^{Рисунок 27. Изменение трудозатрат при вводе новых данных}

При увеличении количества вводных на стадии планирования проекта плановые трудозатраты значительно возрастают (объем корректируемых работ принимается равным 35%). Если ввести указание, что данные вводные вводятся на более поздних стадиях реализации проекта, то видно, что трудозатраты вырастают относительно стартового планового значения не так значительно, как в первом случае. Тяжело сделать какие-либо выводы, рассмотрим, как это окажет влияние на продолжительность реализации проекта в целом, добавив новый накопитель «стадия завершения проекта» со стоком «процент завершения работы»:

^{Рисунок 28. Потоковая диаграмма: влияние трудозатрат на процент выполненной работы}



^{Рисунок 29. Влияние трудозатрат на процент выполненной работы}

Как видно, при росте количества вводных, корректирующих объем работ, на стадии планирования работы позволяет сократить продолжительность реализации проекта, но при вводе новых вводных на более поздних стадиях реализации проекта, продолжительность увеличивается, несмотря на то, что трудозатраты при вводе новых данных на поздних стадиях проекта растут медленнее, чем при отсутствии новых вводных. При добавлении в системную модель учета циклов ПВР получаются следующие результаты:

^{Рисунок 30. Потоковая диаграмма: трудозатраты при ПВР}



^{Рисунок 31. Изменение трудозатрат при ПВР и получении новых данных}

При добавлении новой переменной в системную модель, фиксирующей изменение процента работ, подвергаемого циклам ПВР из-за ввода новых данных трудозатраты всего проекта возрастают. На данном примере отчетливо виден результат появления обратных связей в проекте. Как было определено в предыдущей главе, на изменение объема работ, подвергаемого циклам ПВР, значительное влияние оказывает добавление новых участников в команду и смена членов команды, а получение вводных на поздних стадиях проекта оказывает влияние на увеличение сверхурочных работы. Сверхурочные работы, в свою очередь, влияют на увеличение трудозатрат, которые при увеличении членов команд влияют на снижение повторно выполняемой работы. Таким образом, объем работ, подвергаемый циклам ПВР, как и трудозатраты при учете циклов ПВР, возрастают незначительно, хотя пренебрегать подобным изменением не стоит. Рассмотрим, как наличие подобных обратных связей может повлиять на реализацию всего проекта:



^{Рисунок 32. Потоковая диаграмма: продолжительность ПВР и продолжительность проекта}

^{Рисунок 33. Изменение трудозатрат и ПВР: обратная связь}

Как видно, продолжительность циклов ПВР снижается через увеличение трудозатрат на проекте. При этом, продолжительность всего проекта в целом увеличивается, что обусловлено большим количеством трудозатрат на проекте, которые проходят через стадию адаптации и набора опыта. Но стадия завершения проекта наступает быстрее, в силу того, что, как было показано ранее в статистическом анализе и уточнено в ходе проведения глубинного интервью, адаптация сотрудников не занимает большого количества времени и не оказывает значительного влияние на превышение плановых сроков над фактическими. При этом управление увеличением трудозатрат можно снизить продолжительность работ и оказать значительное влияние на более скорое достижения стадии завершения проекта. Как видно, продолжительность циклов ПВР значительно падает уже при увеличении трудозатрат на 20%; при большем относительном изменении команды значительного эффекта на снижение продолжительности циклов ПВР не оказывается, а негативное влияние на продолжительность работ остается. Таким образом, оптимальным изменением состава команды составляет 20-25%.

Рассмотрим еще одно дополнение, о котором говорилось ранее - влияние величины нахлеста работ на продолжительность циклов ПВР:

^{Рисунок 34. Потоковая диаграмма: нахлест работ и циклы ПВР}

Здесь предполагается, что на продолжительность циклов ПВР влияет как процент работ, подвергаемый циклам ПВР в результате ввода новых вводных, так и нахлест работ, т.е. запараллеливание работ для снижение продолжительности работ. Проверим выдвинутую ранее гипотезу на основе проведенного наблюдения, что наиболее оптимальным нахлестом для IT-проектов является нахлест в 30%:



^{Рисунок 35. Изменение продолжительности проекта при различных уровнях нахлеста}

Из приведенного результата видно, что при нахлесте в 30% продолжительность проекта значительно сокращается, а при нахлесте в 60% значительно увеличивается, что говорит о том, что ранее выдвинутая гипотеза подтверждается.

3.2 Управление IT-проектами в госсекторе

Все полученные результаты при разработке рекомендаций для организации, в которой проводилось анкетирование и наблюдение, должны быть скорректированы с учетом одной важной особенности - полученные результаты характеризовались реализацией проектов в госсекторе, где велика вероятность получения новых вводных на поздних стадиях реализации проекта. Как было получено в ходе моделирования и проведения статистического анализа, для снижения такого эффекта стоит развивать использование Agile-методологии при реализации проектов, которая позволяет снизить критический негативный эффект, оказываемый получением новых вводных на поздних стадиях реализации проекта при управление проектами с использованием исключительно традиционных инструментов.

При определении возможных препятствий к успешному внедрению системы УП в Госсекторе можно выделить как внутренние, так и внешние проблемы; причем, внешние проблемы, в отличии от частного сектора, характеризуются высокой вероятностью возникновения и высокой силой влияния на процесс (зачастую, даже бОльшим влиянием, нежели внутренние за счет специфики деятельности). Если к внутренним можно отнести человеческий фактор в мотивационной части сотрудников, строго регламентированную деятельность (сюда можно отнести и особую процедуру отбора подрядчиков и поставщиков), организационные изменения, то к внешним - человеческий фактор в части общего настроения населения, экономическую и политическую ситуации. Причем, перечисленные внешние факторы могут оказывать (и оказывают) значительное влияние на пересмотр общей цели деятельности того или иного гос органа, и, как следствие, цели проектов, реализуемых этим органом, и стратегии достижения этих целей.

В свою очередь, внутренние цели можно разделить на 4 основных группы [22]: операционные, мотивационные, управленческие проблемы и проблемы знания. При прохождении практики были сформулированы следующие группы:

· ^{Операционные проблемы: тип проблем, возникающий в связи с неверной оценкой возможности реализации той или иной задачи с учетом специфики возникающих запросов и требований гос заказчика; как правило, чаще всего возникают при эксплуатации разработанных и внедренных информационных решений;}

· Мотивационные проблемы: тип проблем, возникающий в связи с особенным типом мотивационной модели сотрудников госсектора - строгое выполнение установленных регламентов и утвержденных правовых норм;

· Проблемы знания: строгое регламентирование деятельности может негативно восприниматься некоторыми участниками проектной деятельности (если сотрудники госсектора принимают выполнение регламентов в качестве основной обязанности, то компании-подрядчики, по реализации проектов, нацеленные, прежде всего, на разработку самого продукта, могут очень долго перестраиваться под подобную рабочую модель);

· Управленческие проблемы: тип проблем, возникающий в связи с необходимостью выполнения резолюций руководства и необходимостью утверждения нормативных документов при эскалации проблем по реализации проекта.

Безусловно, одной из основных вещей, которая должна быть в первую очередь проработана внедряемой системой управления проектами, должна быть база по методическому обеспечению. Это обусловлено определенными выше основными проблемами по строгому регламентированию всех процессов. Путем разработки нормативно-регламентных документов по планированию, мониторингу, отчетности и анализа и определению методологии управления изменениями, рисками, поручениями и принятии этих документов на внутреннем уровне организации можно уже систематизировать многие процессы.

Далее возникает вопрос по системе сопровождения проектов, как таковых. Ведение календарных планов, мониторинг выполнения поручений, протоколирование совещаний, определение целевых показателей планируемых к выполнению проектов - все это в условиях госсектора имеет достаточно интересные особенности. Определение целевых показателей планируемых к реализации проектов затруднено тем, что бюджет на реализацию формируется заранее, а к моменту запуска проекта общая цель и стратегии по ее достижению могут значительно измениться за счет влияния обозначенных в начале работы внешних (в большей мере) и внутренних факторов. Таким образом, определенные ранее цели по проекту могут в значительной степени отличаться от суммарной цели деятельности всей организации. Одним из решений этой проблемы может быть формирование программ с направлениями по различным социальным сферам (в которые входят различные проекты) с дальнейшей их приоритезацией в зависимости от нынешней политической ситуации. Это позволит снизить вероятность возникновения рисков, связанных с неожиданными изменениями на поздних стадиях реализаций проектов, снизить степень влияния этих рисков и более детально и целенаправленно сформировать бюджет.

Ведение календарных планов также имеет определенные трудности при реализации. Если рассматривать в разрезе IT-деятельности, когда большинство компаний-подрядчиков активно переходят на ведение собственных проектов по гибкой системе управления (Agile), то жесткое календарное планирование возможно только в обобщенном виде. С другой стороны, это позволяет смягчить некоторые недостатки agile-методологии (в частности, размытость общей цели, возникающей из-за работы по спринтам); кроме того, укрупненный обобщенный календарный план обычно является наиболее подходящим для представления руководству.

В мотивационной части всех членов команд, как со стороны госсектора, так и со стороны компании подрядчика, наилучшим вариантом является проведение еженедельных оперативных встреч по обсуждению сделанных работ и наиболее критичных проблем. Данные встречи, с участием обеих сторон, позволяют определить все проблемы, которые могут не умышленно скрываться участниками друг от друга. Неумышленно - очень важное уточнение в данном случае; компания-подрядчик, работающая на коммерческую организацию, может быть плохо осведомлена о процессе решения той или иной задачи внутри госструктуры (получение различных разрешений, выпуск постановлений и тд) и наоборот (зачастую, сотрудники госструктуры имеют большие погрешности при оценке технологической возможности реализации той или иной задачи).

Таким образом, в данной главе были получены следующе результаты:

1) ^{При введнии новых данных в процессе реализации проекта и возникновении в результате этого циклов ПВР наблюдается наличие следующих обратных связей:}

a. возрастают сверхурочные работы;

b. сверхурочные работы приводят к увеличению количества членов команд;

c. увеличение трудозатрат снижает количество работы, подвергаемой циклам ПВР;

2) продолжительность циклов ПВР снижается через увеличение трудозатрат на проекте;

3) увеличение трудозатрат оптимально не более, чем на 25% для достижения наиболее оптимального результата по снижению продолжительности циклов ПВР и, соответственно, снижению продолжительности проекта без значительного ущерба качеству;

4) Допустимый размер нахлеста для оптимального расписания проекта - 30% завершения работы-предшественника; при 60% нахлесте продолжительность проекта увеличивается.

^Выводы

В начале работы были сформулированы следующие гипотезы:

· ^{Появление циклов ПВР и их продолжительность негативно влияют на проект (приводят к срыву сроков и превышению бюджета).}

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

Обе гипотезы подтвердилось как на этапе анализа проведенных ранее мировых исследований, так и на практическом этапе.

Негативное влияние циклов ПВР на проект может быть снижено при использовании системного подхода в управлении проектами. Данное утверждение подразумевает под собой возможность снижения отрицательного воздействия за счет следующих операций:

1) ^{учет влияния «мягких» факторов: адаптации новых сотрудников и их мотивация, формирование четкого понимания стратегической цели компании и возможности достижения цели путем реализации проекта;}

2) необходимость ввода временного буфера на пост-проверочный период, составляющий 60% корректировку расписания при конкретном изменении объема работ из-за вводных данных (данная операция позволяет повысить вероятность выхода объекта из цикла ПВР);

3) проведение не более двух итераций проверок (большее количество итераций негативно влияет и на бюджет, и на сроки из-за затрачиваемых ресурсов на объекты, которые ожидают своего попадания в цикл ПВР);

4) запараллеливание работ с лагом в 30% для получения оптимального количества информации;

5) увеличение трудозатрат на проекте на 20-25%, так как при таком уровне продолжительность циклов ПВР может быть значительно снижена; кроме того, не превышение такого уровня увеличения трудозатрат может дать возможность сократить продолжительность реализации проекта за счет обратных связей. При увеличении трудозатрат на большее количество продолжительность проекта значительно возрастает из-за падения мотивации сотрудников, адаптации новых членов команд и необходимости набора нового опыта при перераспределении ресурсов;

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).

При расчете влияния циклов ПВР на итоговую стоимость необходимо помнить о возникновении дополнительных затрат как на выполнения данных циклов, так и на хранение в «ожидании» к выполнению других работ/объектов. Наибольшее снижение итоговых затрат возможно за счет снижения вероятности появления дефектов на последних стадиях работы; при этом для IT-проектов подобное изменение вероятности влияет одинаково на всех стадиях реализации проекта при применении методологии Agile. При этом, применение методологии Agile позволяет избежать значительных изменений в сроках реализации проекта при получении новых вводных на поздних стадиях реализации проекта, что было доказано при моделировании и проведении статистического анализа, который показал слабое влияние получения новых вводных на сроки реализации проекта и продолжительность циклов ПВР.

Таким образом возможно применение следующих рекомендаций для управления сроками реализации IT-проектов:

1) ^{на стадии инициации и планирования проекта при подготовке расписания проекта учитывать необходимость запараллеливания допустимых работ не более и не менее, чем на 30%-40%;}

2) на стадии инициации проекта необходимо четко формулировать конечную цель реализации проекта для всех членов проектной команды, т.к. это оказывает значительное влияние на уровень мотивации участников;

3) при получении новых вводных в процессе реализации проекта увеличивать трудозатраты не более, чем на 20-25%;

4) при необходимости увеличения трудозатрат рекомендуется принимать решение об увеличении или о смене команды, нежели об увеличении сверхурочных работ, т.к. мотивация команды оказывает большее влияние на продолжительность выполнения работ, чем адаптация новых сотрудников;

5) при получении новых вводных в процессе реализации проекта необходимо корректировать расписания на 60% путем добавления временного буфера после окончания цикла ПВР.

^{Список использованной литературы}

1. Каталевский, Д.Ю. «Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении», 2011

2. Abdel-Hamid, T.K., Madnick, S., «Software productivity: potential, actual, and perceived», 1989

3. ^{Berthaut, F., Greze, L., Pellerin, R., Perrier, N., Hajji, A. «Optimal Resource-Constraint Project Scheduling with Overlapping Modes», 2011}

4. Cioffi, D.F. «Completing Projects According to Plans: An Earned-Value Improvement Index» The Journal of the Operational Research Society, Vol. 57, No. 3 (Mar., 2006), pp. 290-295

5. Cooper, K.G. «Naval ship production: a claim settled and a framework built», 1980, Interfaces 10(6): 20-36

6. Cronin M.A., Bezrukova K., Weingart L.R., Tinsley C.H. «Subgroups within a team: The role of cognitive and affective integration», Journal of Organizational Behavior. Aug2011, Vol. 32 Issue 6, p831-849

7. Dangerfield, B., Roberts, C. «An Overview of Strategy and Tactics in System Dynamics Optimization», The Journal of the Operational Research Society, Vol. 47, No. 3 (Mar., 1996), pp. 405-423

8. ^{Daniel, W. D. «Hard problems in a soft world», 1990}

9. Davies, R.M.G., Saunders, R.G. «Applying systems theory to project management problems», 1988

10. Duffuaa, S.O., Khan, M. «An Optimal Repeat Inspection Plan with Several Classifications», The Journal of the Operational Research Society, Vol. 53, No. 9 (Sep., 2002), pp. 1016-1026

11. Dutta, A., Roy, R. «A Process-Oriented Framework for Justifying Information Technology Projects in e-Business Environments», International Journal of Electronic Commerce, Vol. 9, No. 1, Measuring the Business Value of Information Technology in e-Business Environments (Fall, 2004), pp. 49-68

12. Eden, C., Williams, T., Ackermann, F., Howick, S. «The Role of Feedback Dynamics in Disruption and Delay on the Nature of Disruption and Delay (D&D) in Major Projects», The Journal of the Operational Research Society, Vol. 51, No. 3 (Mar., 2000), pp. 291-300

13. Ford, D. N. and J. D. Sterman (1998). «Dynamic modeling of product development processes» System Dynamics Review 14(1): 31-68.

14. Ford, D. N. and J. D. Sterman (2003). «Overcoming the 90% syndrome: Iteration management in concurrent development projects. » Concurrent Engineering-Research and Applications 11(3): 177-186.

15. Gardener, T., Moffat, J. «Changing Behaviours in Defence Acquisition: A Game Theory Approach», The Journal of the Operational Research Society, Vol. 59, No. 2, Operational Research in Government (Feb., 2008), pp. 225-230

16. Harter, D.E., Krishnan, M.S., Slaughter, S.A. «Effects of Process Maturity on Quality, Cycle Time, and Effort in Software Product Development», Management Science, Vol. 46, No. 4, Information Technology Industry (Apr., 2000),pp. 451-466

17. Hadjinicola, G.C. «Manufacturing Costs in Serial Production Systems with Rework», The Journal of the Operational Research Society, Vol. 61, No. 2 (Feb., 2010), pp. 342-351

18. Howick, S. «Using System Dynamics to Analyse Disruption and Delay in Complex Projects for Litigation: Can the Modelling Purposes Be Met?», The Journal of the Operational Research Society, Vol. 54, No. 3 (Mar., 2003), pp. 222-229

19. Howick, S., Eden, C. «The Impact of Disruption and Delay When Compressing Large Projects: Going for Incentives?», The Journal of the Operational Research Society, Vol. 52, No. 1 (Jan., 2001), pp. 26-34

20. Howick, S., Eden, C. «On the Nature of Discontinuities in System Dynamics Modelling of Disrupted Projects», The Journal of the Operational Research Society, Vol. 55, No. 6 (Jun., 2004), pp. 598-605

21. Lane, D.C. «Diagramming Conventions in System Dynamics», The Journal of the Operational Research Society, Vol. 51, No. 2 (Feb., 2000), pp. 241-245

22. Lee, L.S., Anderson, R.M. «An Exploratory Investigation of the Antecedents of the IT Project Management Capability», e-Service Journal, Vol. 5, No. 1 (Fall 2006), pp. 27-42

23. Levitt, R. E., J. Thomsen, T. R. Christiansen, J. C. Kunz, Y. Jin and C. Nass (1999). «Simulating project work processes and organizations: Toward a micro-contingency theory of organizational design» Management Science 45(11): 1479-1495.

24. Love, P.E.D., Holt, G.D., Shen, L.Y., Li, H., Irani, Z. «Using systems dynamics to better understand change and rework in construction project management systems», 2000; IJPM 20 (2002) 425-43

25. Lyneis, J.M., Cooper, K.G., Els SA. 2001. «Strategic management of complex projects: a case study using system dynamics» System Dynamics Review 17: 237-260

26. Lyneis, J.M., Ford, D.N. «System dynamics applied to project management: a survey, assessment, and directions for future research», 2007

27. Makhov, S.A. «Mathematical simulation of world dynamics and sustainable development by the example of Forrester's model», Preprint, Inst. Appl. Math., the Russian Academy of Science, 2006

28. Maxwell, K., Luk Van Wassenhove, Dutta, S., «Performance Evaluation of General and Company Specific Models on Software Development Effort Estimation», Management Science, Vol. 45, No. 6 (Jun., 1999), pp. 787-803

29. Morris, M., Hough, G.H. « The Anatomy of Major Projects: Study of the Reality of Project Management», 1987

30. Niehaves, B., Klose, K., Becker, J.: «Governance Theory Perspectives on IT Consulting Projects: The Case of ERP Implementing», e-Service Journal, Vol. 5, №1 (Fall 2006), pp. 5-26

31. Park, M, Pena-Mora, F. 2003. «Dynamic change management for construction: introducing the change cycle into model-based project management» System Dynamics Review 19(3): 213-242

32. Pinto, J.K. «Lies, damned lies, and project plans: Recurring human errors that can ruin the project planning process», 2013 Kelley School of Business, Indiana University. Published by Elsevier Inc.

33. Rahmandad, H., Kun Hu, «Modeling the rework cycle: capturing multiple defects per task», System Dynamics Review vol 26, No 4 (October-December 2010), pp. 291-315

34. Richardson, G. P. and A. L. Pugh (1981). «Introduction to system dynamics modeling with DYNAMO» Cambridge, Mass., MIT Press.

35. Roberts, N. «Teaching Dynamic Feedback Systems Thinking: An Elementary View», Management Science, Vol. 24, No. 8 (Apr., 1978), pp. 836-843

36. Rodrigues, A, Bowers, J. «The role of system dynamics in project management», International Journalof Project Management 1996;14(4):1996 213-220

37. Rodrigues, A., Bowers, J. «System dynamics in project management: a comparative analysis with traditional methods», 1996

38. Rodrigues, A. G., Williams, T. M. «System Dynamics in Project Management: Assessing the Impacts of Client Behaviour on Project Performance» The Journal of the Operational Research Society, Vol. 49, No. 1 (Jan., 1998), pp. 2-15

39. Saboo, S., Wang, L., Wilhelm, W.E. «Recursion Models for Describing and Managing the Transient Flow of Materials in Generalized Flowlines», Management Science, Vol. 35, No. 6 (Jun., 1989), pp. 722-742

40. Saunders, R.G. «Project management: a systems perspective», 1992

41. Sengupta, K. and T. K. Abdelhamid (1993). «Alternative Conceptions of Feedback in Dynamic Decision Environments - an Experimental Investigation» Management Science 39(4): 411-428

42. Smith, B.J., Nguyen, N., Vidale, R.F., 1993 «Death of a software manager: how to avoid career suicide through dynamic software process modeling» American Programmer 6(5): 10-17

43. So, K.C., Tang, C.S. «Optimal Operating Policy for a Bottleneck with Random Rework», Management Science, Vol. 41, No. 4 (Apr., 1995), pp. 620-636

44. Sterman, J. (2000). «Business Dynamics: systems thinking and modeling for a complex world» Irwin, McGraw-Hill.

45. Weingart L.R., Cronin M.A., Bezrukova K., Tinsley C.H. «Subgroups within a team: The role of cognitive and affective integration», Journal of Organizational Behavior. Aug2011, Vol. 32 Issue 6, p831-849

46. Williams, T., Eden, C., Ackermann, F., Tait, A. «The Effects of Design Changes and Delays on Project Costs», The Journal of the Operational Research Society, Vol. 46, No. 7 (Jul., 1995), pp. 809-818

47. Williams, T.M., 1999. «Seeking optimum project duration extensions. Journal of the Operational Research Society 50: 460-467

48. Wrigley, C.D., Dexter, A.S., «A Model for Measuring Information System Size», MIS Quarterly, Vol. 15, No. 2 (Jun., 1991), pp. 245-257

49. Yeo, K.T. «Systems thinking and project management - time to reunite», 1993

50. Yu, S.B., Efstathiou, J. «Complexity in Rework Cells: Theory, Analysis and Comparison», The Journal of the Operational Research Society, Vol. 57, No. 5 (May, 2006), pp. 593-602

^{Приложение}

1.1 Форма анкеты

Укажите Ваш пол: *

o Мужской

o Женский

В какой отрасли преимущественно работает Ваша компания: *

o Строительство

o Промышленность

o Торговля

o IT

o Консалтинг

o Банки

o Другое:

Тип учреждения: *

o Коммерческое

o Государственное

Вы являетесь: *

o Менеджером проекта

o Участником команды проекта

o Другое:

Как часто фактическая продолжительность сопровождаемых Вами проектов превышала плановую: *

o Все проекты выполнялись ли в установленный срок, либо ранее

o В 25% проектов

o В 50% проектов

o В 75% проектов

o Во всех сопровождаемых проектах

Имело ли место отклонение фактических затрат от плановых в сопровождаемых Вами проектах? *

o Да

o Нет

Имело ли место получение новых вводных в проекте после его запуска? *

o Да, на этапе планирования проекта

o Да, на этапе реализации проекта (менее 25% реализации проекта)

o Да, на этапе реализации проекта (от 25% до 50% реализации проекта)

o Да, на этапе реализации проекта (от 50% до 75% реализации проекта)

o Да, на этапе завершения проекта

o Нет

Насколько получение новых вводных изменяло состав работ относительно первоначально установленного? *

o Менее, чем на 15%

o Менее, чем на 30%

o Менее, чем на 45%

o Более, чем на 45%

Принималось ли в процессе выполнения проекта решение об изменении состава команды? *

o Да, в части увеличения количества участников

o Да, в части уменьшения количества участников

o Да, в части замены участников новыми людьми

o Нет

Как часто членам команды приходилось работать сверхурочно? *

o 1 раз в неделю

o 2-3 раза в неделю

o Чаще 3х раз в неделю

o Не приходилось

Какой процент выполняемых работ от общего объема работ проходил через повторное выполнение (доработки)? *

o Менее 10%

o 10-19%

o 20-29%

o 30-39%

o 40% и более

o Не возникало повторного выполнения работ

Что в большей мере оказывалось причиной появления циклов ПВР?

o Появление новых вводных

o Не соответствие результатов изначальным требованиям

o Некачественное выполнение работ

o Недостаток информации для выполнения работы из-за незавершенности связанных работ

o Другое:

Оцените степень оказания влияния на некачественное выполнение работ следующих факторов: *

Оцените от 1 до 7, где 1 - не оказывал; 7 - являлся основной причиной

	1	2	3	4	5	6	7
Сжатые сроки выполнения работ
Не достаточно детальное изучение возможных рисков на этапе планирования проектов
Длительная адаптация новых членов команды
Низкая мотивация членов команды
Частые сверхурочные членов команды
Плохо налаженные коммуникации внутри команды

Оцените степень оказанного влияния циклами ПВР на превышение сроков реализации проекта:

Оцените от 1 до 7, где 1 - не оказало влияния; 7 - оказало сильное влияние

	1	2	3	4	5	6	7

Оцените степень оказанного влияния циклами ПВР на превышение запланированного бюджета:

Оцените от 1 до 7, где 1 - не оказало влияния; 7 - оказало сильное влияние

	1	2	3	4	5	6	7

Если применялись меры по контролю циклов ПВР, перечислите их:

(добавление временного запаса - буфера - после критических задач, которое могло понадобиться на доработки; изначальное детальное планирование обратных связей, возможных к возникновению; усиленный контроль уже исправленных работ для снижения вероятности попадания на повторную доработку; другое)

Если у Вас возникли вопросы или замечания по анкете, напишите их, они будут учтены при исследовании. Спасибо!

Структура глубинного интервью

1. ^{Как Вы думаете, насколько необходим усиленный контроль работ, проходящих повторную проверку после циклов ПВР? Какие преимущества и недостатки дает подобный метод управления циклами ПВР?}

2. Закладывали ли Вы при первоначальном планировании сроков проекта временной буфер на выполнение доработок некоторых работ? Каким образом Вы определяла наиболее необходимые места для установки данного буфера?

3. Учитывали ли Вы необходимость дополнительных затрат при проведении циклов ПВР (как на работы, требующие доработок, так и на работы, ожидающие своей очереди, пока запущен цикл ПВР)? Насколько значительны оказывались данные затраты?

4. Если в сопровождаемые Вами проекты на том или ином этапе вводились новые члены команд, то как сильно адаптация нового сотрудника влияла на реализацию проекта? Приходилось ли значительно корректировать расписание выполнения работ? На каких этапах реализации проекта адаптация сотрудников оказывала наиболее неблагоприятное влияние на ключевые показатели успеха выполнения проекта?

5. Знакомы ли Вам понятия аффективной и когнитивной интеграции? Учитывали ли Вы данные явления при составлении команды проекта?

6. Как Вы думаете, насколько оправданы временные и трудовые затраты на составление детального плана (с учетом как можно большего количества факторов, которые могут оказать влияние на реализацию проекта, и обратных связей) на этапе инициации и планирования проекта?

^{Регрессионный анализ. Сверхурочные работы.}

Dependent Variable: Y
Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing)
Date: 04/25/15 Time: 13:03
Sample (adjusted): 1 30
Included observations: 30 after adjustments
Convergence achieved after 4 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
X1	1.063983	0.164508	3.703716	0.0084
X3	-0.544486	0.242271	-2.004085	0.0321
C	0.175064	0.455710	2.696158	0.0070
McFadden R-squared	0.112813	Mean dependent var	0.766667
S.D. dependent var	0.430183	S.E. of regression	0.409704
Akaike info criterion	1.163969	Sum squared resid	4.532154
Schwarz criterion	1.304089	Log likelihood	-14.45954
Hannan-Quinn criter.	1.208795	Deviance	28.91908
Restr. deviance	32.59637	Restr. log likelihood	-16.29818
LR statistic	31.67723	Avg. log likelihood	-0.481985
Prob(LR statistic)	0.001593
Dependent Variable: Y
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing)
Date: 04/25/15 Time: 13:04
Sample (adjusted): 1 30
Included observations: 30 after adjustments
Convergence achieved after 4 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
X1	1.832581	0.136012	3.640561	0.0082
X3	-1.029619	0.183244	-2.003207	0.0029
C	0.336472	0.410071	2.560789	0.0067
McFadden R-squared	0.117626	Mean dependent var	0.766667
S.D. dependent var	0.430183	S.E. of regression	0.407640
Akaike info criterion	1.158739	Sum squared resid	4.486597
Schwarz criterion	1.298859	Log likelihood	-14.38109
Hannan-Quinn criter.	1.203565	Deviance	28.76218
Restr. deviance	32.59637	Restr. log likelihood	-16.29818
LR statistic	31.83418	Avg. log likelihood	-0.479370
Prob(LR statistic)	0.001473
Dependent Variable: Y
Method: ML - Binary Extreme Value (Quadratic hill climbing)
Date: 04/25/15 Time: 13:04
Sample (adjusted): 1 30
Included observations: 30 after adjustments
Convergence achieved after 4 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
X1	1.696169	0.132314	3.631873	0.0065
X3	-1.073659	0.179056	-2.003151	0.0014
C	0.633685	0.397022	2.557782	0.0005
McFadden R-squared	0.132754	Mean dependent var	0.766667
S.D. dependent var	0.430183	S.E. of regression	0.402281
Akaike info criterion	1.142302	Sum squared resid	4.369400
Schwarz criterion	1.282422	Log likelihood	-14.13453
Hannan-Quinn criter.	1.187128	Deviance	28.26907
Restr. deviance	32.59637	Restr. log likelihood	-16.29818
LR statistic	32.01711	Avg. log likelihood	-0.471151
Prob(LR statistic)	0.001102

Регрессионный анализ. Смена команды

Dependent Variable: Y
Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing)
Date: 04/25/15 Time: 13:38
Sample (adjusted): 1 30
Included observations: 30 after adjustments
Convergence achieved after 4 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
X1	0.221085	0.718729	0.307605	0.0084
X2	0.552389	0.397022	2.557782	0.0005
X3	0.061795	0.721769	0.085616	0.0078
C	0.697014	0.795612	0.876073	0.0038
McFadden R-squared	0.033197	Mean dependent var	0.866667
S.D. dependent var	0.345746	S.E. of regression	0.362853
Akaike info criterion	1.025944	Sum squared resid	3.423224
Schwarz criterion	1.212771	Log likelihood	-11.38917
Hannan-Quinn criter.	1.085712	Deviance	22.77833
Restr. deviance	23.56047	Restr. log likelihood	-11.78023
LR statistic	0.782136	Avg. log likelihood	-0.379639
Prob(LR statistic)	0.853735
Obs with Dep=0	4	Total obs	30
Obs with Dep=1	26

Регрессионный анализ. Превышение плановых сроков

Dependent Variable: Y
Method: ML - Binary Probit (Quadratic hill climbing)
Date: 04/25/15 Time: 15:08
Sample (adjusted): 1 30
Included observations: 30 after adjustments
Convergence achieved after 4 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable	Coefficient	Std. Error	z-Statistic	Prob.
X1	0.019760	0.743296	0.026585	0.0788
X2	2.006925	0.685579	2.927343	0.0034
X3	0.652357	0.680955	0.958003	0.0381
C	-0.937904	0.919669	-1.019828	0.0062
McFadden R-squared	0.302548	Mean dependent var	0.600000
S.D. dependent var	0.498273	S.E. of regression	0.429046
Akaike info criterion	1.205453	Sum squared resid	4.786095
Schwarz criterion	1.392280	Log likelihood	-14.08180
Hannan-Quinn criter.	1.265221	Deviance	28.16360
Restr. deviance	40.38070	Restr. log likelihood	-20.19035
LR statistic	12.21710	Avg. log likelihood	-0.469393
Prob(LR statistic)	0.006675
Obs with Dep=0	12	Total obs	30
Obs with Dep=1	18

Размещено на Allbest.ru