facebook LinkedIN LinkedIN - follow
Tematické sekce
 
Branžové sekce
Přehledy
 
Tematické seriály
 

GDPR

General Data Protection Regulation zásadně mění zpracování osobních údajů a zavádí nové povinnosti...

články >>

 

Jak uřídit IT projekt a nezbláznit se

Užitečné tipy a nástroje pro řešení problémů řízení inovací a vývoje produktů...

články >>

 

Industry 4.0

Průmysl 4.0

Jaký vliv bude mít čtvrtá průmyslová revoluce na výrobu a výrobní firmy?

články >>

 

Komplexní svět eIDAS

O nařízení eIDAS již bylo mnoho řečeno i napsáno. A proto jediné, o čem...

články >>

 

Trendy v CRM

Systémy pro řízení vztahů se zákazníky (CRM) prochází v posledních letech výraznou změnou. Zatímco dříve...

články >>

 

Příručka úspěšného IT manažera

Dnes je řada IT manažerů opomíjena. Úspěšní bývají brouci Pytlíci a Ferdové...

články >>

 
Partneři webu
Dialog 3000Skylla
IT SYSTEM 7-8/2002

Řízení projektů a řízení rizik

II. část - Význam simulace a optimalizace při řízení

RNDr. Jiří Weinberger Pavel Pivoňka


Následující článek představuje druhou část celkem trojdílného seriálu z oblasti, která se nyní nazývá "Řízení projektů a řízení rizik" (anglicky Project Management a Risk Management, dále jen PM a RM). Píšeme tento příspěvek s vědomím, že IT System nečtou pouze profesionální informatici, ale také lidé zajímající se o metody podnikového řízení, mezi které PM a RM patří (možnost uplatnit PM a RM v informatice přitom bereme také v úvahu).


Domluvme se, alespoň pro další díl našeho seriálu o projektovém řízení a řízení rizik, že riziko budeme chápat jako souhrn hrozeb a příležitostí; riziko tedy chápeme jako pojem hodnotově neutrální. Představme si nyní, že jsme před začátkem přípravy projektu. Stojíme před jeho zahájením a pro svá rozhodnutí proto máme určitý prostor. Rozhodovat se budeme zřejmě tak, aby projekt vyhověl třem faktorům, jimiž jsou rozpočet, cíl a zdroje. A navíc: vybrané veličiny (např. peníze a čas) se pokusíme svými rozhodnutími zoptimalizovat. Má-li mít optimalizace rozumný smysl, nelze ovšem prostor pro ni zužovat představou, že riziko rovná se hrozba. Mimo jiné už jenom z tohoto důvodu je rozumné pokládat riziko za souhrn jak hrozeb, tak příležitostí.

Jistě se shodneme v tom, že z hlediska projektu je nejdůležitější, jak nakonec dopadne. Jak ale dohlédneme do budoucích okamžiků? Pouhým naplánováním projektu? Plán je přece vždy do značné míry uzákoněním našich jednak správných představ, jednak mylných představ. Víme předem, které z našich představ jsou správné a které mylné?

Něco málo nám k tomu řeknou učebnice. O něco víc dobré semináře a konzultanti. Ještě více nám poví vlastní zkušenosti z realizací předešlých projektů. Čím jsou ale tyto zkušenosti? Jsou to v podstatě výsledky simulací provedených za drahé peníze a s mnoha riziky na reálných objektech. Navíc bez možnosti jednotlivé zkušenosti za stejných podmínek ověřit přesným zopakováním celého postupu (ostatně takové přesné zopakování by už bylo spíše rutinou než projektem).

Odtud si odvoďme, co je to počítačová simulace. Simulační model se totiž musí skutečnosti v jistém smyslu velmi podobat. Simulační model musí zacházet s fakty objektivně asi tak jako socha Spravedlnosti držící se zavázanýma očima váhy. Odvažuje sice co nejpřesněji, ale nesmí se dívat dovnitř a ovlivňovat proces vážení.

Překvapuje vás to? Věříte neochvějně na neustálý dokonalý vhled do projektu? Ale je takový vhled vůbec možný? Populární metoda TOC má úspěch mj. proto, že na jistý typ deterministického vhledu realisticky rezignuje. Totéž platí o dobré simulaci, její "nevměšování do vnitřních záležitostí modelu projektu" je však ještě důslednější, netýká se jen kritického řetězce, ale celého "prostoru projektu".

Dobrý simulační model má navíc predikční sílu, která umožňuje pomocí dnešních rozhodnutí optimalizovat budoucí stavy projektovaného systému (včetně jeho budoucích rizik).

Mnozí, jinak i velmi dobří, projektoví odborníci mylně tvrdí, že simulace není vhodnou metodou, nemáme-li věrohodná data. Dobrá, nemáme věrohodná data. Zrušíme daný projekt? Zpravidla nikoliv. Jen jsme právě dali před lacinou a bezpečnou počítačovou simulací přednost simulaci na reálném objektu. Se všemi negativními důsledky.

Platí totiž opak: nemáme-li některá věrohodná data, je to o důvod více k simulaci na počítači přikročit. Mimo jiné tím lze získat data aspoň o něco věrohodnější. Jak? V rámci optimalizace simulačního modelu. (Speciálním případem optimalizačních výpočtů jsou totiž výpočty identifikační - blíže se tím v prostoru vymezeném pro tento článek zabývat nemůžeme.)

Jak to ale doopravdy bývá s absencí věrohodných dat? Opravdu je většinou nemáme? Vytvořili jsme pro daný projekt WBS (dokument o modelu, který zobrazuje projektové elementy v hierarchicky strukturovaném pohledu)? Pokud ano, pak dostatečná data pro simulaci máme. Přinejmenším pro simulaci rámcových plánů projektu (a tím i mnoha jeho variant, ze kterých lze pak vybrat tu nejnadějnější).

Nevytvořili jsme ani WBS? Jestliže je tomu tak, opravdu chceme daný projekt realizovat? Opravdu? Autoři tohoto článku nejsou jednoznačnými odpůrci hazardního podnikání, jestliže ovšem hazardní podnikatel splní jisté podmínky, z nichž nejdůležitější je tato: musí přiznat a nahlas přede všemi deklarovat, že daný projekt je projekt hazardní. Takové přiznání lze ovšem zaslechnout jen velmi zřídka. Proto předpokládejme, že u většiny projektů aspoň základní WBS vytvořena je.

Dříve než ukážeme, že WBS poskytuje data k simulaci, připomeňme pro jistotu (velmi stručně), co to WBS je. WBS je dokument o modelu, který zobrazuje projektové elementy v hierarchicky strukturovaném pohledu. Metodika PMI vyžaduje vytvoření tohoto dokumentu již v úvodu každého projektu. Podle obsahu rozlišujeme WBS modely produktově a úkolově orientované.

Dále dělíme WBS modely na vytvářené zdola resp. shora, které lze samozřejmě kombinovat:

. WBS model vytvářený zdola
Zpravidla model, používaný např. při sestavování podrobného plánu. Údaje získané z takovéto analýzy slučujeme do větších a větších celků, které později použijeme pro porovnání s rámcovým plánem projektu.

. WBS model vytvářený shora
Zpravidla takto postupujeme při transformaci záměru projektu do návrhu projektu (často za účasti vedení firmy); postupně lze takto dojít až k úkolům pro jednotlivé členy projektových týmů.

Zdůrazněme ještě jednou, že u solidního nehazardního projektu předpokládáme, že přinejmenším jeho WBS model bude zodpovědně sestaven hned na počátku projektu. Daty, která při sestavení WBS modelu nevyhnutelně zvažujeme (ať už jsou to data odvozená z jakékoli zkušenosti, z publikací, získaná jako expertní odhady atd.), lze bez problémů naplnit vhodný simulační model. Časové ani personální náklady na vytvoření vhodného simulačního modelu nebývají velké. Svědomitý manažer (projektů i rizik) by měl znát slavnou Knuthovu větu: "Nevíme, co o projektu nevíme, dokud ho nesimulujeme."

Jak se v praxi predikční síla dobrého simulačního modelu projeví? Bude průběh projektu dobrou simulaci věrně kopírovat? V praxi zpravidla ne. Měli jsme tedy dobrý simulační model? Buď ano nebo ne, vše lze udělat dobře i špatně. Ale už jste někdy viděli rozsáhlejší projekt, jehož vnitřní i vnější okolnosti by se během jeho realizace oproti počátečním znalostem neproměňovaly? Sotva. Dobrý simulační model dává na počátku dobrou predikci zákonitě jen z hlediska těch znalostí, které na počátku opravdu máme. Posléze je nutné model průběžně aktualizovat. Z nových, již známých, uzlových bodů projektu (známých tehdy, když reálný děj projektu už do těchto uzlů dospěl) pak aktualizovaný simulační model "vyzařuje" (zpravidla již v užším rozptylu) nové simulované budoucí "historie projektu". Tím podporuje takové změny plánu, které zajistí za prvé, aby projekt zůstal průchodný, a za druhé, aby konce projektu v nějakém budoucím okamžiku či intervalu byly co nejlepší.

Doporučená literatura
. PMBOK ® 2000, Project Management Institute.
. ČSN ISO 10006, duben 1999
. Křivý, I. - Kindler, E.: Simulace a modelování. Ostravská univerzita, 2001 (a tam uvedená literatura).
. Weinberger, J. - Kulhavý, P.: ScenGen - nástroj na podporu identifikace a kvantifikace projektových rizik, www.timing.cz, 2002
. Přehled simulačně-optimalizačních případových studií, TIMING Praha.

Pavel Pivoňka, Eurotel Praha, spol. s r.o.
www.timing.cz
 
Chcete získat časopis IT Systems s tímto a mnoha dalšími články z oblasti informačních systémů a řízení podnikové informatiky? Objednejte si předplatné nebo konkrétní vydání časopisu IT Systems z našeho archivu.


Inzerce

Žádný systém sám o sobě nic nevyřeší

IT Systems 4/2021V aktuálním vydání IT Systems opět najdete spoustu novinek ze světa informačních technologií a inspirace, jak je využít pro rozvoj vaší firmy nebo organizace. Mapujeme aktuální trendy v digitalizaci stavebnictví, vybavení pro kontaktní centra a service desky. Věnujeme se řízení práce na dálku a onboardingu zaměstnanců v době covidu, řízení projektů a hybridnímu cloudu. Významným tématem je jako vždy zajištění kybernetické bezpečnosti – konkrétně zabezpečení ICS, důsledky kauzy Exchange, DDoS útoky a bezpečnost mobilních zařízení.

Helios
- inzerce -