Юрий Казаринов - Успешный менеджер - кейс-стади по принятию решений. Учебно-методическое пособие

Известно, что сумма большого числа (уже больше 10–15) примерно одинаковых по значению случайных величин, каждая из которых имеет распределение вероятностей, подчинена нормальному закону. Это следует из центральной предельной теоремы – одного из фундаментальных результатов теории вероятностей

Поэтому закон распределения вероятностей случайной величины Т кр – нормальный и визуально представляется, например, так (см. рис. 4):

Рис. 4. График нормального распределения времени выполнения работы

Кривая нормального закона строится по двум характеристикам: М кр – математическое ожидание и D кр – дисперсия.

Здесь

Таким образом необходимо определить вероятность

Лицо, принимающее решение, должно само определить допустимую вероятность Р выполнения целевой программы в директивный срок.

В теории вероятностей считается, что если событие имеет вероятность ≥ 0,9, то это событие считается практически достоверным.

Формальная запись этого: Р ( Т кр ≤ Т д ) ≥ Р 0, где Р 0– допустимая вероятность выполнения конкретной целевой программы (например, 0,95).

Значение априорной конкретной вероятности: Р ( Т кр ≤ Т д ) = Φ ( z ), где z = ( Т д – М ( Т кр )) / D ( T кр ), а далее по таблице берется значение Φ ( z ).

Расчеты по определению вероятностей проводятся на компьютере автоматически, и единственной исходной информацией для этого являются значения t minи t maxвыполнения каждой работы.

При расчете вероятностей лицо, принимающее решение, может сталкиваться с некоторыми ситуациями принятия решений, например:

Ситуация 1. В результате расчетов оказалось, что Р ( Т кр ≤ Т д ) ≥ Р 0. Здесь никакого решения принимать не нужно.

Ситуация 2. В результате расчетов оказалось, что Р ( Т кр ≤ Т д ) < Р 0. Здесь нужно принять решение для того, чтобы Р ( Т кр ≤ Т д ) ≥ Р 0.

В этом случае возможны варианты решения:

– уменьшить М ( Т кр ) за счет выделения ресурсов из резерва;

– уменьшить М ( Т кр ) за счет распараллеливания работ, лежащих на критическом пути, что потребует ресурсов;

– уменьшить М ( Т кр ) за счет «перекачки» ресурсов с работ, не лежащих на критическом пути, на работы, лежащие на критическом пути;

– уменьшить D ( T кр ) за счет увеличения потребления или перераспределения ресурсов, т. е. уменьшения неопределенности сроков выполнения работ

Традиционные решения в управлении выполнением программы (проекта) в директивный срок, проблемы, связанные с неопределенностью (например, законами Мерфи и Паркинсона) и одновременной работой сотрудников над несколькими заданиями, состоят в следующем: включение в оценку времени рисков и фокусирование администрирования на запланированных датах начала и окончания работ.

Закон Мэрфи [28] в искусстве управления рисками. Искусство выявления рисков начинается с того, что нужно изначально настроиться на критический подход к вопросу. Поскольку мы пытаемся выявить потенциальные проблемы еще до того, как они заявят о себе в полный голос, следует с самого начала настроиться на то, что «все неприятности, которые могут случиться с нами, случатся наверняка». Впоследствии, когда мы разработаем надежные стратегии управления рисками, мы вновь сумеем вернуть себе утраченное на какое-то время чувство оптимизма. Существует, однако, большая разница между критическим анализом предстоящего проекта для выявления рисков и элементарной беззаботностью. Именно руководитель проекта должен настроить всех участников проекта на серьезный лад

В качестве основных мер, связанных с изменениями в области планирования потребления ресурсов, рассматриваются: увеличение интенсивности работ, замена исполнителя, материальное стимулирование, привлечение дополнительных исполнителей и субподрядчиков.