1 Rychlá simulační analýza pro rozhodování o vstupu do tendru Tendr je pěkný příklad řízení těch hlavních změn Lepší je neoddělovat siamská dvojčata PM a RM Představme si, že tendr vyhrajeme a modelujme, co uděláme a co nás potká Nemá valný smysl vstoupit/nevstoupit do tendru bez alespoň hrubé optimalizace představ „co by bylo kdyby“ Nemá valný smysl vstoupit/nevstoupit do tendru bez alespoň hrubé optimalizace soužití nového projektu se „zbytkem našeho firemního světa“

2 2 Připoměňme si, které problémy zkreslují naše plánování (i to velmi hrubé)

3 3 Proč je důležité zachytit při plánování cykly? PPráce KKontrola RRepase náhodný počet návratů Pomůže nám, když budeme místo s přirozenými cykly pracovat s jakýmisi „středními hodnotami“? Trochu ano, ale nevyužijeme možností, které přispějí k lepšímu řízení rizik. OK KO

4 4 Střední hodnota časové či finanční rezervy může být přesným omylem První průchod Druhý průchod 0,5 Výsledné rozdělení a jeho střední hodnota

5 Cesta jinam: 1. krok Kód může být v každém z uzlů, celý model se tedy stane počítačovým programem Programový kód ovlivňující lokální i globální veličiny

6 Cesta jinam: 2. krok Ukončovací podmínka – libovolná logická funkce, Programový kód ovlivňující lokální i globální veličiny a tedy nám přestává vadit větvení…

7 Cesta jinam: 3. krok … a přestávají nám vadit cykly Programový kód ovlivňující lokální i globální veličiny

8 Některé ovlivnitelné a neovlivnitelné parametry Ovlivnitelné parametry pro projektovy cas nula: nAini = celkovy vychozi pocet Analytiku nPini = celkovy vychozi pocet Programatoru Neovlivnitelné parametry: denA = mzdove naklady za den na jednoho ¨ analytika denP = mzdove naklady za den na jednoho programatora denV = mzdove naklady za den na vedouciho projektu

9 Některé dynamicky počítané parametry I lideA = pocet analytiku obsazenych danym projektem v dany den nAref = aktualne dostupny pocet Analytiku, který muze zaviset na dynamice ziveho portfolia projektu lideP = pocet programatoru obsazenych timto projektem v dany den nPref = aktualne dostupny pocet Programatoru, který muze zaviset na dynamice ziveho portfolia projektu

10 Některé dynamicky počítané parametry II freeA = pocet volnych analytiku z celkoveho prideleneho poctu freeP = pocet volnych programatoru z celkoveho prideleneho počtu A10 = klouzave prumerne vytizeni analytiku za 10 dnu P10 = klouzave prumerne vytizeni programatoru za 10 dnu

11 Model projektu (pracnoct nejvýš dny, neboť bloky jsou formálně skoro stejné)

12 Počet projektem vytížených analytiků

13 Průměrné využití analytiků – klouzavé dekády

14 Jak bude v horizontu 720ti dnů možné naplánovat uvolnění pracovníků analytici programátoři

15 Histogram NPV – odhady rentability HROZBY

16 Histogram – odhady doby do splnění HROZBY

17 Reference