Az alkalmazott technikától függetlenül a projektbecslésnél az a tendencia, hogy minden becsléshez egy számot adunk meg. Más szóval, ha 100 tevékenység van az ütemtervben, akkor minden egyes tevékenységhez egy becslés tartozik. Ezt általában a “legvalószínűbb” becslésnek tekintik. sok esetben pontosabb lehet egy egyszerű PERT (Program Evaluation and Review Technique) modell alkalmazásával. A PERT egy becslési technika, amely három szám (lásd alább) súlyozott átlagát használja a végső becsléshez.

  • A legpesszimistább (P) eset, amikor minden rosszul megy
  • A legoptimistább (O) eset, amikor minden jól megy
  • A legvalószínűbb (M) eset a szokásos problémák és lehetőségek mellett

A kapott PERT-becslés a (O + 4M + P)/6 számmal számolható. Ezt nevezzük “súlyozott átlagnak”, mivel a legvalószínűbb becslés négyszer akkora súlyt kap, mint a másik két érték. Észre fogja venni, hogy a végső PERT-becslés kissé az optimista vagy a pesszimista érték felé mozdul el – attól függően, hogy melyik van távolabb a legvalószínűbb értéktől. Ez általában azt eredményezi, hogy a végső becslés a legrosszabb eset felé mozdul el, mivel a legrosszabb eset értéke általában távolabb van a legvalószínűbbtől, mint az optimista szám.

Tegyük fel például, hogy egy munka becslése szerint valószínűleg 10 órát vesz igénybe. A legjobb eset (minden jól megy) hat óra. A legrosszabb eset (minden rosszul megy) 26 óra. A PERT becslés (6 + 4(10) + 26)/6. A válasz 72/6, azaz 12 óra. Vegyük észre, hogy a számot egy kicsit a pesszimista becslés szélső értéke felé húztuk, de nem sokkal, mivel az eredmény még mindig erősen a legvalószínűbb érték felé van súlyozva.

A PERT becsléseket kétféleképpen használhatjuk. Megadhatja ezt a három becslést az ütemtervben szereplő összes tevékenységre, vagy csak a nagy kockázatú tevékenységek esetében használhatja a PERT-képletet. Ezek azok, amelyeknél nem igazán biztos a becslésben, így az optimista és a pesszimista értékek között nagy a szórás.

A szórásról szólva – ha kivonja a pesszimista értéket az optimista értékből, és az eredményt elosztja hattal, megkapja a szórást, amely a becslés változékonyságát mutatja. A fenti példánkban a szórás 3,34 ((26 – 6) / 6) lenne. Minél nagyobb ez a szórás, annál kevésbé bízik a becslésében, mivel ez azt jelentené, hogy az optimista és pesszimista becslések között nagy a tartomány. Ha a szórás kicsi lenne, az azt jelentené, hogy eléggé biztos a becslésében, mivel az optimista és a pesszimista becslés közel van egymáshoz.

Emlékezzen a PERT-képletre, és használja azt becslések készítéséhez, ha nagy a bizonytalansági szint.

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.