CC BY
77
УДК 338.242.2
Аналитические процедуры в управлении проектными рисками
ГАВЕЛЬ ОЛЬГА ЮРЬЕВНА,
доктор философии, старший преподаватель кафедры «Экономический анализ» Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, г. Москва, Россия E-mail: olga-gavel@mail.ru
аннотация
В работе представлен комбинированный подход к анализу проектов, основанный на комплексной оценке рисков с использованием метода критической цепи. Его особенностью является идентификация и анализ вероятных рисков проекта на различных этапах его жизненного цикла. В качестве основного аналитического инструмента выступают диагностика видов, последствий и критичности отказов (FMEA) с дополнительной оценкой последствий различных рисков для каждого вида деятельности. Использование метода Монте-Карло позволило рассчитать ожидаемое нормативное время реализации проекта. Комбинация методов анализа дерева отказов и дерева событий дает возможность осуществлять бизнес-аналитику прогнозирования и рефлексивный мониторинг рисков. Для повышения «прозрачности» проекта в предпро-ектном анализе предложено применять метод критической цепи, что обеспечивает реализацию проекта в рамках ранее разработанного плана-графика и риск-аппетита. С целью обоснования параметров финансового и временного резервов бюджета проекта был применен адаптивный подход к обоснованию его целевых значений (APD).
Ключевые слова: проектный анализ; риски; оценка; метод критической цепи; нечеткий анализ характера и последствий отказов.
Analytical Procedures in Project Risk Management
OLGA Y. GAVEL,
PhD, Senior Lecturer, Economic analysis department, Finance University under the Government of the Russian Federation,
Moscow, Russia
E-mail: olga-gavel@mail.ru
abstract
This paper proposes a combined approach to the project analysis which is based on a comprehensive risk assessment using critical chain project management. Its special feature is an identification and analysis of possible project risks at various life cycle stages. A fuzzy failure mode and effect analysis (FMEA) is used to overcome the potential risks of a project. Monte Carlo simulation allowed to calculate an expected standard time of the project. A combination of fault tree analysis and event tree analysis helps to carry out risk forecasting and reflexive monitoring. To improve the project «transparency» pre-project analysis was proposed to apply critical chain project management for reliable scheduling to have the project implemented within a defined plan, schedule, and risk appetite. Adaptive procedure with density (APD) has been applied to get reasonable parameters of financial and temporary reserves of the project budget. Keywords: project analysis; risks; evaluation; critical chain project management; fuzzy failure mode and effect analysis.
Решение задач повышения эффективности хозяйственной деятельности российских экономических субъектов и обеспечения их устойчивого экономического роста в условиях глобальной турбулентности невозможно без
изменения модели развития отечественной экономики, создания новых и модернизации действующих производственных мощностей для обеспечения импортозамещения. Введение экономических санкций привело к реализации рисков
выполнения взаимных обязательств субъектами экономической деятельности, что делает необходимым осуществление гибкой корректировки стратегических и оперативных планов развития бизнеса с учетом изменений ориентиров и основных параметров инновационно-инвестиционной деятельности. Однако даже при реальном ухудшении условий привлечения капитала значительная часть компаний продолжает реализацию заявленных ранее проектов, основанных на продуктовых, организационных и технологических инновациях. Такие проекты несут не только потенциальные возможности ускорения экономического роста, но и значительные риски, масштабы и характер которых не всегда могут быть определены на стадии их планирования. При этом возникают две основные области неопределенности: продолжительность и условия реализации работ по проекту; неопределенность рациональных параметров самого проекта.
Таким образом, целевые оценки результативности и эффективности проекта должны уточняться по ходу его осуществления, что приводит к необходимости выработки упреждающих решений для превентивных корректировок целевых параметров по ходу его реализации. Аналитическое обоснование стратегии и тактики управления рисками становится ключевым фактором конкурентного успеха в проектном управлении.
Параметры и последствия проектных рисков связаны с потенциальным развитием событий в процессе их реализации, поэтому на этапе проектирования необходимо идентифицировать наиболее существенные и вероятные риски проекта и разрабатывать комплекс мер для минимизации их негативных последствий. В качестве существенных выделим риски: возникновения разногласий интересов между ключевыми стейкхолдерами; корректировки видения и приоритетов развития, а также структурных изменений в организации; сокращения бюджета проекта и изменения сроков его реализации; нарушения обязательств со стороны партнеров и контрагентов, вызывающих необходимость вносить изменения в рабочие графики и процессы, и др.
Идентификация, мониторинг, анализ и оценка рисков и возможностей развития бизнеса — основные условия своевременного выявления и реализации адекватных управленческих
действий в процессе выбора и реализации лучших вариантов проектных решений [1]. При этом необходимо принимать в расчет, как минимум, три основных фактора, оценка и мониторинг которых позволят снизить разрушительные последствия реализации рисков: временные рамки реализации проекта; волатильность состояния внешней среды; сложность структуры проекта и ее соответствие управленческим компетенциям специалистов компании. Наличие моделей для оценки вероятности и существенности последствий реализации различных видов риска на бизнес-проект стейкхолдера позволяет вырабатывать упреждающие действия по снижению потенциала их действия. Одним из условий этого, по нашему мнению, является использование информационно-аналитической системы класса BI [2].
Основным требованием к системе риск-анализа становится повышение ее надежности, определяемой достоверностью формируемых прогнозов и их использованием при обосновании действенных управленческих решений. Разработка прогнозных сценариев реализации проектов и вариантов реагирования на совокупный риск в виде комбинированного сценария действий позволяет рассматривать систему проектного анализа как фактор снижения разрушительного потенциала действия рисков и мобилизации открывающихся вместе с ними возможностей. При этом существует тесная связь между продолжительностью выполнения работ на стадиях проектирования и реализации и совокупной стоимостью рисков. В этой связи, на наш взгляд, перспективным может быть комбинирование традиционной системы управления проектными рисками и метода критической цепи (CCS) для выбора наиболее надежного варианта и последующего успешного мониторинга реализации проекта.
При анализе проектных рисков традиционно используются следующие подходы: методы качественного анализа [анализ иерархий (AHP) и карта рисков]; количественные методы [метод нечеткой логики, метод графов, метод Монте-Карло, оценки характера и последствий отказов (FMEA), анализ дерева событий (ЕТА) и анализ дерева отказов (FTA)] [3].
Для более точной оценки вероятности и возможных последствий реализации рисков для проекта в частности и бизнеса компании
в целом необходимо использовать комбинацию приемов количественного анализа. Каждый из вышеперечисленных методов имеет свои достоинства и недостатки в практическом применении [4]. Оценочный анализ рисков (JRAP), основанный на формировании графика проекта с использованием системы формализации существенных связей, представляет собой пессимистический подход к анализу рисков, который наиболее эффективен для планирования управления рисками в условиях высокой неопределенности. Основной его задачей является определение критического уровня воздействия рисков на протяжении всего жизненного цикла проекта. Его использование способствует своевременному завершению проекта при соблюдении бюджетных ограничений. При этом метод критической цепи является одним из эффективных способов, который помогает вырабатывать гибкие управленческие решения для достижения максимального удовлетворения ранее принятых временных и финансовых параметров капитального бюджета [5].
Рассматривая перспективы применения метода критической цепи, необходимо акцентировать внимание на том, что реализация проектов предполагает цепочку работ, выполнение которых может быть дифференцировано на ряд этапов, входящих в соответствующие стадии жизненного цикла. Таким образом, скорость выполнения этих этапов определяет общее время, необходимое на реализацию всего проекта. Кроме того, бизнес-аналитик при планировании их целевых параметров должен учесть временной и ресурсный резервы, чтобы обеспечить возможность своевременного завершения проекта даже в случае нарушения выполнения регламентов экономических операций на том или ином этапе. Использование метода критической цепи позволяет обеспечить большую предсказуемость, производительность, надежность и скорость для достижения лучших результатов.
Выбор способа определения рациональных параметров временных резервов должен основываться на критерии точности, что соответствует интересам большинства его стейкхолдеров. Использование таких приемов, как «вырезать и вставить» (C&PM), среднего квадратичного отклонения (RSEM), адаптивного метода обоснования параметров резервов (APD), дает возможность корректно определить временной резерв,
наличие которого существенно повышает шансы успешного завершения проекта в установленные сроки [6]. Интуитивный учет потенциальных рисков в условиях частичной неопределенности при оценке нормативных (целевых) параметров отдельных процессов не является, по нашему мнению, научно обоснованным методом, в отличие от вышеперечисленных.
Таким образом, для учета факторов, влияющих на сроки завершения проекта, возможное воздействие которых на результативность и эффективность реализации проекта не учитывалось в процессе предварительного анализа рисков, предлагается интегрировать традиционные приемы риск-анализа с современными методиками мониторинга рисков, что должно обеспечить повышение надежности планирования и реализации отдельных этапов жизненного цикла проекта. Формирование плана-графика проекта с использованием метода критической цепи является первым шагом перехода от эмпирического управления проектами в сторону моделирования сценариев его развития и возможных корректирующих действий. В то же время с учетом необходимости идентификации критической цепи задач и параметров корректирующих действий этот метод располагает недостаточно мощным аналитическим инструментарием для комплексного анализа рисков. Устранение данного недостатка рассматривается нами как необходимый шаг при выявлении «узких мест» и наиболее рискованных этапов (точек бифуркации) при реализации плана. В результате комбинация этих двух методов будет способствовать, с одной стороны, планированию напряженных временных и ресурсных бюджетов проекта, а с другой — успешному завершению проектов в срок.
Предлагаемая методика анонсируется в виде алгоритма практических управленческих действий и связанной с ним математической модели, которая уточняет варианты действий в зависимости от характера отклонений, выявляемых на стадии прогнозирования сценариев развития проекта. Такой подход определен как интегрированное управление рисками, базирующееся на основе разработки вариантного плана-графика реализации проекта с использованием метода критической цепи, и включает в себя следующие этапы: нечеткий анализ видов и последствий отказов и нечеткий метод анализа иерархий; моделирование и симуляция; минимизация рисков;
аналитическое обоснование сценария действий с использованием метода критической цепи.
Первый этап заключается в определении критических рисков. Для идентификации анализа потенциальных рисков в рамках объединения методологии нечеткой логики и нечеткого анализа видов и последствий отказа (FMEA) идентифицируются такие показатели, как «вероятность наступления события», «интенсивность воздействия» и «возможность выявления/контроля». После их определения рассчитывается степень значимости риска (RCN). В дополнение к этому проводится оценка различных видов рисков для каждого вида деятельности [7].
На этапе моделирования и симуляции, основанном на моделировании методом Монте-Карло (MCS), используется матрица оценки рисков, связанных с действиями, составляющими задачу, которая была разработана во время подсчета вариативности продолжительности отдельных действий. После завершения этого процесса становится возможным рассчитать общее количество времени для реализации проекта, а также идентифицировать критическую цепь.
Благодаря объединению методов нечеткого анализа характера и последствий отказов (Fuzzy FMEA) и нечеткого анализа иерархий (Fuzzy AHP) можно определить более реалистичную степень компенсации влияния нарушений процесса по сравнению с общепринятыми методами. Результаты симуляции включают в себя оценку степени компенсации влияния нарушений и статистику по всем версиям тестовых шаблонов, которые помогают существенно снизить риски. Модель дает возможность спрогнозировать последствия изменений в системе. Однако результаты симуляции деятельности системы определяются теми алгоритмами, с помощью которых она была смоделирована. Такой подход часто используется для снижения вероятности несоответствия заданным требованиям, устранения непредвиденных «узких мест», предотвращения перерасхода или недоиспользования ресурсов и оптимизации производительности системы [8].
На этапе минимизации рисков основной целью является разработка системы мероприятий по обоснованию стратегии и тактики управления рисками для снижения вероятности реализации рисков в процессе исполнения проектов с использованием метода дерева отказов и дерева
событий. Общую вероятность реализации цепочки операций при осуществлении конкретного сценария проекта возможно определять согласно методике, предложенной М. Абделгавардом и А. Файеком [9]. Рисунок иллюстрирует комбинацию традиционных методов управления рисками и метода критической цепи.
Снижение последствий реализации рисков может быть представлено в виде второго этапа процесса управления рисками, необходимого для выявления, определения степени приоритетности, оценки и практической реализации системы мер по контролю за уровнем риска и снижению последствий их наступления. Его реализация позволяет еще на этапе принятия управленческих решений снизить общие риски, связанные с достижением конкретных, предусматриваемых проектными решениями, задач. Мероприятия по минимизации рисков подталкивают риск-аналитиков к внесению соответствующих изменений в оперативные процессы и в смету расходов на превентивные мероприятия. Для верификации состава и характеристик рисков, препятствующих успешному завершению проекта, необходимо использовать метод оценки проекта «от конца к началу», что предполагает планирование временных и ресурсных параметров исходя из целевых результатов проекта. При этом не стоит забывать, что определение размеров временного резерва некритической цепи требует не меньшего внимания.
Сформированный с использованием метода критической цепи план-график хода реализации проекта обеспечивает эффективное отражение взаимосвязей задач в цепях, что снижает уровень проектного риска [10]. Непрерывный учет ресурсно-временных связей и координируемости действий при выявлении параметров критической цепи способствует повышению качества планирования и надежности реализации плановых решений. Полученные на этапе прогнозирования оценочные показатели используются при обосновании превентивных мероприятий для достижения ранее заявляемых целей проекта и получения наилучших результатов в фактически складывающихся условиях.
Таким образом, предлагаемый нами подход предполагает критический анализ возможных рисков проекта и позволяет устранить целый ряд недостатков, возникающих при использовании традиционных аналитических приемов, основанных на прогнозировании и оценке бюджетных параметров.
Управление рисками
Создание первичного плана проекта
Выявление критических рисков
Определение степени значимости рисков
Анализ рисков
Риски приемлемы?
Применить матрицу оценки рисков
Определить ежедневное влияние рисков на
каждое действие ------—
Методы критической цепи
Выявление временных резервов в задачах из расчета 50% безопасной продолжительности
Уплотнение всех задач
У -
Идентификация критической цепи
Использование метода адаптивного подхода к интенсивности (APD) для определения размера буфера в конце критической цепи
Определить расчетную продолжительность проекта и сравнить с плановой
Мониторинг и контроль выполнения задач
Определение размера «питающего» временного буфера с использованием метода APD и симуляции
'Да ▼
Время рассчитано верно?
Нет
Нет
Выявление основных причин и расчет вероятности методом
Нет
Расчетная укладывается в плановую
Минимизация рисков реализуется? -♦-
Нет ^ Разработка плана минимизации рисков -У-
КОНЕЦ
Анализ дерева событий
У
Выявление тупиковой ветви дерева развития событий
комбинация методов управления рисками и критической цепи
Литература
1. Мельник М.В., Бердников В.В. Анализ и контр- 7. оль в коммерческой организации: учебник.
М.: Эксмо, 2011. 560 с.
2. Бердников В.В. Business-Intelligence — перспективный инструмент контроллинга эффективности бизнеса // Аудит и финансовый анализ. 2012. № 1. С. 261-269.
3. Larson E.W., Gray C.F. Project Management: The Managerial Process (5 th Ed.) New York McGraw-Hill, Irwin, 2011, p. 691.
4. Patterson J. A comparison of exact procedures for solving the multiple constrained recourses project scheduling problem. Management Science, 30, 1984, pp. 854-867.
5. Leach L.P. Critical Chain Project Management, Artech House, Boston, London 2000, 330 p. 10.
6. Tukel O.I., Rom W. O., Sandra D.E. An investigation of buffer sizing techniques in critical chain scheduling European Journal of Operational Re-
8.
9.
search, 2006, vol. 172, iss. 2, pp. 401-416. Braglia M., Frosolini M., Montanari R. Fuzzy criticality assessment model for failure modes and effects analysis, International Journal of Quality & Reliability Management, 2003, vol. 20, iss: 4, pp.503-524.
Pillay A., Wang J. Modified Failure Model and Effect Analysis using Approximate Reasoning Reliability Engineering and System Safety, 79, 2003, pp. 69-85.
Abdelgaward M., Fayek A.R. Comprehensive Hybrid Framework for Risk Analysis in the Construction Industry Using Combined Failure Mode and Effect Analysis, Fault Trees, Event Trees, and Fuzzy Logic. Journal of Construction Engineering and Management, 2012, vol. 138, no. 5, pp. 642-651. Oztaz A., Okmen O. Risk schedule analysis Model for management of project, ASCE. Journal of Construction Engineering and Management, 2008, vol. 134, no. 1, pp.49-63.
References
1. Mel'nik M.V., Berdnikov V V. Analiz i kontrol» v kommercheskoi organizatsii: uchebnik [Analysis and control in commercial organization: textbook (full course of MBA)]. Moscow: Eksmo, 2011, 560 p. (In Russ.).
2. Berdnikov V. V. Business-Intelligence — pers-pektivnyi instrument kontrollinga effektivnosti biznesa [Business-Intelligent as a perspective tool of the efficiency controlling in business]. Audit i finansovyi analiz — Audit and financial analysis, no. 1, 2012, pp. 261-269. (In Russ.).
3. Larson E. W., Gray C.F. Project Management: The Managerial Process (5th Ed.) New York McGraw-Hill, Irwin, 2011, p. 691.
4. Patterson J. A comparison of exact procedures for solving the multiple constrained recourses project scheduling problem. Management Science, 30, 1984, pp. 854-867.
5. Leach L.P. Critical Chain Project Management, Artech House, Boston, London 2000, 330 p.
6. Tukel O. I., Rom W. O., Sandra D. E. An investigation of buffer sizing techniques in criti-
cal chain scheduling European Journal of Operational Research, 2006, vol. 172, iss. 2, pp. 401-416.
7. Braglia M., Frosolini M., Montanari R. Fuzzy criticality assessment model for failure modes and effects analysis, International Journal of Quality & Reliability Management, 2003, vol. 20, iss: 4, pp.503-524.
8. Pillay A., Wang J. Modified Failure Model and Effect Analysis using Approximate Reasoning Reliability Engineering and System Safety, 79, 2003, pp. 69-85.
9. Abdelgaward M., Fayek A.R. Comprehensive Hybrid Framework for Risk Analysis in the Construction Industry Using Combined Failure Mode and Effect Analysis, Fault Trees, Event Trees, and Fuzzy Logic. Journal of Construction Engineering and Management, 2012, vol. 138, no. 5, pp. 642-651.
10. Oztaz A., Okmen O. Risk schedule analysis Model for management of project, ASCE. Journal of Construction Engineering and Management, 2008, vol. 134, no. 1, pp.49-63.
КНИЖНАЯ ПОЛКА
Качалов P.M.
Феномен экономического риска в институциональном пространстве: системный анализ. М.: Финансовый университет, 2014. 152 с.
ISBN 978-5-7942-1162-7
Исследован с позиций новой системной парадигмы феномен экономического риска в институциональном пространстве современной экономики. Обоснован методический подход к разграничению в экономических исследованиях категорий «неопределенность» и «риск». С теоретической и прикладной точек зрения рассмотрены вопросы системного анализа и регулирования экономического риска в сфере институционального строительства и в задачах предотвращения риска нежелательных изменений действующих экономических институтов. Проанализирована специфика институциональной среды, существенная для постановки и решения задач управления риском в процессах инновационного развития.
