Estimare parametrică / definiție, exemple, utilizări

BY admin
|

când trebuie să estimați costul unui proiect sau al unor părți ale unui proiect, aproape inevitabil întâlniți tehnica estimării parametrice. Aceasta este o abordare cantitativă pentru a determina costul așteptat pe baza datelor istorice sau de piață. Este, de asemenea, o metodă care este utilizată în procesul de estimare a costurilor în corpul de cunoștințe al managementului de proiect al PMI (a se vedea PMBOK, 6th ed., cap. 7.2).

în acest articol, vă prezentămtehnica de estimare parametrică. De asemenea, vom oferi îndrumări și un exemplu de utilizare practică a acestei metode.

Ce Este Estimarea Parametrică?

estimarea parametrică este o tehnică bazată pe statistici pentru a calcula cantitatea preconizată de resurse financiare sau de timp necesară pentru a efectua și finaliza un proiect, o activitate sau o porțiune a unui proiect. Este o metodă stabilită în mai multe cadre de management de proiect, cum ar fi PMI Project Management Body Of Knowledge (PMBOK) al Institutului de Management de proiect, unde este listată la instrumentele și tehnicile proceselor de estimare a costului și de estimare a duratei activității.

determinarea unei estimări se bazează pe o corelație statistică (sau presupusă) între un parametru și o valoare de cost sau timp. Această corelație observată este apoi scalată la dimensiunea proiectului curent (sursa: PMI Practice Standard for Project Estimating, ediția a 2-a, cap. 4.2.2). De exemplu, în construcția de autostrăzi, costul și timpul pentru a construi 1 mile într-un proiect anterior ar putea fi baza pentru calcularea resurselor și a programului proiectului actual de construcție. Cu toate acestea, acest lucru necesită existența unor dovezi statistice privind corelația și dacă caracteristicile ambelor proiecte sunt comparabile).

pentru a calcula perparametrul costului sau duratei, este necesar un set de Date istorice. Acest lucru ar putea fi obținut dinproiectele anterioare (companiile din construcții, consultanță, IT și alte industrii stochează uneori astfel de date la nivel central) date de piață disponibile publicului sau agenții care furnizează statistici pentru benchmarking.

în timp ce estimarea parametrică este o tehnică comună pentru estimarea costurilor la diferite niveluri de granularitate, forma implementării sale variază foarte mult.

unele proiecte construiesc modele statistice complexe și efectuează o analiză de regresie cuprinzătoare pentru diverși parametri. De asemenea, ar putea dezvolta algoritmi și atribui un număr semnificativ de resurse pentru implementarea și (înapoi)testarea unor astfel de modele. Aceasta este o abordare aplicabilă proiectelor mari sau așa-numitelor mega proiecte în care chiar și mici deficiențe în acuratețea estimărilor ar putea avea un impact semnificativ.

standardul de practică PMI pentru estimarea proiectului oferă îndrumări detaliate pentru estimarea costurilor proiectului. Membrii PMI îl pot accesa prin intermediul site-ului web PMI.

proiectele mai mici, la celălalt capăt al intervalului, pot utiliza estimarea parametrică prin dezvoltarea funcțiilor sau prin simpla aplicare a regulii celor trei, dacă există dovezi sau o presupunere rezonabilă că parametrii și valorile observate se corelează. Acest lucru poate implica, de asemenea, o anumită judecată a experților dacă regresiile asumate sunt rezonabile și aplicabile proiectului sau activității.

conform standardului de practică al PMI, există 2 tipuri de rezultate:

  • determinist și
  • estimări probabilistice.

estimări deterministe

tipul de rezultat determinist al estimării parametrice este un număr unic pentru valoarea costului sau a timpului necesar, calculat pe baza scalării parametrice. Uneori este ajustat manual pentru a ține cont de diferențele dintre proiectele actuale și cele istorice (de exemplu, niveluri diferite de experiență ale echipelor) sau pentru a adăuga o rezervă de urgență.

estimări probabilistice

acest tip de rezultat nu produce o singură estimare, ci o serie de estimări bazate pe probabilitatea unor valori diferite ale costurilor și duratei. Acest lucru este adesea prezentat sub forma unei curbe de densitate de probabilitate așa cum se arată în graficul de mai jos.

diagrama rezultatelor estimării parametrice (curba densității probabilității) cu punctul de estimare pesimist, optimist și cel mai probabil
o diagramă eșantion care arată funcția densității probabilității unei estimări parametrice.

o metodă de a converti această funcție într-o gamă mai practică de estimări este identificarea a trei puncte pe thatcurve:

  • estimarea cea mai probabilă care este în mod normal valoarea costului sau a timpului cu cea mai mare probabilitate unică,
  • pesimistul și
  • estimarea optimistă.

estimările optimiste și pesimiste privind costurile și durata pot fi determinate prin definirea unei probabilități țintă (de exemplu, 90%, 95% sau 99%, sub rezerva calității datelor subiacente și a tipului de distribuție a valorii) și/sau a unui multiplicator al abaterilor lor standard. În funcție de forma curbei densității probabilității, aceste 3 puncte pot fi apoi transformate într-o așa-numită estimare finală, o abordare similară cu cea a distribuției triunghiulare sau PERT beta.

cum se efectuează estimarea parametrică?

această secțiune descrie pașii necesari pentru a efectua o estimare parametrică. Așa cum am menționat anterior, amploarea și complexitatea procesului de estimare și instrumentele implementate ar trebui adaptate nevoilor unui proiect. În pașii de mai jos, am adăugat o notă în care ne-am aștepta diferențele dintre proiectele mici și cele complexe.

determinați părțile proiectului pentru care puteți(potențial) utiliza estimarea parametrică

ca prim pas, un manager de proiect trebuie să identifice care porțiuni ale lucrării. Criteriile de selecție sunt în principal

  • nivelul necesar de precizie, adică pentru o estimare aproximativă, S-ar putea să puteți estima întregul proiect simultan (de exemplu, costul clădirii pe metru pătrat), dar pentru estimări definitive, va trebui să treceți la un nivel mai granular.
  • corelarea parametrilor și valorilor, adică. puteți estima munca sau resursele folosind această tehnică numai dacă știți sau presupuneți că există corelație între un parametru și durata și/sau costul (subiectul totestării).
  • disponibilitatea datelor pentru estimarea parametrică (a se vedea pasul următor).

structura defalcare de lucru (WBS) poate fi agood punct de plecare pentru a selecta domeniul de aplicare al estimării parametrice.

cercetați Date istorice și de piață privind costurile și/sau cerințele de timp ale proiectelor similare

dacă ați identificat domenii pentru care estimarea parametrică ar putea fi aplicabilă, trebuie să colectați datele relevante. Sursele potențiale de date sunt baze de date interne de cost / timp / resurse care sunt alimentate cu valori observate din proiectele anterioare (adesea disponibile în companii care lucrează în mod regulat la anumite tipuri de proiecte), date disponibile public, cum ar fi statistici publice sau repere din industrie.

identificați parametrii pentru care doriți să testați corelația cu valorile de Cost sau de timp

după ce ați creat un set de date, trebuie să selectați parametrii care ar putea fi corelați cu cerințele de cost sau de timp. Aceste corelații vor fi supuse unei analize statistice suplimentare dacă utilizați un model.

în proiectele mai mici, probabil că veți aplica judecata experților sau bunul simț pentru a decide ce parametri ar fi rezonabili. Dacă acest lucru este suficient pentru nevoile proiectului dvs., puteți sări peste următorii doi pași și puteți trece la secțiunea de calcul.

determinați parametrul(parametrii) care determină costul sau duratele (de exemplu, printr-o analiză de regresie și o analiză statistică suplimentară, dacă este necesar)

testați setul de parametri identificați în etapa anterioară pentru corelații și/sau regresii. Aceasta va implica, de obicei, utilizarea de software statistic, cum ar fi R sau alte soluții gratuite sau comerciale. Utilizarea inteligenței artificiale (învățarea automată) poate fi, de asemenea, luată în considerare, de exemplu, pentru a identifica modele în seturi de date complexe. La sfârșitul analizei, selectați acei parametri care sunt potriviți pentru modelul dvs. de estimare.

dezvoltați un Model și efectuați testarea (înapoi)dacă este posibil

dezvoltați un model pentru a prezice valoarea costurilor și a duratei proiectului dvs. pe baza setului de parametri care au fost identificați în pasul anterior. Asigurați-vă că testați rezultatele în raport cu datele istorice.

rețineți că acest pas necesită expertiză statistică și experiență de analiză a datelor. De fapt, aceste modele pot fi destul de complexe, în special pentru proiecte mari. Deci, fiți conștienți de Costul, timpul și resursele necesare pentru a dezvolta un astfel de model. Echilibrați acest lucru cu beneficiile potențiale și cerințele proiectului și ale părților interesate în ceea ce privește estimarea.

calculați estimările parametrice

dacă ați construit un model, veți calcula o estimare probabilistică sau deterministă prin alimentarea parametrilor actuali ai proiectului în model.

dacă ați folosit mai degrabă judecata expertuluidecât un model pentru a identifica parametrii relevanți, va trebui să calculați mai întâi valoarea costului sau a timpului pentru fiecare unitate de parametri.

apoi puteți dezvolta și aplica o funcție de ordonare a costurilor care consideră acești parametri ca variabile independente. Dacăcompletați valorile parametrilor proiectului dvs. curent, rezultatul va ficostul sau estimarea duratei (deterministă) pentru acest proiect.

în forma sa cea mai simplă, parametricestimarea cuprinde un singur parametru și o relație liniară între parametri și valoarea costului sau a timpului. În acest caz, puteți utiliza’ regula celor trei ‘ calcul și înmulțiți costul sau durata per parameterunit cu valoarea parametrului din proiectul dvs. curent. Formula este:

E_parametric= a_old / p_old x p_curr,

unde:
e_parametric = estimare parametrică,
a_old = valoarea istorică a costului sau a timpului,
p_old = valoarea istorică a parametrului,
p_curr = valoarea parametrului respectiv în proiectul dvs. curent.

veți găsi câteva exemple în secțiunea de mai jos. Aceste exemple de estimare parametrică sunt, de asemenea, bazate pe o abordare ‘regula celor trei’.

care sunt avantajele și dezavantajele Parametruluiestimare?

Pro

  • tehnica de estimare parametrică poate fi foarte precisă atunci când vine vorba de estimarea costului și a timpului.
  • prin urmare, este mai ușor să se obțină sprijinul părților interesate și aprobarea bugetelor stabilite în acest fel.
  • odată ce modelul este stabilit, acesta poate fi reutilizat pentru alte proiecte similare și calitatea datelor devine mai bună cu fiecare proiect suplimentar.
  • ajustările manuale ale rezultatelor calculate pentru a ține cont de diferențele dintre proiectul istoric și cel actual pot contribui la remedierea deficiențelor unui model sau a datelor subiacente, de exemplu, dacă factorii calitativi și de mediu nu sunt integrați complet în model.

contra

  • estimarea parametrică poate fi consumatoare de timp și costisitoare. Obținerea datelor istorice și construirea unui model necesită unele eforturi și resurse.
  • disponibilitatea necesară a datelor istorice și scalabilitatea preconizată sunt constrângeri suplimentare pentru utilizarea acestei tehnici.
  • adesea poate fi folosit doar pentru unele părți ale unui proiect, în timp ce altele trebuie estimate cu diferite tehnici.
  • bazarea pe date poate să nu fie adecvată dacă anumiți factori diferă între proiectele curente și cele anterioare. Aspecte precum experiența personalului, progresul pe curba de învățare, factorii de mediu și alte criterii pot să nu se reflecte pe deplin într-un model. Astfel, fiabilitatea estimărilor calculate poate fi afectată.
  • calitatea datelor istorice poate fi, de asemenea, un motiv de îngrijorare în unele cazuri. Zicala ‘garbage in, garbage out’ se aplică estimării parametrice în același mod în care este valabil pentru orice altă utilizare a datelor.
  • estimarea parametrică are riscul inerent de a oferi un fals sentiment de acuratețe dacă modelele sunt inexacte sau datele din alte proiecte se dovedesc a nu se aplica proiectului curent.

Exemple

această secțiune cuprinde 2 Exemple simplecare vă vor ajuta să înțelegeți principiile estimării parametrice. Cu toate acestea, rețineți că modelele și analiza statistică sunt de obicei mai multecomplex în practică.

Exemplul 1: determinarea costului de construcție folosind estimarea aparametrică

o echipă de proiect dintr-o companie de construcții este solicitată să estimeze costul de construcție pentru o nouă clădire de birouri. Compania a finalizat mai multe proiecte similare în ultimii ani. Utilizează o bază de date internă pentru a urmări granular duratele de activitate și costurile proiectelor anterioare.

pentru o estimare inițială, un ordin de mărime aproximativ, compania intenționează să utilizeze estimarea parametrică cu costul clădirii pe picior pătrat ca parametru de intrare relevant pentru estimarea parametrică. Estimarea se calculează apoi cu regula de trei.

pentru tipuri similare de clădiri, costul mediu al construcției s-a ridicat în trecut la 200 USD pe metru pătrat (= cost pe parametruunitate).

noua clădire ar trebui să aibă o suprafață totală de 3.000 de metri pătrați (= valoarea parametrului în noul proiect).

calculul ordinii mărimii costului de construcție, folosind o estimare parametrică (deterministă)determinată cu regula de trei, este după cum urmează:

costul Estimatconstrucție = $200 x 3.000 sq ft = $6.000.000.

în practică, există în mod evident mult mai multefactori de luat în considerare și modelul ar fi mult mai complex, evident. Cu toate acestea, acest calcul simplu poate fi suficient pentru un ordin de mărime dur în etapa de inițiere a unui proiect.

Exemplul 2: estimarea costului de implementare al unui sistem IT

un furnizor de software este rugat să estimeze costul de implementare al soluției sale. Implementarea constă din 4 părți-instalare, personalizare, stabilirea interfețelor cu alte sisteme și testare (migrarea datelor nu este în domeniul de aplicare al acestui proiect).

în timp ce costul instalării este fix, vânzătorul utilizează diferiți parametri pentru a determina costul și estimările de timp ale celorlalte părți. Acestea se bazează pe Date istorice și au fost incluse în următoarea foaie de estimare a eșantionului.

partea parametru istoric avg. Costul pe unitate parametru istoric avg. Timp per unitate parametru valoarea parametrului în proiectul curent cost estimat durată estimată
instalare Fix $25,000 10 zile Fix $25,000 10 zile
personalizarea Numărul de linii de produse diferite pe care clientul le produce $12,000 5 zile 15 linii de produse $180,000 75 zile
stabilirea interfețelor Numărul de Interfețe cu alte sisteme $20,000 5 zile 5 interfețe de sistem $100,000 25 zile
testarea costul personalizării + costul interfețelor $300
(pe $ 1.000 cheltuit pe parametru)		 0.0089 zile pe $1.000 cheltuit pe parametru suma de personalizare și costul de interfață= $280,000 $84,000 25 zile
sumă $389,000 135 zile

probabil ați observat că vânzătorul a aplicat diferiți parametri pentru personalizarea și stabilirea interfețelor. Pentru testare, estimarea se referă încrucișat la rezultatele estimării celorlalte două domenii.

concluzie

estimarea parametrică poate fi o abordare extrem de precisă pentru cost, cerințe de resurse și durată dacă sunt disponibile suficiente date istorice și dacă există o corelație dovedită între parametri și valorile estimate.

în practică, estimarea parametrică este implementată sub forma unor modele statistice complexe, precum și sub forma simplă a efectuării regulii celor trei calcule (așa cum se arată în exemplele de mai sus). Astfel, complexitatea estimării depinde de necesitatea acurateței, de disponibilitatea și calitatea datelor istorice și de resursele disponibile pentru estimare.