이벤트 체인 방법론

Event chain methodology
이벤트 체인 다이어그램

이벤트 체인 방법론은 프로젝트 일정에 영향을 미치는 이벤트와 이벤트 체인 간의 관계를 식별하고 관리하는 데 초점을 맞춘 네트워크 분석 기법입니다.불확실성 모델링 스케줄 기법입니다.사건 연쇄 방법론은 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 정량적 프로젝트 위험 분석의 확장이다.이는 크리티컬 패스 방법 및 크리티컬 체인 프로젝트 [1]관리를 넘어서는 다음 단계입니다.이벤트 체인 방법론은 추정과 [2]스케줄링에서 동기 및 인지적 편견의 영향을 완화하려고 한다.리스크 평가의 정확성을 향상시키고 보다 현실적인 리스크 조정 프로젝트 [3]일정을 생성할 수 있도록 지원합니다.

역사

이벤트 체인 방법론은 과제 기간과 비용의 불확실성이 통계 [4][5][6]분포에 의해 정의되는 프로젝트 일정의 전통적인 몬테카를로 시뮬레이션의 확장이다.예를 들어 작업 기간은 낮음, 기준 및 높음 세 가지 점 추정치로 정의할 수 있습니다.분석 결과는 리스크 조정된 프로젝트 일정, 중요한 작업 및 프로젝트가 제시간에 예산으로 완료될 확률입니다.통계적 분포를 사용하여 불확실성을 정의하면 이전 프로젝트에서 유사한 작업의 지속 시간과 비용에 대한 신뢰할 수 있는 과거 데이터가 있는 경우 정확한 결과를 얻을 수 있다.또 다른 접근방식은 리스크 이벤트 또는 리스크 동인을 사용하여 불확실성을 정의하는 것입니다.이러한 동인은 다양한 태스크나 [7][8]자원에 할당될 수 있습니다.이러한 사건의 확률과 영향에 대한 정보는 도출이 용이하여 분석의 정확성을 향상시킨다.위험은 위험 레지스터에 기록될 수 있습니다.이벤트 체인 방법론은 2002-2004년에 [9]처음 제안되었다.많은 소프트웨어 [10]어플리케이션에서 완전 또는 부분적으로 구현되어 있습니다.이벤트 체인 방법론은 6가지 원칙을 기반으로 하며 여러 가지 결과가 있습니다.

원칙

위험의 순간과 활동 상태

하나의 액티비티에 대한 이벤트 체인 다이어그램

활동(작업)은 연속적인 통일된 절차가 아닙니다.작업은 외부 이벤트의 영향을 받으며, 이 이벤트는 액티비티를 어떤 상태에서 다른 상태로 변환합니다.이벤트의 중요한 속성 중 하나는 활동 중에 이벤트가 발생하는 순간입니다.사건이 발생하는 이 순간은 대부분의 경우 확률적이며 통계 분포를 사용하여 정의할 수 있다.원래 상태를 접지 상태라고 하며, 다른 상태를 들뜬 상태라고 합니다.예를 들어, 팀이 활동을 완료하면 다른 활동으로 이동할 수 있습니다.활동이 특정 상태에 있을 때 특정 이벤트가 발생할 수 있거나 발생할 수 없기 때문에 활동 상태의 개념은 중요합니다.즉, 액티비티 상태가 이벤트에 서브스크라이브 됩니다.이벤트는 로컬로 특정 태스크 또는 리소스에 영향을 미치거나 모든 태스크 또는 리소스에 영향을 미치는 전역일 수 있습니다.

이벤트 체인

이벤트는 다른 이벤트와 관련될 수 있습니다.이 경우 이벤트체인이 생성됩니다.이러한 이벤트 체인은 프로젝트 진행에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.예를 들어, 요구사항 변경으로 인해 작업이 지연될 수 있습니다.액티비티를 가속화하기 위해 프로젝트 매니저는 다른 액티비티의 자원을 할당하고, 그 결과 기한을 놓치게 됩니다.결국, 이것은 프로젝트의 실패로 이어질 수 있습니다.사건 간의 관계가 다를 수 있습니다.하나의 이벤트가 하나 또는 여러 이벤트를 트리거할 수 있습니다.

이벤트는 다른 이벤트를 트리거하지 않고 서로 상관할 수 있습니다.이 경우 하나의 리스크가 발생하면 다른 리스크가 발생하고 그 반대도 발생합니다.하나의 액티비티에 할당된 하나의 이벤트는 다른 액티비티 또는 액티비티 그룹을 실행할 수 있습니다.많은 경우 위험 대응 계획의 실행이다.예를 들어, "구조 결함이 발견되었습니다" 이벤트는 하나 이상의 작업 "복구"를 유발할 수 있습니다.이벤트는 다른 이벤트를 즉시 또는 지연과 함께 발생시킬 수 있습니다.지연은 이벤트 구독의 속성입니다.지연은 결정적일 수 있지만 대부분의 경우 확률적이다.또한 위험은 한 활동에서 다른 활동으로 이전될 수 있습니다.이벤트 체인을 정의하려면 이벤트 체인을 시작하는 이벤트인 "송신자"를 식별해야 합니다.송신자 이벤트는, 복수의 액티비티에 영향을 주는 이벤트를 1개 이상 발생시킬 수 있습니다.이러한 이벤트를 "수신기" 이벤트라고 합니다.그 결과, 수신측 이벤트는 송신측 이벤트로서도 기능할 수 있습니다.

이벤트 체인 다이어그램

이벤트 체인 다이어그램의 예: 확률과 영향이 다른 로컬 및 글로벌 위협과 기회

이벤트 체인 다이어그램은 이벤트와 작업 간의 관계 및 이벤트가 [11][12]서로 어떻게 영향을 미치는지 보여 주는 시각화입니다.이러한 사슬을 표현하는 가장 간단한 방법은 갠트 차트에서 특정 작업 또는 시간 간격과 관련된 화살표로 표현하는 것입니다.다음은 몇 가지 중요한 규칙입니다.

  • 이벤트 체인 다이어그램은 이벤트를 갠트 차트에서 화살표로 표시합니다.
  • 아래쪽을 가리키는 화살표는 위협입니다.위쪽을 가리키는 화살표는 기회입니다.
  • 문제는 원 안에 화살표로 표시됩니다.문제 화살표의 색상은 빨간색(진색)이다.
  • 닫히거나 전달된 위험은 파선을 사용하여 표시됩니다.화살의 색은 흰색입니다.닫힌 문제는 파선 테두리가 있는 원 안에 표시됩니다.
  • 들뜬 상태는 간트 차트에서 막대의 관련 섹션을 상승시켜 나타냅니다.
  • 색상은 위험의 계산된 영향을 나타냅니다.더 높은 영향은 빨간색 또는 어두운 색조입니다.저충격은 녹색 또는 옅은 색조입니다.화살표의 크기는 확률을 나타냅니다.
  • 이벤트 체인은 이벤트를 나타내는 화살표를 연결하는 선으로 표시됩니다.
  • 이벤트 체인은 다른 액티비티를 트리거할 수 있습니다.이 경우 옵션 화살표를 사용하여 이벤트 체인 라인이 활동의 시작과 연결됩니다.
  • 이벤트 체인은 액티비티 그룹을 트리거할 수 있습니다.이 경우, 이 액티비티 그룹은 박스 또는 프레임에 둘러싸여 이벤트 체인 라인이 박스 모서리 또는 프레임 내의 첫 번째 액티비티에 연결됩니다.

이벤트 체인 다이어그램을 사용하여 이벤트와 이벤트 체인을 시각화함으로써 위험과 불확실성의 모델링과 분석을 크게 단순화할 수 있습니다.

중요 이벤트 체인 및 이벤트에 의해 트리거된 액티비티가 있는 이벤트 체인 다이어그램의 예

이벤트의 정의를 단순화하는 데 사용할 수 있는 또 다른 도구는 상태 테이블입니다.상태 테이블의 열은 이벤트를 나타내고 행은 활동의 상태를 나타냅니다.각 상태의 각 이벤트에 대한 정보에는 이벤트 서브스크립션의 4가지 속성(확률, 이벤트 모멘트, 들뜬 상태 및 이벤트의 영향)이 포함됩니다.

몬테카를로 시뮬레이션

이벤트와 이벤트 체인이 정의되면 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 정량 분석을 수행하여 [13]이벤트의 누적 효과를 정량화할 수 있다.활동에 할당된 위험의 확률과 영향은 프로젝트 [14]스케줄의 몬테카를로 시뮬레이션을 위한 입력 데이터로 사용된다.대부분의 프로젝트에서 사건 기반 분산을 기간, 시작 시간, 비용 및 기타 매개변수와 관련된 분포로서 불확실성으로 보완할 필요가 있다.

이벤트 체인 방법론에서 위험은 일정과 비용뿐만 아니라 안전, 보안, 성능, 기술, 품질 및 기타 목표와 같은 다른 매개 변수에도 영향을 미칠 수 있습니다.즉, 하나의 이벤트가 다른 카테고리에 [15]속할 수 있습니다.분석 결과는 다른 범주의 위험 노출뿐만 아니라 모든 범주의 통합 프로젝트 위험 점수를 보여줄 것이다.이 통합 프로젝트 리스크 점수는 각 리스크 카테고리의 상대적인 가중치에 근거해 계산됩니다.

중요 이벤트 체인

몬테카를로 시뮬레이션은 민감도 분석을 통해 단일 또는 일련의 사건을 식별할 수 있는 기능을 제공한다.이러한 이벤트 체인은 프로젝트 기간이나 비용 등의 주요 프로젝트 매개 변수와 이벤트 체인 간의 상관 관계를 분석하여 식별할 수 있습니다.이를 "중요 이벤트" 또는 "중요 이벤트 체인"이라고 합니다.중요 이벤트 또는 중요 이벤트 체인을 식별함으로써 부정적인 영향을 최소화하는 전략을 식별할 수 있습니다.회피, 전송, 완화 또는 승낙.이벤트 및 이벤트 체인 랭킹은 모든 위험 범주(스케줄 관련 및 비스케줄)에 대해 하나의 프로세스의 일부로 수행됩니다.통합 위험 확률, 영향 및 점수는 각 위험 범주에 대한 가중치를 사용하여 계산할 수 있다.

이벤트 및 이벤트 체인을 통한 프로젝트 제어

활동 진행률을 모니터링하면 업데이트된 정보를 사용하여 분석을 수행할 수 있습니다.프로젝트 진행 중에 실제 데이터를 기반으로 사건의 확률과 시간을 재계산할 수 있습니다.퍼포먼스 트래킹의 주된 이유는 액티비티가 부분적으로 완료되어 특정 이벤트가 액티비티에 할당되어 있는 경우의 액티비티 기간과 비용을 예측하기 위해서입니다.이벤트 체인 방법론은 완료된 작업의 비율을 기준으로 위험 확률과 영향을 자동으로 줄입니다.고급 분석은 베이지안 접근법을 사용하여 수행할 수 있습니다.프로젝트가 특정 기한을 맞출 가능성을 모니터링할 수 있습니다.이 기회는 몬테카를로 분석의 결과로 지속적으로 업데이트됩니다.중요한 이벤트와 이벤트 체인은 프로젝트의 다양한 단계에서 다를 수 있습니다.

현상

반복적인 액티비티

반복 액티비티

이벤트가 발생하면 이미 완료된 활동이 시작될 수 있습니다.이것은 실제 프로젝트에서 매우 일반적인 시나리오입니다.때로는 후속 활동의 결과에 따라 이전 활동을 반복해야 합니다.이벤트 체인 방법론은 이러한 시나리오의 모델링을 단순화합니다.원래 프로젝트 스케줄은 업데이트할 필요가 없습니다.이벤트를 정의하고 이전 액티비티를 가리키는 액티비티에 할당하기만 하면 됩니다.또한 액티비티를 반복할 수 있는 횟수에 대한 제한을 정의해야 합니다.

이벤트 체인 및 리스크 대응

경감 계획

프로젝트 진행 중에 이벤트 또는 이벤트 체인이 발생할 경우 리스크 대응 노력이 필요할 수 있습니다.

리스크 대응 계획의 실행은, 액티비티가 들뜬 상태인 경우에 발생하는 이벤트에 의해서 트리거 됩니다.위험 대응 이벤트는 활동을 들뜬 상태에서 지면 상태로 변환하려고 시도할 수 있다.대응계획은 특정 이벤트가 발생했을 때 프로젝트 일정을 증가시키는 활동 또는 활동 그룹(작은 일정)입니다.해결책은 이벤트 또는 이벤트 체인에 대응 계획을 할당하는 것입니다.하나 이상의 이벤트에 동일한 대응 계획을 사용할 수 있습니다.

이벤트 기반 리소스 할당

잠재적인 이벤트 중 하나는 특정 조건에서 발생할 수 있는 한 활동에서 다른 활동으로의 리소스 재할당입니다.예를 들어 액티비티가 일정 기간 내에 완료하기 위해 더 많은 리소스를 필요로 하는 경우 다른 액티비티에서 리소스를 재할당하기 위한 이벤트가 트리거됩니다.자원 재할당은 활동 기간이 특정 기한에 도달하거나 비용이 특정 값을 초과하는 경우에도 발생할 수 있습니다.이벤트는 임시 휴가, 질병, 휴가 등과 같은 자원과 함께 다양한 상황을 모델링하기 위해 사용할 수 있습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Virine, Lev; Trumper, Michael (2007). Project Decisions: The Art and Science. Berrett-Koehler Publishers. ISBN 978-1567262179.
  2. ^ 로빈 M.도스와 버나드 코리건, "의사결정에서의 선형 모델" 심리학 공지 81, No. 2(1974): 93–106.
  3. ^ Virine, Lev(2013).프로젝트 포트폴리오의 질적 및 정량적 리스크 통합 분석기업 리스크 관리 심포지엄에서.2013년 4월 22일~23일 일리노이주 시카고
  4. ^ Vose, David (2008). Risk Analysis: A Quantitative Guide (3rd ed.). Great Britain: Wiley. ISBN 978-0-470-51284-5.
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  8. ^ Hulett, David (2011). Integrated Cost-Schedule Risk Analysis. Routledge. ISBN 978-0566091667.
  9. ^ Virine, Lev(2013).프로젝트 포트폴리오의 질적 및 정량적 리스크 통합 분석2013년 4월 22일~24일 일리노이주 시카고에서 열린 2013년 기업 리스크 관리 심포지엄에서
  10. ^ 비린, 레브 그리고 트럼퍼, 마이클(2015).예측 불가능한 예측: 이벤트 체인 방법론을 사용하여 프로젝트 위험을 분석하는 방법.PM 네트워크, 29(9), 28~29
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추가 정보

  • Arnaud Doucet, Nando de Freitas 및 Neil Gordon, 실행 중인 순차 몬테카를로 방식, 2001년, ISBN 0-387-95146-6.
  • J.S. Hammond and Keeney, R.L.와 Raiffa, H., 현명한 선택: 더 나은 의사결정을 위한 실용적인 가이드(1999)하버드 경영대학원 출판부
  • D. 카네만과 A.Tversky (ed.) (1982)불확실성에서의 판단: 휴리스틱스와 편견.케임브리지 대학 출판부ISBN 0-521-28414-7
  • Keeney, R.L., 가치중심의 사고 -- 창조적 의사결정의 길(1992)하버드 대학 출판부ISBN 0-674-93197-1
  • Matheson, David 및 Matheson, Jim, The Smart Organization: 전략적 연구개발을 통한 가치 창출(1998).하버드 경영대학원 출판부ISBN 0-87584-765-X
  • Raiffa, Howard, 의사결정 분석: 불확실성 하에서의 선택에 관한 개요 판독치(1997년).맥그로 힐.ISBN 0-07-052579-X
  • 로버트 C.P.와 G. 카셀라."몬테 카를로 통계 방법" (제2판).뉴욕: Springer-Verlag, 2004, ISBN 0-387-21239-6
  • Skinner, David, 의사결정 분석 입문, 제2판(1999)확률적.ISBN 0-9647938-3-0
  • Smith, J.Q., 의사결정 분석: 베이지안 접근법(1988), 채프먼과 홀.ISBN 0-412-27520-1
  • Virine, L. 및 Trumper M., 프로젝트생각해 보세요. 좋은 매니저가 프로젝트를 제대로 선택하지 않는 이유(2013), Gower Pub Co.ISBN 978-1409454984
  • Virine, L. and Trumper M., Project Risk Analysis Made Made Unsaly Simpled(2017), World Scientific Publishing.ISBN 978-9814759373

외부 링크

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