Особенности проектного планирования в крупных промышленных компаниях

1. Введение

Дело в том, что рассчитанные на работу в «спокойном темпе», нормы проектирования частей проекта неявно предусматривают наличие запаса времени из-за возникновения непредвиденных проблем: неполные исходные данные, непредвиденное увеличение трудоемкости на отдельных участках, исправление ошибок, несвоевременность выдачи заданий, скорость и качество принятия решений конкретными участниками проекта и т.п.. Директивность сжатия сроков проектирования ведет к пересмотру норм в сторону их ужесточения, «люфта» становится всё меньше. Как следствие – авральность выполнения проектов, неоплачиваемое удлинение рабочего дня проектировщиков.

Наибольшей лихорадке подвергаются проектные подразделения, находящиеся в конце производственной цепочки, обычно это проектировщики электротехнической части и КИПиА. Причины в том, что традиционные методы планирования проектных работ совершенно не учитывают внутреннюю динамику процессов и связанный с ней вероятностный (статистический) разброс сроков выполнения отдельных операций. Таким образом для повышения качества планирования необходимо переходить от составления плана на основании директивных сроков этапов к расчету вероятности его выполнения.

Далее в статье дается краткое описание применения метода имитационного моделирования для планирования проектных работ.

2. Общее описание метода

Имитационное моделирование (ИМ), одним из основателей которого является Джей Форрестер (Jay Wright Forrester), это — раздел высшей математики, относящийся к общей теории управления. Начало практического применения в экономических и промышленных системах - примерно с 70-х годов прошлого века. Целью ИМ является моделирование ПОВЕДЕНИЯ недоопределенных динамических систем, за счет чего может обеспечиваться работа реальной системы в допустимых пределах (в частном случае стабильность процессов) и снижение рисков управления в сложных системах.

Основной причиной развития методов ИМ послужил наблюдаемый факт снижения эффективности управления и рост издержек по мере увеличения сложности производственных и экономических систем: невозможность достичь плановых показателей, увеличение хаоса и несогласованности принятия многочисленных решений управления производством и сбытом, превышение потребления плановых ресурсов, непредвиденные простои, чередующиеся «авралами» (система идет «в разнос»).

Анализ реальных производственных процессов показывает, что классические методы оптимизации неэффективны, поскольку необходимо учитывать вероятностный разброс затрат времени на действия в системе, а также задержки по времени на взаимодействия пар «событие ↔ реакция на событие».

Кроме того, реальные процессы существенно нелинейны, например исчерпание какого-либо ресурса ведет к простою, который резко изменяет картину во всей цепочке участников процесса. Следовательно, поведение системы не может быть описано системой классических дифференциальных уравнений для поиска максимума/минимума интересуемого показателя деятельности. Традиционные модели, построенные на применении аппарата дифференциальных уравнений принципиально непригодны для описания и моделирования реальных систем представляющих дискретные (прерывистые) процессы (например, поэтапное проектирование, пооперационная реализация технологии, поставки материалов и т.п.).

Применение методов ИМ позволяет выявить вышеописанные «колебательные явления» в реальной многозвенной производственной системе и понять их причину - т.е. смоделировать «производственную динамику».

Базовой литературой по имитационному моделированию считается книга Дж.Форрестера «Индустриальная динамика», которую можно найти в Интернете.

3. Применение метода имитационного моделирования для задач строительного проектирования

В нашем случае общее описание применения показано ниже в п. 1-6.

1. Имеется компьютеризованная система управления строительными проектами, через и с помощью которой осуществляется весь процесс (структура и логика) разработки и выпуска проектной документации.
2. С помощью этой «физической» модели можно получать статистику - вероятностный разброс событий и реакций в системе (статистические данные о временных интервалах выполнения действий, передаче документации, количестве дефектов на каждой операции и т.п.).
3. После составления производственного плана на следующий месяц производственный план передается в модуль ИМ, где на взаимодействующие объекты накладываются данные о вероятностных отклонениях. Обращаю внимание, что уровень детализации ИМ можно варьировать.
4. ИМ запускается на расчет и осуществляется прогон вариантов выполнения производственного плана - многократно имитируется выполнение плана с заданными вероятностными характеристиками реальной системы, в результате чего определяется вероятность реализации плана в заданный срок, выявляются «узкие места» и критические значения параметров элементов системы, а также на основе анализа чувствительности модели определяются места воздействия на процесс.
5. После расчета осуществляется автоматизированный выбор наиболее «провальных» вариантов реализации плана. Производится анализ причин и руководством принимаются меры для недопущения подобной ситуации. Обращаю внимание на то, что критерии выбора могут быть различны - например, руководством может быть поставлено условие обязательного выполнения отдельных, «значимых», работ - тогда анализируются варианты, приведшие к срыву сроков именно по этим работам.
6. Следует обратить внимание на то, что принимаемые руководством, по результатам расчета, меры (изменения первоначального плана, усиленный контроль за ключевыми событиями и т.п.) влекут за собой изменение статистических параметров элементов системы, а следовательно мы получаем всегда актуальную систему с обратной связью — «самообучающуюся систему».

Выявление слабых звеньев в процессе — один из способов применения ИМ.

Другим способом применения ИМ является оценка вероятности выполнения сформированного месячного плана. Соотношение «успешных» результатов (выполнение плана в срок) к общему числу результатов дает вероятностную оценку выполнимости плана. Здесь следует обратить внимание, что 30%-ая вероятность выполнения не означает, что такой план нельзя выполнить. Однако, его выполнение потребует напряжения всех сил, тотального контроля и определенной удачи. Если же вероятность выполнения плана составляет 80%, но в реальности он при этом оказался провален, то совершенно необходимо административное разбирательство причин срыва срока.

Очевидно, что ИМ может также эффективно применяться для проверки эффективности планируемых руководством организационных изменений самого процесса. Предлагаемые меры также «прогоняются» через имитационную модель процесса, в результате чего определяется действенность тех или иных мер и правильность выбора точек воздействия на систему. В случае неудовлетворительных результатов моделирования решение уточняется или заменяется другим.

В заключение хочу добавить, что данная статья не задумывалась как методическая, а является приглашением к дискуссии о применении различных методов и подходов в планировании и управлении проектными работами.