In der heutigen dynamischen und unsicheren Welt ist es unerlässlich, realistische Planungen zu erstellen, die die Einhaltung von Versprechen und das Erreichen von Zielen ermöglichen. Besonders im Projektmanagement spielt die Fähigkeit, zukünftige Entwicklungen verlässlich vorherzusagen und darauf basierend zu planen, eine entscheidende Rolle. Die Herausforderungen einer volatilen und komplexen Welt machen es notwendig, Strategien zu entwickeln, die auch unter unsicheren Bedingungen funktionieren. Im Folgenden wird von unserer Kollegin Oxana aufgezeigt, wie eine realistische Planung durch den Einsatz von Prognosetechniken, wie der Monte Carlo Simulation, zur Bewältigung dieser Herausforderungen beitragen kann. Zudem wird die Bedeutung qualitativ hochwertiger und stabiler Daten für verlässliche Prognosen betont und die Problematik instabiler Systeme in Unternehmen thematisiert.
In drei Schritten zu einer realistischen Projektplanung
In einer Welt, die von Unsicherheiten geprägt ist, wird die Fähigkeit, realistische Versprechen zu machen und einzuhalten, immer wichtiger. Vorhersehbarkeit, Planbarkeit und Zuversicht sind heute gefragter denn je, und eine realistische Planung ist ein entscheidender Schritt in diese Richtung. Wie volatil, unsicher, komplex und mehrdeutig (VUCA) die Welt sein kann, haben wir alle bereits am eigenen Leib erfahren. Wir können diese Realität allein nicht immer ändern, aber wir können und müssen Strategien entwickeln, um in dieser VUCA-Welt erfolgreich zu sein. Eine Schlüsselstrategie dazu ist zweifellos eine Projektplanung, die flexibel genug ist, um mit Unsicherheiten umzugehen und unter gegebenen Rahmenbedingungen realistische Ziele zu setzen und zu verfolgen. Doch wie können wir feststellen, ob ein Ziel realistisch ist?
Die Bedeutung von Prognosen in der Projektplanung
Hier kommt die Prognose ins Spiel. Eine Prognose gibt uns den Einblick in mögliche zukünftige Ergebnisse und deren Wahrscheinlichkeit, mit der diese Ergebnisse erreicht werden können. Mit diesem Wissen können wir unsere Pläne entsprechend ausrichten. Klingt komplex? Ist es aber nicht. Bei isento setzen wir erfolgreich Monte Carlo Simulationen ein, um Prognosen zu erstellen. Diese Methode wird in der Wissenschaft angewandt, um Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Ereignisse zu berechnen und Unsicherheiten zu bewältigen. Im Projektmanagement ist diese Methode dagegen noch wenig verbreitet.
Die Simulation ermöglicht es uns, zu berechnen, was unter gegebenen Rahmenbedingungen in einem definierten Zeitraum mit welcher Wahrscheinlichkeit möglich ist. Mit anderen Worten: Wie viele Arbeitseinheiten können wir bis zu einem bestimmten Datum erledigen? Oder wie lange dauert es, eine bestimmte Anzahl von Arbeitseinheiten abzuschließen? Und mit welcher Wahrscheinlichkeit? So erhalten wir einen Überblick über die gesamte Bandbreite möglicher zukünftiger Ergebnisse mit deren jeweiligen Wahrscheinlichkeit. Je höher die Wahrscheinlichkeit, desto sicherer aber auch konservativer ist das Ergebnis. Diese Übersicht ist eine solide Grundlage, um gemeinsam mit unseren Kunden realistische Ziele zu setzen und sie in der Projektplanung zu verfolgen.
Instabile Systeme: Herausforderungen und Zukunftsausblick im Projektmanagement
Allerdings sind Prognosen nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Daher ist die Qualität der Daten von entscheidender Bedeutung. Bei isento verwenden wir Ist-Daten des laufenden Projekts als Grundlage für Prognosen. Die Datenbasis umfasst lediglich den Beginn und das Ende der Bearbeitungszeit jeder Arbeitseinheit. Diese Daten sind in jedem Projekt bereits vorhanden und lassen sich problemlos beschaffen. Die Verwendung tatsächlicher Ist-Daten, anstatt geschätzter Aufwände in jeglicher Form, ist erforderlich, um die Verbindung zu der Realität nicht zu verlieren.
Die wesentlich größere Herausforderung ist dagegen die Qualität und Vollständigkeit der erhobenen Daten. Diese sind dabei entscheidend für die Zuverlässigkeit der Prognosen. Die Daten müssen verhältnismäßig stabil sein, was nur dann der Fall ist, wenn der Prozess oder das System, aus dem die Daten kommen stabil ist. Wenn es nicht möglich ist, die Leistungsfähigkeit des Systems vorherzusagen, so ist auch keine zuverlässige Prognose möglich, mit keiner der bekannten Methoden. Während unseres Vortrags auf der Konferenz Business Agility Nürnberg (BAN) wurde deutlich, dass viele Unternehmen mit instabilen und überlasteten Systemen zu kämpfen haben. Herkömmliche Lösungsansätze reichen oft nicht aus, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Es gibt aber moderne Wege die Prozessstabilität zu verbessern. Dies ist aber ein sehr umfassendes Thema, das einen eigenen Beitrag verdient.
Oxana Monsch
Oxana ist Senior Consultant (Projektmanagement) bei isento
