Целевая функция и ограничения

Нахлестывание определяется дискретной величиной, что вполне оправдано в силу того, что те же ресурсы определяются на определенный период, а сами работы являются дискретной величиной одного периода. Кроме того, каждый проект подразумевает под собой наличие вех, что также является сильным аргументом в пользу исчисления нахлестывания как дискретной величины.

Кроме того, нет ограничений на какое-то количество работ с перехлестыванием и без. Если по правилу приоритетов имеется несколько вариантов построения расписания, то это значит, что хотя бы одна пара работ будет выполняться без перехлеста, как и величина нахлестывания, и величина переделывания равны нулю. В этом случае, начало работы-последователя либо совпадет с окончанием работы-предшественника, либо произойдет позже на величины положительного лага (об этом говорилось ранее). В остальных же парах вполне может быть использован нахлест, что приводит к множественном перехлестыванию работ.

На основании всех этих выводов, авторами была предложена следующая визуализация всех возможных вариантов оценки величины нахлеста и переделывания при наличии работ без перехлеста (таблица 2а), при наличии одной приоритетной работы с перехлестом (таблица 2b) и при наличии двух работ-предшественников с перехлестом (таблица 2c).

^{Рисунок 12. Оценка величины нахлеста; Ист. [3]}

где m - количество возможных режимов, n_ij - количество возможных режимов построения каждой пары работ (по правилу приоритета), a_ijm - величина нахлестывания, r_jm - величина переделывания.

Что здесь интересно - так это оценка величины переделывания в условиях наличия двух работ-предшественников с перехлестом, особенно, когда имеется два и более варианта реализации пары последователей - в этом случае величина переделывания будет равна суммам циклов ПВР работы-последователя после первой работы-предшественницы и после второй.

В целом, существует три варианта развития событий:

1) ^{если работы не подлежат перехлестыванию, то они выполняются последовательно;}

2) если работы подлежат перехлестыванию, то они накладываются друг на друга с нахлестом;

3) если работы подлежат перехлестыванию, то они выполняются последовательно.

Авторы определили следующий вид системы принятие решений - в качестве бинарной дамми-переменной:

где S - набор работ, период от 0 до Т - максимальная продолжительность всего проекта, определенная методами прямого расчета и обратного (от конца к началу).

В качестве задачи оптимизации авторами предложена целевая функция по минимизации суммы произведения количества периодов на дамми-переменную, то есть минимизации общей продолжительности проекта. В качестве ограничений выдвинуто, что ресурсы в сумме затрачиваемые на каждый период не могут превышать имеющиеся в наличии ресурсы; что работа-последователь при наложении нахлеста не может закончиться раньше, чем закончатся ее работы-предшественники.

Выводы

Опираясь на все вышесказанное, можно сделать вывод, что предложенная авторами модель дает неплохие перспективы для оптимизации поиска компромисса между стоимостной стороной проекта и его продолжительностью.

Конечно, как и большинство других моделей, данная имеет большое количество допущений, которые отдаляют рассматриваемые проекты от реальности, но, наверное, это одна из наиболее приближенных к действительности моделей.

Помимо того, что здесь допускается, что процесс обмена информацией между двумя последовательными работами происходит мгновенно и не требует никаких затрат, имеется еще одно ограничение относительно информации, которое в итоге дает наибольший недостаток этой модели - направление потоков информации однонаправлено (от входа к выходу), что делает не возможным изучение обратных связей. То есть предполагается, что таких связей, отдач от тех или иных действий, не существует, хотя они имеют место быть в каждом проекте. Кроме того, наличие подобных обратных связей может приводить к появлению дополнительных циклов ПВР (за исключением тех, которые появляются в результате нахлестывания), что уже искажает оцененные изначально величины переделок. Этот недостаток необходимо исправлять, иначе, по сути, модель не может быть использована на практике; точнее - она просто не даст реальные результаты.

В любом случае, проделанная авторами работа дает хороший старт для дальнейшего совершенствования моделей RCPSP. Если ранее не было предложено варианта расчета величины переделывания как зависимости от величины нахлеста, то теперь это представляется возможным, причем с учетом ресурсного ограничения.

1.2 Определение основных типов проблем, влияющих на возникновение циклов ПВР

В предыдущем разделе было определено оказываемое влияние обратных связей и циклов ПВР на реализацию проекта, в первую очередь, на его продолжительность. Таким образом, для управления сроками реализуемого проекта, необходимо понимать, какие факторы приводят к появлению подобных циклов.

В работах Rodrigues A, Bowers J. [37] все процессы, протекающие в проектной деятельности, разделяются на две группы: запланированные и неопределенные.

В группу запланированных относятся такие явные события, как:

- ^{процесс принятия решений (который в свою очередь включает изучение влияющих друг на друга решений, появление ответной реакции от принятия очередного решения);}

- методы управления и технологии (включают в себя, квалификацию персонала, использование различных систем в работе, навыки управления);

- поведенческие реакции (на этот фактор оказывают значительное влияние уровень образования рабочих, их жизненные позиции, цели, которых они добиваются, возраст и т.п.);

- структура проекта (здесь подразумевается, как организационная структура в целом и всем известная матрица ответственности, так и конкретные взаимоотношения между определенными участниками и способы обмена информацией).

К неопределенностям, в свою очередь, могут относиться внутренние и внешние события.

Внутренние:

- ^{неопределенности, напрямую связанные с проектом (неопределенности в контракте, ограниченность ресурсов, неопределенность реальных сроков выполнения работ и т.п.);}

- организационные неопределенности (разные периоды работ могут требовать разное количество персонала, их различную квалификацию и образование);

- финансовые неопределенности (финансовый статус каждого участника проекта может в любой момент времени значительно измениться);

- неопределенности, связанные с человеческим фактором (могут появляться конфликты из-за различия в религии, уровня образования, стиля жизни и т.п.).

Здесь стоит отметить, что проблема, связанная с поведенческими реакциями, и проблема, связанная с неопределенностью в плане человеческого фактора, - две разные проблемы. Если запланированные события указывают на то, что проблема поведенческой реакции возникает в любом проекте и в любой момент времени, то неопределенность указывает на то, что степень влияния различий в религиозных и жизненных взглядах может быть различной, а зависимость этих факторов с успехом проекта скорее оказывается нелинейной.

Внешние:

- ^{государственное влияние (различные принимаемые законы могут оказывать значительное влияние, например, на стоимость выполнения работ);}

- влияние экономики (включает в себя инфляцию, изменения процентных ставок, курса валют и др.);

- социальное влияние (например, неприятие общественностью участия в проекте зарубежных экспертов или работников);

- влияние условий «легальности» (существенное влияние могут оказывать изменения в различных строительных ГОСТ'ах, в законе о безопасности и т.п.);

- влияние технологических изменений (включает в себя, изменение в используемых материалах, оборудовании и т.п.);

- институциональное влияние (изменение условий в рамках необходимого уровня образования участника, необходимости оплаты первоначального взноса для участия в проекте и т.п.);

- влияние физических (территориальных) условий (развитость инфраструктуры, транспортная доступность, план на развитие района и т.п.).

- влияние форс-мажорных обстоятельств.

Несмотря на то, что многие из определенных проблемных ситуаций наиболее подходят конкретно к строительному проекту, проекты в любой другой сфере остаются так же не защищенными от многих факторов, например, от государственного или социального влияния.

Другой, наиболее популярной классификацией проблем в проектной деятельности, является разбиение их на «твердые» и «мягкие». Отсюда особо явно вытекает преимущество применения системного подхода, который может учитывать оба типа проблем.

Ранее уже обозначалось, что на продолжительность проекта и на возникновение циклов ПВР и их продолжительность значительное влияние оказывает уровень производительности, который, в свою очередь, относится к типу «мягких» проблем. На снижение производительности, что влечет увеличение сроков реализации проектов, могут оказывать влияние следующие факторы:

· ^{командная адаптация;}

· необходимость проведения тренингов для детального ознакомления с осуществляемой работой;

· перераспределение рабочей силы в случае найма дополнительных сотрудников, что приводит к необходимости затрачивания времени на ознакомление с новыми задачами членов команды;

· ограниченное предложение на рынке труда по необходимым сотрудникам для выполнения каких-либо задач, что приводит к найму экспатов или специалистов, ранее занятых в других (смежных) областях или молодых специалистов;

· перераспределение рабочей силы на проект из других проектов организации (может приводить к увеличению затрат и сроков других проектов).

Все эти факторы приводят к аффективной и когнитивной интеграции сотрудников, т.е. к возникновению недопонимания участниками проекта друг друга [49]. Это может обуславливаться их уровнем образования, жизненной позицией и другими факторами, упомянутыми ранее в работе. Если рассматривать эту проблему более детально, то интересной может оказаться работа Cronin M.A., Bezrukova K., Weingart L.R., Tinsley C.H. [6] по изучению влияния на успех проекта такого явления, как разбиение проектной команды на подгруппы.

В этом исследовании рассматривается проблема формирования подгрупп в командах с точки зрения не процессов, которые способствует появлению этого явления как это сделано в работах Zellmer-Bruhn et al. (2008), а процессов, которые происходят в команде уже после того, как подгруппы сформированы. Практическая актуальность заключается в рассмотрении таких распространенных явлений, как аффективная и когнитивная интеграция членов команд. Образование отдельных подгрупп в командах - явление достаточно частое, которое зачастую, как предполагается, вызывает отрицательные эмоции со стороны всех членов команд, хотя при данном предположении из вида упускается влияние указанных видов интеграций.

Аффективная интеграция заключается в наличии у каждого члена команды уважения, доверия и симпатии к своим коллегам (Jehn & Mannix, 2001; Konar-Goldband, Rice, & Monkarsh, 1979). Когнитивная интеграция показывает, насколько доступны знания всех участников друг другу. Данный вид интеграции очень важен в том смысле, что он позволяет эффективно и быстро решать наиболее сложные задачи, когда информация, имеющаяся у каждого участника, ограничена его знаниями в той или иной сферах. В итоге получаем, что если аффективная интеграция отражает чувства, испытываемые тем или иным членом команды к своему коллеге, но не означает обоюдного понимания, то когнитивная восполняет этот недостаток, но при этом не означает наличия позитивного отношения членов команды друг к другу. Таким образом, авторами рассматривается, как может повлиять образование подгрупп на данные виды интеграций и как данные интеграции, в свою очередь, могут повлиять на членов команды и результаты их деятельности в условиях наличия подгрупп.

Зачастую в подгруппах наблюдается наличие неоднородной информации, что дает больше «сырья» для всей команды при решении той или иной задачи (Hoffman & Maier, 1961; Nemeth, 1986; Triandis, Hall, & Ewen, 1961). Различные исследования (Burt, 1992; Granovetter, 1973; Krackhardt & Brass, 1994) показали, что разнообразие и неоднородность информации выше в командах, где имеются подгруппы, так как в данном случае вся информация локализуется достаточно густо в отдельных районах всей группы. Тем не менее, знания участника должны быть доступны всей команде, иначе они не смогут влиять на итоговые решения (Okhuysen & Eisenhardt, 2002). Только в таком случае, информация может храниться и использоваться всей командой (Hinsz, Tindale & Volrath, 1997); так команды вступают во взаимодействие и образуют синергию, опираясь на знания друг друга (то есть через информационные разработки, см. van Knippenberg et al., 2004). Однако наличие хорошо отлаженных путей для обмена информации не является достаточным, чтобы гарантировать ее использование (e.g., Gruenfeld, Martorana, & Fan, 2000; Kooij-de Bode, van Knippenberg, van Ginkel, 2008; Thompson, 1991), и большинство исследований фокусируется на отсутствии мотивации, как препятствия для использования информации. Например, в работе Homan и соавт. (2007) показано, что открытость информации относительно чьего-либо опыта снижает критику и отторжение идей этого участника со стороны других членов команды, то есть коллеги более охотно начинают использовать его знания.

Толкование одной и той же информации может быть отличным для различных участников или подгрупп, в связи с разницей их точек зрения. Такая разнообразная интерпретация одной и той же информации затрудняет интеграцию знаний, так как участники, использующие схожую основу для работы, могут неправильно понять коллег, использующих отличную базу. В исследованиях Carlile (2002, 2004) и Bechky (2003) что недопонимание может возникнуть, когда между участниками не налажен «общий язык». Проблема непонимания является проблемой разной интерпретации информации; так люди могут использовать одни и те же слова, но иметь ввиду при этом абсолютно разные вещи (например, значение слова «слайд» у инженеров и монтажников, см. Bechky, 2003; значение слова «жесткий» для дизайнеров и инженеров, см. Cronin & Weingart, 2007b). Последние исследователи в своих работах показывают, что источником появления различных точек зрения является функциональный тренинг, но авторы данной работы настаивают, что причиной могут являться и сами подгруппы; а Brown и Duguid (1991) вводят такое значение, как процесс инкультурации, в рамках которого члены какой-либо практической группы принимают определенную точку зрения и язык.

Другая классификация возникающих проблем представлена в работе David W Daniel [8]. Автор делит проблемы на те, которые возникают среди людей (унитарные), имеющих одну цель, и те, которые возникают среди людей, преследующих различные цели (множественные). Эти две группы также могут быть простыми или сложными, то есть возникать в каких-то простых системах (механических) или сложных. Последние возникают из-за упомянутых выше поведенческих реакций, которые в свою очередь могут быть обусловлены политическими факторами, культурными, социальными, религиозными и т.д. Опять же, в подтверждении выводов, сделанных в работе ранее, автор указывает на то, что если с простыми проблемами (будь то унитарные или множественные) могут справиться традиционные методы управления проектами или обычная аналитика, то сложные требуют вмешательства SSM (Soft System Methods, «мягкие» методы системного подхода). Что интересно, в исследовании указывается на то, что со сложными унитарными проблемами возможно справиться с помощью кибернетики наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в различных системах, будь то машины, живые организмы или общество (Википедия), в то время как сложные множественные проблемы наиболее оптимально решаются с помощью SSM.

Интересным является исследование A. G. Rodrigues и T. M. Williams [38]. На приведенном ниже рисунке показано, как влияют вносимые изменения в систему Заказчиком в середине выполняемого проекта. На верхнем рисунке (Рис. 7а) показано, что при вводе на 65ом дне каких-либо изменений (кривая 4) количество выполненной работы резко снижается (кривая 3), что к тому же увеличивает количество ошибок необходимых к доработке (кривая 5). В итоге увеличиваются сроки выполнения работы затраченный бюджет (кривая 2).

На нижнем изображении (Рис. 7b) изображено, как в это время меняется распределение человеческих ресурсов. Как видно, при внесении изменений в систему резко увеличивается количество людей, задействованных в непосредственной доработке системы (кривая 2), при этом снижается количество людей, занимающихся исправлением дефектом и выявлением этих дефектов, т.к. в условиях сжатых сроков рабочие стараются как можно скорее выполнить само задание. Этим объясняется увеличение циклов ПВР, обозначенное ранее.

Рисунок 13. Влияние внесения изменений в проект; Ист. [38]

В результате своего исследования авторы пришли к выводу, что при внесении каких-либо изменений корректировка сроков должна составлять около 60%. То есть, например, если по договоренности с Заказчиком изначальный срок был установлен в 100 дней, то при внесении им 30% изменений, дополнительное количество дней на доработку должно составить 100*(30%*60%) = 18 дней. При таком уровне количество ошибок минимально (Рис. 8):

^{Рисунок 14. Корректировка расписания; Ист. [38]}

В итоге авторами была получена следующая табличка результатов, на которой видно, что 60% корректировка является наиболее оптимальной в силу того, что после этого уровня процент выявляемых дефектов остается неизменным, а количество дефектов в целом минимально. При этом, если брать процент больший 60, то наблюдается снижение производительности:

^{Рисунок 15. Корректировка расписания; Ист. [38]}

Интересным исследованием является работа S. Howick и C. Eden [19], в которой рассматриваются непривычные для системной модели управления проектами дискретные факторы, оказывающие влияние на рабочий процесс. Авторы отталкиваются от принятой методологии рассмотрения непрерывных потоков, аргументируя это наличием множество как внешних, так и внутренних факторов, оказывающих резкое влияние в определенный момент времени на реализацию проекта, что приводит к, по сути, бинарной модели развития дальнейших событий. Так, к эндогенным дискретным факторам относится стресс, испытываемый менеджером проекта. При превышении уровня этого стресса определенного значения k происходит смена менеджера проекта, что, в свою очередь, приводит к изменению политики принятия решений в целом по проекту. Отсюда вытекает уже экзогенный фактор: при смене менеджера проекта наблюдается такое явление как «одностороннее» принятие решений данным менеджером из-за недопонимания или недостатка полной информации, что обычно при «вводе» в уже действующий проект.

В работе исследователей Donald E. Harter, Mayuram S. Krishnan и Sandra A. Slaughter [16] рассматривается влияние такого явления как уровень зрелости процессов и влияние этого явления на качество, время производства и количество человеко-часов, затрачиваемых на разработку (рассматривается на примере IT-индустрии). При построении матрицы корреляций и регрессионных моделей по логнормальному распределению также учитывались такие два фактора, как размер продукта (объем выполняемой работы) и неопределенность требований. Последний фактор подразумевает под собой время, затрачиваемое на окончательное согласование первичных требований к разработке, когда зачастую работы начинают выполняться до финального согласования (подготовка различных макетов, драфтов и т.д.); в таком случае после утверждения крайней версии выполняемых работ вводная информация может измениться, что приводит к появлению циклов ПВР; либо новые вводные вносятся в проект на любой стадии, что приводит к тому же результату. Исследователи получили достаточно интересные результаты (все регрессионные модели полученные коэффициенты, перечисленные ниже, являются значимыми; мультиколлинеарность исключено, тест Уайта на гетероскедастичность не дал положительных результатов):

1) Качество:

· Качество разрабатываемых продуктов имеет сильную положительную зависимость от уровня зрелости процессов (улучшение зрелости на 1% уже дает повышение качества на 1,589%);

2) Время производства:

· Время производства имеет сильную обратную зависимость от уровня качества: чем выше качество производства, тем меньше затрачивается времени на разработку: обусловлено низким количеством дефектов и, как следствие, возникновения циклов ПВР;

· Время производства имеет прямую зависимость от уровня зрелости процессов: обусловлено тем, что много временных ресурсов затрачивается на повышение вероятности предупреждения дефектов на начальных этапах разработки - трудозатратно и велико количество циклов ПВР, которые, зачастую, выполняются долго в связи с большим количеством запаса времени до дедлайна, при этом затрачиваются на корректировку незначительных недостатков;

· При добавлении в уравнение влияния качества, время производства обратно зависит от уровня зрелости процессов;

3) Трудозатраты:

· Количество затрачиваемых человеко-часов положительно зависит от уровня зрелости процессов: как говорилось выше, совершенствование внутренних процессов требует больших затрат как временных ресурсов, так и трудовых;

· Количество затрачиваемых ресурсов имеют сильную обратную зависимость от качества производства: выше уточнялось, что высокое качество производства предполагает низкий уровень дефектов и низкую вероятность появления циклов ПВР (повышение качества на 1% дает снижение в трудозатратах на 0,611%)

· Количество затрачиваемых ресурсов обратно зависит от уровня зрелости даже при добавлении влияния фактора качества;

4) Общий эффект:

· Было определено, что имеется определенный порог в уровне зрелости процессов, после которого снижение трудозатрат и времени на производство уже не столь значительно, что обусловлено возникновением небольшого количество краткосрочных циклов ПВР на начальных этапах проекта; при этом уровень качества значительно возрастает:

^{Рисунок 16. Влияние уровня зрелости процессов; Ист. [16]}

управление проект анкетирование

В последующих главах приведен статистический анализ имеющихся данных по проведенному анкетированию, который позволяет разработать рекомендации по снижению продолжительности проектов в IT-сфере благодаря управлению циклами ПВР.

Таким образом, в данной главе были получены следующие основные результаты:

1) ^{Циклы ПВР и обратные негативно влияют на сроки реализации проекта, увеличивая их;}

2) Большое количество циклов ПВР положительно влияет на качество выполнения работ;

3) На появление циклов ПВР оказывают влияние «твердые» и «мягкие» факторы:

a. «твердые» включают в себя ограничение по срокам и по бюджету;

b. «мягкие» включают в себя: снижение производительности и адаптация новых членов команд в результате методов управления, применяемыми менеджерами проектов;

4) На увеличение количества циклов ПВР оказывает влияние внесение изменений в проект; для того, чтобы избежать ущерба качеству конечного продукта и значительному превышению бюджета и сроков проекта, необходимо:

a. производить 60% корректировку сроков (при учете размера вносимых изменений);

b. увеличивать вероятность выхода из цикла ПВР объекта на последних стадиях реализации проекта;

5) Продолжительность циклов ПВР и величина оказываемого ими негативного влияния на продолжительность проекта необходимо учитывать величину нахлеста производимых работ с учетом следующих фактов:

a. цикл ПВР обычно заключается не в полном переделывании всей работы, а лишь исправление небольшого количества вещей на основании дополненной информации;

b. даже если объем переделываемых работ значителен (например, если последующая работа началась при совсем небольшом количество имеющейся информации), то переделывание будет протекать быстрее, чем первое выполнение работы в силу того, что многие необходимые базовые вещи были уже сделаны при первом подходе, что значительно сокращает объем необходимых подработ при повторном выполнении работы;

c. чем, выше величина нахлестывания, тем раньше начинается выполнение работы-последователя, то есть тем меньше информации имеется на данный момент, что, в свою очередь, может привести к более значительным количествам вещей, необходимых для исправления;

6) Трудозатраты и сроки проекта зависят от типа циклов ПВР (5 типов: прямой, обратный, отбрасывания, двойной обратный, обратный с буфером):

a. наиболее оптимальным по трем критериям (сложность в последовательности, качество и затраты) оказывается обратный цикл;

b. для достижения наибольшего качества используется либо двойной обратный цикл (с двумя этапами проверки), либо обратный с буфером (с наличием временного буфера);

7) При уровне втором зрелости процессов возможно использование обратных циклов, т.к. при таком уровне оказывается значительно высоким качество выполняемых работ при относительно низких затратах (при повышении уровня зрелости процессов, затраты резко возрастают, как и циклы ПВР на начальных стадиях реализации проекта).

^{Глава 2. Анализ влияния факторов возникновения циклов ПВР на продолжительность проекта}

2.1 Определение факторов

Управление циклами ПВР дает возможность скорректировать управление сроками реализации проекта. Возможно влиять на факторы, способствующие возникновение подобных циклов, или оптимизировать методы выявления дефектов с дальнейшим снижением вероятности возникновения циклов ПВР.

Подход к управлению проектами на основе системной динамики имеет достаточно большие перспективы в силу своих преимуществ перед традиционными методами. Интересно, что в рассмотренных примерах, тем не менее, присутствовал и традиционный инструментарий проектного менеджмента, что говорит о том, что все эти методы приносят свою пользу на разных стадиях управления. Единственный основной недостаток традиционных методов в том, что они предлагают узко-применимый инструментарий, то есть методы, которые имеют множество ограничений и упрощений в силу того, что не способны учесть постоянное изменение окружающего мира и, соответственно, рассматриваемой системы. Помимо известного перечня рисков, предупреждением которых может заниматься риск-менеджмент, имеется достаточно большая группа «непредсказуемостей», обусловленных по большому счету человеческим фактором. И здесь, наконец, стоит задуматься о том, стоит ли делить управление проектами на «жесткие» и «мягкие» методы, если, в конечном счете, они оказывают значительное влияние друг на друга.

С другой стороны, это влияние на сегодняшний день остается очень плохо изученным. Причем, основной проблемой, которая должна рассматриваться в первую очередь, это влияние возникновения циклов ПВР на успех всего проекта. Здесь подразумевается как продолжительность этих циклов, частота их появления, стадия проекта, на котором данные циклы возникают, так и обратная сторона - причины, приводящие к возникновению этих циклов (влияние производительности, вносимых корректировок в выполняемую задачу, психологической атмосферы внутри команды проекта), учет появления обратных связей от любого принятого решения или проведенного действия.

Ниже представлены результаты проведения исследования для проверки следующих гипотез:

· ^{Появление циклов ПВР и их продолжительность негативно влияют на сроки реализации проекта.}

· Продолжительность проекта может быть снижена за счет построения системной модели проекта на основе потоковых диаграмм с учетом человеческих факторов и обратных связей, способствующих появлению циклов ПВР.

2.2 Влияние факторов

Для определения возможных рекомендаций по повышению эффективности проектов через влияние на циклы ПВР, необходимо определить факторы, появление которых влечет возникновению «переработки». Определение таких факторов проводилось 3х-ступенчатым исследованием: сначала было проведено наблюдение, затем анкетирование респондентов, затем глубинное интервью для подтверждения полученных результатов.

Наблюдение проводилось в рамках участия в полевых условиях в качестве полного наблюдателя в нескольких проектах области IT и в рамках участия в качестве наблюдателя в нескольких проектах производственной и консалтинговой областях. Наблюдение дало основные следующие результаты:

1) ^{Факторы, оказывающие наиболее значительное влияние на возникновение циклов ПВР и их продолжительность:}

· Параллельное выполнение работ;

· Недостаток информации при запуске выполнения новой работы (включая длительное согласование требований к выполняемым работам);

· Человеческий фактор в части адаптации новых членов команд и значительного количества сверхурочной работы (более 2х раз в неделю);

2) Наиболее интересные количественные результаты наблюдений:

· Запараллеливание работ наиболее оптимально при запуске выполнения последующей работы на 60%-ом уровне завершения предыдущей работы;

· Наиболее оптимальным количеством циклов ПВР для работ, находящихся на финальной стадии спринтов (выпуск релизов), является 2 цикла (для остальных - 1-2 цикла).

Касательно оптимального уровня выполнения первой работы до запуска последующей работы стоит отметить важный момент: для области IT этот уровень оказался ниже для ряда задач таких, как разработка пользовательского интерфейса и наращивание «типового» функционала на уже эксплуатируемую систему. В этих случаях данный уровень составил 40%. При обозначенных уровнях вероятность возникновения циклов ПВР снижается незначительно (примерно, с 0,6 до 0,4), но их влияние на итоговую реализацию проекта (особенно, в части соответствия фактических сроков реализации плановым) снижается. Происходит это за счет снижения продолжительности циклов ПВР. При этом, если уровни оказываются ниже, тогда циклы ПВР оказываются весьма затратными как в части количества требуемого времени на их выполнения, так и в части ресурсов, как человеческих, так и материальных. Кроме того, запуск выполнения последующей работы на более ранних стадиях приводит к повышению вероятности возникновения цикла ПВР на работе-предшественнике за счет наличия обратных связей (доработки работы-предшественника в таких случаях составляют не более 10%, но это значительно увеличивает продолжительность цикла ПВР последующей работы).

Оптимальное количество циклов ПВР было выявлено путем анализа большого количества аналогичных процессов в схожих по содержанию проектов. Увеличение количества циклов ПВР (больше двух) не дало значительного улучшения качества выполняемой работы. Наоборот, при увеличении итераций проверок возникали такие явления, как повышения стресса членов команд, снижение их заинтересованности в реализации проекта, падение производительности, как следствие - значительное превышение сроков реализации всего проекта (под «значительным» здесь подразумевается превышение сроков более, чем в случае меньше контроля качества выполняемой работы).

Что интересно, получение новых вводных даже на последних стадиях реализации IT-проектов не привел в большинстве случаев к увеличению сроков реализации проектов (влияние на итоговые затраты было значительно выше), что, в свою очередь, можно объяснить применение Agile-методологии при разработке.

Анкетирование проводилось среди членов проектных команд, преимущественно - менеджеров проектов. Это дало возможность проверить предположения, описанные в главе 2, относительно влияние менеджера проекта и метода принятие им решений на управление циклами ПВР. Перечень вопросов, включенных в анкету, приведен в Приложении (1.1 Форма анкеты).

Согласно полученным ответам, самой распространенной причиной возникновение циклов ПВР являлось появление новых вводных:



^{Рисунок 17. Анкета: причины возникновения циклов ПВР}

В свою очередь, респондентами было отмечено, что в большинстве случаев появление новых вводных имело место после реализации уже половины проекта:

^{Рисунок 18. Анкета: этапы реализации проекта, на которых происходило получение новых вводных}

При этом, степень влияния циклов ПВР на продолжительность реализации проекта была оценена средней:

^{Рисунок 19. Анкета: степень влияния циклов ПВР на продолжительность реализации проекта}

Это можно объяснить тем, что, несмотря на получение новых вводных после значительного выполнения проекта, в большинстве случаев данные вводные не вносили значительных корректировок относительно изначально запланированного объема работ и циклам ПВР подвергалась, как следствие, достаточно малая часть работ:

^{Рисунок 20. Анкета: изменение первоначального состава выполняемых работ в результате получения новых вводных}

^{Рисунок 21. Анкета: процент работ от общего объема работ, подверженных циклам ПВР}

Интересно, что при оценке предложенных факторов, оказывающих влияние на некачественное выполнение работ, предпочтение отдавалось не только сжатым срокам выполняемых работ и недостаточной детализации возможных рисков на этапе планирования проекта, но и низкой мотивации членов команд и плохо налаженным коммуникациям внутри команды. Следствием этого возможно считать большое количество случаев принятия решения об увеличении размера команды и достаточно значительному проценту решений об изменении состава команды:

^{Рисунок 22. Анкета: решения об изменении состава команды}

Стоит отметить, что влияние адаптации новых членов команд на некачественное выполнение работ было оценено значительным только в 10% случаев.

Далее проводится статистический анализ выделенных выше факторов. Построение корреляционной матрицы для отбора регрессионных переменных дало следующие результаты:

^{Таблица 3. Матрица корреляции. Сверхурочные работы}

	Y	X1	X2	X3
Y	1	0.315	-0.390	-0.154
X1	0.315	1	0.177	0.101
X2	-0.390	0.177	1	0.190
X3	-0.154	0.101	0.190	1

где переменная y - наличие значительных сверхурочных работ (более 2х раз в неделю);

x1 - процент изменения запланированных работ в результате получения новых вводных (при более, чем на 20%, принимается равным 1);

x2 - стадия проекта, на которой получены новые вводные (более 50% реализации проекта - критичная стадия для получения новых вводных, т.е. равны 1);

x3 - процент работ от общего объема работ, подверженный повторному выполнению работ (более 30% работ, т.к. в основном, согласно выше приведенным диаграммам, ПВР возникали при выполнении проекта более, чем на 50%, т.е. 1);

все переменные бинарные.

Согласно корреляционной матрице, мультиколлинеарности не наблюдается. При этом, интересная взаимосвязь выявилась между результирующим признаком и фактором x2: взаимосвязь достаточно сильная на уровне значимости 0,05, при этом, обратная, т.е. при вводе новых вводных на более поздних стадиях проекта приводит к снижению сверхурочных работ. Принимая во внимание выводы, сделанные на основе анкетных данных, это может быть обусловлено выбором ввода новых членов в команду, таким образом, сверхурочные работы действительно снижаются. Кроме того, необходимо принимать во внимание наличие работы по методологии Agile, что показывает возможность ввода новых вводных на поздних стадиях проекта без критичного негативного влияния на реализацию проекта. Аналогичная ситуация наблюдается с циклами ПВР, но здесь зависимость более слабая. Далее приведены регрессионные модели для подтверждения данных выводов.

Рассмотрим модели, использующие в качестве результирующего признака дискретную переменную. Начнем с построения моделей бинарного выбора - моделей, разработанных для описания ситуаций, когда результирующая переменная принимает значение 1, если индивид курит, и 0 в обратном случае (не курит). Основными моделями бинарного выбора являются:

· logit-модель. Данная модель предполагает логистическое распределение функции вероятности события. Вероятность события определяется по формуле:



где Z - линейная комбинация объясняющих переменных:

Если рассчитанное значение вероятности превышает 0,5, то прогнозируемое значение y принимается равным 1, в обратном случае - 0.

· probit-модель, использующая нормальное распределение. Вероятность события определяется с помощью функции стандартного нормального распределения F(Z), где Z - линейная функция переменных, определяющих вероятность:

Z = в₀+ в₁x₁+…+ в_kx_k

p_i=F(Z_i)

· gompit-модель, вероятности в которой рассчитываются по формуле:

Для оценки значимости модели рассчитывается статистика, основанная на максимизированном значении функции правдоподобия модели:

где n - суммарное число наблюдений, n₁ - число наблюдений, в которых y принимает значение 1.

Рассчитываются показатели качества модели:



Для выявления наилучшей из предложенных моделей используются следующие информационные критерии:

k - число параметров модели, n - число наблюдений, ln L - максимизированное значение функции правдоподобия модели. Наилучшей модели соответствуют наименьшие значения критериев.

Все модели обладают приблизительно одинаковым качеством. Выясним, какая из них лучше, с помощью информационных критериев. Расчеты в пакете анализа данных Eviews представлены в конце работы в разделе Приложение1 «Регрессионный анализ. Сверхурочные работы»

Таблица 4. Информационные критерии

	Logit	Probit	Gompit
AIC	1.163969	1.158739	1.142302
SC	1.304089	1.298859	1.282422
HQ	1.208795	1.203565	1.187128

Согласно представленным критериям, наилучшей является gompit-модель, так как значение информационных критериев у нее наименьшее. Кроме того, стандартная ошибка также меньше всего в этой модели, и сами регрессоры наиболее значимы. Уравнение регрессии, полученное по этой модели значимо, так как значение LR-статистики достаточно велико. Поэтому мы получили, что наилучшая модель для прогнозирования нашего результирующего признака - gompit-модель, что означает, что результирующая переменная имеет распределение Гомперца.

Получаем следующее регрессионное уравнение:

Тогда:

^{Таблица 5. Вероятности частых сверхурочных}

Как видно, при появлении циклов ПВР действительно вероятность того, что будут увеличены сверхурочные работы, не велика. При этом, практически в каждом случае появления новых вводных, из-за которых объемы запланированных работ изменяются более, чем на 30%, увеличиваются сверхурочные работы. Скорее всего это обусловлено тем, что в большинстве случаев респонденты в анкете указывали, что новые вводные добавляются в проект после 50%-ой его реализации (поэтому же переменная x2 была отброшена при построении регрессии, т.к. в ней количество «успехов», то есть случаев, когда переменная принимает значение равное 1, значительно превышает количество «провалов»; использование подобной переменной негативно влияет на качество построение регрессии по бинарным переменным). Данный вывод интересен в силу того, что многими из респондентов указывалось в ходе глубинного интервью, что в большинстве проектов использовалась методология Agile, которая позволяет с наименьшим ущербом вносить изменения на поздних стадиях реализации проекта.

При необходимости выполнения циклов ПВР чаще всего принимается решение не об увеличении сверхурочных работ, а о смене команды (включает в себя либо увеличение команды, либо замену на новых участников). Переменные:

y - смена команды;

x1 - сверхурочные работы;

x2 - появление циклов ПВР;

x3 - процент изменения запланированных работ в результате получения новых вводных (при более, чем на 20%, принимается равным 1).

Здесь наиболее оптимальной моделью из бинарных моделей оказалось probit-модель. Расчеты в пакете анализа данных Eviews представлены в конце работы в разделе Приложение2 «Регрессионный анализ. Смена команды»

Вероятность того, что при появлении циклов ПВР будет принято решение о смене команды (либо ее увеличении) получилась следующей:

Далее была построена бинарная регрессия для подтверждения влияния появления циклов ПВР и смены команды со сверхурочными работами на превышении фактических сроков выполнения работ над плановыми.

y - превышение фактических сроков над плановыми;

x1 - решение о смене команды;

x2 - появление циклов ПВР;

x3 - сверхурочные работы.

^{Таблица 6. Матрица корреляции. Превышение плановых сроков}

	Y	X1	X2	X3
Y	1	0.080	0.577	0.032
X1	0.080	1	0.145	0.015
X2	0.577	0.145	1	-0.154
X3	0.032	0.015	-0.154	1

Видно, что наибольшее однонаправленное влияние оказывает на превышение сроков появление циклов ПВР; остальные два фактора значимы на уровне 0,05.

Построение регрессии по probit-модели Расчеты в пакете анализа данных Eviews представлены в конце работы в разделе Приложение3 «Регрессионный анализ. Превышение плановых сроков» дало следующие результаты по вероятности:

^{Таблица} 7. Вероятность превышения плановых сроков

Как видно из приведенных выше значений, более, чем в 70% случаев появления циклов ПВР будет ожидаться превышение фактических сроков над плановыми. При этом, при появлении циклов ПВР и увеличении сверхурочных работ вероятность того, что продолжительность проекта будет увеличена, выше, чем при смене команды, т.е. мотивация команды оказывает более значительное влияние на соблюдение сроков, нежели адаптация новых сотрудников. Но стоит отметить, что данная разница не значительна.

Глубинное интервью проводилось с целью подтверждения результатов проведенного анкетирования и их уточнения. Структура интервью приведена в Приложении (1.2 Структура глубинного интервью). Было выявлено, что большинство менеджеров проектов не принимают во внимание влияние фактора адаптации сотрудника, руководствуясь предположением о высокой замотивированности данного сотрудника, компенсирующего негативный эффект от возможно длительного «входа» им в рабочий процесс.

При уточнении методов, применяемых участниками интервью, по снижению вероятности повторного возникновения циклов ПВР с уже доработанными объектами/процессами, было определено, что наиболее частым является повышение контроля выполнения данной работы. В свою очередь, это приводило к увеличению продолжительности циклов ПВР и к упущению реализации других работ; как следствие - повышение количества циклов ПВР на последующих стадиях рабочего процесса и снижение качества производства в целом. Временной буфер закладывается некоторыми менеджерами проектов только на наиболее критичные работы; в основном - на директивные вехи. В результате, такого буфера зачастую оказывается недостаточно из-за большого объема работ, проходящего через проверку в данной директивной вехе.

2.3 Управление циклами ПВР

В некоторых исследованиях рассматривается поиск оптимального количества итераций по проверке на качество выполнения объектов производства, что позволяет максимально улучшить процесс разработки при минимальном негативном влиянии на ключевые итоговые показатели реализации проекта.

Одна из моделей, позволяющих это сделать, рассматривалась в работе Kut C. So и Christopher S. Tang [43]. В своем ключевом моменте она напоминает модель, описанную последней в предыдущем разделе - учитываются затраты на ожидание объекта к проведению повторной проверки, т.е. ожидание к попаданию в цикл ПВР. Исследователи выделяют целью своей работы оптимизация процесса в узком месте - «горлышко» («bottleneck»), которое оказывает влияние на стоимость всего проекта. При прохождении объектов через «горлышко» принимается решение, переключиться дальше на цикл ПВР, либо запустить проверку следующего объекта. При запуске цикла ПВР другие объекты выполненных работ ожидают в буфере обычных работ; при запуске проверки выполненных работ, объекты, отправленные на доработку, ожидают в буфере цикла ПВР:

^{Рисунок 23. Цикл ПВР с "горлышком"; Ист. [43]}

Вводятся следующие параметры:

· ^{Время, затрачиваемое на обработку обычных объектов, является случайной величиной со случайным распределением и средним значением u;}

· q - вероятность перехода объекта из статуса «обычных» работ в статус «дефектных» работ;

· Время, затрачиваемое на обработку дефектных работ (цикл ПВР), является случайной величиной со случайным распределением и средним значением v (причем, подразумевается время, затрачиваемое на полное исправление объекта, т.е. сумма продолжительности всех циклов ПВР, которые проходит объект);

· B - объем работ; для объектов в статусе «обычные» работы объем фиксированный и удовлетворяет условию ?1;

^{· и - время (независимые случайные величины) переключения процесса из обработки «обычных» работ в обработку «дефектных» работ (уточняется, что переключение из обработки «дефектных» работ происходит только после исправления всех доступных к доработке объектов);}

^{· - количество объектов, находящихся в буфере цикла ПВР.}

Соответственно, стоимостная структура процесса включает три пункта:

^· - затраты на хранение объектов, когда запущен процесс доработки деффектных объектов;

^{· - вознаграждение за каждый объект, когда запущен процесс обработки «обычных» объектов (эквивалентно ru за обработку «обычного» объекта);}

· s - фиксированная ставка за переключение процесса обработки «обычных» работ на процесс доработки дефектных работ и обратно (не зависит от и ).

Модель строится для определения оптимального количества n, которое означает количество переключения процесса из обработки «обычных» работ на обработку «дефектных» работ и обратно.

В результате построения модели и проверки на числовом реальном примере, исследователями были получены следующие результаты:

Количество переключений процессов (n*) снижается с увеличением ставки h, при этом общая средняя стоимость g увеличивается (обусловлено тем, что с увеличением ставки за хранение объектов, ожидающих проверки, увеличивается время, затрачиваемое на доработку объектов для снижения количества циклов ПВР):

^{Рисунок 24. Влияние увеличения ставки h на n и g; Ист. [43]}

Интересным является еще один результат: при высоком количестве объема работ (высокое B) n снижается при увеличении вероятности того, что объект окажется дефектным (q); при низком B увеличение q, наоборот, влечет за собой увеличение n:

^{Рисунок 25. Влияние q и B на n; Ист. [43]}

^{Вероятно, обусловлено это тем, что при большом объеме выполняемых работ допускается брак, т.к. время и материальные средства, затрачиваемые на повторную проверку всех объектов, оказываются весьма значительными и не оправданными.}

Таким образом, в данной главе были получены следующие выводы:

1) ^{Факторы, оказывающие наиболее значительное влияние на возникновение циклов ПВР и их продолжительность:}

· Параллельное выполнение работ;

· Недостаток информации при запуске выполнения новой работы (включая длительное согласование требований к выполняемым работам);

· Человеческий фактор в части адаптации новых членов команд и значительного количества сверхурочной работы (более 2х раз в неделю);

2) Наиболее интересные количественные результаты наблюдений:

· Появление циклов ПВР оказывает значительное негативное влияние на продолжительность реализации проекта (увеличение сроков);

· Запараллеливание работ наиболее оптимально при запуске выполнения последующей работы на 60%-ом уровне завершения предыдущей работы (для IT-проектов, на 30% уровне);

· Наиболее оптимальным количеством циклов ПВР для работ, находящихся на финальной стадии спринтов (выпуск релизов), является 2 цикла (для остальных - 1-2 цикла); обусловлено это тем, что при большом объеме выполняемых работ допускается брак, т.к. время и материальные средства, затрачиваемые на повторную проверку всех объектов, оказываются весьма значительными и не оправданными с учетом хранения данных ожидающих перехода в стадию выполнения цикла ПВР;

· В условиях использования Agile-методологии в управлении IT-проектами ввод новых данных на поздних стадиях реализации проекта приводит к увеличению сверхурочных работ, если изначально запланированные работы корректируются более, чем на 30%: связано с тем, что при использовании Agile-методологии размывается финальная общая цель реализации проекта и достижение стратегической цели компании путем реализации данного проекта, четкое понимание которой необходимо для высокой производительности и мотивации членов команд;

· При появлении циклов ПВР чаще всего принимается решение об увеличении членов команды, а не об увеличении сверхурочных работ;

· Мотивация команды оказывает незначительно большее влияние, чем адаптация новых сотрудников, т.к. при появлении циклов ПВР и увеличении сверхурочных работ вероятность того, что продолжительность проекта будет увеличена, выше, чем при смене команды.

^{Глава 3. Рекомендации по снижению продолжительности} IT-проектов через учет циклов ПВР

3.1 Моделирование ситуации

В данном разделе построены системные модели с потоковыми диграммами в программном продукте Vensim, который позволяет рассмотреть динамику изменения отдельных составляющих процесса проекта реальных систем. Продукт позволяет учитывать наличие обратных связей в системах и их гибкое изменение во времени.

Для построения моделей были использованы данные, полученные в предыдущем разделе, относительно корреляционной и регрессионной взаимосвязи тех или иных переменных.

Для начала была смоделирована ситуация протекания проекта без учета наличия циклов ПВР в нем:

^{Рисунок 26. Потоковая диаграмма, трудозатраты}

В качестве накопителя рассматривались трудозатраты, изменяющийся за счет стока - количества членов команд. Как обозначалось ранее, на прием решения об увеличении количества членов команд оказывали влияние сверхурочные работы, которые в свою очередь подвержены влиянию объема работ, корректируемого в результате получения новых вводных, и стадия реализации проекта, на котором получены данные вводные. Динамика изменения трудозатрат выглядит следующим образом: