RISICOMANAGEMENT BIJ GROTE PROJECTEN STIJN VAN DE VONDER, PHD
IPMA SIG Risicomanagement Amersfoort, 10 januari 2011
1
WAAROM RISICOMANAGEMENT? • Elke projectuitvoering is onzeker (= truïsme) • Mede door deze onzekerheid slagen de meeste projecten er niet in om de projectdoelen te halen • Toch worden veel plannen gemaakt, alsof er zekerheid is. • Terwijl bewezen alternatieve werkwijzen voorhanden zijn
100% 75% 50% 25% 0%
Percentage of successful IT projects (Standish Group)
1990
2000
2010
2
PRESTIGEPROJECTEN
Sidney Opera House
The Big Dig (Boston)
Budget X 15
Budget X 3,5 Dodelijk ongeval, fraude, 7 miljard interestbetalingen…
3
RISICO’S?
4
WAARDE RISICOMANAGEMENT • Zeer moeilijk te bewijzen (project = uniek) • Empirische waarde enkel aan te tonen op macroniveau: • Positieve correlatie (R=0.25) tussen investering in kwantitatieve risicoanalyse en return on equity (Lamb, 2000) in de olie- en gasindustrie • Een studie van de NASA (100 projecten) toont dat de fout op schattingen met gebruik van Monte Carlo simulatie minder dan de helft zijn dan zonder het gebruik van deze techniek. • Een studie (187 respondenten) van de RM Special Interest Group van PMI (Voetsch, 2004) toont een significant verband tussen het gebruik van een formele vorm van RM en het slagen van het project.
5
WAAROM RISICOMANAGEMENT? • RM onderbouwt het inzicht in het risicoprofiel • RM geeft inzicht in de onzekerheden • RM helpt om creatief na te denken over risico’s • RM helpt om vroeger (en goedkoper) in te grijpen • RM stimuleert proactief nadenken over bestrijdingsacties • Waardevol communicatietool in contractuele omgeving
6
GOED RISICOMANAGEMENT VEREIST!
“De ultieme faaloorzaak van een project, is het falen van de risicomanagementprocedure zelf” Douglas W. Hubbard
• PMI definieert: 1. Plan risicomanagement 2. Risico-identificatie 3. Kwalitatieve risicoanalyse 4. Kwantitatieve risicoanalyse 5. Risicobestrijding 6. Risicocontrole 7
GOED RISICOMANAGEMENT • Ondersteund door topmanagement • Gebaseerd op empirische observaties • Focus op de bronoorzaken van de onzekerheid • Focus op de bedrijfsresultaten (bottom line) • Focus op actieve risicobestrijding • Leer uit schattingsfouten
Kwalitatief EN kwantitatief 8
RISICO-IDENTIFICATIE • Gestructureerde workshops rond risico-identificatie • Invullen van risicoregister door experts • Belangrijk: focus op bronoorzaken. – Waarom? Waarom? Waarom? Project
Omgeving
Natuur
Fysiek
Mens
Materiaal
…
…
9
RISICOANALYSE: KWALITATIEF • “Rough Order” risicomanagement:
Impact
– 10% provisie voor risico’s – Voeg 2% risicopremie toe aan de verdisconteringsvoet – Heilige getallen
• Risicomatrices – Het zijn placebo’s! (Hubbard) – Een noodzakelijke eerste stap (onze mening)
Kans
• Risicoregister
Prioriteren risico’s (20/80 regel) 10
FLAW OF AVERAGES
“A statistician drowns in a river with an average depth of 3 Ft” © Sam Savage
Sam Savage (Stanford)
RISICOANALYSE: KWANTITATIEF Kwantitatieve risico-inschatting
Kwantitatieve risico-evaluatie
• Inschatten van risico’s per definitie onderhevig aan fouten • Verschil tussen systematische en toevallige fout belangrijk • Waarom bestaan systematische schattingsfouten? – Redeneerfouten (Tversky & Kahneman) – Motivatievertekening
• Systematische fouten kunnen bestreden worden 12
VEELVOORKOMENDE SYSTAMTISCHE FOUTEN Overconfidence effect
Typisch gezien vallen 30% der realisaties binnen een 90% betrouwbaarheidsinterval
Optimism bias
Slechts 20% van de chauffeurs denken dat ze slechter dan gemiddeld rijden
Anchoring
Hoe ver is de markt? 30 minuten?
Availability heuristic
Wat is de kans op een ‘double dip’?
Conjunction fallacy
Het Linda Probleem
Confirmation bias
Black swans
HET LINDA PROBLEEM Linda is 31. Ze is vrijgezel, welbespraakt en zeer verstandig. Ze heeft een master in filosofie. Als studente was ze sterk begaan met de problematiek rond discriminatie en sociale gelijkheid. Ze nam ook deel aan betogingen tegen kernenergie. Groep A:
Schat de kans dat Linda in een bank werkt?
Groep B:
Schat de kans dat Linda in een bank werkt en actief is in de feministische beweging.
RICHTLIJNEN RISICO-INSCHATTINGEN • Vraag naar herkenbare situaties – NIET: – MAAR:
Wat is de standaarddeviatie van de duurtijd van deze activiteit? Indien de leverancier te laat is, wat zal dan in het slechtste geval de vertraging zijn?
• Gebruik data, indien mogelijk: – – – –
Risicomanagementdatabank Empirische waarnemingen Beurs (options, futures, wagers,…) DISTs: bibliotheek met goedgekeurde shapes
• Bestrijd de systematische fouten.
RISICO-EVALUATIE: MONTE CARLO SIMULATIE • Impact van (geschatte) risico op projectobjectieven berekenen! – Hele complexiteit van project (schedule) meenemen (kritische activiteiten, buffers, boeteclaims, overhead,…)
– Te complex voor het menselijk brein!
• Monte Carlo simulatie: – Uitstekende techniek om inzicht te krijgen in het project – Uitstekende techniek om risico’s te evalueren “I have two ways of learning from history: from the past, and from the future, thanks to my Monte Carlo engine” Nicholas Taleb.
16
HOE WERKT HET? 1. Stel deterministisch model op (project schedule) 2. Definieer KPI’s 3. Modeleer en kwantificeer de risico’s 4. Genereer meerdere (b.v. 10.000) alternatieve scenario’s 5. Aggregeer KPI’s in shapes
Think! Decide! Communicate! … in shapes
17
OUTPUT: HAALBAARHEID DEADLINE
18
OUTPUT: TOPRISICO’S & KRITISCHE ACTIVITEITEN
Focus!
Wat is het echte kritische pad?
RISICOBESTRIJDING “Analyse zonder actie is tijdsverlies”
• Creatief nadenken over risicobestrijding van toprisico’s • PMI definieert drie subprocessen: – Identificatie van acties voor risicobestrijding – Selectie van de meest effectieve acties – Plannen van de uitvoering van acties
Pre-mitigated
Post-mitigated 20
HULPMIDDEL: RISICO-ACTIE MATRIX
5 strategieën om risico’s te bestrijden 8 W's
8 risicofactoren beïnvloeden de risico’s
Reduceer
Waarom?
Doel
Wat?
Taak
Welke wijze?
Techniek
Waar?
Locatie
Waarmee?
Middelen
Wie?
Leveranciers
Wanneer?
Planning
Transfer
Anticipeer
Behandel
Accepteer
Welke kosten? Budget
Actieplan 21
OUTPUT RISICOBESTRIJDING
Waarde RM ≠ Verwachte winst voor RM – Verwachte wint na RM
22
OPMERKING: BEREKENEN WAARDE RM • Boekhoudkundige waarde: – Gebaseerd op foutieve assumptie van risiconeutraliteit – Men moet rekenen in nutswaarde (cf. risicotolerantie) – Risicoaversie wil zeggen: • Nut winst 2X < 2 × Nut winst X • Nut verlies 2Y > 2 × Nut verlies Y
Verwachte winst is 3,5 miljoen lager
Na RM
Verwachte nut is 3,8 miljoen hoger
Voor RM 23
INTEGRALE WERKING RM SAMENGEVAT • Opstellen risicoregister • Inzicht in haalbaarheid KPI’s • Inzicht in welke risico’s grootste zijn • What-if analyse bestrijdingsacties • Opstellen robuust plan • Plannen bestrijdingsacties • Opvolgen risico’s en voortgang
Inzicht in KPI’s Inzicht in risico’s Betere beslissingen Strategische resultaten
24
BESLUIT & SLOTBEMERKINGEN • Informatie / inzicht is zeer belangrijk in contractueel werk – Monte Carlo simulatie geeft zeer veel nieuwe inzichten – Belangrijk om inzichten constructief te gebruiken
• Probabilistisch plannen vereist een goede planning • Probabilistisch plannen vereist kennis • Probabilistisch plannen vereist een goede tool
Contactinformatie: Stijn Van de Vonder 25
[email protected]
