Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 «Современные подходы к управлению рисками проектов внедрения корпоративных систем машиностроительных предприятий». 19
1.1. Область исследования проектных рисков 19
1.2. Элементы, составляющие проект корпоративной информационной системы управления машиностроительным предприятием 19
1.3. Методы организации проектов 20
1.4. Существующие методы управления рисками проектов 22
1.4.1. Фирменные методики управления проектами 23
1.4.2. Управление рисками по методике PMI и ИСО 10006 27
1.4.3. Управление рисками по методике SEI SRM 30
1.5. Границы применения существующих методов организации и управления проектами 31
1.6. Влияние особенностей корпоративных информационных систем на выбор методов управления рисками 34
1.7. Направления развития систем управления рисками проектов КИС 40
1.8. Выводы 41
ГЛАВА 2 «Разработка организационной системы управления рисками проектов» 43
2.1. Сущность предлагаемой системы 44
2.1.1. Составляющие элементы модели 44
2.1.2. Исходные данные модели 48
2.1.3. Управляющие переменные модели 49
2.1.4. Принципы управления рисками по предложенной модели 49
2.1.5. Ограничения модели 50
2.1.6. Выбор метода реализации модели 51
2.2. Учет переходных рисков 54
2.3. Взаимосвязь рисков проекта 58
2.3.1. Сцепление процессов 58
2.3.2. Связность процессов 61
2.4. Организационная система управления рисками проекта 69
2.5. Выводы 72
ГЛАВА 3 «Определение факторов, влияющих на систему рисков проекта» 74
3.1. Факторы, учитываемые в существующих методах управления рисками проектов 75
3.2. Определение факторов, влияющих на систему рисков проекта 76
3.2.1. Принципы классификации факторов рисков 80
3.3. Анализ влияния выделенных факторов на систему рисков проекта 82
3.3.1. Влияние фактора структуры процессов проекта на систему рисков 83
3.3.2. Влияние фактора обеспечения на систему рисков 85
3.3.3. Влияние фактора организации проекта на систему рисков 87
3.3.4. Влияние фактора конфигурации на систему рисков 88
3.3.5. Влияние фактора требований к КИС на систему рисков 89
3.4. Учет динамики изменения факторов 90
3.5. Выводы 95
ГЛАВА 4 «Реализация моделей организационной системы управления рисками проекта» 96
4.1. Постановка задачи и описание проблемы 96
4.1.1. Предположения о управляемых параметрах проекта 99
4.2. Метод поиска 102
4.2.1. Простой генетический алгоритм 104
4.2.2. Видовой генетический алгоритм 105
4.3. Символьная модель (генетическое представление) 106
4.4. Генетические операторы 109
4.4.1. Инициализация 110
4.4.2. Кроссовер 110
4.4.3. Мутация 111
4.4.4. Способы применения операций скрещивания и мутации 112
4.4.5. Оператор подобия 112
4.5. Целевая функция и ограничения 113
4.5.1. Ограничения 113
4.5.2. Цели 115
4.6. Методика применения моделей управления рисками проекта на основе использования генетических алгоритмов 118
4.6.1. Определение исходного состояния проекта 119
4.6.2. Определение исходных данных для управления рисками по разработанной модели 119
4.6.3. Этапы методики 120
4.6.4. Расчетный алгоритм 122
4.6.5. Анализ полученных результатов 123
Общие выводы и результаты по работе 133
Список печатных работ 135
- Границы применения существующих методов организации и управления проектами
- Организационная система управления рисками проекта
- Определение факторов, влияющих на систему рисков проекта
- Символьная модель (генетическое представление)
Введение к работе
Актуальность исследования.
В настоящее время все большее число производственных предприятий, в том числе и машиностроительных, ставят задачи информатизации своей деятельности. В частности, в последнее время значительно возросло число проектов внедрения корпоративных информационных систем (КИС) масштаба предприятия. Такие системы призваны существенно повысить эффективность управления предприятиями. Однако масштабность и сложность этих систем многократно повышает риски проекта их внедрения, в результате чего лишь не многим более 38% из них завершаются успешно. Рассматриваемая ситуация ставит задачу разработки методов и средств организации проектов информатизации промышленных предприятий в условиях, действующих в этой сфере рисков.
Проекты внедрения КИС масштаба предприятия целесообразно рассматривать как отдельный класс проектов, имеющий ряд организационных особенностей, которые обуславливают специфику управления такими проектами.
Анализ показал, что управление проектами рассматриваемого класса должно строиться на основе управления рисками. Однако для этого необходима определенная система организационных и управленческих решений на всех уровнях организации процессов осуществления таких проектов.
На сегодняшний день для отечественных предприятий решение вопросов оценки и управления рисками проектов рассматриваемого класса является сложной задачей из-за отсутствия разработанных методов, средств и моделей систем управления рисками таких проектов.
Таким образом, в работе решается актуальная задача разработки организационной системы управления рисками проектов информатизации машиностроительных предприятий. Задача решается на примере проектов внедрения корпоративных информационных систем машиностроительных предприятий.
Объект исследования. Процессы организации и управления проектами внедрения корпоративных информационных систем машиностроительных предприятий.
Предмет исследования. Методы управления рисками проектов внедрения корпоративных информационных систем машиностроительных предприятий, находящихся на стадии реализации.
Цель работы. Разработка организационной системы управления рисками проектов информатизации машиностроительных предприятий, позволяющей повысить результативность реализации таких проектов на основе оптимизации организационной структуры и процессов выполнения проекта.
Задачи исследования:
1. Проанализировать особенности организации и управления проектами внедрения корпоративных информационных систем машиностроительных предприятий и выявить влияние этих особенностей на оценку и управление рисками.
2. Определить факторы рисков, действующие в процессе реализации проекта и провести анализ динамики изменения этих факторов.
3. Разработать математическую модель управления рисками проекта внедрения корпоративной информационной системы, учитывающей взаимодействие факторов рисков, влияние организационной структуры и процессов проекта.
4. Разработать организационно-функциональную модель реализации управления рисками на основе предлагаемой математической модели.
5. Сформировать на основе математической модели и организационно- функциональной модели управления рисками организационную систему управления рисками.
5. Разработать методику анализа рисков, возникающих в ходе организации процессов внедрения корпоративной информационной системы на машиностроительном предприятии.
6. Оценить степень достоверности расчетных данных, полученных на основе разработанной методики и модели управления рисками.
Научная новизна работы:
1. Установлены взаимосвязи между организационной системой и рисками, возникающими в проекте внедрения КИС на машиностроительном предприятии.
2. Классифицированы факторы рисков, связанные с организацией и управлением проектами внедрения КИС на машиностроительных предприятиях.
3. Выявлен эффект передачи рисков между процессами проекта и установлены принципы существования этого эффекта.
4. Разработана модель управления рисками проектов, в том числе проектов внедрения КИС, на основе выявленных принципов передачи рисков.
5. Разработан метод анализа рисков для проектов рассматриваемого класса на основе созданной модели с использованием генетических алгоритмов.
Практическая ценность. Полученные в работе результаты исследований могут быть использованы предприятиями и организациями, осуществляющими проекты создания и внедрения КИС. В частности:
- модель управления рисками проекта позволяет создать организационную структуру и организовать процессы данного класса проектов, за счет разработанного алгоритма организации процессов проекта;
- методика анализа рисков позволяет повысить конкурентоспособность организаций при реализации проектов;
- модель взаимосвязи и взаимодействия рисковых факторов позволяет повысить достоверность оценки вероятности возникновения рисков в проектах данного класса;
- расчетный алгоритм для реализации модели управления рисками на базе программных продуктов MS Excel и Evolver 4.05 позволяет осуществлять расчет вероятности возникновения рисков.
На защиту выносятся следующие положения:
• модель управления рисками проектов, позволяющая осуществлять выбор наименее рисковой организационной структуры проекта;
• метод анализа рисков для проектов рассматриваемого класса на основе разработанной модели;
• классификация факторов рисков, связанных с организацией и управлением проектами внедрения КИС на машиностроительных предприятиях.
Апробация работы. Результаты работы были представлены на заседаниях ЦМК МГТУ «Станкин», на международной научно-практической конференции «Гагаринские чтения» 2000 г., на международном практическом семинаре «Проблемы разработки региональной политики в сферах менеджмента качества и экологического менеджмента» в 2001 г., на международной практической конференции молодых ученых и аспирантов, проведенной в МГТУ «Станкин» в 2002 г., на семинаре «Решения ЛАНИТ для повышения качества управления строительными предприятиями", 2003 г. Результаты исследований, представленные в диссертационной работе, использованы в учебном процессе МГТУ «Станкин», при разработке организационных структур и организации процессов проектов внедрения корпоративных информационных систем в ЗАО «Ланит», а также при проведении работ по построению системы качества в ЗАО «Инжспецстрой».
Методы исследования. При проведении исследования были использованы методы системного анализа, факторного анализа, методы теории множеств, методы генетических алгоритмов, теория Марковских процессов, теория графов, методы теории организации, организационные методы разработки проектов.
Публикации. По материалам диссертации опубликовано пять научных работ общим объемом 1 п.л.
Объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основные результаты изложены на 128 страницах, 24 рисунках, в 5 таблицах, на 34 страницах приложения. Список использованной литературы содержит 116 наименований.
Границы применения существующих методов организации и управления проектами
Проведем анализ существующих методов управления рисками проектов, наиболее часто применяемых при ведении проектов корпоративных систем. Для этого рассмотрим фирменные методики компаний, лидеров на рынке разработки и внедрения корпоративных информационных систем (SAP, Oracle, Ваап и др.) [96,97,99,107,112], методики базирующиеся на стандартах управления проектами ИСО 10006 [39] и PMI [56,95,111,118] и методику управления рисками SRM (Software Risk Management) [116] предлагаемую институтом SEI (Software Engineering Institute). Таким образом, охватываются все основные аспекты по управлению рисками в проектах создания корпоративных систем: - PMI и ИСО 10006 используются для общего управления проектом и рисками проекта при проектировании системы в целом; - SEI SRM специализирована на разработке программного обеспечения и интеграции модулей корпоративных систем; - ASAP, PJM специализированы на внедрении корпоративной системы. Необходимо отметить, что «чистой» методикой по управлению рисками является только SEI SRM, a PMI, ASAP, PIM являются методиками управления проектом, в которые интегрированы методики по управлению рисками. Accelerated SAP (ASAP) - фирменная методика компании SAP по внедрению корпоративной информационной системы SAP R/3 и обеспечению ее эффективной работы. AcceleratedSAP объединяет несколько компонентов, которые поддерживают быстрое и эффективное внедрение системы R/3 [107,112]. Три компонента AcceleratedSAP - это: - Маршрутная карта AcceleratedSAP - описывает этапы внедрения системы R/3 и поддерживает этот процесс. Здесь находятся подробные планы проектов. Эти образцы проектов иллюстрируют процесс с точки зрения длительности, начальных и конечных данных, распределения ресурсов для проекта. - Инструменты - для внедрения системы R/3 поставляются как интегрированные в систему R/3 инструменты, так и инструменты, которые действуют независимо от системы SAP R/3. - База данных вопросов и ответов - репозиторий, где хранятся ответы на все вопросы, которые могут возникнуть. Эта информация касается требований и запросов, которые используются для развития отраслевых решений, ссылочной модели R/3 и самой системы R/3. Это касается прежде всего технических решений, усовершенствования хозяйственных процессов, вопросов конфигурации, которые служат основой для составления концептуального проекта. После ответа на вопросы и заполнения формуляра происходит генерация и вывод на печать концептуального проекта. По данной методике весь проект разбивается на фазы, которые отражаются в маршрутной карте. Для каждой фазы проекта приводится ряд потенциальных рисков и стратегии управления ими. Для управления ходом проекта и анализа возможных рисков используются процедуры анализа проекта. Процедуры анализа включают различные аспекты разработки и внедрения корпоративной системы. К таким анализам относятся: SAP Review Program - SAP-программа анализа проекта - программа фирмы SAP по анализу качества, используемая при реализации проекта внедрения SAP R/3. Эта программа помогает исполнительному руководству и руководителю проекта на объекте клиента получить вторичное заключение о ходе внедрения проекта относительно целей проекта и идентифицировать возможные отклонения от целей. Проверка включает в себя исследование приложений, технических аспектов внедрения, а также вопросы управления проектом при его внедрении. Project Review - анализ проекта —проводится в конце каждой фазы маршрутной карты AcceleratedSAP; в анализе ASAP-проекта, проводимом с помощью SAP- программы анализа проекта (SAP Review Program), основное внимание уделяется управлению проектом, ключевым выходным документам фазы и критическим факторам успеха. Цель проведения данного анализа - убедиться в том, что внедрение проекта осуществляется правильно и выявить отступления от методики. При этом в методике уже априори определены возможные риски и методы управления ими. Technical Analysis - технический анализ - содержит основные операции концептуального проекта для определения, описания и анализа технических требований, например, интерфейсов, переносов данных, отчетов, формуляров и разработок. Эти требования необходимо учитывать при проведении анализа коммерческой деятельности предприятия для определения общих параметров настройки, основных данных, бизнес-процессов и общих для всех приложений компонентов. В базе данных вопросов и ответов содержатся возможные проблемы, характерные для технического анализа и соответственно методы их решения.
Development Review - анализ разработок - если для системы R/3 планируются специальные разработки или усовершенствования, то этот анализ, проводимый с помощью SAP-программы анализа проекта (SAP Review Program), поможет проверить, соответствует ли проектирование и внедрение испытанным стандартам, например, совместимости снизу вверх. Анализ заключается в проверке программ и приложений, явно разработанных для конкретного клиента. Для анализа разработок в методике также приводятся типичные виды рисков и методы управления ими.
Solution Review - анализ решения - анализ параметров проектирования приложений и параметров бизнес-процессов, которые должны быть реализованы в системе R/3. Уровень детализации анализа зависит от объема проекта и объема транзакций на конкретном предприятии. Этот анализ можно проводить уже на стадии концептуального проектирования. Здесь, также как и для предыдущих видов анализа существуют заранее определенные виды рисков и методы управления ими.
Таким образом, в ходе проекта, по данной методике предлагается отслеживать ситуацию с определенными в методике рисками и для уменьшения вероятности воздействия этих рисков на проект следовать предлагаемой стратегии снижения данного вида риска.
Методология управления проектами разработки и внедрения корпоративной системы управления PJM компании Oracle построена по сходным принципам.
Oracle PJM это стандартная методика для управления проектами в области информационных технологий. Задачей PJM является предоставление структуры, с помощью которой любые типы проектов, связанные с информационными технологиями, могут планироваться, оцениваться, контролироваться и реализовываться в полной мере [99].
PJM ориентирован на специальные потребности в управлении, присущие информационным проектам. Метод фокусируется на дополнительных техниках, обеспечивающих точное определение ожиданий заказчика, качестве исходных данных проекта, и сохранение этих предпосылок на протяжении всего жизненного цикла проекта. PJM также формализует механизмы контроля, что помогает команде проекта совместно пользоваться критической информацией о проекте и координировать свои действия с внешними участниками проекта.
В этой методике также как и в методике ASAP проект разбивается на фазы и для каждой фазы четко расписано, какие задачи должны быть выполнены, какие методы необходимо использовать, какие возможные риски могут возникнуть и как управлять этими рисками.
Организационная система управления рисками проекта
Ограничения, определяемые критериями оптимизации, связаны с управляемыми параметрами проекта. Для каждой задачи проекта существует ограниченное число вариантов времени реализации этой задачи, используемых ресурсов, способов реализации задачи и пр. Кроме того, накладываются ограничения по уровню риска на каждую из задач проекта либо на проект в целом.
Ограничения, определяемые недопустимыми вариантами реализации задач проекта, связаны с определенной последовательностью этих задач. В проекте могут существовать задачи, реализация которых не допускает изменения их порядка или изменения времени начала этих задач.
Исходя из сказанного в предыдущих разделах, становится очевидным, что реализация предложенной модели представляет собой задачу экстремального, многопараметрического и многокритериального переборного поиска с ограничениями.
Проведем предварительный анализ реализации предложенной модели существующими методами многокритериальной оптимизации.
Для решения поставленной задачи могут применяться различные группы методов оптимизации: методы поиска Парето-оптимальных решений, методы поиска оптимального решения (методы уступок, методы оптимизации по критериям с заданными отношениями, методы синтеза обобщенного критерия) [3,30,61,67,94], [8], [2].
Большинство из этих методов сводится к скаляризации векторного критерия оптимальности, при этом применение этих методов вносит существенные трудности при реализации предложенной модели [23]: 1. Свертка критериев по принципу равномерной оптимальности. Суть этого метода состоит в использовании известного свойства линейного критерия достигать экстремальных значений на границе допустимой области существования параметров объектов. Для реализации данного метода проводятся синтез линейного критерия из частных критериев и минимизация его в допустимой области решений. Существенная проблема для применения данного метода состоит в том, что свертываемые критерии являются не только количественными, но и качественными, поэтому скаляризация вообще теряет смысл. 2. Свертка критериев по принципу справедливого компромисса. Справедливым считается такой компромисс, при котором относительный уровень снижения качества объекта исследования, определяемый по одному или нескольким частным критериям не превосходит относительного уровня повышения качества по остальным частным критериям. Результаты проведенного анализа показывают, что принцип справедливого компромисса больше всего подходит для сравнения систем по двум критериям. При наличии многих критериев приходится вводить определенные допущения. Кроме того, также имеет место проблема с количественными и качественными критериями. 3. Аддитивная свертка критериев. Векторный критерий приводится к обобщенному, равному взвешенной сумме исходных критериев. Веса назначаются исходя из важности каждого критерия. Основная трудность указанного метода заключается в назначении весовых коэффициентов. Так как частные критерии в большинстве случаев имеют разные размерности, то при построении глобального критерия возникает проблема измерения и выбора шкалы. Основное требование, которому должен удовлетворять обобщенный критерий, - это сохранение характера предпочтительности при преобразовании. 4. Метод последовательных уступок. По каждому критерию в отдельности определяется оптимум с учетом исходных ограничений. Затем критерии упорядочиваются по важности и решается последовательность однокритериальных задач оптимизации по каждому из критериев при дополнительных ограничениях на предыдущие по важности критерии, в соответствии с которыми определяются допустимые отклонения от ранее найденных оптимальных значений. Метод последовательных уступок целесообразно применять в том случае, если все частные критерии естественным образом упорядочены по степени важности, причем каждый предшествующий критерий настолько важнее последующего, что можно ограничиться учетом только по парной их связи и выбрать допустимую величину снижения очередного критерия с учетом характера изменения лишь одного последующего. 5. Выбор главного критерия. Один из критериев назначается главным, а остальные переводятся в ограничения. При использовании этого метода варианты решения, не укладывающиеся в заданные границы, сразу же отбрасываются. Выбор оптимального решения будет зависеть от того, как выбраны ограничения вспомогательных показателей. Для определения влияния такого выбора на окончательное решение приходится варьировать ограничениями. 6. Метод минимизации расстояния до точки цели в метрике. Каждому критерию назначается точка - цель, к которой он должен стремиться, причем целью может быть заранее вычисленное частное значение этого критерия. Многокритериальная задача заменяется однокритериальной, где в качестве целевой функции выбирается сумма абсолютных значений отклонений критериев от заданных целей. При использовании этого метода возникают проблемы аналогичные проблемам методов сверток. 7. Метод взвешенного глобального критерия в метрике. Минимизируется взвешенная сумма относительных расстояний значений критериев от их минимумов. Этот подход более гибкий, однако, проблему с качественными критериями он также не решает. 8. Минимаксное оценивание критериев. Минимизируются максимальные значения критериев или их отклонений от заданных по методу целей. Кроме указанных проблем существует и одна общая для всех этих методов. Чтобы реализовать предложенную модель с использованием этих методов требуется знать аналитические свойства оптимизируемого объекта, т.е. фактически необходимо разработать аналитические зависимости всех указанных составляющих модели. Но достаточно точное аналитическое выражение указанных составляющих модели получить невозможно, поскольку значения управляемых и управляющих переменных зависимы между собой. Как показывает анализ исследований в области численных методов многокритериальной оптимизации, наиболее удачным решением вышеперечисленных проблем являются эвристические методы, в частности методы генетических алгоритмов. Этот метод существенно снижает трудности реализации предложенной модели, связанные с размерностью задачи, определением функциональных зависимостей управляемых параметров проекта, свойством целевом функции, которая в общем случае может быть нелинейной, разрывной и недиффиренцируемой. Для того, чтобы реализовать возможность оптимизации рисков проекта на основе использования генетических алгоритмов, необходимо проанализировать и рассмотреть два существенно важных момента, используемых в предлагаемой модели, а именно: - учет переходных рисков в предлагаемой модели; - механизм наследования и передачи рисков, за счет которого возникает эффект передачи рисков, который зависит от показателей сцепления и связности процессов проекта. В предлагаемой модели мы исходим из того, что система рисков проекта формируется из рисков составляющих элементы проекта, т.е. происходит усложнение системы. Исходя из принципов системологии, следует [85], что по мере возрастания сложности системы у нее возникают новые, все более эмергентные качества. При этом сохраняются качества более простых систем [59].
Определение факторов, влияющих на систему рисков проекта
Данная модель исходит из положения, что чем больше по уровню воздействия фактор, тем больший риск он вызывает и тем шире будет коридор риска для этих факторов. Модель соотношений факторов в ходе проекта может принимать 5! значений. Изменчивость номенклатуры рисков означает изменение как соотношения факторов, так и величины рисков. При смене номенклатуры рисков проект находится в переходном состоянии. Если номенклатура рисков неизменна, то необходимо рассматривать как они группируются по категориям. В этом случае для применения модели, разработанной в главе 2 нет необходимости использовать коридоры рисков, т.к. поле рисков неизменно. В противном случае приходится переходить от конкретных рисковых событий к факторам и использовать коридор рисков и матрицу рисков для определения принадлежности рисковых событий этому коридору.
Применение модели, разработанной в главе 2, для условий конкретных проектов требует перехода от конкретных рисковых событий к факторам, вызывающих рисковые события. Это обусловлено тем, что в ходе проекта может не соблюдаться ситуация стационарности поля рисков от начала проекта до его завершения. При таком переходе модель остается работоспособной, только вместо вероятности возникновения рискового события используется вероятность принадлежности того или иного рискового события фактору риска.
В результате проведенного анализа установлены группы факторов, влияющие на систему рисков проекта, получаемой с помощью модели, предложенной в главе 2. Для этих факторов приведена классификация. На основании анализа влияния факторов на систему рисков проекта установлены границы гибкости предложенной модели, которые определяются коридором риска.
В данной главе рассматривается реализация моделей организационной системы управления рисками проекта на основе применения генетических алгоритмов. Теоретическая разработка моделей, приведенная в главе 2, и условия применения моделей в конкретных проектах позволили определить основные этапы реализации моделей на основе генетических алгоритмов. Эти этапы включают в себя: - постановку задачи и описание проблемы в форме предположений о варьируемых параметрах (управляемые параметры проекта) и связанных с ними ограничениях; - выбор метода поиска; - выбор представления пространства решений; - определение генетических операторов, для выбранного представления; - применение целевой функции и ограничений. Постановка задачи и описание проблемы определяют варианты проблем, которые могут быть решены с помощью генетических алгоритмов, представление пространства решения определяет границы пространства поиска, генетические операторы определяют, как может быть просмотрено пространство поиска, а целевая функция и ограничения определяют форму пространства поиска. Задачи анализа рисков разделяют на три типа: - прямые, в которых оценка уровня рисков происходит на основании априори известной вероятностной информации; - обратные, когда задается приемлемый уровень рисков и определяются значения (диапазон значений) исходных параметров с учетом устанавливаемых ограничений на один или несколько варьируемых исходных параметров; - задачи исследования чувствительности, устойчивости результативных, критериальных показателей по отношению к варьированию исходных параметров. Задачу анализа рисков проекта с помощью разработанных моделей в самом общем виде можно сформулировать следующим образом. Для заданного приемлемого уровня рисков проекта определить значения (диапазон значений) исходных параметров (управляемых параметров проекта) и уровень риска процессов проекта. При этом должны оптимизироваться критерии оценки качества решения и выполняться ограничения на допустимые решения. В качестве параметров оптимизации выступают варьируемые параметры проекта (время, ресурсы, стоимость, метод выполнения ) и структура процессов проекта (сцепление и связность операций процессов). Критерии оценки качества решения, ограничения на допустимые решения и варьируемые параметры определяются при конкретизации задачи анализа рисков проекта. Задача анализа рисков проекта может быть сформулирована как смешанная многопараметрическая и многокритериальная экстремальная задача с ограничениями. Такая задача может быть представлена в виде [7,51]: Оценки значений динамических критериев и ограничений из множеств 11,13,15 для конкретного варианта решения задачи (HP\,HW\) могут быть получены после выполнения оператора интерпретации ф. Оценки значений статических критериев и ограничений из множеств 12,14,16 могут быть получены непосредственно по моделям HP и HW.
Символьная модель (генетическое представление)
Результаты работы алгоритма представлены в Приложение VI. В данном приложении приведены два варианта решений по представленной модели. В первом варианте алгоритм наследования и передачи рисков за счет связности был отключен, и потому оценка рисков производилась исходя из экзогенной системы рисков. Этот вариант обозначен «Без учета связности». В результате расчета по представленной модели для проекта была получена система рисков, в которой можно выделить несколько явно выделяющихся рисков, это риски задач 8, 14, 27, 28, 34, 37. Как можно видеть по описанию этих задач в приложении V это задачи, для которых проявились риски, связанные с изменением масштаба и границ проекта, несогласованностью стандартов и методов на документацию и проблемы с тестированием разрабатываемой системы. Т.е. те виды рисков, которые были выявлены по традиционным методикам.
На втором варианте «С учетом связности» можно видеть, что результаты моделирования: — выявили высокий уровень рисков для тех же задач; — выявили увеличение уровня рисков для задач, связанных с первыми по времени выполнения. Для варианта расчета «Без учета связности» эти задачи имели незначительный уровень рисков; — выявили увеличение коридора рисков для всех жестко связанных по временным параметрам задачам; — по некоторым задачам наблюдается «провал» уровня рисков, т.е. вероятности рисков оказались меньше реальной ситуации с уровнем рисков в проекте. Анализ этих результатов показывает, что модель повышает достоверность уровня рисков проекта и дает возможность выявить наиболее критичные задачи проекта по уровню рисков. Выявление высокого уровня рисков тех же задач, что и без учета механизма наследования по временному типу связности закономерно, так как используется та же исходная система экзогенных рисков. Заметное увеличения уровня рисков, для задач, связанных с первыми по времени выполнения происходит только для задач, следующих после наиболее критических, что соответствует проявлению механизма наследования. Некоторое увеличение уровня рисков для предшествующих задач может быть связано с работой генетического алгоритма по оптимизации проекта по общему уровню рисков (он был задан - не более 50%). Увеличение коридора рисков по величине вероятности также связано с действием механизма наследования. Вариант, при котором возможно изменение коридора рисков и по номенклатуре не моделировался. Для этого варианта необходимо разбиение задач на составляющие операции и назначения на операции нескольких видов ресурсов. «Провал» уровня рисков по некоторым задачам и не выявление некоторых рисков произошедших в проекте, вероятно, связан с введенными ограничениями на типы связности в механизме наследования и «агрегированном» представление задач проекта. С увеличением учитываемых типов связности, введением сцепления процессов и разбиением задач на операции достоверность моделирования повысится. К сожалению, надо констатировать, что детализация задач и увеличение учитываемых типов связности в механизмах наследования, существенно повышает объем подготовительных операций по управлению рисками с использованием данной модели. Причина этого заключается в следующем. Основная сложность в подготовительных операциях связана с определением способов исполнения и типов связей каждой из операций процессов. С увеличением числа рассматриваемых операций пропорционально увеличивается и объем исходной информации, характеризующей начальные условия каждой операции. Один из выходов из этой ситуации заключается в агрегировании операций, при этом уменьшается достоверность определения уровня рисков проекта, но по полученным результатам можно сделать вывод, что все равно достоверность по представленной модели оказывается значительно более высокой, чем при использовании традиционных методов. Большинство подготовительных операций может быть автоматизирована, но для этого необходима разработка специализированного программного обеспечения. Несмотря на указанные трудности, применение разработанной модели для крупных проектов представляется оправданным. На основе проведенных расчетов была предложена структура процессов проекта и разработана организационная структура проекта. Рассматривалась общая структура управленческих процедур, обеспечивающих выполнение групп процессов: процессов планирования; процессов исполнения; процессов контроля; Основная задача процедуры управления сроками и составом работ состоит в планировании работ, проведение которых позволит достичь результатов, удовлетворяющих всем целям фаз проекта с целью своевременности достижения этих результатов и соблюдения всех ограничений по фазам проекта. Использование данной процедуры позволяет разрабатывать, утверждать и корректировать календарные планы фаз проекта; Процедуры управления сроками и составом работ включают: 1.1) Планирование целей и состава работ всех фаз проекта (процедура разработки и согласование состава и структуры результатов и работ фаз проекта); 1.2) Разработка календарного плана работ каждой отдельной фазы проекта (процедура разработки и согласования календарного плана работ фазы проекта, с учетом использования ПО). 2) Процедуры и методы планирования затрат Управление затратами проекта включает в себя процедуры, необходимые для обеспечения и гарантии того, что проект будет выполнен в рамках утвержденного бюджета. Основная задача процедуры управления затратами состоит в разработке бюджета проекта, утверждении и дальнейшем контроле за всеми текущими изменениями. Использование данной процедуры позволяет: — получить перечень и количественную оценку всех ресурсов, необходимых для выполнения проекта; — оценить уровень затрат по каждому виду работ проекта, а также возможности снижения издержек; — вносить изменения в план работ на основании решения участников проекта с целью максимально эффективного использования средств бюджета; Процедуры управления затратами включают: 2.1) Планирование ресурсов (определение, какие ресурсы - люди, оборудование, материалы, и в каких количествах должны быть использованы для выполнения работ проекта). 2.2) Прогноз затрат (разработка прогноза затрат на ресурсы, необходимые для успешного завершения проекта).
Похожие диссертации на Разработка организационной системы управления рисками проектов информатизации машиностроительных предприятий
