tegen 0) en minder voor seri¨ele (SP-waarde tegen 1) (zie figuur ??).
14
Figuur 9: effici¨entie EVM en SRA, gehaald uit (Vanhoucke, 2011)
Een tweede kritiek is dat SRA een statische indicator is die voor de aanvang van het project bepaald wordt. Hij wijzigt dus niet naargelang het projectverloop.
3.4
Besluit
EVM en SRA zijn beiden twee project management methodes die hun meerwaarde in de realiteit hebben aangetoond, maar er is toch nood aan een dynamisch concept dat er zowel in slaagt om voor seri¨ele als voor parallelle netwerken een goede effici¨entie te bereiken. Dit wil zeggen dat men zo effici¨ent mogelijke correctieve acties wil ondernemen met zo weinig mogelijk signalen van de metrieken. Een combinatie van beide metrieken leidt tot een totale verbeterde effici¨entie te zien op figuur ??.
15
Figuur 10: effici¨entie EVM en SRA, combinatie van (Vanhoucke, 2012b) en (Vanhoucke, 2011)
4
Extensie van EVM: de Schedule Control Index en de Cost Control Index
In de probleemsituering werd aangetoond dat, ondanks de goede werking van EVM bij eenvoudige, seri¨ele projecten, het gebreken vertoont wanneer het toegepast wordt op complexere projecten. Dit komt onder andere door het veronderstellen van deterministische waarden voor de projectactiviteiten en hun opeenvolging. Aangezien in de realiteit projecten immer gepaard gaan met onzekerheden en variabiliteit in tijd en kosten, is deze assumptie zelden terecht. Om af te stappen van deze deterministische waarden, die reeds vaak bekritiseerd werden door vele auteurs, zijn twee nieuwe metrics ontwikkeld die projectvariabiliteit en risicoanalyse integreren in de earned value analyse: de Cost Control Index en de Schedule Control Index (Pajares & Lopez-Paredes, 2011). Door een connectie te leggen met risicoanalyse kan men de geplande duur en kosten linken aan een probabiliteitsfunctie met vooropgelegde variabiliteit. De controleindices die hier onderzocht worden geven aan wanneer de afwijkingen van het project buiten deze geplande variabiliteit terechtkomen, wat de projectmanager toelaat structurele en systematische veranderingen gedurende de project life cycle op te merken.
In wat volgt worden de Schedule Control Index en de Cost Control Index toegelicht en wordt
16
ge¨ıllustreerd hoe deze metrieken opgesteld worden. De creators van deze index hebben recentelijk als vervolg in hun SCoI/CCoI onderzoek een raamwerk ontworpen voor het integreren van kost, tijd en risico (Acebes et al., 2013). Dit raamwerk wordt als tweede punt besproken.
4.1
De Schedule Control Index en de Cost Control Index
Via de SCoI en CCoI metrieken wordt risico management in het EVM raamwerk ge¨ıntegreerd. Er wordt nagegaan of de project over-runs binnen de geplande/verwachte variabiliteit liggen, of of er structurele en systematische veranderingen zijn tijdens de levenscyclus van het project. Het principe is het niet enkel opsporen van afwijkingen van het plan, maar ook weten of deze afwijkingen binnen de verwachte afwijkingen liggen (bij een bepaald betrouwbaarheidsniveau). Indien dit niet het geval is moeten corrigerende acties ondernomen worden.
Tijdens de programmatie voor de analyse van de SCoI en CCoI werd begonnen met het basisvoorbeeld uit de paper van Pajares & Lopez-Paredes (2011) na te bootsen om zeker te zijn dat gesnapt werd hoe alles in mekaar zat en dat de programmeercode klopte. In dit proces bleek dat de bekomen waarden van de ccoi niet overeenstemden met de paperwaarden. Daarom werd er contact opgenomen met de auteurs, waardoor aan het licht kwam dat de vermelde kosteninformatie in de paper onvolledig was. In de paper deed men uitschijnen dat de geplande kosten gebaseerd waren enkel op variabele kosten, terwijl er in de berekeningen ook een deel vaste kosten waren. De gebruikte waarden kunnen hieronder teruggevonden worden. In de bespreking van deze twee indices wordt dit voorbeeld gebruikt om aan te vullen wat er mist in de uitleg van de basispaper. Het opstellen van de metrieken begint met de basisstappen van SRA, uiteengezet in de subsectie SRA. Als eerste stap werd het opstellen van een basisplan aangehaald. Het project bestaat uit vier activiteiten, waarbij de activiteiten pas kunnen starten nadat de voorgaande activiteiten volledig afgewerkt zijn. Aan iedere activiteit wordt een duur (uitgedrukt in weken), een vaste kost en een variabele kost toegekend.
17
Figuur 11: Basisplan
Hierdoor bekomt men twee mogelijke paden namelijk, pad 1-2-4 welke een geplande duur van 8 weken heeft, en pad 1-3-4, welke 9 duurt. Het tweede pad is dus het enige kritieke pad.
De tweede stap van SRA is het defini¨eren van de risicoprofielen. Dit gebeurt door de variabiliteit van de geplande duur in te geven. In de paper geeft men daarvoor een minimum en maximum waarde per activiteit weer (figuur 12). De totale kosten worden volgens de duur gewijzigd. Daarnaast heeft men gekozen voor een uniforme probabiliteitsverdeling en een betrouwbaarheidspercentage voor de duur en kosten van 90%.
Figuur 12: variabiliteit duur
Stap drie is het uivoeren van de Monte Carlo simulaties. Het doel van deze simulaties is om een ’Project Risk Baseline’ op te stellen waarop daarna verder gebouwd wordt. Dit is een metriek die aangeeft hoe het totale risico van het project zal verlopen over de tijd heen. Het principe daarbij is dat indien een project zoals gepland verloopt, het risico op projectafwijkingen vermindert naargelang men vordert. Een afgewerkte activiteit heeft dus geen risico op afwijkingen meer. Bijvoorbeeld, activiteit 1 zal beginnen op tijdsperiode 0 en heeft een geplande duur van 2 weken. Aangezien men verwacht dat deze duur gerespecteerd wordt op een week na, kan de activiteit minimum 1 en maximum 3 weken duren. Indien alles loopt zoals gepland, weet men op tijdsperiode 1 dat het project al half is afgewerkt, waardoor het risico op afwijkingen gehal18
veerd wordt. Activiteit 1 zal dus nog een minimumduur van 1,5 en een maximumduur van 2,5 overhouden. Op tijdsperiode 2 is de activiteit volgens de planning gedaan, en zal het risico op afwijkingen nul zijn. Deze lijn werd doorgetrokken op alle activiteiten en tijdsperiodes waardoor men de volgende tabel bekomt:
Figuur 13: Min/Max duur per TP
Voor een bepaalde tijdsperiode mag de simulator een zogezegde effectieve waarde kiezen per activiteit tussen de geplande minimum- en maximumwaarde. Bijvoorbeeld voor TP0 kan hij voor activiteiten 1, 2, 3, 4 respectievelijk de waarden 2,3 3,2 5,8 en 1.2 kiezen. Bij iedere simulatie bekomt men dus een effectief gelopen totale projectduur, hier 9,3. Deze simulaties worden 50.000 keer herhaald per tijdsperiode (TP) zodat men, zonder grote schommelingen in de resultaten, op basis van de risicoprofielen een gemiddelde verwachte totale duur bekomt per tijdsperiode. Daarnaast kan men de variabiliteit van de totale projectduur per tijdsperiode bijhouden, waarmee men dan de uiteindelijke Project Risk Baseline kan opstellen. De resultaten voor dit voorbeeld zijn:
(a) Duur
(b) Kost
Figuur 14
Indien men de varianties uittekend over de tijdsperiodes heen bekomt men de Project Risk 19
Baseline voor enerzijds de duur (SRB) en anderzijds voor de kost (CRB).
(a) Duur
(b) Kost
Figuur 15
Na de Monte Carlo simulaties worden de verdere berekeningen gedaan. Een eerste stap daarbij is het berekenen van de ’Weights’. Dit is het verdelen van het risico over de tijsperiodes. Dit kan gemakkelijk gedaan worden door de risicowaarden van tijsperiodes in de Risk Baselines (= de varianties) van de vorige af te trekken: wt (duur) = SRBt−1 − SRBt wt (kost) = CRBt−1 − CRBt In het cijfervoorbeeld wordt dat dan:
Figuur 16: weights duur en kosten
De volgende stap is het opstellen van de ’Schedule Project Buffer’ (tijdsprojectbuffer, SPB) en de ’Cost Project Buffer’ (kostprojectbuffer, CPB). Dit wordt berekend op tijdsperiode 0 op basis van het vooraf bepaalde betrouwbaarheidspercentage, welke hier 90% was. De formule hiervoor
20
is: SP Bx% = T P Dx% − T P Dµ CP Bx% = T P Kx% − T P Kµ Hierbij staat x% voor het gekozen betrouwbaarheidspercentage, TPD voor totale projectduur, TPK voor totale projectkost en µ voor de gemiddelde waarde. In het voorbeeld was de 90% grootste waarde van de TPD ≈ 10,93 en deze van de TPK ≈ 5.362. De gemiddelde waardes waren voor TPD ≈ 9,28; voor de TPK ≈ 4.799. Dit geeft dus: SP B90% = 10, 93 − 9, 28 = 1, 65 CP B90% = 5.362 − 4.799 = 563 Deze waarden zijn de maximum waarden die een project mag uitlopen om het project binnen een probabiliteitsbuffer van bv. 90% te eindigen.
Daarna worden de SPB en CPB opgesplitst volgens de weights van het risico per TP. SBt voor de duur; CBt voor de kosten. Dit wordt gedaan volgens: SBt = wt (duur) ∗ CBt = wt (kost) ∗
SP B 2 σmax,duur
CP B 2 σmax,kost
met σ(x) de variantie uit TP0. In het cijfervoorbeeld komt men dan hetvolgende uit:
Figuur 17: SBt en CBt
Nadat men de individuele waarden van de buffer opgesplitst heeft volgens de risicoverdeling per TP, kan men deze weer optellen per TP om te weten te komen per TP hoeveel buffer er tot 21
dat punt mag opgebruikt worden om nog binnen het betrouwbaarheidsinterval te zitten. Dit wordt gemeten door de ’Accumulated Schedule Buffer’ (ASBt ) en de ’Accumulated Cost Buffer’ (ACBt ).
ASBt = SBt−1 + SBt ACBt = CBt−1 + CBt In het cijfervoorbeeld wordt dat dan:
Figuur 18: ASBt en ACBt
(a) ASBt
(b) ACBt
Figuur 19
De uiteindelijke ASBt en de ACBt komen in dit voorbeeld overeen aangezien de SPB en de varianties op TP0 toevallig even groot zijn. Deze waarden worden uiteindelijk vergeleken met de EV varianties afkomstig uit een EVM analyse om te kunnen leiden tot de uiteindelijke SCoI en CCoI indices. Beide metrieken zijn afzonderlijk verschillend bij het implementeren van de EVM en worden afzonderlijk besproken.
22
Voor de ’Schedule Control Index SCoI’ gebruikt men de SV(t), besproken in sectie EVM, om op te volgen of men over of onder de buffer zit. SCoIt = ASBt + SV (t)t = ASBt + ESt − AT Een negatieve SCoIt wil zeggen dat er achterstand is opgelopen in het project, en dat deze groter is geworden dan de voorziene buffer volgens het betrouwbaarheidspercentage. Er is dan sprake van een structureel in het tijdsverloop van het project. Correctieve acties zijn dus noodzakelijk. Een postieve SCoIt wil zeggen dat de buffer nog niet overschreden is. De duur van de activiteiten is dus nog binnen de verwachte duur.
Voor de ’Cost Control Index SCoI’ gebruikt men de CV, besproken in sectie EVM, om op te volgen of men over of onder de buffer zit. Het verschil met de SCoI-berekeningen is dat de ACB niet berekend wordt op het tijdspunt t maar op het tijdpunt dat de ES dan zit. CCoIt = ACBt=ES + CVt = ACBt=ES + EVt − AC Analoog met de SCoI wil een negatieve CCoI zeggen dat men meer kosten heeft dan verwacht, en dat deze groter geworden is dan de voorziene buffer volgens het betrouwbaarheidspercentage. Er is dan ook sprake van een structureel probleem in het kostverloop van het project. Ook hier zijn correctieve acties sterk aanbevolen. Een positieve CCoI duidt erop dat het project geen onverwachte extra kosten heeft.
Deze methodologie werd uitgewerkt in Pajares & Lopez-Paredes (2011) door een nagebootste projectopvolging. De waarden die gebruikt werden zijn:
Figuur 20: Opvolging
De besproken EVM metrieken zijn uitgezet op de onderstaande figuren.
23
Figuur 21: Overzicht verloop EV, PV, AC
In de volgende figuur wordt de SV(t) uitgezet t.o.v. de ASBt maal -1. Hierdoor kan men zien hoe deze twee zich t.o.v. mekaar bewegen. Hetzelfde is analoog gebeurd voor de CCoI, maar hierbij moet er enige voorzichtigheid worden ingebouwd, aangezien de opvolging gebeurd t.o.v. de waarde van de ACBES . Een completere grafische analyse kan gevonden worden in subsectie grafisch raamwerk voor projectcontrole
24
Figuur 22: SV(t) en ASBt
Figuur 23: CV en ACBt
De uiteindelijk bekomen waarden voor de SCoI en CCoI zijn hiervoor:
25
Figuur 24: SCoI en CCoI
(a) SCoIt
(b) CCoIt
Figuur 25 Op de grafieken kan men zien dat er voor de SCoI negatieve waarden zijn voor TP 1 tot en met 5 waarop deze dan even positief worden. Op TP 8 verslechtert weer alles en wordt de SCoI weer negatief. Voor de CCoI merken we eerst een kleine negatieve waarde tot en met TP 3 en vervolgens positieve. Hieruit blijkt dat de noodzaak om een negatieve waarde voor de CCoI te corrigeren niet altijd vereist is.
4.2
Grafisch raamwerk voor projectcontrole
In dit deel wordt een grafisch raamwerk voor de SCoI en CCoI besproken waarmee het ge¨ıntegreerd bekijken van kost, schedule en risico monitoring mogelijk gemaakt wordt (Acebes et al., 2013). Hiervoor zijn twee nieuwe indices en nieuwe cumulatieve buffers benodigd. De nieuwe indices zijn de SP Bmin en de CP Bmin . Dezen worden berekend door in de Monte Carlo simulaties van de SCoI/CCoI, naast de 90% grootste waarde, de 10% grootste waarde op te slaan. (Andere percentages kunnen ook gebruikt worden.) Dit wordt bijgehouden zodat men in het geval van heel positieve waarden ook positieve correctieve acties kan ondernemen. Dit 26
kan bijvoorbeeld inhouden dat men minder personeel nodig heeft, en daarmee kosten uitspaart, of dat men bepaalde hulpmiddelen kan overzetten naar andere projecten. De indices worden berekend door:
CP Bmin = T P Kµ − T P K10%,min ; SP Bmin = T P Dµ − T P D10%,min CP Bmax = T P K90%,max − Cµ ; SP Bmax = T P Dµ − T P D90%,max metµ = gemiddelde De daarbij horende nieuwe cumulatieve buffers ACBsum,t en ASBsum,t worden berekend door:
ACBsum,t = ACBmin,t + ACBmax,t ASBsum,t = ASBmin,t + ASBmax,t waarbij ACBmax,t en ASBmax,t de cumulatieve bufferwaarden zijn zoals uitgelegd zoals ze in sectie 6.1 gedefinieerd waren.
Grafisch zet men eerst de ASBsum,t (ACBsum,t ) waarden en de ASBmax,t (ACBmax,t ) waarden uit. Indien we de x-as ook in beschouwing nemen, bekomen we vijf gebieden (zie figuren 26 en 27). De hieropvolgende redenering wordt met de SCoI waarden besproken. Analoog kunnen deze voor de CCoI beschouwd worden. Indien bij de projectopvolging de SCoIt onder de x-as ligt, wil dat zeggen dat het project achter zit (SV(t)¡0) en buiten zijn geplande variabiliteit valt (gebied 1). Als het project achter zit, maar nog binnen zijn geplande variabiliteit valt dan zal de SCoIt in gebied 3 lopen. Mits het project loopt volgens plan (SV(t)=0) dan zal de SCoIt liggen op de ASBmax,t lijn. Indien het project voor zit op schema (SV(t)¿0), maar nog binnen zijn geplande variabiliteit valt, dan zal de SCoIt lijn lopen in gebied 2. Ten slotte, als de SCoIt lijn door gebied 4 loopt, wil dit zeggen dat het project voor loopt op schema en buiten zijn geplande variabiliteit is. Dit betekent dat men een zekere ruimte heeft tot positieve correctieve acties. De grafieken op figuren 26 en 27 zijn beiden van eenzelfde parallel netwerk die in de simulatiestudie gebruikt zijn. De SCoIt en CCoIt waarden werden gesimuleerd.
27
Figuur 26: voorbeeld framework SCoI
Figuur 27: voorbeeld framework CCoI
In de hieropvolgende simulatiestudie wordt de focus gelegd op de negatieve signalen en de correctieve acties hiervoor. Positieve correctieve acties vallen bijgevolg buiten dit onderzoek.
28
5
Simulatiestudie
Het doel van deze simulatiestudie is nagaan of de waarschuwingssignalen die de SCoI en CCoI indices genereren het gewenste effect veroorzaken, zijnde een verbetering van de projectperformantie, en of hiervoor zware inspanningen vereist worden van de projectmanager. Samengevat wordt aldus de effici¨entie van beide indices onderzocht, dit voor verschillende situaties en onder verschillende voorwaarden. Als input voor de simulatiestudie werd een UGent database van 4.100 fictieve projecten geraadpleegd om de SCoI en CCoI metrieken op toe te passen. De netwerken uit deze database bevatten elk 30 niet-dummy activiteiten en werden geconstrueerd met RanGen2, een activity-on-the-node netwerk generator ontwikkeld door Vanhoucke et al (2008) en gebaseerd op de RanGen netwerk generator van Demeulemeester et al (2003). Een dataset van 900 projecten, opgesplitst naargelang hun SP-waarde (Serieel-Parallel indicator, zie verder), werd gedownload van de OR-AS website (Operations Research, Applications and Solutions; http://www.or-as.be/measuringtime). Vooreerst worden verschillende belangrijke parameters toegelicht die in deze simulatiestudie aan bod komen. Daaropvolgend worden de verschillende onderzoeksvragen ge¨ıntroduceerd en worden er bijhorend hypothesen geformuleerd. Verder wordt de onderzoeksmethodologie uitvoerig beschreven, gevolgd door het rapporteren en interpreteren van de resultaten. Tenslotte worden de besluiten geformuleerd die uit deze studie getrokken kunnen worden.
5.1
Parameters
Opdat alle termen duidelijk zijn gedurende de beschrijving van de onderzoeksvragen, methodologie en resultaten, worden hier reeds alle belangrijke concepten, variabelen en parameters uitgelegd. 5.1.1
Topologische indicatoren
In dit deel worden kort enkele topologische indicatoren uitgelegd. Deze indicatoren beschrijven de samenhang en de structuur van projecten en zijn gehaald uit Tavares (1998) en Vanhoucke (2010b). • ’Network complexity’: Deze indicator wordt berekend door de som te nemen van het aantal voorgangers per activiteit. • ’Size’: Deze indicator geeft de omvang van een project weer en wordt simpelweg berekend door het aantal activiteiten te tellen.
29
• ’Serial/parallel indicator (SP)’: Deze indicator is gebaseerd op de ’level’ lengte. Indien men een pad zou volgen van de beginactiviteit naar de eindactiviteit, is iedere activiteit die men in dat pad passeert een level. Deze indicator meet de mate waarin een project serieel of parallel is. De formule die hiervoor gebruikt wordt is: 1 indien n=1, SP = m−1 indien n>1. n−1 met m gelijk aan het maximum aantal levels van alle paden, en n gelijk aan het aantal activiteiten. Typisch seri¨ele projecten zijn bouwprojecten, waar de ene activiteit de andere opvolgt; typisch parallelle projecten zijn informatica projecten, waar vele activiteiten tergelijkertijd kunnen lopen. • ’Activity distribution indicator’: (AD) Hiermee wordt de breedte van het netwerk nagegaan door de levelgrootte van de verschillende paden met mekaar te vergelijken. • ’Length of arcs indicator’: (LA) Deze indicator duidt aan in welke mate de afstanden in levels is van een activiteit naar zijn opvolger in een project. • ’Topological float indicator’: (TF) Hiermee wordt aangegeven hoeveel activiteiten in de netwerkstructuur kunnen opschuiven zonder een vertraging te veroorzaken. Aangezien aangetoond is Vanhoucke (2012b) dat de SP-indicator een significante invloed heeft op de projectperformantie van EVM en SRA, werd deze topologische indicator aangewend voor de studie van de SCoI en CCoI metrieken. De database gebruikt in deze studie bestaat uit 900 projecten die opgesplitst zijn naar SP-waarde, gaande van SP=0,1 tot SP=0,9. Elke SP-waarde beslaat 100 projecten. 5.1.2
Correctieve acties
Er zijn verschillende correctieve acties waaruit een projectleider kan kiezen bij projectproblemen. In deze studie worden crashing en fast tracking naar voor geschoven als acties om de tijdsperformantie van een project te herstellen; voor het verbeteren van de kostperformantie wordt de variabele kost aan cost crashing onderworpen.
30
5.1.3
P-factor
De p-factor werd ge¨ıntroduceerd door Lipke (2004)en meet in welke mate de oorspronkelijke planning wordt nageleefd tijdens het projectverloop. Deze maatstaf wordt als volgt berekend: P min(P Vi,ES , EVi,AT ) p = i∈N P i∈N P Vi,ES Een hoge p-factor betekent dat het projectverloop goed aanleunt bij de planning; een lage pfactor toont aan dat er sterk van de planning is afgeweken. Deze maatstaf werd ontworpen door Lipke, die constateerde dat iedere afwijking bij het uitvoeren van het plan een bepaald risico op herwerken inhoudt. De mogelijke oorzaken van zulke afwijkingen zijn onder andere het overlappen van sequenti¨ele taken, vertragingen of versnellingen tijdens het projectverloop en het niet lineair lopen van de geplande waarde van activiteiten (door bijvoorbeeld leereffecten of stijgende complexiteit bij een activiteit). Het risico op herwerken werd door Lipke geschat op 50% en leidt potentieel tot een langere projectduur. Deze projectverlenging werd echter niet opgenomen in de klassieke EVM metrieken aangezien zij enkel gebaseerd zijn op kostengerelateerde indicatoren. Het verloop van een project kan dus verschillen van de planning, niettegenstaande de EV dezelfde waarden aanneemt als de geplande waarde. Op figuur 28 kan men twee schema’s voor eenzelfde project terugvinden met eenzelfde resultaat voor de EVM indicatoren, maar waarbij de uitvoering van de taken anders verlopen is. Aangezien het eerste schema het plan nauwgezet volgt heeft deze een hoge p-factor; het tweede daarentegen zorgt voor een lage p-factor bij eenzelfde EVM analyse.
(b) lage p-factor
(a) hoge p-factor
Figuur 28: Figuur uit Lipke (2004)
Het doel van de p-factor is bijgevolg om het risico op herwerkingen op te nemen in de EVM analyse. Dit wordt gedaan door de EV aan te passen volgens de p-factor. De eerste stap daarbij
31
is het opsplitsen van de EV volgens de p-factor: EV = p ∗ EV + (1 − p) ∗ EV = EV (p) + EV (r) Hierbij duidt EV(p) het risicovrije gedeelte van de EV aan en EV(r) het deel met risico op herwerking. De tweede stap is het corrigeren van de EV tot de ’effectieve EV’. Dit wordt gedaan volgens: EV (e) = EV (p) + R% ∗ EV (r) waarbij R% het geschatte gedeelte van EV(r) is dat vermoedelijk geen herwerking zal moeten ondergaan. Dit heeft tot gevolg dat de effectieve EV kleiner zal zijn dan de gewone EV, waardoor het risico op herwerken bij plandeviaties wordt opgenomen in de projectopvolging. 5.1.4
Drempelwaarden
In de primaire stap van het onderzoek geven de SCoI en CCoI een waarschuwingssignaal wanneer de indices een negatieve waarde aannemen. Het is echter niet gezegd dat dit het juiste moment is om correctieve acties te ondernemen; de signalen zouden te vroeg of te laat kunnen komen, waardoor de projectopvolging niet optimaal gebeurt. Daarom worden verschillende actiedrempels op de metrieken gezet om te achterhalen of de signalisatie bij een andere drempelwaarde deze van de ’nulwaarde’ overtreft. Een actiedrempel bepaalt bij hoeveel afwijking van het projectplan er activiteiten ge¨evalueerd worden. Door deze drempel te verleggen, kiest men bijgevolg zelf wanneer de afwijkingen als te groot beschouwd worden; dit hoeft niet per se het moment te zijn waarop de geplande variabiliteit overschreden wordt; men kan ook reeds eerder (of nog later) acties initi¨eren.
Een optimale drempelwaarde kan voor een performantie indicator gekozen worden om op het juiste moment en enkel voor de belangrijke activiteiten correctieve acties te triggeren, voor het bekomen van een optimale impact op het projectverloop ten opzichte van de moeite die men in het evalueren van activiteiten moet steken. De projectmanager kan bovendien verschillende drempelwaarden kiezen voor respectievelijk kost en duur, naargelang welke van de twee het belangrijkst is voor hem. Indien kost de minst belangrijke van de twee zou zijn, kan bijvoorbeeld de actiedrempel voor kostreductie lager gezet worden dan deze voor tijdsreductie zodat correctieve acties sneller in gang gezet worden voor het tijdsaspect dan voor het kostenaspect.
Bovenstaande beschrijving geldt voor vaste drempelwaarden. Daarnaast wordt een meer geavanceerde optie onderzocht, namelijk dynamische actiedrempels; deze zorgen ervoor dat de
32
intensiteit van de projectcontrole wijzigt naargelang het project vordert. Bij afnemende drempelwaarden worden de actiedrempels op de projectcontrole index gedurende het projectverloop steeds lager gezet, terwijl bij oplopende drempelwaarden net het omgekeerde gebeurt. Voor de SCoI/CCoI-metrieken komt het er aldus op neer dat oplopende drempelwaarden zorgen voor een steeds nauwgezettere controle van afwijkingen van het projectplan. Bij aanvang van het project worden bijvoorbeeld waarschuwingssignalen gegeven op basis van de negativiteit van de SCoI/CCoI, terwijl naar het einde van het project toe reeds bij licht positieve waarden een alarmsignaal verzonden wordt. Dalende drempelwaarden daarentegen verminderen de projectcontrole naar het einde van het project toe.
In Vanhoucke (2011) werd aangetoond dat dalende drempelwaarden voor de tijdsanalyse betere resultaten opleveren voor zowel dynamische als statische projectcontrole. Dalende drempelwaarden zorgen er bij EVM analyse voor dat er bij aanvang van het project sneller alarmsignalen gegenereerd worden dan op het einde. Een hoge actiedrempel in het begin heeft een positief effect op de effici¨entie van de projectopvolging. Doordat vertragingen bij aanvang van het project ook een effect hebben op het verdere verloop, hebben correctieve acties in de startfase van een project een grotere impact op het uiteindelijke verloop dan acties die pas op het einde worden uitgevoerd. Deze conclusie werd overigens getrokken voor alle serieel-parallel waarden. Ook voor SRA werken de dalende drempelwaarden goed, maar hier wil dit het omgekeerde zeggen: aan het begin van het project worden enkel de activiteiten gecontroleerd met een zeer hoge sensitiviteitswaarde, wat slechts een beperkt percentage omvat (bijvoorbeeld 10%). Daarna wordt deze waarde steeds verkleind zodat almaar meer activiteiten in acht genomen worden (bijvoorbeeld 20%). Dit zorgt voor een optimale werking omdat deze risico-analyse methode statisch is en alle activiteiten met een tijdsensitiviteit hoger dan de drempelwaarde elke periode opnieuw ge¨evalueerd moeten worden, ook al loopt het project vlot en zijn er geen vertragingen. De kans dat er effectief problemen zijn wordt groter naarmate het project vordert, waardoor het steeds lager zetten van de drempelwaarden een goede methode is om correctieve acties te triggeren die een grotere impact hebben op de uiteindelijke prestatie van het project.
In principe zou de SCoI (resp. CCoI) zelf als dynamische drempelwaarde voor EVM analyse kunnen aanzien worden. Door de EVM performantiemetriek SV(t) (CV) telkens op te tellen bij de geaccumuleerde tijdsbuffer (kostbuffer) van die periode, dient de geaccumuleerde buffer als extra drempelwaarde bovenop de gewone EVM metriek. Aangezien deze drempelwaarde per periode verandert naargelang het inherente risico van de verschillende activiteiten, kan men van
33
een dynamische drempelwaarde spreken, of specifieker nog van een stijgende actiedrempel door het cumulatief karakter van de buffer. Ondanks de inherente dynamiek van de SCoI/CCoIindices zullen in deze studie toch verdere testen gedaan worden omtrent vaste en dynamische drempelwaarden bovenop deze metrieken.
5.2
Onderzoeksvragen
In deze paragraaf worden acht verschillende onderzoeksvragen naar voor gebracht, elk met hun hypothese(n). Deze onderzoeksvragen zijn zodanig opgesplitst dat elk aspect van het onderzoek apart bekeken wordt terwijl de andere parameters constant gehouden worden. Het doel van het onderzoek is om voor al deze vragen relevante resultaten te verkrijgen via de methodologie die in de volgende paragraaf besproken wordt. 5.2.1
OV1: Effici¨ entie van SCoI en CCoI metrics apart en gezamenlijk
Als eerste en tevens hoofdzakelijke onderzoeksvraag wordt de effici¨entie van de Schedule Control Index en Cost Control Index onderzocht voor het opwekken van correctieve acties. De twee metrieken worden eerst los van elkaar geanalyseerd, zodat de impact van elke metriek apart onderscheiden kan worden. Daarna wordt gecontroleerd hoe effici¨ent de projectcontrole is bij een ge¨ıntegreerd gebruik van beide indices, dit voor projecten waar het tijdsaspect belangrijker is dan het kostenaspect en vice versa. Verder wordt projectopvolging op basis van Earned Value Management en Schedule Risk Analysis vergeleken met deze op basis van de SCoI en CCoI metrieken. De hypothese die hier gesteld wordt, is dat de SCoI en CCoI effici¨enties hoger zullen liggen dan deze van EVM en SRA. De SCoI en CCoI metrieken representeren een combinatie van statische en dynamische projectcontrole dankzij het samenspel van Monte Carlo simulatie bij aanvang van het project en EVM analyse tijdens het projectverloop. Hierdoor wordt een beter resultaat verwacht dan wanneer enkel dynamische (EVM) of enkel statische (SRA) projectinformatie ingeschakeld wordt. Overigens worden er bij de toepassing van SCoI en CCoI pas signalen gegenereerd wanneer structurele problemen in het project geslopen zijn, waardoor de kans groot is dat correctieve acties echt vereist worden bij het evalueren van de lopende activiteiten in het project. Zolang men binnen de verwachte variabiliteit blijft, is er geen reden tot het nemen van drastische maatregelen. Kleine afwijkingen van het plan binnen de verwachte variabiliteit van een project worden daarom genegeerd, wat niet gebeurt bij EVM analyse. Bij EVM worden alarmsignalen over het algemeen sneller uitgezonden, namelijk vanaf de ’schedule variance’ of ’cost variance’ een negatieve waarde aannemen; dit tenzij er een lagere actiedrempel wordt
34
toegepast (cfr. supra). Ten slotte wordt verwacht dat de effici¨entie bij een ge¨ıntegreerde projectopvolging voor beide metrieken iets lager zal liggen. Wanneer er met zowel het tijdsaspect als het kostenaspect rekening gehouden moet worden, zullen deze namelijk restricties opleggen aan elkaar, waardoor acties maar beperkter kunnen ondernomen worden. 5.2.2
OV2: Effici¨ entie naargelang de projectstructuur
Als netwerktopologie-indicator wordt de serieel-parallel waarde gehanteerd voor de projectdatabase, zoals reeds aangehaald bij de uitleg van de gebruikte parameters in de simulatiestudie. EVM scoort slecht bij parallelle netwerken; er wordt te snel een actie getriggerd door parallelle paden die geen kritieke/cruciale activiteiten bevatten. De SCoI en CCoI kunnen nog steeds signalen geven bij niet-kritieke/niet-cruciale activiteiten, maar er wordt enkel een waarschuwingssignaal gegeven wanneer activiteiten hun geplande variabiliteit overschrijden. Dit zorgt voor minder snelle probleemsignalisatie (geen meldingen bij zeer kleine afwijkingen) en bij het tijdsaspect bovendien ook voor een grotere kans dat de activiteit in kwestie reeds kritiek is geworden door het structurele probleem. Er wordt nagegaan of bij projectcontrole op basis van de SCoI en CCoI de niet-kritieke/niet-cruciale signalen door parallelle paden nog steeds doorwegen op de effici¨entie van de metrieken bij parallelle projecten te vergelijken met seri¨ele projecten.
Door de goede combinatie van top-down en bottom-up projectmanagement verwachten we dat de goede projectcontrole-effici¨entie behouden wordt over het gehele SP-spectrum. Op basis van de resultaten uit Vanhoucke (2012b) houden we er tevens rekening mee dat een dieptepunt in het midden van het spectrum (SP=0,5), waar de projecten een complexere structuur hebben door het samenspel van seri¨ele met parallelle paden, niet uitgesloten is. Een analoog verloop aan de EVM-SRA combinatie grafieklijn uit figuur ?? (sectie 5.4 van deze uiteenzetting) wordt verwacht voor de SCoI/CCoI-effici¨entie. 5.2.3
OV3: Invloed van de correctieve acties op effici¨ entie SCoI
Er wordt onderzocht wat de invloed is van de twee verschillende correctieve acties die gebruikt worden bij de tijdsanalyse, namelijk van het ’crashen’ en het parallelliseren van activiteiten. Deze acties worden volgens een waarschijnlijkheidsverdeling toegepast die in de methodologie verklaard wordt, maar worden ook afzonderlijk onderzocht door de 900 projecten uit de database op te volgen met enkel ’crashen’ of enkel parallelliseren als correctieve acties. Er wordt vermoed dat de effici¨entie van ’crashing’ apart hoger zal liggen dan deze van parallelliseren,
35
aangezien bij het ’crashen’ van activiteiten een onmiddellijk duurverschil voelbaar kan zijn in de daaropvolgende tijdsperiode. Bij parallelliseren heeft de correctieve actie pas impact op het projectverloop wanneer de volgende kritieke activiteit vroeger start dan gepland. Dit kan als gevolg hebben dat men bij parallelliseren veel frequenter evaluaties uitvoert in verband met het projectverloop, waardoor de effici¨entie van het ondernemen van acties daalt. Parallelliseren lijkt ons echter beter aan te sluiten bij de realiteit, aangezien extra middelen niet altijd zomaar beschikbaar zijn om in te zetten bij projectproblemen. Door het toepassen van een combinatie van ’crashing’ en parallelliseren wordt verwacht een effici¨entie te bereiken die tussen de twee effici¨entiewaarden van ’crashing’ en parallelliseren apart ligt. 5.2.4
OV4: Invloed drempelwaarden
Het principe van drempelwaarden werd in de vorige paragraaf uiteengezet. De superioriteit van dalende drempelwaarden voor de opvolging van het tijdsverloop van een project werd daar ook reeds aangekaart. Voor het kostenverloop wordt als hypothese gesteld dat de conclusies voor het tijdsverloop doorgetrokken kunnen worden en dat voor beide projectcontroles dezelfde resultaten zullen aangetroffen worden. Bij de analyse van vaste drempelwaarden verwachten we dat de effici¨entie van beide metrieken daalt indien de drempelwaarde meer naar de positieve kant toe gezet wordt, met andere woorden wanneer de SCoI/CCoI metrieken al sneller waarschuwingssignalen genereren. Hoe positiever men de drempelwaarde zet, hoe minder men rekening houdt met de geplande variabiliteit en hoe sneller de waarschuwingssignalen komen. Hierdoor komt de analyse in de buurt van Earned Value Management, aangezien er steeds minder rekening gehouden wordt met de risicobuffer. De effici¨entie van de SCoI/CCoI zou dus naar deze van EVM toe moeten gaan bij hogere actiedrempels. Indien zou blijken dat de SCoI/CCoI metrieken slechter presteren dan EVM analyse, zou bij deze hogere actiedrempels eerder een betere effici¨entie gevonden moeten worden.
Als hypothese wordt gesteld dat indien geen actiedrempel bovenop de SCoI/CCoI gezet wordt en de inherente drempelwaarde van de risicobuffer wordt toegepast, de metrieken het best tot hun recht komen en de effici¨entie optimaal is. Zodra de drempelwaarde meer negatief staat, zou het begin van structurele problemen genegeerd worden en er te laat kunnen gereageerd worden, wat tot slechtere resultaten leidt. Bovendien wordt verwacht dat ook voor de SCoI en CCoI afnemende drempelwaarden bovenop de metrieken voor betere resultaten zullen zorgen dan toenemende drempelwaarden, analoog met de conclusies uit de EVM en SRA studie.
36
5.2.5
OV5: Invloed verdeling
Deze onderzoeksvraag is een soort van robuustheidscontrole, waarbij er wordt gekeken of de resultaten ongeveer hetzelfde blijven in verschillende omstandigheden. De parameter die hier gevarieerd wordt, is de kansverdeling die aangewend wordt voor de duur en kosten van de verschillende activiteiten. Als standaard kansverdeling wordt een uniforme verdeling toegepast, waarbij alle waarden in een interval evenveel kans maken om voor te komen. De resultaten die bekomen worden op basis van deze distributie worden vervolgens vergeleken met deze voor een triangulaire distributie; het is van belang om dit te controleren, aangezien in realiteit de driehoeksdistributie vaker voorkomt en toegepast wordt. Bij een triangulaire kansverdeling heeft de meest waarschijnlijke waarde (of deterministische basiswaarde) de grootste kans om voor te komen; hoe verder men in het interval afwijkt van deze waarde, hoe kleiner de kans op het voorkomen van deze waarden. Bij triangulaire distributies zal de risicobuffer lager liggen dan bij de uniforme verdeling, doordat de waarden uit de Monte Carlo simulatie bij eerstgenoemde dichter bij de geplande waarden zullen liggen. Bij projectvertraging of meerkosten zal bijgevolg sneller een alarmsignaal gegenereerd worden door de SCoI en CCoI metrieken. 5.2.6
OV6: Invloed vari¨ erende vaste kosten
Net zoals bij de vorige onderzoeksvraag is deze een robuustheidscontrole. Er wordt gekeken of de resultaten van de CCoI-analyse afwijken wanneer de effectieve vaste kosten niet identiek zijn aan deze uit de planning. Indien het kostenverloop enkel afhankelijk is van de variabele kosten en dus ook rechtstreeks van de effectieve duur van de activiteiten, zullen de kosten dikwijls hun risicobuffer overschrijden wanneer de tijdsbuffer eveneens overschreden wordt. Hierdoor hangt de CCoI sterk af van de SCoI. De kostbuffers worden bij de CCoI techniek namelijk compleet opgesteld op basis van de tijdsbuffers, zowel in de methodologie van deze studie als in het onderzoek van Pajares & Lopez-Paredes (2011). Indien de vaste kosten echter ook afwijken dan wordt dit door de CCoI metriek meteen als een structureel probleem beschouwd, aangezien er geen verwachte variabiliteit voor de vaste kosten wordt ingecalculeerd. Er zullen bijgevolg sneller acties gegenereerd worden in deze situatie. 5.2.7
OV7: Invloed van de correctieve acties op de p-factor
De p-factor, een parameter die in het begin van dit hoofdstuk reeds aan bod is gekomen, wordt tijdens het simuleren van projectcontrole aan de hand van de SCoI en CCoI metrieken opgevolgd. Dit wordt gedaan om te controleren wat de invloed is van de ondernomen correctieve acties
37
op de p-factor, en is vooral interessant wanneer er activiteiten geparallelliseerd worden. Als hypothese wordt vooropgesteld dat telkens er activiteiten geparallelliseerd worden, de p-factor omlaag gaat, met meer activiteitenoverlapping als oorzaak. Telkens er ’gecrasht; wordt kan een verbetering van de p-factor verwacht worden, doordat dit de opgelopen vertragingen in activiteiten vermindert. Kostreducties worden verwacht een slechtere p-factor als gevolg te hebben, doordat deze de activiteiten net meer vertragen. 5.2.8
OV8: Invloed van de gesimuleerde vertraging
Om het effect van de gesimuleerde vertraging tijdens het projectverloop op de effici¨entie van de projectcontrole na te gaan, werd de maximale waarde voor de effectieve duur per activiteit gevarieerd. Hierdoor werd per projectsimulatie de vertraging kleiner of groter gezet. De maximale waarde wordt in stappen van 10% gevarieerd van 150% tot 210% van de geplande duur van een activiteit. Er wordt aangenomen dat bij een kleinere maximale vertraging de projecten grotendeels binnen hun geplande variabiliteit blijven, en er dus weinig correctieve acties in gang gezet worden. Daarentegen worden bij grote gesimuleerde vertragingen veel alarmsignalen gegenereerd door de SCoI/CCoI metrieken, en is de kans bovendien zeer groot dat er kritieke/cruciale activiteiten vertraging ondervinden en er effectief correctieve acties ondernomen worden. Daarom wordt als hypothese gesteld dat de controle-indices effici¨enter worden naarmate de gesimuleerde vertraging groter wordt.
5.3
Methodologie
De methodologie die gebruikt wordt in de simulatiestudie wordt in wat volgt uitgebreid beschreven. Deze methodologie is gebaseerd op de werkwijze van Vanhoucke (2011) voor het onderzoeken van de effici¨entie van statische en dynamische projectcontrole. In figuur 29 wordt een overzicht gegeven van de verschillende stappen die tijdens het onderzoek doorlopen worden voor ieder project uit de database; deze stappen zullen ´e´en voor ´e´en besproken worden in de volgende paragrafen.
38
Figuur 29: Methodologie
Als startpunt wordt de procedure van Pajares & Lopez-Paredes (2011) voor het opstellen van de SCoI en CCoI metrieken doorlopen. Allereerst wordt een risico-analyse uitgevoerd op basis van een Monte Carlo simulatie, waardoor de geaccumuleerde tijd- en kostbuffers kunnen opgesteld worden. Aansluitend worden de effectieve duur en kosten van de verschillende activiteiten gesimuleerd, gevolgd door een EVM analyse van deze gesimuleerde afwijkingen van het plan. Aan de hand van deze informatie worden de SCoI en CCoI waarden vervolgens voor alle tijdsperioden berekend en opgeslaan.
Verder wordt het uitvoeren van projectcontrole nagebootst met de SCoI en CCoI waarden en de initi¨ele EVM analyse uit de vorige stap als input. De uitvoering van het project wordt gestart en vanaf de eerste opvolgingsperiode (t=1) start de projectcontrole. Deze controle gebeurt aan de hand van zowel de SCoI metriek als de CCoI metriek; eerst worden de indices apart gebruikt zoals in de figuur wordt getoond, maar achteraf volgt nog een ge¨ıntegreerde analyse waarbij de
39
waarden van beiden tegelijkertijd opgevolgd worden. De verschillende stadia tijdens projectcontrole op basis van de SCoI gaan als volgt: eerst wordt nagegaan of de SCoI in de huidige tijdsperiode onder zijn actiedrempel ligt. Deze actiedrempel kan de nulwaarde zijn of een andere vaste of dynamische drempelwaarde. Indien deze actiedrempel overschreden niet overschreden is wordt overgegaan naar de volgende opvolgingsperiode; indien dit wel het geval is wordt gecontroleerd of er lopende kritieke activiteiten achter zitten op schema. Enkel bij vertraagde kritieke activiteiten moeten correctieve acties ondernomen worden. Bij projectcontrole op basis van de CCoI wordt overeenkomstig gecontroleerd of de CCoI waarde onder zijn actiedrempel ligt. Indien dit zich voordoet worden de cruciale activiteiten gecontroleerd op meerkosten, zoniet dan wordt ook hier naar de volgende tijdsperiode overgegaan. Correctieve acties worden uitgevoerd wanneer cruciale activiteiten over hun budget zitten. Wanneer het project be¨eindigd is wordt tenslotte voor beide indices de effici¨entie van het gesimuleerde projectverloop berekend.
Het doel van deze methodologie is aldus het nagaan van de effici¨entie van de twee nieuwe metrics.De parameters in de studie worden gevarieerd om voor alle onderzoeksvragen een antwoord te kunnen formuleren. 5.3.1
Opstellen SCOI en CCOI waarden
Het werd reeds ter sprake gebracht dat het opstellen van de SCoI en CCoI waarden analoog gebeurt aan de procedure van Pajares & Lopez-Paredes (2011). Hiervoor werden enkele waarden toegekend aan de variabelen uit deze procedure, en werden assumpties vooropgesteld. Een algemene assumptie die tijdens het onderzoek gemaakt wordt is dat projectmiddelen altijd beschikbaar zijn; het beperkte middelen projectplanningsprobleem wordt buiten beschouwing gelaten. De ongelimiteerde beschikbaarheid van middelen geldt onder andere voor overuren, extra werknemers, extra materiaal, enzovoort. De verschillende stappen voor het berekenen van de SCoI/CCoI metrieken en hun parameters worden hier kort toegelicht. De formules die gehanteerd werden om de geaccumuleerde risicobuffers (ASBt en ACBt) en SCoI/CCoI waarden op te stellen zijn terug te vinden in subsectie 6.1; de formules voor de EVM analyse kan men weervinden in subsectie 5.2 van deze verhandeling. (a) Opstellen geaccumuleerde risicobuffers In de simulatiestudie wordt de projectopvolging van 900 fictieve projecten nagebootst. De projectcontrole per project werd zodanig geprogrammeerd dat er om de 5% afgewerkt percentage (percentage completed) een opvolgingsperiode voorkomt. Dit werd zo ingesteld om 40
voor zowel de seri¨ele als de parallelle projecten evenveel periodes te hanteren om de risicobuffers over te spreiden; bovendien werd de rekentijd voor seri¨ele projecten hierdoor ook significant gereduceerd.
Voor de statische projectopvolging, namelijk de risicoanalyse bij aanvang van elk project, wordt een Monte Carlo simulatie met 50.000 runs per opvolgingsperiode uitgevoerd. De 50.000 runs werden gekozen op basis van het simuleren van het voorbeeldnetwerk uit het werk van Pajares & Lopez-Paredes (2011); wanneer via de programmeercode van deze studie dit netwerk verwerkt werd met 50.000 runs kwamen de waarden overeen met de geprojecteerde waarden in de paper. Het verwerken van deze code gebeurde via de High-Performance Computing Infrastructure van de UGent (ook wel de supercomputer”genoemd). ”
De volgende opsomming toont de verschillende settings voor de Monte Carlo simulatie. • De variabiliteitsbuffers voor de duur van de activiteiten vari¨eren minimum tussen 0,6 - 0,9 en maximum tussen 1,1 - 1,4 van de geplande duur. Uit dit interval wordt op willekeurige basis een waarde gekozen per project; de minimumbuffer wordt steeds even groot gezet als de maximumbuffer.
• De effectieve vaste kosten ondergaan in deze fase van het experiment nog geen variatie. Hierdoor worden de kostenbuffers gezet gebaseerd op de variabiliteit van de duur van de activiteiten. Aangezien de project database geen kostinformatie omvat wordt aan elke activiteit van elk project een vaste kost toegewezen tussen 500 en 700 en een variabele kost tussen 100 en 300. Dit houdt in dat voor korte taken vaste kosten kunnen doorwegen, terwijl voor tijdrovende activiteiten de variabele kosten het grootste deel van het budget beslaan.
• Als kansverdeling werd in het beginnend onderzoek de uniforme verdeling aangewend, analoog aan de kansverdeling die in Pajares & Lopez-Paredes (2011) werd gebruikt voor het basisvoorbeeld. In een latere fase wordt ook de triangulaire verdeling gebruikt.
• Het betrouwbaarheidspercentage voor het bepalen van de risicobuffer werd op 90% gezet, aangezien dit een waarde is die in realiteit dikwijls de voorkeur wegdraagt. Voor het opstellen van de ASBt (sum) en ACBt (sum) voor het grafisch raamwerk werd de 41
minimum cumulatieve buffer opgesteld via een betrouwbaarheidspercentage van 10%. (b) EVM analyse In een volgende stap wordt de projectvooruitgang gesimuleerd zodat reeds een EVM analyse uitgevoerd kan worden. Hiervoor wordt de effectieve duur van de activiteiten willekeurig gekozen uit een interval van 60% tot 160% van hun geplande duur. Door de maximumwaarde op 160% te zetten wordt gemiddeld een systematische vertraging gesimuleerd van 10%. Enkele maximumwaarden werden op de 900 projecten toegepast om een waarde te vinden die zowel positieve als negatieve waarden voor de SCoI en CCoI genereert, maar over het algemeen meer negatieve waarden; een gesimuleerde vertraging van maximaal 160% kwam hierbij als de beste waarde naar voor, met een verhouding negatieve-positieve waarden van afgerond 70%-30%. Hierdoor heeft niet elk project in de database extreme vertragingen en meerkosten, maar zijn er ook niet te weinig projecten die vertraging/meerkosten ondervinden. Dit laatste argument wordt aangehaald omdat projecten die hun buffer niet overschrijden in de studie geen projectcontrole behoeven en zodus een nilwaarde opleveren voor de effici¨entie. Het effect van het vari¨eren van deze maximumwaarde komt echter ook nog aan bod om een antwoord te bieden op onderzoeksvraag 8 (cfr. supra).
Uit deze EVM analyse haalt men de gesimuleerde werkelijke projectduur en -kosten wanneer er geen correctieve acties uitgevoerd worden bij de projectopvolging. (c) SCoI/CCoI opstellen Met de resultaten van de vorige 2 stappen - het opstellen van de risicobuffers en het uitvoeren van een initi¨ele EVM analyse- worden de SCoI en CCoI metrieken opgesteld, analoog aan de werkwijze beschreven in vorig hoofdstuk. Alle relevante waarden van deze en voorgaande stappen worden opgeslaan voor bij de SCoI en CCoI analyses voor de verschillende experimenten en scenario’s telkens dezelfde basisgegevens te hanteren. Dit gaat onder andere over de SCoI/CCoI waarden en de echte duur van alle activiteiten van de 900 projecten. 5.3.2
SCoI/CCoI analyse
Eerst worden de SCoI en CCoI metrieken apart ge¨ımplementeerd bij het opvolgen van de 900 projecten uit de database, en wordt de effici¨entie van beiden nagegaan. Daarna worden de twee metrieken samen toegepast en wordt onderzocht hoeveel effici¨entie hierdoor verloren gaat (of eventueel gewonnen wordt).
42
Voor zowel de SCoI als de CCoI-analyse wordt eenzelfde werkwijze gevolgd. De algemene stappen die bij deze werkwijze doorlopen worden, zijn de volgende:
• Genereren van een waarschuwingssignaal voor negatieve SCoI/CCoI indices Voor ieder project worden de SCoI/CCoI waarden afkomstig uit voorgaande simulatie geanalyseerd per opvolgingsperiode (tracking period). Indien de SCoI/CCoI index positief is, wordt overgegaan naar de volgende opvolgingsperiode; wanneer deze echter negatief is, wordt er in de huidige tijdsperiode een alarmsignaal verzonden dat de analyse naar de volgende stap doet overgaan. • Identificeren en evalueren van lopende kritieke/cruciale activiteiten Er wordt nagegaan welke activiteiten er in uitvoering zijn tijdens de actuele opvolgingsperiode. Bij het opvolgen van de projectduur wordt verder onderzocht welke activiteiten kritiek zijn, terwijl bij het opvolgen van de projectkost de focus gelegd wordt op activiteiten met een ’cruciality index’ boven 0,5 (cfr. sectie 5.3). Na het identificeren van de kritieke of cruciale activiteiten wordt enkel deze selectie verder ge¨evalueerd. • Ondernemen van correctieve acties Correctieve acties moeten worden ondernomen voor elke activiteit die in de vorige stap negatief ge¨evalueerd werd en die deels aan de oorzaak ligt van de structurele problemen in het project. Met deze correctieve acties, die verder in detail besproken zullen worden, probeert men een oplossing te bieden aan de aan het licht gekomen structurele problemen. Bij het verrichten van een correctieve actie wordt er opnieuw een EVM analyse uitgevoerd zodat alle gegevens, inclusief de SCoI/CCoI metriek, worden ge¨ updatet als input voor de volgende opvolgingsperiode. Wanneer geen correctieve acties toegepast worden in de actuele tijdsperiode wordt er naar de volgende opvolgingsperiode overgegaan. • Berekenen van de effici¨entie als outputwaarde Bovenstaande stappen worden herhaald voor elke opvolgingsperiode tot het project in zijn laatste tijdsperiode komt, of tot het budget voor correctieve acties is opgebruikt. Wanneer men ´e´en van deze eindvoorwaarden bereikt, wordt als outputwaarde de effici¨entie van de SCoI/CCoI index per project berekend. In wat volgt worden de afzonderlijke details voor de SCoI en CCoI index in bovenstaande werkwijze verder gespecifieerd.
43
5.3.3
SCoI analyse
Zoals hierboven vermeld begint de SCoI-analyse met het beoordelen van de SCoI waarde in de eerste projectopvolgingsperiode. Een waarschuwingssignaal wordt gegenereerd zodra de SCoI index een negatieve waarde aanneemt; bij een positieve waarde wordt overgegaan naar de volgende opvolgingsperiode. Deze eerste stap vereist geen specifieke uitleg voor de tijdsanalyse en wordt exact uitgevoerd zoals eerder beschreven. • Identificeren en evalueren van lopende kritieke activiteiten De activiteiten die door de projectleider ge¨evalueerd moeten worden op hun vooruitgang zijn deze die op het kritieke pad liggen. Bij deze evaluatie moet de Earned Value van elke kritieke activiteit vergeleken worden met de Planned Value. Wanneer de EV kleiner is dan de PV zit de activiteit achter op het schema en moeten er maatregelen genomen worden. Indien dit voor geen enkele kritieke activiteit in de actuele tijdsperiode het geval is, wordt er overgegaan naar de volgende opvolgingsperiode.
• Ondernemen van correctieve acties Ingeval een kritieke activiteit in de actuele tijdsperiode zelf onderhevig is aan vertraging, wordt er een correctieve actie ondernomen die tracht de activiteit terug op schema te krijgen. Zoals besproken bij de parameters van de simulatiestudie kan de simulator kiezen tussen twee correctieve acties voor projectduur, namelijk ’crashing’ en ’fast tracking’. De interventie van de projectleider wordt gesimuleerd via een vooraf gedefinieerde probabiliteitsfunctie analoog aan deze uit Vanhoucke (2012b), maar zonder ’rebaselining’ of herplannen (zie inleiding van dit hoofdstuk). Om de verhouding ’crashing’ / ’fast tracking’ intact te houden werd de probabiliteitsverdeling van de actielijst op 34% ’crashing’ en 66% ’fast tracking’ probabiliteit gezet. Uit deze verdeling wordt dan automatisch ´e´en van deze twee acties aan de activiteit toegewezen. Zodra alle activiteiten gecontroleerd zijn, worden de gekozen acties op de activiteiten toegepast. Overigens wordt er nagegaan wat de meerwaarde is van beide acties, door de verdeling voor de 900 projecten achteraf te veranderen naar 100%-0% en 0%-100% respectievelijk om de effecten van het crashen en parallelliseren apart te kunnen bestuderen.
’Crashing’ Bij crashen wordt de resterende duur van de activiteiten ingekort onder enkele vooropgestelde limieten. Vooreerst wordt als maximale vermindering van de duur van een activiteit 44
50% van zijn geplande duur gehanteerd. Het ’crashing’ percentage varieert tussen 5% en 50% en wordt per activiteit en per tijdsperiode willekeurig gekozen uit dit bereik. Bovendien wordt een maximum budget vooropgesteld voor de correctieve acties om de projectduur op schema te brengen. Deze budgetrestrictie zet een limiet op het totaal aan kosten die de ’crashing’ en ’fast tracking’ acties (zie verder) gezamenlijk teweegbrengen en is gelijk aan 20% van de geplande kosten van het project (de Budget At Completion, zie sectie 5.2).
De kost die het crashen van de resterende duur van een activiteit met zich meebrengt is gebaseerd op de kost van extra middelen die moeten ingezet worden om de activiteit op kortere tijd te kunnen voltooien. Bij het in rekening brengen van laatstgenoemde kost wordt een lineair kostenverloop in acht genomen, waarbij de variabele kost van de activiteit vermenigvuldigd wordt met een ’crashing cost rate’ van 1.5. Deze rate impliceert dat, indien een activiteit met ´e´en periode gecrasht wordt, het werk van deze periode gelijktijdig met ander werk verricht moet worden aan 1,5 maal zijn oorspronkelijke kost, bijvoorbeeld door overuren aan 150% uit te moeten betalen. In formule vertaalt dit zich als volgt:
Crashing kost = tijdsreductie * 1.5 * variabele kost Indien de ’crashing’ kost groter zou zijn dan het uitstaande toegewezen budget, dan wordt de tijdsreductie aangepast zodat de kost nog net binnen het budget valt.
’Fast tracking’
Analoog aan het ’crashing’ percentage varieert het ’fast tracking’ percentage willekeurig binnen een bepaald bereik. Een goede vuistregel, die onder andere door Tom Mochal, president van TenStep, Inc. wordt gehanteerd (Mochal, 2007), is om bij projectvertraging seri¨ele activiteiten te parallelliseren tot 33%. Dit percentage komt voort uit de afweging tussen tijd en risico; een overlapping van activiteiten van 33% (een derde) brengt in het algemeen een aanvaardbaar risico met zich mee en kan tegelijkertijd voor een belangrijke tijdsreductie zorgen. Derhalve wordt voor het ’fast tracking’ percentage willekeurig een waarde gekozen tussen 5% en 33% van de geplande duur van de in de huidige tijdsperiode ge¨evalueerde kritieke activiteit.
Ook parallelliseren zorgt als correctieve actie voor extra kosten. Deze ontstaan wanneer geparallelliseerde activiteiten herwerkt moeten worden als gevolg van een tekort aan in45
formatie van voorgaande taken bij het opstarten. Vermits men door de ’fast tracking’ percentages onder 33% te houden een berekend risico neemt, en de kans op herwerking hierdoor over het geheel genomen acceptabel blijft, en vermits dit risico afhankelijk is van relatie tot relatie, wordt per relatie tussen twee activiteiten een kans op herwerking toegewezen uit een interval van 5% tot 50%.
Wanneer het in parallel verrichte werk opnieuw uitgevoerd moet worden, wordt een ’fast tracking rate’ gelijk aan deze bij het ’activity crashing’ gehanteerd, namelijk 150%. Dit wordt toegepast op de overlappende periode van de twee sequenti¨ele activiteiten. De extra kost van herwerking wordt als volgt berekend:
’Fast tracking’ kost = risico op herwerking x kost van herwerking = risico op herwerking x (overlapping x 1,5 x variabele kost)
Deze kost mag eveneens de budgetlimiet van 20% van de ’Budget At Completion’ niet overschrijden. Een belangrijke assumptie hier is dat het risico op herwerking enkel een invloed heeft op het budget en niet op de projectduur. Wanneer herwerking noodzakelijk is, wordt er verondersteld dat dit binnen de voorspelde duur van de activiteit wordt uitgevoerd door meer middelen in te zetten (overuren, extra machines, etc.), wat bovenstaande kosten veroorzaakt. Hoewel het risico op herwerking in realiteit dikwijls wel voor een tijdstoename zorgt, is deze assumptie consistent met de redenering bij het ’crashen’ van activiteiten en komen de correctieve acties zo optimaal tot hun recht. Na het uitvoeren van de toegepaste correctieve acties wordt telkens de p-factor gemeten om hun invloed op deze parameter na te gaan. De invloed die de p-factor zelf uitoefent op de projectduur via de ’Earned Value’ wordt in deze studie verwaarloosd naar aanleiding van bovenstaande assumptie, maar zou in verdere studies wel opgenomen kunnen worden. Verdere uitbreiding is mogelijk door voor beide acties een niet-lineair kostenverloop te bestuderen, zie sectie ’Mogelijke aanbevelingen voor toekomstig onderzoek’ aan het einde van deze uiteenzetting.
Volgende stipulaties zijn van kracht wanneer de simulator volgens een probabiliteitsverdeling een keuze maakt tussen beide correctieve acties gedurende de projectopvolging:
46
– Er mogen correctieve acties uitgevoerd worden op kritieke activiteiten die al ’gecrasht’ werden in voorgaande perioden maar nog steeds langer duren dan gepland. Dit geldt zolang de verschillende restricties in acht genomen worden (onder andere de maximale duurvermindering van 50% per activiteit die niet overschreden mag worden). – Een voor de hand liggende bepaling is dat een activiteit niet kan geparallelliseerd worden tot voorbij de huidige periode. (bv. TP5: activiteit eindigt pas op TP7 maar opvolger mag 3 TPs overlappen, dan start hij op TP5) – Na het uitvoeren van een ’fast tracking’ actie op een kritieke taak wordt er een oplossing voor de projectvertraging geboden die pas in de toekomst resultaten oplevert, namelijk nadat de volgende activiteit in parallel mag starten. Aangezien in de eerste tijdsperiodes volgend op het initi¨eren van de actie nog geen verbetering zichtbaar is in de SCoI metriek, zal deze alarmsignalen blijven uitsturen over de duur van deze activiteit. Daarom is een activiteit na een ’fast tracking’ actie niet meer onderhevig aan verdere correctieve acties, tenzij hij meerdere rechtstreeks opvolgende taken heeft en een andere opvolger in tussentijd kritiek geworden is. Deze opvolger komt dan op zijn beurt in aanmerking om parallellisering te ondergaan met de voorganger in kwestie. Belangrijke noot: enkel activiteiten die op het huidig moment op een kritiek pad liggen worden geparallelliseerd. – Wanneer een activiteit geen rechtstreekse opvolgers heeft kan parallelliseren hier niet toegepast worden, waardoor in deze situatie de simulator automatisch voor ’activity crashing’ opteert. Bij het toepassen van een correctieve actie wordt opnieuw een EVM analyse uitgevoerd zodat alle gegevens, inclusief de SCoI metriek, worden ge¨ updatet als input voor de volgende opvolgingsperiode. Bovenstaande stappen worden herhaald voor elke opvolgingsperiode tot het project in zijn laatste tijdsperiode komt, of tot het budget voor correctieve acties is opgebruikt. Wanneer ´e´en van deze eindvoorwaarden bereikt werd, wordt als outputwaarde de effici¨entie van de SCoI index per project berekend. • Berekenen van de effici¨entie als outputwaarde De effici¨entie van de SCoI metriek wordt gemeten door na te gaan of enerzijds de gewenste tijdsreductie bekomen wordt dankzij de waarschuwingssignalen die deze metriek genereert, en anderzijds of de projectleider hiervoor zware inspanningen zou moeten leveren.
47
Deze twee variabelen, namelijk effect en moeite, worden met elkaar vergeleken in de projectcontrole effici¨entiewaarde:
Effici¨entie (tijd) =
(RDno−RDyes) N EA
Met RDno: de echte projectduur (’Real Duration’) zonder correctieve acties RDyes: de echte projectduur na de via de SCoI metriek opgeroepen correctieve acties NEA: het aantal ge¨evalueerde activiteiten tijdens de projectcontrole (’Number of Evaluated Activities’)
De teller uit deze formule meet de contributie van de via de SCoI opgeroepen acties tot de tijdsperformantie van het project. Deze contributie wordt bekomen door het verschil in uiteindelijke projectduur met en zonder correctieve acties te berekenen. De projectduur zonder correctieve acties (RDno) werd reeds gecalculeerd in de EVM analyse voor het verkrijgen van de initi¨ele SCoI en CCoI indices, waar de projectvooruitgang gesimuleerd werd zonder tussenkomst van de projectleider. RDyes is de finale duur die bekomen wordt nadat bij projectopvolging op basis van de SCoI signalen alle ’crashing’ en ’fast tracking’ acties zijn uitgevoerd.
De noemer van de effici¨entiewaarde is het aantal keren dat de projectmanager kritieke activiteiten moet gaan evalueren op hun tijdsperformantie, om er dan eventueel correctieve acties op toe te passen indien het om een negatieve evaluatie gaat. Ingeval de projectmanager veel activiteiten moet evalueren terwijl er maar weinig correctieve acties toegepast worden, zal de effici¨entie zeer laag zijn; ingeval vrijwel elke evaluatie leidt tot een actie geldt het tegenovergestelde. De gevallen waar bij een project geen activiteiten ge¨evalueerd moeten worden doordat de SCoI index geen negatieve waarden vertoont, werden uit de resultaten gefilterd.
De ’tracking’ effici¨entieformule is identiek aan deze gehanteerd door Vanhoucke (2012b) voor het nagaan van de effici¨entie van top-down versus bottom-up projectcontrole. Voor de SCoI-analyse wordt eenzelfde formulering gevolgd om de onderzoeksresultaten zo goed mogelijk te laten aanleunen bij voorgaande studies. De specifieke assumpties en gevolgde methodiek in de huidige analyse zijn echter niet compleet analoog aan deze uit voorgaande studies, wat ervoor zorgt dat de resultaten niet zomaar met elkaar kunnen vergeleken worden. Daarom worden de pure top-down (EVM) en bottom-up (SRA) methoden in de 48
huidige analyse opgenomen door, na het onderzoeken van de SCoI als alarmsignaal bij projectcontrole, de werkwijze aan te passen aan de top-down en bottom-up performantiemetrieken. Een bespreking omtrent deze performantie-indices is terug te vinden in de probleemsituering van deze verhandeling (sectie 5).
In de EVM analyse worden hiervoor de SPI en SPI(t) indices aangewend, die beiden een waarschuwingssignaal genereren voor verdere projectcontrole zodra hun waarde onder 0,8 valt. Voor de SRA analyse wordt de SSI (’Schedule Sensitivity Index’) ingezet, die eveneens verdere projectopvolging activeert wanneer een drempelwaarde overschreden wordt. De drempelwaarde van de SSI ligt op zijn 80ste percentiel, wat inhoudt dat enkel de 20% meest sensitieve activiteiten opgevolgd worden. Deze drempelwaarden zijn op hun beurt gelijkgesteld aan deze uit Vanhoucke (2012b), waar de ge¨ınteresseerde lezer voorts een extensieve bespreking van top-down en bottom-up projectcontrole kan terugvinden. Bij de CCoI-analyse, die hierna besproken wordt, is de kostenreductie door het ondernemen van acties in de grootteorde van 100 `a 1.000, tegenover grootteordes van 1 `a 10 voor de tijdsreductie en de NEA. De waarden voor de kosten kunnen overigens sterk vari¨eren van project tot project. Dit zorgt ervoor dat de bovenstaande effici¨entieformule zeer grote en uiteenlopende waarden vertoont, aangezien er niet met percentages gewerkt wordt. Als alternatief werd daarom voor onderstaande, aangepaste, meer gestandaardiseerde outputwaarde gekozen, die ook in de SCoI-analyse wordt opgenomen zodat de twee indices in overeenstemming zijn met elkaar.
Effici¨entie2 (tijd) =
RDno RDyes
∗
N CA N EA
Met NCA: het aantal effectief gewijzigde activiteiten tijdens de projectcontrole (’Number of Changed Activities’)
Door de projectduur zonder acties (RDno) te delen door de projectduur na correctieve acties (RDyes) wordt de grootteorde van de tijdsreductie - en dus ook van de kostenreductie uit volgende sectie - weggefilterd. Hierdoor worden de resultaten meer vergelijkbaar over de projecten heen. De tweede breuk in de formule toont het percentage van ge¨evalueerde activiteiten waar effectief een correctieve actie op toegepast is gedurende de projectopvolging. Het principe blijft hetzelfde: hoe kleiner RDyes ten opzichte van RDno, en hoe lager het aantal ge¨evalueerde activiteiten dat niet tot acties geleid heeft, hoe hoger de effici¨entie.
49
5.3.4
CCoI analyse
De CCoI-analyse verloopt grotendeels analoog aan de zojuist beschreven SCoI-analyse, maar vertoont toch enkele ongelijkheden die in dit deel worden opgesomd. Vooreerst wordt een sensitiviteitsanalyse uitgevoerd aan de hand van een Monte Carlo simulatie met 500 simulatie-instanties. Deze sensitiviteitsanalyse is nodig om de crucialiteitsindex te bepalen, die verder in de studie gebruikt zal worden om de belangrijke activiteiten te identificeren.
• Genereren van een waarschuwingssignaal voor een negatieve CCoI index Bij opvolging van de projectkost wordt in elke opvolgingsperiode nagegaan welke waarde de CCoI index aanneemt; een positieve waarde zorgt ook hier voor het overgaan naar de volgende periode terwijl een negatieve waarde leidt tot een verder onderzoek van de huidige tijdsperiode. • Identificeren en evalueren van lopende cruciale activiteiten In de probleemsituering werd de crucialiteitsindex (CRI) ge¨ıntroduceerd om de kostsensitiviteit te meten. Om deze kostsensitiviteitsinformatie te verkrijgen voor de verschillende activiteiten in een project is er keuze tussen drie co¨efficienten: de ’Pearson’s productmoment’ correlatieco¨efficient (r), de ’Spearman’s rank’ correlatieco¨efficient (ρ) en de ’Kendall’s tau rank’ correlatieco¨efficient (τ ). In een voorgaande studie van Vanhoucke (2009), waar een kritische blik werd geworpen op de tijdsensitiviteitsmaatstaven, werden de vooren nadelen van deze drie co¨efficienten bekeken. Hieruit bleek dat de crucialiteitsindex op basis van de r- en de ρ-co¨efficient beter presteert dan deze op basis van de τ -co¨efficient. Daarnaast werd achterhaald dat de CRI(r) eerder slechte prestaties levert wanneer een kleine deelgroep van activiteiten moet geselecteerd worden om correctieve acties op uit te voeren. Verder meet de CRI(r) lineaire verbanden tussen twee variabelen, hoewel de relatie tussen de duur (kost) van een activiteit en de duur (kost) van het totale project dikwijls een non-lineair patroon vertoont. Om deze redenen wordt in de CCoI-analyse gekozen om de crucialiteit van activiteiten te meten aan de hand van de non-lineaire correlatiemaatstaf CRI(ρ).
In dit onderzoek werd gekozen om de actiedrempel voor de crucialiteitsindex op 50% te zetten. Dit wil zeggen dat een activiteit als ’cruciaal’ beschouwd wordt wanneer zijn kost een correlatie van meer dan 50% vertoont met de totale projectkost. Hierdoor worden enkel activiteiten ge¨evalueerd waarvoor in de sensitiviteitsanalyse voor aanvang van de 50
projectcontrole een CRI(rho)-waarde van meer dan 0,5 werd bekomen.
Bij de evaluatie van een cruciale activiteit wordt zijn effectieve kost (Actual Cost) in de huidige opvolgingsperiode vergeleken met zijn gebudgetteerde waarde (Earned Value). Actie moet ondernomen worden wanneer de effectieve kost van de activiteit de gebudgetteerde waarde overschrijdt, met andere woorden wanneer de kosten van de activiteit hoger oplopen dan gepland. Indien dit voor geen enkele cruciale activiteit in de huidige opvolgingsperiode het geval is, wordt er overgegaan naar de volgende periode. • Ondernemen van correctieve acties Ingeval een cruciale activiteit op het actuele tijdstip zijn geplande kosten overschrijdt, wordt er een correctieve actie ondernomen die tracht de kosten van de activiteit in te perken. De correctieve actie voor het verbeteren van de kostperformantie van een project kreeg reeds bij toelichting van de parameters in deze studie de benaming ’cost crashing’.
Ook bij de CCoI-analyse wordt het uitvoeren van acties onderworpen aan enkele restricties analoog aan deze bij ’time crashing’. Per activiteit wordt er een maximale kostreductie van 50% van zijn variabele kost opgelegd. Het kost ’crashing’ percentage varieert tussen 5% en 50% van de variabele kost van de activiteit en wordt, telkens een correctieve actie vereist is, willekeurig uit dit bereik gekozen. Er mag overigens een correctieve actie uitgevoerd worden op een cruciale activiteit waarvan de kosten al ’gecrasht’ werden in voorgaande perioden. Dit komt voor wanneer de kosten nog steeds hoger zijn dan gepland en wanneer de maximale kostreductie van de activiteit nog niet overschreden is.
Net zoals bij de SCoI-analyse een tijdsreductie invloed heeft op de kosten van een project, heeft een kostenreductie invloed op het tijdsverloop van een project. Om een limiet te zetten op het aantal tijdsperioden dat een project mag uitlopen door kost ’crashing’ acties werd een tijdsrestrictie van 20% van de geplande projectduur (Planned Duration) toegepast.
Om de tijdstoename die de correctieve acties voor kost veroorzaken in rekening te brengen, werd een omgekeerde denkwijze gevolgd van deze voor het berekenen van de ’crashing’ kost van een tijdsreductie. Per activiteit geldt het volgende verband:
51
Tijdstoename = resterende duur * kostreductie / ( variabele kost x 1,5) = resterende duur x kost ’crashing’ percentage / 1,5
Consistent met de relatie tussen kost en tijd in de SCoI-analyse wordt ook hier de tijdstoename lineair afhankelijk bekeken ten opzichte van de kostreductie. Indien de activiteitskosten per periode moeten dalen, zullen er minder middelen per tijdsperiode ingezet worden, bijvoorbeeld door het inzetten van minder werkkrachten (afschaffen van overuren, werknemers overzetten naar andere activiteiten of projecten, etc.) of door het huren van minder materiaal. Dit zorgt ervoor dat het langer zal duren voor deze activiteit volbracht wordt. De verhouding die hiervoor gebruikt wordt, is 1 gedeeld door de ’crashing rate’ bij de tijdsanalyse, ofwel 66.67%; dit houdt in dat wanneer de variabele kosten verminderen met 1% voor het verder verloop van de activiteit, de resterende duur van de activiteit met 0.67% stijgt.
Wanneer een kostenreductie wordt toegepast op een activiteit die op het kritieke pad ligt, zal de tijdstoename van deze activiteit eenzelfde tijdstoename van het gehele project teweegbrengen. Bij niet-kritieke activiteiten ontstaat een (kleinere) toename van de projectduur enkel wanneer de tijdstoename ervoor zorgt dat de activiteit op het kritieke pad komt te liggen. Indien de ge¨ımpliceerde tijdstoename van het project ervoor zorgt dat de totale tijdsrestrictie overschreden wordt, moet de kostreductie van de activiteit aangepast worden zodat de totale projectduur nog binnen 120% van de geplande duur ligt.
Na het uitvoeren van de toegepaste correctieve acties wordt ook hier telkens de p-factor gemeten om het effect op deze parameter na te gaan. Daarnaast wordt er opnieuw een EVM analyse uitgevoerd zodat alle gegevens, inclusief de CCoI metriek, worden ge¨ updatet als input voor de volgende opvolgingsperiode. Bovenstaande stappen worden herhaald voor elke opvolgingsperiode tot het project in zijn laatste tijdsperiode komt, of tot de toename van de projectduur 20% van zijn geplande duur bereikt. Wanneer men ´e´en van deze eindvoorwaarden bereikt, wordt als outputwaarde de effici¨entie van de CCoI index per project berekend. • Berekenen van de effici¨entie als outputwaarde De CCoI outputwaarde heeft eenzelfde samenstelling als de tweede effici¨entiewaarde uit de
52
SCoI-analyse. Aangepast in functie van de kost ziet deze er als volgt uit:
Effici¨entie (kost) =
ACno ACyes
∗
N CA N EA
Met ACno: de echte projectkost zonder correctieve acties ACyes: de echte projectkost na de via de CCoI metriek opgeroepen correctieve acties NEA: het aantal ge¨evalueerde activiteiten tijdens de projectcontrole NCA: het aantal effectief gewijzigde activiteiten tijdens de projectcontrole
De echte projectkost zonder tussenkomst van de projectmanager, ACno, werd reeds bekomen in de EVM analyse voorafgaand aan de SCoI en CCoI-analyses. Na het toepassen van de CCoI index voor het cre¨eren van alarmsignalen tijdens de projectopvolging wordt de echte projectkost met correctieve acties verkregen. Het aantal ge¨evalueerde activiteiten NEA is het aantal keer dat activiteiten met een crucialiteitsindex boven 0,5 onderzocht zijn op meerkosten; de NCA-variabele houdt bij hoeveel maal deze activiteiten daadwerkelijk een kostenreductie ondergaan hebben. De structuur van de formule zorgt ervoor dat hoe kleiner ACyes is ten opzichte van ACno, en hoe lager het aantal ge¨evalueerde activiteiten is dat niet tot acties heeft geleid, hoe hoger de kosteffici¨entie is. De projecten waarbij geen activiteiten ge¨evalueerd moeten worden doordat de CCoI index geen negatieve waarden vertoont, werden ook hier uit de resultaten gefilterd. 5.3.5
Uitbreidingen van de methodologie
In voorgaande analyse werd de methodologie besproken voor het nagaan van de effici¨entie van de SCoI en CCoI indices. De methodologie wordt in deze paragraaf uitgebreid om de effici¨entie voor beiden onder verschillende scenario’s te onderzoeken. Hiervoor worden de waarden van enkele parameters gevarieerd, namelijk van de actiedrempels, de vaste kosten, de kansverdeling en de gesimuleerde vertraging van de activiteiten.
• Actiedrempels Het doel van de SCoI en CCoI metrieken is het waarschuwen van de projectmanager wanneer de projectperformantie buiten de variabiliteitsbuffer treedt. Dit gebeurt wanneer de SCoI of CCoI index een negatieve waarde aanneemt. Om na te gaan of dit het beste moment is om een alarmsignaal te verzenden, worden in deze stap de actiedrempels gevarieerd; een grotere projectcontrole-effici¨entie bij andere drempelwaarden zou met zich
53
meebrengen dat voor het nemen van correctieve acties deze metrieken niet aangewezen zijn.
Het principe van drempelwaarden kwam reeds aan bod bij de introductie van de verschillende belangrijke parameters van de simulatiestudie. Een alarmsignaal wordt pas verzonden wanneer een bepaalde vaste of dynamische drempelwaarde overschreden wordt, in plaats van enkel de negativiteit van de SCoI/CCoI index op te volgen. Omdat zowel de SCoI als de CCoI metriek zeer uiteenlopende waarden kan vertonen naargelang het project, is het niet evident om eenvoudigweg getallen of percentages toe te kennen aan deze drempelwaarden. Om dit te verhelpen, werden de waarden van beide metrieken gestandaardiseerd, dit door de SCoI te delen door de geplande duur van het project en de CCoI te delen door het geplande totale budget. De gestandaardiseerde formulering gebeurt bijgevolg op volgende wijze: SCoI(s) = SCoI/PD CCoI(s) = CCoI/BAC Hierbij benadrukt de (s) in beide formules het gestandaardiseerde aspect.
• Vaste drempelwaarden Bij het opstellen van de SCoI/CCoI waarden, uitgaande van de Monte Carlo simulatie, werden alle relevante waarden opgeslaan voor gebruik in de latere fases van de methodologie. Gebaseerd op deze gegevens kunnen voor de huidige stap alle SCoI(s) waarden over de tijdsperioden en de 900 projecten heen verzameld en gesorteerd worden; hetzelfde kan gedaan worden voor de CCoI(s) waarden. Vervolgens worden voor elke metriek de gesorteerde waarden opgedeeld in 40 percentielen (voor de positieve en negatieve waarden telkens om de 5%), om het complete bereik aan waarden te beslaan. De waarden die gevonden worden voor deze 40 percentielen worden tenslotte aangewend als drempelwaarden; als basiswaarde wordt de nulwaarde uit voorgaande analyse toegevoegd ter vergelijking.
Ter verduidelijking wordt de SCoI(s) werkwijze nader toegelicht met cijfergegevens: bij het opstellen van SCoI-waarden onder enkele bepalingen (uniforme verdeling, gesimuleerde activiteitsvertraging van 160% en niet-afwijkende vaste kosten) en het standaardiseren van deze waarden voor alle projecten en opvolgingsperioden, worden een hele reeks negatieve en positieve SCoI(s) waarden bekomen tussen -0,16 en 0,32. Na het sorteren van alle waarden wordt de reeks in twee subsets verdeeld, ´e´en met negatieve waarden, gaande van -0,16 tot 0, en ´e´en met positieve waarden, gaande van 0 tot en met 0,32. In elke subset 54
wordt om de 5% van het aantal waarden het percentiel bijgehouden, d.w.z. het 5e, 10e, 15e, 20e, tot en met het 100e percentiel wordt opgeslaan. Zo bekomt men in totaal 41 bijgehouden waarden (inclusief de nulwaarde als grenspunt tussen de negatieve en positieve waarden) die als drempelwaarde kunnen dienen. Wanneer het 100e percentiel van de positieve subset (0,32) als drempelwaarde zou gezet worden, zou er bij alle SCoI-waarden een waarschuwingssignaal gegenereerd worden, ook al is er geen probleem. Met het 100e percentiel van de negatieve subset (-0,16) als drempelwaarde zouden er nooit correctieve acties geactiveerd worden. Deze extreme drempelwaarden worden ter volledigheid opgenomen in de studie, maar zijn uiteraard geen realistische waarden. Voor dit voorbeeld bekomt men onderstaande lijst van getallen als de toe te passen drempelwaarden in deze studie (bovenop de nulwaarde).
Figuur 30: Drempelwaarden
Om de verdere bespreking te vergemakkelijken zal verwezen worden naar SCoI(-5%), SCoI(-10%), SCoI(-15%), . . . , SCoI(-100%) wanneer men het over het 5e, 10e, 15e,. . . ,100e percentiel van de negatieve SCoI subset heeft; analoog zal verwezen worden naar SCoI(+5%), SCoI(+10%), SCoI(+15%),. . . , SCoI(+100%) wanneer men het over het 5e, 10e, 15e,. . . ,100e percentiel van de positieve waarden heeft. Voor de CCoI waarden gebeurt dit analoog. • Dynamische drempelwaarden De motivatie waarom dynamische (in het bijzonder dalende) drempelwaarden algemeen beter presteren dan vaste drempelwaarden kwam reeds aan bod. Om na te gaan of deze bevindingen ook gelden voor deze studie werden testen uitgevoerd met zowel dalende als stijgende drempelwaarden.
Bij dalende drempelwaarden wordt als basistest gestart bij SCoI(s)=0 (of CCoI(s)=0 bij de kostenanalyse) als drempelwaarde. Naargelang de ’percentage completed’ van het pro55
ject (PC = EV/BAC) vordert, neemt de drempelwaarde in aflopende volgorde de volgende waarde uit zijn verzameling aan. Dit gebeurt in stappen van 5% van de PC van het project, overeenkomstig de studie rond drempelwaarden van Vanhoucke (2012b). Aangezien dit impliceert dat de drempelwaarde varieert over 20 verschillende waarden, hier van 0 tot -95%, werd de test ook gedaan voor stappen van 10% van de PC, waardoor in dit voorbeeld slechts de waarden 0 tot -45% als actiedrempel worden aangewend gedurende het projectverloop.
De instellingen van deze basistest werden overgenomen voor verschillende startwaarden als actiedrempel, gaande van SCoI/CCoI(+50%) tot en met 0, om de effici¨entie van de SCoI/CCoI metriek na te gaan.
Bij stijgende drempelwaarden worden telkens dezelfde actiedrempels toegepast als hoger, maar in omgekeerde volgorde. Bij het veranderen van drempelwaarden om de 5% PC houdt dit voor de basistest in dat nu gestart wordt i.p.v. ge¨eindigd bij een waarde van -95% en de actiedrempel verhoogd wordt tot en met de nulwaarde; bij het controleren van projectvorderingen om de 10% PC wordt de startwaarde -45%. De effici¨entie van de SCoI/CCoI metriek werd hier voor een reeks startwaarden gaande van SCoI/CCoI(-95%) tot en met SCoI/CCoI(+5%) getest. • Vaste kosten De tijds- en kostenanalyse worden in de algemene methodiek uitgevoerd met als assumptie dat de echte vaste kosten geen afwijkingen mogen vertonen van de geplande kosten. Aangezien dit in realiteit dikwijls niet het geval is, wordt het onderzoek uitgebreid door naast de effectieve duur van activiteiten ook de effectieve vaste kosten te laten vari¨eren. De effectieve vaste kosten worden hiervoor per activiteit willekeurig gekozen uit een interval van 70% en 130% van de geplande vaste kosten. Het interval is zodanig gekozen dat de afwijkingen groot genoeg zijn om de invloed van deze variabele op de resultaten te onderzoeken, zonder een overheersende impact op de methodologie te hebben. Door de resultaten te vergelijken met de situatie waarbij de assumptie van vaste kosten zonder afwijkingen geldt, wordt de invloed van afwijkende vaste kosten nagegaan. • Kansverdeling Door de Monte Carlo simulatie voor het verkrijgen van de SCoI en CCoI uit te voeren onder zowel een uniforme als triangulaire kansverdeling, wordt de robuustheid van de SCoI 56
en CCoI-analyse nagegaan wanneer deze variabele wijzigt. Beide kansverdelingen worden toegepast op de experimenten met en zonder afwijkende vaste kosten uit voorgaande alinea. • Gesimuleerde vertraging Om het effect van de gesimuleerde vertraging tijdens het projectverloop op de effici¨entie van de projectcontrole na te gaan, werd de maximale waarde voor de effectieve duur per activiteit gevarieerd. De maximale waarde wordt, in stappen van 10%, op 150% tot 210% van de geplande duur gezet. In de standaardmethodologie voor de SCoI- en CCoI-analyse werd de maximale waarde op 160% gefixeerd, zoals vermeld in de initi¨ele EVM-analyse. 5.3.6
Ge¨ıntegreerde projectcontrole
Tot hiertoe werden de SCoI en CCoI metrieken apart geanalyseerd. In dit onderdeel wordt een ge¨ıntegreerde projectcontrole uitgevoerd, aangezien een projectleider zelden in slechts in enkel kosten- of enkel tijdsinformatie ge¨ınteresseerd is. Deze controle wordt uitgevoerd op basis van de dataset waarbij een uniforme kansverdeling en vaste kosten zonder afwijkingen gelden.
De ge¨ıntegreerde projectcontrole wordt bekeken voor situaties waar kosten versus tijdsduur het belangrijkst zijn binnen een project. Aan de hand van welk van de twee het meest belangrijk is wordt kort samengevat een andere volgorde in de werkwijze gehanteerd en worden de drempelwaarden gevarieerd. Ondertussen wordt nagegaan of er een verschil tussen effici¨entie van de metrieken bestaat bij projecten waar binnen het budget opereren versus voor de deadline het project afwerken belangrijker is. De dataset werd hiervoor evenredig verdeeld door bij alle oneven projecten (1 tot 899) de deadline als belangrijkste limiet te zetten en bij alle even projecten (2 tot 900) de budgetlimiet als meest belangrijk te aanschouwen. Dit werd gedaan door een lagere actiedrempel te kiezen voor de minst belangrijke metriek. Wanneer het tijdsverloop het meest belangrijk is voor een project worden alarmsignalen hierbij reeds gegenereerd vanaf de SCoI een negatieve waarde aanneemt; het minder belangrijke kostenverloop wordt in dit geval pas ge¨evalueerd wanneer een actiedrempel van -25% overschreden wordt. Het exact omgekeerde geldt voor projecten waar het budget absoluut niet overschreden mag worden; hier wordt de actiedrempel van de SCoI op -25% gezet.
Aangezien de SCoI en CCoI niet meer onafhankelijk van elkaar geanalyseerd worden, moeten extra restricties opgelegd worden zodat beiden rekening houden met elkaar. De restricties worden zodanig gekozen dat correctieve acties bij de ene variabele de resultaten van de andere niet teveel in het gedrang brengen. De restricties voor zowel tijd als kost worden als volgt berekend: 57
Tijdrestrictie = min(Gekozen drempelwaarde - SCoI, 0), Kostrestrictie = min(Gekozen drempelwaarde - CCoI, 0).
Dit houdt in dat bij het ’crashen’ van kosten de duur van het project maximaal mag uitlopen met de waarde van de tijdrestrictie; kritieke activiteiten mogen niet voorbij deze waarde uitgesteld worden. Indien zowel de SCoI als CCoI onder hun drempelwaarde liggen zal de tijdsrestrictie nul zijn - een negatieve tijdrestrictie wordt op nul gezet -, waardoor enkel de kosten van niet-kritieke activiteiten mogen gereduceerd worden. Bij het ’crashen’ of parallelliseren voor het inkorten van de duur van activiteiten mag het verschil tussen de kostactiedrempel en de CCoI niet overschreden worden; wanneer dit wel het geval zou zijn mogen enkel niet-cruciale activiteiten aangepast. Bovendien gelden de oorspronkelijke restricties van 20% van de Budget At Completion en 20% van de geplande duur ook nog steeds, alhoewel deze niet frequent bereikt zullen worden door de strengere restricties die hier opgelegd worden.
Het principe van extra restricties behoeft een verdere interpretatie. Bij het ’crashen’ van kosten zorgt de tijdsrestrictie ervoor dat men de totale projectduur niet mag opschuiven voorbij deze waarde. Bij het ’crashen’ van de duur is de restrictie minder extreem; hier mogen enkel de activiteiten met een crucialiteitindex groter dan 0,5 niet gecrasht worden indien ze te duur zijn. Activiteiten met een crucialiteitindex onder 0,5 ondervinden zodus nooit een probleem om gecrasht te mogen worden, desondanks dit ook kosten teweegbrengt. Bovendien wordt de crucialiteitindex bij aanvang van het project vastgelegd en verder niet meer gewijzigd, waardoor de kosteninformatie van de verschillende activiteiten niet up to date is. Een dynamische metriek om de belangrijkheid van activiteiten qua kosteninvloed bij te houden zou voor een betere werking van deze methode zorgen. Dit zou als beperking van dit onderzoekspunt moeten aanzien worden, aangezien de effici¨entie van de CCoI het meest naar beneden zal getrokken worden door de strengere SCoI restrictie.
5.4 5.4.1
Resultaten Effici¨ entie van SCoI en CCoI metrics apart en gezamenlijk
Als hypothese voor de effici¨entie van de SCoI en de CCoI werd gesteld dat deze hoger zou liggen dan de effici¨enties van zowel EVM als SRA analyse. Dit werd nagegaan via het toepassen van de effici¨entiemetriek van Vanhoucke (2011) op de nieuwe projectcontrole indices. Om na te gaan of onze methodologie analoge resultaten produceert als deze voorgaande studie werden EVM en SRA analyse ook in de studie opgenomen. Bij het vergelijken van SCoI/CCoI met
58
de twee laatstgenoemde analyses werden andere effici¨entiewaarden bekomen dan verwacht. De resultaten van de simulatiestudie voor deze onderzoeksvraag geven aan dat voor het tijdsaspect de EVM analyse het best presteert als projectcontroletechniek, gevolgd door de SCoI. De SRA analyse toont de minst goede waarden (zie figuur). Ook voor het kostaspect presteert de CCoI niet beter dan zijn voorgangers. De CCoI effici¨entiewaarde is zelfs beduidend lager dan de EVM en SRA waarden (zie figuur)
(a)
(b)
Figuur 31: Vergelijking effici¨entie duur
Figuur 32: Vergelijking effici¨entie kost
59
(b)
(a)
Figuur 33: Vergelijking effici¨entie duur
Figuur 34: Vergelijking effici¨entie kost
Op basis van deze informatie kan gesteld worden dat de eerste hypothese uit onderzoeksvraag ´e´en verworpen wordt. Verder werd onderzocht wat de invloed van ge¨ıntegreerde SCoI/CCoIprojectcontrole is op de effici¨entie van beide metrieken. Hierbij werd voor het tijdsaspect een resultaat gevonden dat aanleunt bij de verwachtingen: de effici¨entie van het controleren van het tijdsverloop van een project is hoger wanneer dit niet ge¨ıntegreerd gebeurt met een kostenanalyse. Dit doordat alle inspanningen gefocust kunnen worden op het verbeteren van het tijdsverloop. Bij het kostenverloop werd echter ontdekt dat bij het integreren van de SCoI analyse met de CCoI metriek stijgt de effici¨entie van laatstgenoemde. Voor zowel de SCoI analyse als de CCoI analyse is de effici¨entie hoger als de deadline belangrijker is dan het budget. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat de budgetrestricties op tijd minder streng is dan de tijdsrestricties op kosten. Dit werd reeds vermeld in de beschrijving van de ge¨ıntegreerde projectcontrole methodologie (zie sectie 7.3.6).
60
5.4.2
Effici¨ entie naargelang projectstructuur
Als hypothese voor de tweede onderzoeksvraag werden werden gelijkaardige waarden verwacht voor de SCoI en CCoI effici¨entie bij verschillende SP-waarden. Bij de SCoI-analyse komt echter een stijgende effici¨entie uit de simulatiestudie naarmate de SP-waarde stijgt en de projecten seri¨eler worden, terwijl bij het kostenverloop de CCoI-effici¨entie het grootst is voor parallelle projecten. De invloed van de projectstructuur in deze methodologie werd echter ook nagegaan voor de EVM en SRA analyse die reeds in voorgaande studie van Vanhoucke onderzocht werd; hieruit bleek dat de drie projectcontroletechnieken eenzelfde verloop vertonen bij zowel de SCoI als CCoI analyse. Dit is tegenstrijdig met voorgaande studie voor EVM en SRA, waar de EVM effici¨entie inderdaad stijgt bij seri¨ele projecten, maar de SRA een dalend verloop vertoont naarmate de projecten seri¨eler worden. Deze eigenaardige conclusie betekent dat de methodologie gevolgd in de huidige studie een afwijkend gedrag opwekt. Een mogelijke oorzaak hiervoor zou kunnen zijn dat de projectopvolging gebeurt om de 5% Percentage Completed; dit houdt in dat bij seri¨ele projecten, bestaande uit evenveel activiteiten als parallelle projecten, er steeds meer tijd tussen twee opvolgingsperiodes zit dan bij parallelle projecten. Hierdoor worden er minder frequent activiteiten ge¨evalueerd, en meer correctieve acties uitgevoerd aangezien het project meer tijd heeft om vertraging of meerkost op te bouwen. Dit lijkt ons daarom een mogelijkheid voor deze afwijkende waarden.
(a)
(b)
Figuur 35: Vergelijking effici¨entie duur
61
Figuur 36: Vergelijking effici¨entie kost
5.4.3
Invloed van de correctieve acties op effici¨ entie SCoI
Op basis van onderzoeksvraag 3 werd onderzocht of de correctieve acties op zich een invloed hebben op de SCoI-analyse resultaten. Er werd verwacht dat het crashen van activiteiten steeds beter zou presteren dan fast tracking, aangezien hierbij de impact van de acties direct waarneembaar is. Voor de effici¨entie(2) metriek voor tijd werd dit vermoeden versterkt, over het gehele spectrum van SP-waarden presteert het crashen van activiteiten (unif crash) beter dan het parallelliseren (unif fast). De effici¨entie van de combinatie van beiden ligt tussen de twee, wat de hypothese uit onderzoeksvraag 3 ook bevestigt. Voor de eerste effici¨entiemetriek voor de SCoI geldt dit echter niet. Hierbij presteert een crashing actie enkel beter bij parallelle projecten, terwijl bij seri¨ele projecten het parallelliseren als meest effici¨ente actie naar boven komt.
(a)
(b)
Figuur 37: Vergelijking effici¨entie duur
62
5.4.4
Invloed drempelwaarden
Het effect van drempelwaarden werd verwacht miniem te zijn indien de SCoI/CCoI metrieken op zich een goede werking vertoonden voor projectcontrole. Aangezien de hypothese uit onderzoeksvraag 1 reeds verworpen werd, werd ook hier een resultaat verwacht tegengesteld aan de verwachtingen. Bij de analyse van de SCoI drempelwaarden wordt een stijgend patroon opgemerkt voor de effici¨entie naarmate de drempelwaarden lager gezet worden. Ook bij de CCoI actiedrempels wordt een prestatiepiek opgemerkt bij de laagste drempelwaarden, hoewel de rest van de grafiek een dalend verloop toont naarmate de actiedrempels lager gezet worden. Voor geen van beide metrieken is de nulwaarde, die in het midden van de grafiek te vinden is (de grafieken gaan van zeer positieve naar zeer negatieve waarden), een optimale waarde. Bij het interpreteren van deze waarden zou dus gesteld kunnen worden dat voor het genereren van correctieve acties tijdens projectcontrole de SCoI en CCoI niet aangewezen zijn, ondanks hun inherente dynamiek op basis van de risicobuffers.
Figuur 38: Vergelijking effici¨entie duur
63
Figuur 39: Vergelijking effici¨entie kost
5.4.5
Invloed verdeling
De vijfde onderzoeksvraag diende als robuustheid controle. Bij het vergelijken van de effici¨entie van de SCoI metriek bij uniforme en triangulaire verdelingen werd geconcludeerd dat deze waarden nauw aansluiten bij elkaar; er kan dus aangenomen worden dat de effici¨entie een zekere robuustheid vertoont, voor beide effici¨entie metrieken.
Bij de CCoI metriek volgen de ef-
fici¨entiewaarden bij beide verdelingen eenzelfde patroon; de afwijkingen zijn hier echter een stuk opvallender dan bij de SCoI. Op basis hiervan zou gesteld kunnen worden dat de CCoI metriek minder robuust is.
(a)
(b)
Figuur 40: Vergelijking effici¨entie duur
64
Figuur 41: Vergelijking effici¨entie kost
5.4.6
Invloed vari¨ erende kosten
Als tweede robuustheid check werden afwijkingen van de vaste kosten gesimuleerd. Dit heeft uiteraard geen invloed op de SCoI, maar de invloed op de CCoI effici¨entie werd gecontroleerd. Hieruit blijkt dat, afgezien van projecten met een SP-waarde van 6, de effici¨entie hoger ligt wanneer ook de vaste kosten vari¨eren tijdens het projectverloop. Door extra afwijkingen van het plan via vari¨erende vaste kosten zal de CCoI sneller negatieve waarden vertonen en correctieve acties genereren; dit heeft blijkbaar een goed effect op de effici¨entie van de CCoI metriek.
Aangezien het verschil duidelijk merkbaar is, zou het een goed idee kunnen zijn om als uitbreiding voor de CCoI metriek ook geplande variabiliteit van vaste kosten op te nemen. Dit is enkel zo wanneer de vaste kosten een gewichtig deel van de kosten met zich meebrengen, wat bijvoorbeeld niet het geval is bij de casestudie Verhelst (zie volgend hoofdstuk). Wanneer men rekening houdt met verwachte variabiliteit van vaste kosten zouden de kostbuffers zodus hiervoor aangepast moeten worden. Via het onderzoeken van de invloed van vari¨erende vaste kosten op de effici¨entie van de projectopvolging werd nagegaan of een aanpassing noodzakelijk zou zijn voor verdere studies. Er kan geconcludeerd worden dat deze aanpassing sowieso ingecalculeerd zou moeten worden indien men bij aanvang van een project reeds weet dat het vari¨eren van vaste kosten een mogelijkheid is.
65
Figuur 42: Vergelijking effici¨entie kost
5.4.7
Invloed van de correctieve acties op de p-factor
Bij onderzoeksvraag 7 werd verwacht dat het uitvoeren van parallelliserende acties een negatieve invloed zou hebben op de p-factor. Dit wordt getoond in bijgevoegde grafiek, waar telkens er fast tracking uitgevoerd wordt de p-factor van de volgende tijdsperiode naar beneden zakt. Deze resultaten werden gevonden bij een groot aantal projecten, tesamen met gevallen waarbij het crashen van activiteiten zorgt voor een stijgende p-factor. In vele gevallen komt echter tegenovergesteld gedrag voor, waardoor geen algemene conclusie getrokken kan worden op dit vlak.
Figuur 43: analyse p-factor
5.4.8
Invloed van de gesimuleerde vertraging
Onze hypotheses dat de effici¨enties groter zullen worden naarmate de gesimuleerde vertraging is gedeeltelijk correct. Uit figuren a en b blijkt voor de SCoI dat de effici¨entie stelselmatig zakt voor 66
beide onderzoeksmetrieken. Voor de kosten daarentegen blijkt dat de gestelde hypothese correct is. De gemiddelde effici¨entie zal inderdaad stijgen naargelang de gesimuleerde vertraging groter wordt. In de grafieken moet bijvoorbeeld de x-waarde 16 gelezen worden als een gesimuleerde vertraging van de geplande duur * 1,6.
(a)
(b)
Figuur 44: effici¨entie duur bij gesimuleerde vertragingen
Figuur 45: effici¨entie kost bij gesimuleerde vertragingen
5.5
Besluit
Over het algemeen kan gesteld worden dat de simulatiestudie zeer tegenstrijdige resultaten oplevert, waardoor geen belangrijke conclusies met zekerheid getrokken kunnen worden. De simulatiestudie laat wel de indruk na dat de SCoI en CCoI metrieken goede indices zijn om structurele problemen of opportuniteiten aan het licht te brengen, maar niet om algemene projectcontrole op te baseren.
67
6
Empirische studie
In deze sectie wordt het projectverloop van twee ’real-life’ projecten besproken op basis van de SCoI en CCoI metrieken. De empirische studie dient enerzijds om de resultaten uit de simulatiestudie te valideren, door te controleren of de waarden in theorie overeenkomen met de praktijk. Anderzijds wordt nagegaan of de SCoI en CCoI potentieel tonen om effectief in praktijk gebruikt te worden en ge¨ıntegreerd te worden in het dagdagelijks managen van projecten. Er wordt getest of juiste waarschuwingssignalen gegeven worden bij structurele wijzigingen in een project, en er wordt gebruik gemaakt van het grafisch raamwerk voor projectcontrole (cfr. sectie 6.2) om het projectverloop van beide projecten te analyseren. Bij de bespreking zal eerst een kleine situering van het project volgen. Daarna komt een bespreking van het projectnetwerk, gevolgd door een analyse over het verloop van het project en welke correctieve acties er ondernomen zijn. Daarbij wordt ook aangetoond hoe het project zou verlopen, mits de correctieve acties uit de simulatiestudie gehanteerd zouden worden. Ten slotte wordt een algemene interpretatie van de empirische studie geformuleerd.
6.1 6.1.1
Bpost Situering
Dit project van bpost gaat om de bouw van het ’mail center’ in het Waalse Thimister Clermont / Verviers in 2012. Het project werd uitbesteed aan een extern bedrijf Wust NV. Dit bedrijf wordt aanzien als een van de voornaamste bouwbedrijven in Walloni¨e. Het project was gepland om te beginnen 02 november 2011 en had als geplande einddatum 29 juni 2012. De maximale einddatum was de offici¨ele inhuldiging op 1 augustus 2012.
Er wordt in dit project gefocust op het tijdsaspect, aangezien kostinformatie niet beschikbaar werd gesteld. 6.1.2
Netwerkanalyse
Dit project, terug te vinden in de bijlage, werd opgedeeld in 63 activiteiten en heeft een SPwaarde van 34%. Deze SP-waarde duidt, merkwaardig genoeg voor een bouwproject, een eerder parallel project aan. De vier voornaamste topologische indicatoren voor dit project zijn als volgt: • Serial/parallel indicator (SP) = 34.00 • Activity distribution indicator (AD) = 36,00 68
Figuur 46: foto van de werf (Sudpresse, 2011) • Length of arcs indicator (LA) = 0,00 • Topological float indicator (TF) = 25,00 Voor de probabiliteit parameters werd gezegd dat een betrouwbaarheidspercentage van 90% een goede waarde was. Voor de variabiliteitsbuffers was 0,7 en 1,3 een goede verhouding. Voor de maanden november, december en januari wou men deze iets groter. Deze werden dus bijgesteld op 0,6 en 1,4. Deze vergroting van de variabiliteit kan te maken hebben met de gebeurtenissen die zich in het project hebben voorgedaan. De gelijke afstanden voor de variabiliteitsbuffers werden gekozen opdat deze vergelijkbaar zouden zijn met de simulatiestudie. Door het hoge aantal simulaties (50.000) heeft dit weinig invloed op de resultaten. Daarnaast is er ook gekozen om dit project op basis van een triangulaire distributie te analyseren. Voor de simulatie op basis van de simulatiestudie werd er voor 66% fast tracking en 34% crashing gekozen, analoog aan de probabiliteitsverdeling uit de simulatiestudie. 6.1.3
Verloop van het project
Dit project werd in deze thesis opgenomen aangezien dit project te maken had met onvoorziene winterse weersomstandigheden die een structureel probleem vormden voor het verloop van het project. Daarnaast leek uit het gesprek met de projectmanager dat het project niet heel nauwgezet werd opgevolgd. Deze twee zaken hadden tot gevolg dat het project een vertraging opliep van een kleine maand en dat er de laatste week voor de inhuldiging noodgedwongen nog veel correctieve acties werden ondernomen, die eerder effici¨enter hadden kunnen opgelost worden. De uiteindelijke re¨ele waarden werden aan de hand van periodieke planningen en aanwijzingen van de projectmanager opgesteld. 69
Oorspronkelijk was gepland dat het project begin november zou starten en dat het na 125 effectief ingeplande werkdagen klaar zou zijn.
De voornaamste delen van het project zijn: 1. Grondwerken/Fundering 2. Grote werken/Stabiliteit 3. Facade/Dakwerk/Bedekking 4. Afwerkingen 5. Speciale technieken 6. Omgeving De vertragingen die opgelopen zijn waren voornamelijk op drie momenten. Het eerste moment was begin december toen men met de grondwerken en de fundering bezig was. Door de slechte weersomstandigheden heeft het heel lang geduurd tegen dat de bodemput voor de funderingen volledig uitgegraven en ontwaterd was en gereed voor verder werk. Het tweede moment was begin februari. Toen zorgde het weer ervoor dat de grote werken zoals het installeren van de bouwkolommen, steunbalken, en voorzetwanden vertragingen opliepen. Aangezien de delen Afwerkingen, Speciale technieken allen afhankelijk zijn van een gesloten droge omgeving werden deze allen dus ook vertraagd. Deze vertragingen, allen in het eerste deel van het project gebeurd, werden volgens de documentatie die beschikbaar was, pas tegen de zesde maart opnieuw uitgezet in Microsoft Project. Op dat punt leek alles nog juist te passen binnen de vooropgestelde termijn, maar werd er toch al een variabiliteitsbuffer ingebouwd door enkele schilderwerken over te slaan. Helaas kreeg men begin mei weer met tegenslag te kampen. Men merkte problemen op in verband met de elektriciteitskabels bij de betegeling van de keuken. Toen de projectmanager zag dat de deadline niet meer gehaald ging worden heeft men de laatste activiteiten zoveel mogelijk gecrasht en heeft de electricien overuren moeten doen. De omgevingswerken konden, na het verwijderen van alle grote machines van de grote werken, worden gestart.
Zoals hiervoor aangehaald werden er door de projectmanager slechts enkele activiteiten gecorrigeerd. Mits deze correcties niet waren toegepast, zou een totale projectduur van 144 werkdagen bekomen zijn. Met de correctieve acties van de projectmanager bekwam men een totale projectduur van 135 werkdagen, wat juist gepast was voor tijdig klaar te zijn. Als we de lijn van de 70
simulatiestudie doortrekken en de correctieve acties ervan op dit project toepassen, bekomen we over 100 simulaties een gemiddelde totale projectduur van 126.22 dagen met een effici¨entie van 0.8727 voor de eerste metriek, en 0.7867 voor de tweede. Deze effici¨entie is een goede interpolatie voor de resultaten van SP3 en SP4: 0,7896 en 0,9521 voor effici¨entiemaat 1, en 0,7148 en 0,8012 voor effici¨entiemaat 2.
Dit kan grafisch geanalyseerd worden:
Figuur 47: Grafisch verloop project bpost
Hierbij is SCoI-nocorr de het verloop van het project zonder correctieve acties, SCoI-corr is het verloop met de correctieve acties van de projectmanager zelf en SCoI-sim is het verloop indien de correctieve acties uit de simulatiestudie toegepast zouden worden.
6.2
Verhelst
6.2.1
Situering
Het tweede project dat geanalyseerd wordt om het potentieel van de SCoI en CCoI metrieken na te gaan is eveneens een bouwproject, maar is deze keer een priv´eproject. Dit bouwproject werd gepland en opgevolgd door P. Gilliaert, werfleider wegenis- en rioleringswerken bij Verhelst Groep. Het project ging van start op 25 februari 2013 en had een geplande duur van 53 werkdagen, die in werkelijkheid overschreden werd. In tegenstelling tot de analyse van voorgaand bouwproject 71
wordt de focus hier gelegd op het kostenaspect, aangezien deze projectvariabele als meest belangrijke aanschouwd werd door de werfleider.
6.2.2
Netwerkanalyse
Het projectnetwerk van het Verhelst bouwproject kan men bijgevoegd terugvinden in MS Project indeling in bijlage 11.2. Het project werd opgedeeld in 38 activiteiten, waardoor het qua grootte aanleunt bij de projecten uit de projectdatabase van de UGent, die elk 30 activiteiten bevatten. De serieel-parallel indicator van dit project is 56%, wat nog steeds een lagere waarde is dan verwacht wordt bij een bouwproject, maar toch 22% verschilt met het vorig project dat besproken werd. Het parallelle deel van dit project kan grotendeels verklaren door de Gelijk-Eind (’FinishFinish’) relaties van enkele activiteiten, wat wil zeggen dat activiteiten tegelijk mogen uitgevoerd worden maar dat de afhankelijke activiteit niet kan afgewerkt worden voor het einde van de andere activiteit. De vier voornaamste topologische indicatoren voor dit project zijn als volgt: • Serial/parallel indicator (SP) = 56.00 • Activity distribution indicator (AD) = 52.00 • Length of arcs indicator (LA) = 3.00 • Topological float indicator (TF) = 54.00 Hierbij valt vooral het verschil op tussen de TF indicator van dit en voorgaand project. De ’topological float’ indicator ligt hier dubbel zo hoog, wat wil zeggen dat er veel meer activiteiten in het netwerk kunnen opschuiven zonder het vertragen van de totale projectduur. Voor aanvang van de gesprekken met de werfleider was nog geen risico-analyse uitgevoerd voor de verschillende activiteiten van het project. Om risicobuffers te kunnen opstellen werden benaderende waarden besproken. Aangezien geen specifieke informatie beschikbaar was per activiteit, werd er besloten om voor alle activiteiten de minimum variabiliteitbuffer op 0,65 en de maximum variabiliteitbuffer op 1,35 te zetten van de geplande duur. Voor dit interval van mogelijke waarden werd een triangulaire verdeling aangeduid als verdeling die het dichtst aanleunt bij de realiteit van dit project. Voorts wordt ook hier een betrouwbaarheidspercentage van 90% toegepast voor de maximum cumulatieve buffers, en bijgevolg een percentage van 10% voor de minimum cumulatieve buffers.
72
De variabele kosten werden per activiteit gegeven, alsook de vaste kosten van het totale project, inclusief werfspecifieke vaste kosten zoals een werfkeet, toilet, elektriciteit en dergelijke. De werfspecifieke vaste kosten kunnen gelijkmatig verdeeld worden over de verschillende activiteiten; de overige vaste kosten werden niet per activiteit bijgehouden maar enkel globaal. Voor deze studie werden ze echter verdeeld over de verschillende taken op basis van materiaalbenodigdheden. De geplande vaste kosten kwamen op e1.850. Dit totaal aan vaste kosten is opmerkelijk klein ten opzichte van de variabele kosten, die voor een groot deel bestaan uit personeelskosten. De geplande (en werkelijke) kosten per activiteit zijn om geheimhoudingsredenen niet in dit werk gepubliceerd, maar zijn terug te vinden op bijgevoegde cd-rom met programmeercode. 6.2.3
Verloop van het project
Ondanks het totale werk in principe maar 53 werkdagen mocht duren, kwam de werkelijke projectduur op 64,5 werkdagen, enerzijds door verkeerde inschattingen bij het inplannen van het project en anderzijds door het aanbrengen van structurele wijzigingen door de projectleider. Deze structurele wijzigingen gingen vooral om het crashen van de variabele kosten via het verminderen van de werkkrachten die op het project stonden, waardoor veel minder budget werd opgebruikt dan voorzien. De werkelijke duur van de verschillende activiteiten kan teruggevonden worden op de figuur in bijlage 11.2. De vaste kosten bij dit project weken licht af van de geplande waarde; de effectieve vaste kosten die gemaakt werden kwamen op e2.000 (in vergelijking met e1.850). Deze afwijking vindt zijn oorsprong in de opgelopen kosten door gebroken materiaal en het teveel bestellen van grondstoffen. Het verloop van het Verhelst bouwproject is bijzonder interessant om te bespreken, aangezien het om een priv´eproject gaat. Hierdoor werd tamelijk onvoorzichtig omgesprongen met de uiteindelijke deadline van het project, aangezien er geen boetes kunnen opgelegd worden bij het overschrijden van deze datum. Dit zorgt voor het naar voor schuiven van het kostenaspect als meest belangrijke variabele om op te volgen gedurende het projectverloop. Bij voorkomen van structurele wijzigingen wordt geprobeerd om zowel voor kost- als schemaafwijkingen een oplossing te vinden, maar in principe kan het geen kwaad indien de deadline overschreden wordt. Derhalve wordt er op acties voor het verhelpen van projectvertraging bij het simuleren van de projectgegevens een budgetrestrictie gezet van slechts 1% van de gebudgetteerde kosten (BAC), wat voor dit project gelijk is aan e7.388. Daarentegen zou het project twee keer zo lang mogen duren van de projectleider om de kosten in te perken. Voor het crashen van kosten wordt zodus een tijdsrestrictie van 100% van de geplande projectduur gekozen.
73
Met deze restricties komt het verschil in belangrijkheid van kost en duur expliciet naar voren in de projectopvolging. Dit verschilt van de methode die gevolgd werd in de simulatiestudie, waar de respectievelijke belangrijkheid van kost en duur bepaald werd door de drempelwaarde voor correctieve acties het hoogst te zetten voor de meest belangrijke projectvariabele. Wel wordt overeenkomstig met de methodologie uit de simulatiestudie de belangrijkste variabele iedere opvolgingsperiode eerst gecontroleerd. De correctieve actie voor tijdsreductie die een sterke voorkeur krijgt is het parallelliseren van activiteiten; als probabiliteitsverdeling werd een verhouding van 95% fast tracken en van 5% crashen geopperd. Het risico van herwerken bij parallelliseren wordt niet zozeer in rekening gebracht bij dit project. Dit wordt als zeer situatiespecifiek aanzien, waardoor op aanraden van de werfleider een zeer breed interval van 5% tot 80% werd aangewend waaruit willekeurig waarden gekozen worden. Andere parameterwaarden komen overeen met deze uit de simulatiestudie. Bovendien werd abstractie gemaakt van de correctieve acties voor het reduceren van de kosten die door de projectleider gemaakt werden; de resultaten met deze acties werden achteraf bekeken.
Het grafisch raamwerk voor SCoI in figuur 48 toont een sterk structurele vertraging van het project. De SCoI waarden liggen voor het gehele projectverloop onder de x-as, wat duidt op het constant overschrijden van de geplande variabiliteit. Dit kon overigens niet verholpen worden met de gesimuleerde correctieve acties.
Figuur 48: Raamwerk voor SCoI
Aangezien de kosteninformatie van groter belang is bij het project, wordt dit uitvoeriger getoond in de volgende twee grafieken. Ook het kostenverloop overschrijdt over de hele lijn de verwachte variabiliteit, dit wanneer de corrigerende acties van de projectmanager uit de resultaten gefilterd 74
zijn (CCoInocorr in figuur 49). Wanneer ge¨ıntegreerde projectcontrole wordt uitgevoerd toont de grafiek een geleidelijke verbetering van het kostenverloop (getoond door CCoIsim ). Bij aparte CCoI-analyse, die ook uitgevoerd werd door het relatieve belang van het kostenverloop, wordt een opmerkelijke verbetering gepercipieerd, maar blijft de kostenprestatie van het project nog steeds ondermaats.
Figuur 49: Raamwerk gesimuleerd verloop CCoI
Figuur 50: Raamwerk CCoI Verhelst
Wanneer men echter naar de laatste grafiek kijkt (figuur 50), ziet men dat er buitengewone acties ondernomen zijn en het kostenverloop uiteindelijk zelfs beter presteert dan verwacht kon worden (CCoIcorr ); reeds bij aanvang van het project werden werknemers van het project gehaald, zodat van bij het begin de CCoI aantoont dat een ’positieve’ structurele wijziging heeft 75
plaatsgevonden. De correctieve acties curve ligt namelijk de helft van de tijd nog binnen de verwachte positieve variabiliteit, maar gaat voorbij aan de cumulatieve ACBsum,t curve tijdens de andere 50% van het projectverloop.
Hieruit kan geconcludeerd worden dat de SCoI en CCoI juiste signalen geven bij het project; de SCoI toont duidelijk ondermaatse prestaties, terwijl de CCoI aantoont dat er werd afgeweken van de oorspronkelijke planning om bovenmaatse prestaties te verkrijgen op dit gebied.
De resultaten van het gesimuleerde projectverloop zijn als volgt: wanneer men een ge¨ıntegreerde projectcontrole uitvoert, wordt een kosteneffici¨entie van 0,59 bekomen met een budgetreductie van e3.115; bij het enkel opvolgen van de kosten werd een kostreductie van e8.152 bekomen, maar slechts een kosteneffici¨entie van 0,45 door een kleinere NCA/NEA verhouding. Bij de simulatiestudie werd voor een SP-waarde van 0,6 slechts een effici¨entiewaarde van 0,21 bekomen; deze resultaten zijn echter niet helemaal vergelijkbaar door de andere instellingen van de simulatie.
6.3
Interpretatie en besluit empirische studie
De eerste conclusie die uit deze studie getrokken wordt is de goede werking van het grafisch raamwerk voor het ge¨ıntegreerd bekijken van kosten-, tijds- en risico-informatie. Dit grafisch raamwerk geeft telkens een zeer duidelijk beeld over de staat van een project; naast de standaard projectinformatie worden hier ook signalen gegeven voor positieve evoluties, wat een groot pluspunt voor de SCoI en CCoI metrieken is.
Verder werd een project geanalyseerd met afwijkende vaste kosten; deze waren echter klein ten opzichte van de sterk dalende variabele kosten, waardoor het effect hiervan nihil is. Wanneer de vaste kosten echter wel een groot deel van het budget beslaan, zal bij het berekenen van de CCoI index ook hier rekening mee gehouden moeten worden.
Na discussies met vele projectmanagers, hoofdzakelijk van bouw- en onderzoeksprojecten, werd echter duidelijk dat de SCoI en CCoI metrieken nog niet direct een opmerkzame intrede zullen maken in de praktijk, ondanks de relatief gemakkelijke techniek die toegepast moet worden, en de informatie die zeer duidelijk kan weergegeven worden via het grafisch projectcontrole raamwerk. Uit de gesprekken werd ondervonden dat niet veel geavanceerde projectopvolgingstechnieken toegepast worden in praktijk. Er zijn overigens maar weinig bedrijven en onderzoeksinstanties
76
die risicofactoren incalculeren bij het managen van projecten. Bij het uitleggen van de twee nieuwe metrieken waren de projectmanagers niet meteen enthousiast, dit hoofdzakelijk doordat velen geen tijd steken in een risico-analyse voor aanvang van hun projecten. Aangezien risicogegevens van activiteiten noodzakelijk zijn voor een correcte opbouw van de metrieken, zorgt dit voor een gebruiksbarri`ere. Verder zijn de SCoI en CCoI metrieken zeker niet voor alle soorten projecten even nuttig. SCoI en CCoI kunnen als goede projectopvolgingsmetrieken aanzien worden voor projectmanagers die niet met strikte deadlines en budgetten te kampen hebben en enkel op de hoogte willen zijn van of hun project wel dan niet normaal verloopt. In deze situatie mogen er in beperkte mate vertraging en/of meerkosten voorkomen in een project, maar dankzij de SCoI/CCoI metrieken kan de projectmanager een zicht hebben op wanneer het project echt in de problemen komt en er structurele wijzigingen/planfouten aanwezig zijn.
Tijdens de zoektocht naar materiaal voor de empirische studie werden een aantal onderzoeksinstanties bezocht; voorbeelden zijn het Textielinstituut van de UGent en Pack4Food. Hier bleek projectcontrole op basis van de SCoI/CCoI metrieken een overbodige luxe, aangezien er meestal met een strikte deadline of een beperkt budget rekening gehouden moet worden. Voor projecten waarbij iedere afwijking van de planning onacceptabel is en men met andere woorden enkel rekening houdt met deterministische waarden, is EVM een betere opvolgingsindex.
Een beperking van de empirische studie is dat er geen projecten gevonden werden waarbij er echte risico-analyse gegevens van activiteiten ter beschikking waren; de studie is bijgevolg gebaseerd op enkele globale interpretaties en schattingen van de projectmanagers, waardoor de activiteiten afzonderlijk bijna allemaal dezelfde variabiliteitsbuffers hebben (uitgezonderd de activiteiten tijdens de wintermaanden bij het bpost project).
7
Conclusie en toekomstig onderzoek
Positief aan de SCoI en CCoI metriek is dat het grafisch raamwerk gebruikt kan worden om een overzichtelijk beeld van het projectverloop te geven. Dankzij het overzicht van duur, kosten en risico worden ook onverwachte positieve waarden opgemerkt, wat bij andere metrieken niet het geval is. De SCoI en CCoI metrieken zijn waarschijnlijk echter niet optimaal voor standaard projectcontrole en het genereren van correctieve acties, aangezien de simulatiestudie als resultaat opleverde dat de EVM analyse beter presteert. De SCoI en CCoI metrieken kunnen wel als extra metrieken aangewend worden om structurele wijzigingen op te vangen, zowel negatieve als 77
positieve. Deze resultaten kunnen weerlegd worden in volgende onderzoeken, aangezien de simulatiestudie tegenstrijdige waarden produceert en er potentieel een structurele afwijking in de studie zit.
Als toekomstig onderzoek stellen wij voor: • Het gebruik en de analyse van resources. • Werken met niet-lineair kostenverloop bij activity crashing. Exponentieel groeiende kosten indien er steeds meer gecrasht wordt (convexe functie) plus bij fast tracking de kans op rework kleiner laten worden naarmate men verder zit. • Over een uitgebreidere range van dynamische tresholds meten. • Het testen van de betadistribution en andere verdelingen als robustness check. • Eventueel invloed van de overige topologische indicatoren, ook al hebben die zich in voorgaande studies nog minder bewezen dan de serieel-parallel indicator
78
8
Bibliografie
M. Aajoud (2009). Project portfolio management. B. Abrignani, R. Gomes & D. de Vilder (2000). T-kit 3: Project management. Europe Youth Partnership. J. Acebes, Fernando en Pajares, J. M. Gal´an & A. L´opez-Paredes (2013). Beyond earned value management: A graphical framework for integrated cost, schedule and risk monitoring. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 74:231–239. F. T. Anbari (2003). Earned value project management method and extensions. Project management journal, 34(4):12–23. N. P. Archer & F. Ghasemzadeh (1999). An integrated framework for project portfolio selection. International Journal of Project Management, 17(4):207–216. R. D. Archibald (2003). Managing High-Technology Programs and Projects. Wiley, 3rd edition. R. D. Archibald, I. Di Filippo & D. Di Filippo (2012). The six-phase comprehensive project life cycle model including the project incubation/feasibility phase and the post-project evaluation phase. PM World Journal, 1(5):1–40. B. S. Blichfeldt & P. Eskerod (2008). Project portfolio management: There is more to it than what management enacts. International Journal of Project Management, 26(4):357–365. R. G. Cooper, S. J. Edgett & E. J. Kleinschmidt (1999). New product portfolio management: practices and performance. Journal of product innovation management, 16(4):333–351. B. M. Dodin & S. E. Elmaghraby (1985). Approximating the criticality indices of the activities in pert networks. Management Science, 31(2):207–223. Q. W. Fleming & J. M. Koppelman (2000). Earned value project management. D. T. Hulett (1995). Schedule risk analysis simplified1. Management, pp. 21–31. M. Keil, A. Rai, J. Cheney Mann & G. P. Zhang (2003). Why software projects escalate: The importance of project management constructs. Engineering Management, IEEE Transactions on, 50(3):251–261. E. Kim, W. G. Wells & D. M. R (2003). A model for effective implementation of earned value management methodology. International Journal of Project Management, 21(5):375–382.
V
R. Kolisch (2012). Course projectmanagement (technische universit¨at m¨ unchen). W. Lipke (2003). Schedule is different. The Measurable News, 31(4). W. Lipke (2004). Connecting earned value to the schedule. The Measurable News, 1:6–16. W. Lipke, O. Zwikael, K. Henderson & F. Anbari (2009). Prediction of project outcome: The application of statistical methods to earned value management and earned schedule performance indexes. International journal of project management, 27(4):400–407. C. H. Loch, A. DeMeyer & M. T. Pich (2011). Managing the unknown: A new approach to managing high uncertainty and risk in projects. Wiley. com. J. M. Malayao (2011). project phases and the life cycle. URL
(02.08.2013). M. Martinsuo & P. Lehtonen (2007). Role of single-project management in achieving portfolio management efficiency. International Journal of Project Management, 25(1):56–65. T.
Mochal
ject
back
(2007). on
Fast-tracking
schedule.
URL
and
crashing
can
get
your
pro-
fast-tracking-and-crashing-can-get-your-project-back-on-schedule/>(12.07. 2013). A. Munns & B. F. Bjeirmi (1996). The role of project management in achieving project success. International journal of project management, 14(2):81–87. J. Pajares & A. Lopez-Paredes (2011). An extension of the evm analysis for project monitoring the cost control index and the schedule control index. International Journal of Project Management, 29(5):615–621. Sudpresse (2011).
Plenesses:
` fin juillet. Les 1ers postiers dEs
URL
//archives.sudpresse.be/thimister-clermont-la-poste-plenesses-les-1ers_ t-20120402-H3RDZ4.html?queryand=Bpost&firstHit=60&by=20&when=-1&sort= datedesc&pos=67&all=485&nav=1>(15.07.2013). L. V. Tavares (1998). Advanced models for project management, volume 16. Springer. M. Vanhoucke (2009). Measuring time: improving project performance using earned value management, volume 136. Springer. M. Vanhoucke (2010a). Schedule risk analysis: How to measure your baseline schedule’s sensitivity? URL (15.07.2013). VI
M. Vanhoucke (2010b). Using activity sensitivity and network topology information to monitor project time performance. Omega, 38(5):359–370. M. Vanhoucke (2011). On the dynamic use of project performance and schedule risk information during projecttracking. Omega, 39(4):416–426. M. Vanhoucke (2012a). Course projectmanagement (universiteit gent). M. Vanhoucke (2012b). Measuring the efficiency of project control using fictitious and empirical project data. International Journal of Project Management, 30(2):252–263. M. Vanhoucke (2012c). Project Management with Dynamic Scheduling: Baseline Scheduling, Risk Analysis and Project Control. Springer. B. Wernerfelt (1989). From critical resources to corporate strategy. Journal of general management, 14(3):4–12. T. Williams (1992). Criticality in stochastic networks. Journal of the Operational Research Society, pp. 353–357. T. Williams (1993). What is critical? International Journal of Project Management, 11(4):197– 200.
VII
9
Bijlagen
VIII
Figuur 51: bpost project IX
Figuur 52: project Verhelst X
