EEN UITBREIDING VAN PROJECT CONTROLE GEBRUIK MAK ENDE VAN EARNED VALUE MANAGEMENT: DE ... ·...

UNIVERSITEIT GENT

FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE

ACADEMIEJAAR 2011 – 2013

EEN UITBREIDING VAN PROJECT CONTROLE GEBRUIK MAKENDE VAN EARNED VALUE MANAGEMENT: DE

COST CONTROL EN SCHEDULE CONTROL INDEX

Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van

Master of Science in de Toegepaste Economische Wetenschappen: Handelsingenieur

Fran De Vriendt & Philippe Lingier

onder leiding van

Prof. Dr. Mario Vanhoucke

Permission

Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gere-

produceerd worden, mits bronvermelding.

Naam student:

Fran De Vriendt

Philippe Lingier

1 Woord vooraf

In dit voorwoord zouden wij even de tijd willen nemen om iedereen te bedanken die ons heeft

geholpen heeft tijdens het schrijven van deze thesis.

In de eerste plaats gaat onze dank uit naar Prof. Dr. Mario Vanhoucke, die ons dit onderwerp

aanreikte en de tijd heeft genomen onze programmeercode eens te bekijken.

Als tweede zouden wij ook Mathieu Wauters willen bedanken om tijd te nemen om dit onderzoek

in goede banen te leiden.

Daarna bedanken wij Jan De Cock, die het voor ons mogelijk gemaakt heeft om de UGent su-

percomputer te gebruiken en daar zelf heel veel tijd voor op te offeren.

Dank aan Els Van der Burght om deze thesis na te lezen.

Als voorlaatste danken wij alle mensen die ons geholpen hebben met de onderzoeksprojecten.

Tot slot willen wij ook nog onze ouders en vrienden bedanken voor de uitgebreide steun.

I

2 Inleiding

Tegenwoordig is projectmanagement niet meer weg te denken uit de maatschappij. Projec-

ten worden steeds complexer en meer uitgebreid, waardoor het puur intuıtief ouitvoeren van

projecten geen goede optie is. Projectcontrole kan statisch of dynamisch uitgevoerd worden; bij

statische projectcontrole wordt bij aanvang van een project een risico-analyse uitgevoerd waarop

verdere projectopvolging gebaseerd wordt, wanneer bij dynamische projectcontrole tijdens het

verloop van een project gegevens continu worden geupdatet. Earned Value Management (EVM)

is veruit de bekendste dynamische projectcontrole techniek, en is een actueel onderwerp waar

recent reeds veel onderzoek naar gedaan is; aan de statische projectcontrolezijde is dan weer de

Schedule Risk Analysis (SRA) een van de meest veelbetekenende technieken.

Deze projectcontrole indices komen in deze uiteenzetting aan bod, maar zijn niet de hoofdreden

van dit onderzoek. Door middel van een simulatiestudie zal het potentieel van de Cost Control

en Schedule Control Index (CCoI en SCoI) onderzocht en beoordeeld worden. Deze metrieken

zijn vernieuwende combinaties van dynamische projectcontrole en risicobeheer, vervat in twee

geıntegreerde metrieken.

Vooreerst wordt het structureel kader beschreven waarin deze metrieken plaatsvinden, gevolgd

door een beschrijving van de projectcontrole technieken die geıntroduceerd werden in de eerste

alinea. Daarna worden de SCoI en CCoI metrieken opgesteld en in een geıntegreerd raamwerk

geplaatst. Op basis van deze gegevens wordt een simulatiestudie opgesteld die de efficientie

van de twee metrieken nagaat; de resultaten van deze simulatiestudie zullen verder geverifieerd

worden in een empirisch onderzoek. Besluiten worden doorheen de verhandeling vermeld. Ten

slotte worden aanbevelingen gemaakt voor toekomstig onderzoek.

II

Inhoudsopgave

1 Woord vooraf I

2 Inleiding II

3 Probleemsituering 1

3.1 Structureel kader . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

3.2 Earned Value Management . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

3.3 Risico analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3.4 Besluit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

4 Extensie van EVM: de Schedule Control Index en de Cost Control Index 16

4.1 De Schedule Control Index en de Cost Control Index . . . . . . . . . . . . . . . . 17

4.2 Grafisch raamwerk voor projectcontrole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

5 Simulatiestudie 29

5.1 Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

5.1.1 Topologische indicatoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

5.1.2 Correctieve acties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

5.1.3 P-factor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

5.1.4 Drempelwaarden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

5.2 Onderzoeksvragen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

5.2.1 OV1: Efficientie van SCoI en CCoI metrics apart en gezamenlijk . . . . . 34

5.2.2 OV2: Efficientie naargelang de projectstructuur . . . . . . . . . . . . . . . 35

5.2.3 OV3: Invloed van de correctieve acties op efficientie SCoI . . . . . . . . . 35

5.2.4 OV4: Invloed drempelwaarden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

5.2.5 OV5: Invloed verdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

5.2.6 OV6: Invloed varierende vaste kosten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

5.2.7 OV7: Invloed van de correctieve acties op de p-factor . . . . . . . . . . . 37

5.2.8 OV8: Invloed van de gesimuleerde vertraging . . . . . . . . . . . . . . . . 38

5.3 Methodologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

5.3.1 Opstellen SCoI en CCoI waarden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

5.3.2 SCoI/CCoI analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

5.3.3 SCoI analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

5.3.4 CCoI analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

5.3.5 Uitbreidingen van de methodologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

III

5.3.6 Geıntegreerde projectcontrole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

5.4 Resultaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

5.4.1 Efficientie van SCoI en CCoI metrics apart en gezamenlijk . . . . . . . . . 58

5.4.2 Efficientie naargelang projectstructuur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

5.4.3 Invloed van de correctieve acties op efficientie SCoI . . . . . . . . . . . . . 62

5.4.4 Invloed drempelwaarden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

5.4.5 Invloed verdeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

5.4.6 Invloed varierende kosten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

5.4.7 Invloed van de correctieve acties op de p-factor . . . . . . . . . . . . . . . 66

5.4.8 Invloed van de gesimuleerde vertraging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

5.5 Besluit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

6 Empirische studie 68

6.1 Bpost . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

6.1.1 Situering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

6.1.2 Netwerkanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

6.1.3 Verloop van het project . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

6.2 Verhelst . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

6.2.1 Situering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

6.2.2 Netwerkanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

6.2.3 Verloop van het project . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

6.3 Interpretatie en besluit empirische studie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

7 Conclusie en toekomstig onderzoek 77

8 Bibliografie V

9 Bijlagen VIII

IV

3 Probleemsituering

In dit hoofdstuk wordt dit thesisonderzoek binnen een structureel kader geplaatst. Er wordt

vertrokken van een algemeen beeld hoe projectmanagement binnen de bedrijfsstrategie een be-

langrijke rol speelt. Vervolgens wordt het managen van een individueel project ontleed en wordt

daarbinnen de rol van EVM gesitueerd. Daarna worden de basisprincipes en eigenschappen

van EVM en Schedule Risk Analysis uitgebreid bekeken. Deze beiden vormen zowel met hun

kwaliteiten als gebreken de bouwstenen voor de indices, de Cost Control Index en de Schedule

Control Index, die in deze masterproef grondig geanalyseerd worden.

3.1 Structureel kader

Desondanks het niet het hoofddoel van deze thesis is om een uiteenzetting te geven over pro-

jectmanagement binnen een algemene bedrijfscontext, is het toch belangrijk als masters han-

delsingenieur om dit niet uit het oog te verliezen. Vandaar dat het volgende deel gewijd is aan

het plaatsen van een individueel project binnen een economisch kader.

In de literatuur zijn reeds ontelbare artikels geschreven omtrent het belang van goed project-

management en over welke indices kunnen helpen om de totale efficientie van een project te

verbeteren, bijvoorbeeld Keil et al. (2003), Archibald (2003) of Munns & Bjeirmi (1996). Ze

zijn het er unaniem over eens dat het succes van een project staat of valt met de kwaliteit van

het management ervan en dat dit in grote mate gerelateerd is aan het gegeven of er vooraf een

goede voorselectie gebeurd is over het al dan niet aanvaarden van het project. Zo moeten bedrij-

ven vaak projecten selecteren uit een heel divers gamma. Sommige van deze projecten kunnen

marketing gerelateerd of IT-gerelateerd zijn, andere bevinden zich dan weer in het domein van

de duurzame ontwikkeling of in productontwerp, enz. Ieder project is stuk voor stuk uniek en

gebonden aan een bepaalde tijdsperiode op een specifieke plaats in een specifieke context Abrig-

nani et al. (2000) (Europe Youth Partnership). Bedrijven moeten dus kiezen welke projecten

ze opstarten, en welke ze laten liggen. Deze keuze is vaak gebaseerd op de beschikbaarheid van

de bedrijfsmiddelen die over de tijd verdeeld moeten worden over al de geselecteerde projecten.

De studie die zich bezighoudt met deze verdeling en met als doel om de algemene bedrijfs-

performantie te maximaliseren wordt ’Project Portfolio Management’ (PPM) genoemd, welke

uitvoerig in Archer & Ghasemzadeh (1999), Cooper et al. (1999) en Aajoud (2009) beschre-

ven wordt. Archer & Ghasemzadeh (1999) plaatsen in hun project portfolio selectie-raamwerk

als allereerste fase de aflijning met de algemene bedrijsstrategie. Dit wil zeggen dat bij de se-

lectie van een projectportfolio de bedrijfsstrategie de belangrijkste factor is. Ook in Cooper

1

et al.vindt men het belang van een project portfolio op basis van strategische keuzes terug maar

met daarnaast ook het belang van een wel overdachte allocatie van middelen over juist genoeg

projecten. Wernerfelt (1989) accentueert daarbij het belang om de ’kritieke middelen’ van het

bedrijf te kennen, bijvoorbeeld uitgebreide kennis omtrent de beschikbare activa of het besef

dat sommige mensen beter presteren in bepaalde contexten, in bepaalde teams en dus ook in

bepaalde projecten. Een slecht verdeling van de middelen over de projecten kan volgens Cooper

et al. verregaande gevolgen hebben, zoals bijvoorbeeld hogere doorlooptijden, lagere kwaliteit,

en ondermaats presterende producten. Ieder project heeft dus ook zijn eigen risicoprofiel en

economische waardecreatie waarmee rekening moet gehouden worden (analoog met financieel

portfolio management).

Helaas is een project nog niet geslaagd indien men nauwgezet alle voorgestelde stappen van pro-

ject portfolio management volgt. Blichfeldt & Eskerod (2008) tonen aan in hun studie dat de

voornaamste redenen dat bedrijven met een gespecialiseerde PPM toch moeilijkheden ervaren

zijn dat 1) projecten nooit volgens plan verlopen, 2) management en werknemers een gebrek aan

overzicht voelen over alle lopende projecten (zeker wanneer het aantal projecten stijgt doordat

velen niet volgens plan verlopen), en 3) mensen stress ervaren als hulpmiddelen steeds van de

ene naar de andere plek gestuurd worden. Het eerste probleem is voor het individuele project-

management, die in de gaten moeten houden hoe projecten effectief verlopen in vergelijking met

de planning. Het tweede en het derde zijn een meer overkoepelend projecten-probleem. Mits

projecten uitlopen, dan wil dit zeggen dat bepaalde hulpmiddelen niet meer beschikbaar zullen

zijn voor andere projecten waardoor de maximalisatie van de bedrijfsperformantie, bepaald in

de PPM, in het gedrang komt. Een project manager moet dus beseffen dat het belangrijk is dat

individuele projecten zo goed mogelijk onder controle gehouden worden in het belang van het ge-

heel. Projectmanagers moeten bijgevolg ’systems thinking’ hebben zoals het in Archibald et al.

(2012) genoemd wordt. Het is daarom van betekenis dat er een goede communicatie is vanuit

het individuele projectniveau naar de algemene PPM. Om het in de woorden van Martinsuo &

Lehtonen (2007) te zeggen, ”het begrijpen van portfolio-level kwesties moet beschouwd worden

als een deel van het takenpakket van projectmanagers en is niet enkel voor het topmanagement.”

Om projecten op het individuele niveau efficient te kunnen plannen en de hulpmiddelen ge-

makkelijk te kunnen verdelen, wordt een project opgesplitst in een opeenvolgende reeks van

projectfases. Dit wordt de ’Project Levens Cyclus’ (PLC) genoemd. Archibald et al. vermeldt

2

onder andere als voordelen van het ontwerpen en documenteren van een PLC dat iedereen een

goed inzicht kan verkrijgen in de processen doorheen het project, dat er gemakkelijker aan

continue verbetering van de processen kan gedaan worden en dat er een betere aflijning van

de processen komt. Traditioneel gezien zijn er volgens Malayao (2011) vier fases waarvan de

eerste de conceptfase is. Hierin wordt het project geautoriseerd en opgestart en een business

case opgesteld. De volgende fase is de ontwikkelingsfase, waarin de activiteiten gedefinieerd

worden en een ’Work Breakdown Schedule’ wordt opgesteld. Dit is een document waarin de

hierarchische structuur van deze activiteiten wordt neergeschreven. Er wordt ook al een pro-

toype gemaakt, en er wordt een concrete planning uitgetekend met concrete cijfers. De derde

fase is de implementatiefase. Daarin wordt het uiteindelijke werk gerealiseerd. Als laatste fase

is er de afsluitfase. Hierin wordt het project terug overhandigd aan de opdrachtgevers en afge-

sloten. Archibald et al. (2012) pleit in zijn paper echter voor de introductie van nog twee fases,

namelijk de incubatie/haalbaarheidsfase in het begin en de post-project evaluatie fase als laatste

fase.

Figuur 1: 6 fases van de PLC volgens Archibald et al.

De argumentatie daarvoor is dat vele modellen er niet in slagen om de volledige opbouw van

een project in kaart te brengen en dat zij ook het belang van de post-project evaluatie vergeten.

De incubatie/haalbaarheidsfase voegt aan het begin van het project de tijd en moeite toe die

nodig zijn om toestemming te verkrijgen om het project op te starten. Archibald et al. (2012)

vermeldt twee kernbegrippen: ’Information Buffering’, wat een informatieverzameling inhoudt

die opgebouwd is uit bijvoorbeeld SWOT-analyses of de identificatie van de belangrijkste per-

formantie indicatoren (Eng: Key Performance Indicators), alsook de identificatie vanwaar de

voornaamste weerstand zal komen, en of men toelatingen van de overheid kan verkrijgen, of

technologie beschikbaar zal hebben wanneer men ze nodig heeft, etc. In de paper wordt deze

fase vergeleken met het laden van een film op je televisie. De film kan pas starten zodra er genoeg

informatie overgebracht en gecompileerd is. Het tweede kernbegrip gaat over het verzwakken van

de ’Cognitive Constraints’. Dit zijn zaken zoals bijvoorbeeld de beperkte motivatie omtrent het

project opkrikken, of de samenhorigheid van een potentieel team creeren. De post-project evalu-

atiefase, waarbij ook de term ’klantentevredenheidsmanagementfase’ gebruikt wordt, omvat de

3

dataverzameling van de ’cognitive constraints’, en kennis over het klantenperspectief nadat de

resultaten van het project (bv. ontwikkelde producten) in gebruik genomen zijn. Dit gaat dan

vooral over het continue verbeteringsproces, maar op een langere tijdspanne dan de afsluitfase.

Deze visie sluit aan bij de stelling van Munns & Bjeirmi waarin nogmaals onderstreept wordt dat

er een onderscheid moet gemaakt worden tussen een succesvol project en succesvol projectma-

nagement. Men moet snappen dat goed projectmanagement slechts een deel is van het leveren

van een succesvol project en dat het vaak ook gaat om de externe klanttevredenheid en de ge-

percipieerde waarde die stakeholders er aan hechten voor, tijdens en na het projectmanagement

gedeelte. In de cursus Projectmanagement van Vanhoucke (2012a) wordt de implementatiefase

opgesplitst in een uitvoeringsfase en een controlefase. De controlefase is waar Earned Value

Management toe behoort.

3.2 Earned Value Management

Om projectmanagers te ondersteunen bij het opvolgen van hun talrijke projecten is Earned Value

Management ontwikkeld, een projectcontrole systeem dat de drie essentiele projectkarakteristie-

ken integreert, zijnde scope (=deliverables, te leveren prestaties), duur en kostenbeheer. Bij de

projectopvolging dienen de prestatie-indicatoren van de earned value analyse als een vroegtijdig

waarschuwingssignaal voor afwijkingen in het project, zowel voor de tijd- als kostenperforman-

tie. Op basis hiervan kan men tijdig correctieve acties ondernemen bij een negatief signaal en

opportuniteiten benutten bij een positief signaal.

Fleming & Koppelman (2000) en Kim et al. (2003) situeren de beginselen van Earned Value Ma-

nagement in het begin van de 20ste eeuw. In de fabrieken werden toen systemen ontwikkeld die

de kost-performantie nagingen. Dit werd gedaan door de te leveren productie te vergelijken met

de geplande kosten en actuele kosten. In het begin van de jaren ’60 ontwikkelde de U.S. Navy

de Program Evaluation and Review Technique (PERT) voor haar rakettenprogramma. Deze

techniek houdt een simulatiestudie in, waarbij een activiteitennetwerk wordt opgesteld, met bij

iedere activiteit een slechtste en beste tijd, waarmee men de uiteindelijke verwachte tijd poogt

te voorspellen. Dit werd later uitgebreid met kosteninformatie. In 1967 ontwikkelde het Ameri-

kaanse Department of Defense Cost/Schedule Control Systems Criteria. Dit is een bundel van 35

criteria over tijden kostcontrolesystemen waar verkopers aan moeten voldoen om mee te mogen

doen aan grote projectprogramma’s van deze instanties. Dit had volgens ACC (bron toevoegen)

twee belangrijke voordelen. Ten eerste leidde dit ertoe dat verkopers effectieve interne tijden

kostcontrolesystemen hadden, en ten tweede dat de overheid beter aan projectcontrole kon doen.

4

Dit zorgde ervoor dat er via ontwikkelde metrieken vroegtijdige waarschuwingssignalen kwamen

waardoor tijdig correctieve acties konden ondernomen worden. Fleming & Koppelman (2000)

vermeldt dat in 1996 deze 35 criteria herzien en gereduceerd werden wegens uitgebreide kritiek.

In Kim et al. (2003) staan enkele van deze kritieken opgesomd, waarbij de kost en de complexi-

teit van het systeem voorop staan. Daarnaast zou dit niet geschikt zijn voor alle industrieen.

De herwerking werd dan ook op basis van industriestandaarden afgelijnd, en aangepast aan de

opkomst van de informatica. Tot op heden blijken de ontwikkelde metrieken uit Earned Value

Management een meerwaarde bij het opvolgen van projecten. De indices die nodig zijn voor het

verdere verloop van deze thesis en de bijhorende problemen worden hierna geanalyseerd. Een

uitgebreidere studie kan gevonden worden in Anbari (2003), in Vanhoucke (2009) of Lipke et al.

(2009).

Zoals reeds aangehaald is EVM een projectcontrolesysteem dat de gezamenlijke controle over de

drie projectdoelen, zijnde scope, tijd en kosten probeert te handhaven. Volgens het ’dynamic

scheduling’ principe (dynamisch plannen) is het opstellen van een basisplanning, een ’baseline

schedule’ het fundament van projectmanagement (zie figuur 2). Dit kan wordt vaak ook voor-

gesteld door de Gantt-grafiek.

Figuur 2: Dynamic scheduling Vanhoucke (2012c)

Dit wordt gedaan door geplande tijdsinformatie gekoppeld aan monetaire eenheden toe te voegen

aan iedere projectactiviteit. Daarnaast worden de onderlinge relaties van de individuele activi-

teiten gedefinieerd. Figuur 11 geeft een voorbeeld van een dergelijke basisplanning. Hierop ziet

men vier activiteiten waarvan activiteit 1 het vertrekpunt is. Activiteiten 2 en 3 kunnen pas

starten nadat activiteit 1 gedaan is. Analoog kan activiteit 4 pas starten nadat activiteiten 2 en

3 afgewerkt zijn. Voor iedere activiteit worden er gegevens over de duur, vaste en variabele kos-

ten toegevoegd. Deze planning dient uiteindelijk als referentiepunt voor enerzijds het inplannen

van risico’s en anderzijds het controleren en opvolgen van het project.

5

Figuur 3: Voorbeeld basisplanning

Een eerste belangrijke noot is dat in earned value management men er steeds van uit gaat dat

er geen wijzigingen zijn in de vereiste resultaten. Dit impliceert dat deze laatste bereikt zullen

zijn op de (a priori ongekende) eindtijd van het project. Hierdoor wordt er vaak gesteld dat

EVM niet geschikt is voor projecten met een hoog risicogehalte zoals bv. onderzoeks- en ont-

wikkelingsprojecten (Kolisch, 2012).

De belangrijkste EVM-parameters die gebruikt worden bij de planning van een project zijn:

• ’Planned Duration’ (PD): Dit is de totale geplande tijd. Dit is niet gelijk aan de som van

de duur van de activiteiten.

• ’Budget At Completion’ (BAC): Dit is de totale geplande kost van het project, rekening

houdend met zowel vaste als variabele kosten.

• ’Planned Value’ (PV): Dit is de waarde in monetaire eenheden van het geplande werk dat

gedaan is op een bepaald tijdstip. Dit wordt vaak ook Budgeted Cost of Work Scheduled

genoemd.

De PV-waarden worden als referentiepunten gebruikt bij de analyse omtrent het effectieve pro-

jectverloop. Deze waarden worden dan afgewogen ten opzichte van twee andere indices, namelijk:

• ’Earned Value’ (EV): Dit is de cumulatieve gebudgetteerde waarde van het werk dat ef-

fectief volbracht is op een bepaald tijdstip. Dit komt overeen met de formule ’Percentage

Completed’ (=afgewerkt percentage, PC) maal de BAC. Dit wordt vaak ook Budgeted

Cost of Work Performed genoemd.

6

• ’Actual Cost’ (AC): Dit is de cumulatieve kost die effectief vereist was en geregistreerd werd

(door een boekhoudsysteem) bij het vervullen van het werk tot op een bepaald tijdstip.

Dit wordt vaak ook wel Actual Cost of Work Performed genoemd.

• ’Real Duration’ (RD): Dit is de totale duur dat het project effectief geduurd heeft.

Afwijkingen van het plan kunnen dan gemakkelijk geanalyseerd worden. Hiervoor bestaat er

zowel voor het tijds- als voor het kostaspect een performantiemetriek.

Voor de tijdsafwijking bekijkt men:

• ’Schedule Variance’ (SV): Dit wordt berekend door het verschil van de Earned Value en de

Planned Value te nemen. Dit is het verschil tussen het gepresteerde werk en het geplande

werk. Een positieve waarde voor de SV wil dus zeggen dat men voor zit op het schema. Een

positieve waarde wijst op een voorsprong op het plan. Men werkt sneller dan oorspronkelijk

gepland.

• ’Schedule Performance Index’ (SPI): Dit is de verhouding tussen de EV op de PV. Een

waarde boven 1 is analoog met een voorsprong op het plan.

Voor de kostenafwijking bekijkt men:

• ’Cost Variance’ (CV): Dit is het verschil tussen de Earned Value en de Actual Cost. Dit

vergelijkt de gebudgetteerde kosten voor wat er al gepresteerd is met de effectieve kosten

die nodig waren. Een positieve waarde voor de CV meldt dus dat men goedkoper dan

gepland heeft gewerkt.

• ’Cost Performance Index’ (CPI): Dit is de verhouding van de EV op de PV. Een waarde

boven 1 geeft het goedkoper werken dan gepland weer.

Grafisch kan men al deze metrieken mooi opvolgen. In figuur 4 is er een positief scenario

uitgetekend voor zowel duur als kosten. In figuur 5 is een negatief scenario voor beide aspecten

uitgetekend. Het is dus mogelijk dat een project positief verloopt op tijdsvlak, maar niet op

kostengebied; omgekeerd kan ook.

7

Figuur 4: Positief scenario

Figuur 5: Negatief scenario

8

Hoewel deze metrieken zeker hun meerwaarde hebben, zal naar het einde van het project toe

altijd de waarde van de Schedule Variance een verbeterende trend weergeven en uiteindelijk

naar nul lopen (de SPI analoog naar 1) desondanks dat het project een ruime achterstand kan

hebben. Dit komt door de eerder vernoemde veronderstelling dat de deliverables altijd bereikt

worden. De PV zal vanaf de geplande eindduur van het project constant blijven op de geplande

kosten, terwijl de EV altijd zal blijven stijgen tot alle gebudgetteerde activiteiten ook afgelopen

zijn. De kost performantie-indexen blijken niet aan problemen onderhevig. In figuur 6a wordt

aangetoond dat de SV naar 0 gaat op het einde van het project. In figuur 6b staat het verloop

van de SPI en CPI.

(a) SV naar 0 (b) SPI naar 1

Figuur 6

Als oplossing voor dit probleem is er door Lipke (2003) de ’Earned Schedule’ (ES) methode

voorgesteld. Deze alternatieve metriek meet de tijdsdeviatie van het project in tijdseenheden in

plaats van op basis van de kosten. Deze wordt berekend door:

ES = t+EVt − PVtPVt+1 − PVt

met als voorwaarden dat op tijdspunt t de EV ≥ PVt en EV ≤ PVt+1.

Deze metriek duidt dus aan op welk tijdstip de PV even groot is als dat de EV is op tijdstip t

(zie figuur 5). Met behulp van de ES kan men het probleem, dat de SV (SPI) op het eind altijd

naar nul (een) gaat, verhelpen door een nieuwe manier van tijdsdeviatie te berekenen.

• Schedule Variance (tijd) (SV(t)): Dit wordt berekend door de bekomen Earned Schedule

te verminderen met de Actuele Tijdsperiode (AT).

9

• Schedule Performance Index (tijd) (SPI(t)): De verhouding tussen de ES en de AT.

Op figuur 7 is te zien dat de eind afwijkingen hierdoor opgelost worden.

Figuur 7: SV(t)

Hoewel EVM goed werkt als vroegtijdige waarschuwer is er toch veel kritiek op deze methode.

Critici verwijten EVM dat dit een vrij tijdsintensieve job is. Daarnaast zou het zich alleen

bezighouden met het totaalbeeld. Daarbij halen zij argumenten aan omtrent de kritiekheid

van activiteiten. Een kritieke activiteit is een activiteit waarbij de totale projectduur verlengt

indien deze activiteit minimaal uitloopt. Een niet-kritieke activiteit zal bij uitlopen nog niet

onmiddellijk invloed hebben op de totale projectduur. Als voornaamste argument geven de

critici dat een niet-kritieke activiteit achter kan lopen en daardoor een negatief signaal kan

teweegbrengen, niettegenstaande de totale projectduur niet in gevaar komt. Hierdoor zou de

projectmanager verkeerdelijk gealarmeerd worden. Omgekeerd kunnen vertragingen van de ene

activiteit gecompenseerd worden door andere goed presterende activiteiten, waardoor er geen

alarmsignalen worden verstuurd hoewel ze vereist zouden zijn.

Uit het onderzoek van Vanhoucke (2011), zie figuur 8, blijkt daardoor dat de efficientie voor

het gebruik van EVM vrij hoog ligt voor seriele netwerken (Serieel-Parallel(SP)-indicator nabij

een), maar dat deze voor eerder parallelle netwerken (SP-indicator nabij nul) nogal laag ligt. 1

Deze efficientie wordt berekend door het effect van correctieve acties af te wegen ten opzichte

van het aantal signalen dat EVM geproduceerd heeft. Een ander argument dat een zwak punt

van EVM aanwijst wordt gegeven door Loch et al. (2011) . Hij stelt dat bij EVM de onderlinge

relaties van de projecten op voorhand moeten gekend zijn. In grote complexe projecten is het

1Een serieel project is een project waarbij de activiteiten achter elkaar worden uitgevoerd. Bij een parallel

project lopen de activiteiten op hetzelfde moment

10

Figuur 8: efficientie EVM, bewerkt uit (Vanhoucke, 2011)

mogelijk dat sommige activiteiten onvoorzien toch invloed hebben op mekaars starttijd. Een

laatste zwakheid is dat EVM werkt met deterministische waarden. Uit de praktijk blijkt dat

deze vooropgegeven tijden nooit exact gehaald worden. Er is dus een hiaat met de werkelijkheid

doordat EVM geen geplande variabiliteit van activiteiten inbouwt.

3.3 Risico analyse

De zwakheid van EVM om met deterministische waarden te werken leidde tot een andere stro-

ming welke verder bouwt op de eerder vernoemde PERT-analyse. Deze analyse was in staat om

de kans te bepalen dat een project voor een bepaalde datum klaar kon zijn. Dit systeem had

echter ook zijn tekortkomingen. Het hield bijvoorbeeld geen rekening met het feit dat kritieke

paden kunnen verspringen bij het sneller of trager lopen van activiteiten. Daarom is men over-

gegaan tot het gebruik van Monte Carlo simulaties. Dit is een simulatiestudie, ontstaan in de

casinosector, waarbij men door het herhalen van willekeurig gekozen en onder controle gehouden

waarden, resultaten met probabiliteitsinformatie kan verkrijgen.

Een tweede projectanalysemethode die verder bouwt op deze Monte Carlo simulaties is de Sche-

dule Risk Analysis (=Tijds risico analyse, SRA). Dit is een methode waarbij onzekerheden van

individuele projectactiviteiten gekwantificeerd worden waardoor er via deze sensitiviteitsinfor-

matie nagegaan kan worden welke invloed deze onzekerheden hebben op de totale duur van het

project.

11

Vanhoucke (2010a), Vanhoucke (2012a) onderscheidt vier stappen in het opmaken van een Sche-

dule Risk Analysis. De eerste is het opstellen van het basisplan. Hulett (1995) vermeldt daarbij

dat dit basisplan dient om een eerste duidelijk beeld te geven over welke parallelle paden een

potentieel gevaar kunnen zijn voor het verloop van de totale projectduur. In de tweede stap moe-

ten de risicoprofielen gedefinieerd worden. Dit wordt gedaan door te bepalen wat de geplande

variabiliteiten zijn van de duur. Er wordt dus een minimum en maximum waarde toegekend

waarbinnen de duur van de individuele activiteiten kunnen vallen. Daaraan wordt dan een

probabiliteitsdistributie verbonden. Deze geeft aan hoe groot de kans is dat deze minimum,

geplande of maximumwaarden voorkomen. Deze distributie kan onder andere uniform zijn,

waarbij iedere waarde evenveel kans heeft om voor te komen, of triangulair, waarbij de geplande

waarden een grotere kans hebben om voor te komen dan de uiterste waarden. De derde stap is

het uitvoeren van de Monte Carlo simulatie. Daarbij wordt eerst een willekeurig gekozen duur

geselecteerd per activiteit op basis van de gekozen probabiliteitsvoorwaarden. Daarna wordt

het plan opnieuw geconstrueerd op basis van deze nieuwe activiteitswaarden en registreert men

welke activiteiten op het kritieke pad liggen. Dit wordt een groot aantal keer gedaan en op het

einde worden deze frequentiewaarden gebruikt in de verwerking van de SRA metrieken.

Voor SRA worden er door Vanhoucke (2010b), Vanhoucke (2009) vier metrieken gedefinieerd.

De eerste is de ’Criticality Index’ (CI), welke het percentage weergeeft van het aantal keer dat

de activiteit in de Monte Carlo simulatie op het kritieke pad lag. De formule hiervoor werd

overgenomen uit Vanhoucke (2009):

CI = P (tfi = 0) =

∑nrsk=1

1 indien tfki = 0,

0 indien niet.

nrs

met nrs=aantal Monte Carlo simulaties; k=bepaalde simulatienummer; t fi=totale ’float’ (ook

wel ’slack’ genoemd). De ’float’ is het verschil tussen de vroegste starttijd en de laatste starttijd

van een activiteit , zonder een verschil in totale projectduur teweeg te brengen. Indien de ’float’

gelijk is aan nul dan ligt de activiteit op het kritieke pad.

Dodin & Elmaghraby (1985) zeggen dan dat activiteiten met een hoge CI een hoge graad van

opvolging nodig hebben. Commentaar daarop is dat de CI geen rekening houdt met de impact in

de algemene definitie van risico (risico=kans*impact). Bijvoorbeeld, in een serieel netwerk kan

een heel kort durende activiteit aanzien worden als altijd kritiek en daarom als heel belangrijk,

12

terwijl deze eigenlijk niet zoveel invloed heeft op de totale projectduur.

Een tweede metriek is de ’Significance Index’ (SI), voorgesteld door Williams (1992) die op dit

probleem inspeelt en de individuele activiteitsduur afweegt ten opzichte van de totale project-

duur. De formule hiervoor werd overgenomen uit Vanhoucke (2009):

SI = E(di

di + tfi∗ RD

E(RD))

met E(x) gelijk aan het gemiddelde van x, di gelijk aan de duur van activiteit i, RD gelijk aan

de totale gesimuleerde projectduur en tfi gelijk aan de ’float’ van activiteit i.

De SI is helaas slechts een gedeeltelijke oplossing voor de CI-problemen en omvat niet alle soor-

ten projectgevallen. Daarom stelt Williams (1993) als derde metriek de ’Cruciality Index’ (CRI)

voor. Dit is een metriek die de onderlinge correlatie tussen de activiteitsduur en de totale pro-

jectduur meet, waardoor de impact ook wordt opgenomen in het opmaken van het risicoprofiel.

De formules voor de correlatieberekeningen hierna zijn allen overgenomen uit Vanhoucke (2009):

CRI = |corr(di, RD)|

Binnen deze categorie zijn er drie metrieken:

• Correlatie gebaseerd op de ’Pearson’s product moment’ (CRI(r))

r =

∑nrsk=1(d

ki − di)(RDk −RD)

nrs ∗ σdi ∗ σRD

met x als het gemiddelde, en σx als de standaardafwijking van x.

Een belangrijk probleem bij deze formule is echter dat de correlatie een lineair verband meet

tussen de activiteitsduur en de totale projectduur, terwijl deze twee variabelen vaak een

niet-lineair verband hebben. Als oplossing hiervoor werd de volgende metriek uitgevonden.

• Correlatie gebaseerd op de ’Spearman’s rank correlation’ (CRI(ρ))

ρ = 1−6∑nrs

k=1 δ2k

nrs(nrs2 − 1)

13

met δk het verschil tussen de rangwaarden van di en RD gedurende de simulatie k.

• Correlatie gebaseerd op de ’Kendall’s tau rank correlation’ (CRI(τ))

τ =4P

nrs(nrs− 1)− 1

met P gelijk aan het aantal concordante paren van de di en RD variabelen.

In de CRI(τ) wordt een paar bivariate resultaten (xi, yi) en (xj , yj) als concordant aanzien

indien xi ≤ xj en yi ≤ yj of indien xi ≥ xj en yi ≥ yj .

Deze crucialiteitsindices worden op een zelfde manier geanalyseerd voor het kostaspect, maar

dan gebaseerd op de correlatie tussen de individuele projectkost en de totale projectkost.

CRI(kost) = |corr(ci, RC)|

met ci gelijk aan de kost van de individuele activiteit, en RC als de totale kost van het project.

Als vierde soort metriek is er de ’Schedule Sensitivity Index’ (SSI), welke is uitgevonden door de

’Project Management Body Of Knowledge’ (PMBOK). Zij stelden voor om de CI te combineren

met de standaardafwijkingen van de individuele projectactiviteit en de totale projectactiviteit.

Volgens Vanhoucke (2011) blijkt deze metriek zich te onderscheiden voor projectopvolging en

correctieve actiesignalen.

SSI =σdi ∗ CIσRD

Niettegenstaande blijkt dat SRA een meerwaarde kan zijn bij het managen van een project,

komt uit het onderzoek van Vanhoucke (2011) naar voor dat deze indices, op basis van hun

efficientie, voornamelijk geschikt zijn voor parallelle projecten (SP-waarde tegen 0) en minder

voor seriele (SP-waarde tegen 1) (zie figuur 9 ).

14

Figuur 9: efficientie EVM en SRA, gehaald uit (Vanhoucke, 2011)

Een tweede kritiek is dat SRA een statische indicator is die voor de aanvang van het project

bepaald wordt. Hij wijzigt dus niet naargelang het projectverloop.

3.4 Besluit

EVM en SRA zijn beiden twee project management methodes die hun meerwaarde in de realiteit

hebben aangetoond, maar er is toch nood aan een dynamisch concept dat er zowel in slaagt om

voor seriele als voor parallelle netwerken een goede efficientie te bereiken. Dit wil zeggen dat

men zo efficient mogelijke correctieve acties wil ondernemen met zo weinig mogelijk signalen van

de metrieken. Een combinatie van beide metrieken leidt tot een totale verbeterde efficientie te

zien op figuur 10.

15

Figuur 10: efficientie EVM en SRA, combinatie van (Vanhoucke, 2012b) en (Vanhoucke, 2011)

4 Extensie van EVM: de Schedule Control Index en de Cost

Control Index

In de probleemsituering werd aangetoond dat, ondanks de goede werking van EVM bij een-

voudige, seriele projecten, het gebreken vertoont wanneer het toegepast wordt op complexere

projecten. Dit komt onder andere door het veronderstellen van deterministische waarden voor

de projectactiviteiten en hun opeenvolging. Aangezien in de realiteit projecten immer gepaard

gaan met onzekerheden en variabiliteit in tijd en kosten, is deze assumptie zelden terecht. Om

af te stappen van deze deterministische waarden, die reeds vaak bekritiseerd werden door vele

auteurs, zijn twee nieuwe metrics ontwikkeld die projectvariabiliteit en risicoanalyse integreren

in de earned value analyse: de Cost Control Index en de Schedule Control Index (Pajares &

Lopez-Paredes, 2011). Door een connectie te leggen met risicoanalyse kan men de geplande

duur en kosten linken aan een probabiliteitsfunctie met vooropgelegde variabiliteit. De controle-

indices die hier onderzocht worden geven aan wanneer de afwijkingen van het project buiten deze

geplande variabiliteit terechtkomen, wat de projectmanager toelaat structurele en systematische

veranderingen gedurende de project life cycle op te merken.

In wat volgt worden de Schedule Control Index en de Cost Control Index toegelicht en wordt

16

geıllustreerd hoe deze metrieken opgesteld worden. De creators van deze index hebben recente-

lijk als vervolg in hun SCoI/CCoI onderzoek een raamwerk ontworpen voor het integreren van

kost, tijd en risico (Acebes et al., 2013). Dit raamwerk wordt als tweede punt besproken.

4.1 De Schedule Control Index en de Cost Control Index

Via de SCoI en CCoI metrieken wordt risico management in het EVM raamwerk geıntegreerd.

Er wordt nagegaan of de project over-runs binnen de geplande/verwachte variabiliteit liggen,

of of er structurele en systematische veranderingen zijn tijdens de levenscyclus van het project.

Het principe is het niet enkel opsporen van afwijkingen van het plan, maar ook weten of deze

afwijkingen binnen de verwachte afwijkingen liggen (bij een bepaald betrouwbaarheidsniveau).

Indien dit niet het geval is moeten corrigerende acties ondernomen worden.

Tijdens de programmatie voor de analyse van de SCoI en CCoI werd begonnen met het basis-

voorbeeld uit de paper van Pajares & Lopez-Paredes (2011) na te bootsen om zeker te zijn dat

gesnapt werd hoe alles in mekaar zat en dat de programmeercode klopte. In dit proces bleek

dat de bekomen waarden van de ccoi niet overeenstemden met de paperwaarden. Daarom werd

er contact opgenomen met de auteurs, waardoor aan het licht kwam dat de vermelde kostenin-

formatie in de paper onvolledig was. In de paper deed men uitschijnen dat de geplande kosten

gebaseerd waren enkel op variabele kosten, terwijl er in de berekeningen ook een deel vaste kos-

ten waren. De gebruikte waarden kunnen hieronder teruggevonden worden. In de bespreking

van deze twee indices wordt dit voorbeeld gebruikt om aan te vullen wat er mist in de uitleg

van de basispaper.

Het opstellen van de metrieken begint met de basisstappen van SRA, uiteengezet in de subsectie

SRA. Als eerste stap werd het opstellen van een basisplan aangehaald. Het project bestaat uit

vier activiteiten, waarbij de activiteiten pas kunnen starten nadat de voorgaande activiteiten

volledig afgewerkt zijn. Aan iedere activiteit wordt een duur (uitgedrukt in weken), een vaste

kost en een variabele kost toegekend.

17

Figuur 11: Basisplan

Hierdoor bekomt men twee mogelijke paden namelijk, pad 1-2-4 welke een geplande duur van 8

weken heeft, en pad 1-3-4, welke 9 duurt. Het tweede pad is dus het enige kritieke pad.

De tweede stap van SRA is het definieren van de risicoprofielen. Dit gebeurt door de variabiliteit

van de geplande duur in te geven. In de paper geeft men daarvoor een minimum en maximum

waarde per activiteit weer (figuur 12). De totale kosten worden volgens de duur gewijzigd.

Daarnaast heeft men gekozen voor een uniforme probabiliteitsverdeling en een betrouwbaar-

heidspercentage voor de duur en kosten van 90%.

Figuur 12: variabiliteit duur

Stap drie is het uivoeren van de Monte Carlo simulaties. Het doel van deze simulaties is om een

’Project Risk Baseline’ op te stellen waarop daarna verder gebouwd wordt. Dit is een metriek

die aangeeft hoe het totale risico van het project zal verlopen over de tijd heen. Het principe

daarbij is dat indien een project zoals gepland verloopt, het risico op projectafwijkingen ver-

mindert naargelang men vordert. Een afgewerkte activiteit heeft dus geen risico op afwijkingen

meer. Bijvoorbeeld, activiteit 1 zal beginnen op tijdsperiode 0 en heeft een geplande duur van

2 weken. Aangezien men verwacht dat deze duur gerespecteerd wordt op een week na, kan de

activiteit minimum 1 en maximum 3 weken duren. Indien alles loopt zoals gepland, weet men

op tijdsperiode 1 dat het project al half is afgewerkt, waardoor het risico op afwijkingen gehal-

18

veerd wordt. Activiteit 1 zal dus nog een minimumduur van 1,5 en een maximumduur van 2,5

overhouden. Op tijdsperiode 2 is de activiteit volgens de planning gedaan, en zal het risico op

afwijkingen nul zijn. Deze lijn werd doorgetrokken op alle activiteiten en tijdsperiodes waardoor

men de volgende tabel bekomt:

Figuur 13: Min/Max duur per TP

Voor een bepaalde tijdsperiode mag de simulator een zogezegde effectieve waarde kiezen per

activiteit tussen de geplande minimum- en maximumwaarde. Bijvoorbeeld voor TP0 kan hij

voor activiteiten 1, 2, 3, 4 respectievelijk de waarden 2,3 3,2 5,8 en 1,2 kiezen. Bij iedere

simulatie bekomt men dus een effectief gelopen totale projectduur, hier 9,3. Deze simulaties

worden 50.000 keer herhaald per tijdsperiode (TP) zodat men, zonder grote schommelingen

in de resultaten, op basis van de risicoprofielen een gemiddelde verwachte totale duur bekomt

per tijdsperiode. Daarnaast kan men de variabiliteit van de totale projectduur per tijdsperiode

bijhouden, waarmee men dan de uiteindelijke Project Risk Baseline kan opstellen. De resultaten

voor dit voorbeeld zijn:

(a) Duur (b) Kost

Figuur 14

Indien men de varianties uittekend over de tijdsperiodes heen bekomt men de Project Risk

19

Baseline voor enerzijds de duur (SRB) en anderzijds voor de kost (CRB).

(a) Duur (b) Kost

Figuur 15

Na de Monte Carlo simulaties worden de verdere berekeningen gedaan. Een eerste stap daarbij

is het berekenen van de ’Weights’. Dit is het verdelen van het risico over de tijsperiodes. Dit

kan gemakkelijk gedaan worden door de risicowaarden van tijsperiodes in de Risk Baselines (=

de varianties) van de vorige af te trekken:

wt(duur) = SRBt−1 − SRBt

wt(kost) = CRBt−1 − CRBt

In het cijfervoorbeeld wordt dat dan:

Figuur 16: weights duur en kosten

De volgende stap is het opstellen van de ’Schedule Project Buffer’ (tijdsprojectbuffer, SPB) en

de ’Cost Project Buffer’ (kostprojectbuffer, CPB). Dit wordt berekend op tijdsperiode 0 op basis

van het vooraf bepaalde betrouwbaarheidspercentage, welke hier 90% was. De formule hiervoor

20

is:

SPBx% = TPDx% − TPDµ

CPBx% = TPKx% − TPKµ

Hierbij staat x% voor het gekozen betrouwbaarheidspercentage, TPD voor totale projectduur,

TPK voor totale projectkost en µ voor de gemiddelde waarde.

In het voorbeeld was de 90% grootste waarde van de TPD ≈ 10,93 en deze van de TPK ≈ 5.362.

De gemiddelde waardes waren voor TPD ≈ 9,28; voor de TPK ≈ 4.799. Dit geeft dus:

SPB90% = 10, 93− 9, 28 = 1, 65

CPB90% = 5.362− 4.799 = 563

Deze waarden zijn de maximum waarden die een project mag uitlopen om het project binnen

een probabiliteitsbuffer van bv. 90% te eindigen.

Daarna worden de SPB en CPB opgesplitst volgens de weights van het risico per TP. SBt voor

de duur; CBt voor de kosten. Dit wordt gedaan volgens:

SBt = wt(duur) ∗SPB

σ2max,duur

CBt = wt(kost) ∗CPB

σ2max,kost

met σ(x) de variantie uit TP0.

In het cijfervoorbeeld komt men dan hetvolgende uit:

Figuur 17: SBt en CBt

Nadat men de individuele waarden van de buffer opgesplitst heeft volgens de risicoverdeling per

TP, kan men deze weer optellen per TP om te weten te komen per TP hoeveel buffer er tot

21

dat punt mag opgebruikt worden om nog binnen het betrouwbaarheidsinterval te zitten. Dit

wordt gemeten door de ’Accumulated Schedule Buffer’ (ASBt) en de ’Accumulated Cost Buffer’

(ACBt).

ASBt = SBt−1 + SBt

ACBt = CBt−1 + CBt

In het cijfervoorbeeld wordt dat dan:

Figuur 18: ASBt en ACBt

(a) ASBt (b) ACBt

Figuur 19

De uiteindelijke ASBt en de ACBt komen in dit voorbeeld overeen aangezien de SPB en de

varianties op TP0 toevallig even groot zijn.

Deze waarden worden uiteindelijk vergeleken met de EV varianties afkomstig uit een EVM

analyse om te kunnen leiden tot de uiteindelijke SCoI en CCoI indices. Beide metrieken zijn

afzonderlijk verschillend bij het implementeren van de EVM en worden afzonderlijk besproken.

22

Voor de ’Schedule Control Index SCoI’ gebruikt men de SV(t), besproken in sectie EVM, om

op te volgen of men over of onder de buffer zit.

SCoIt = ASBt + SV (t)t = ASBt + ESt −AT

Een negatieve SCoIt wil zeggen dat er achterstand is opgelopen in het project, en dat deze

groter is geworden dan de voorziene buffer volgens het betrouwbaarheidspercentage. Er is dan

sprake van een structureel in het tijdsverloop van het project. Correctieve acties zijn dus nood-

zakelijk. Een postieve SCoIt wil zeggen dat de buffer nog niet overschreden is. De duur van de

activiteiten is dus nog binnen de verwachte duur.

Voor de ’Cost Control Index SCoI’ gebruikt men de CV, besproken in sectie EVM, om op te

volgen of men over of onder de buffer zit. Het verschil met de SCoI-berekeningen is dat de ACB

niet berekend wordt op het tijdspunt t maar op het tijdpunt dat de ES dan zit.

CCoIt = ACBt=ES + CVt = ACBt=ES + EVt −AC

Analoog met de SCoI wil een negatieve CCoI zeggen dat men meer kosten heeft dan verwacht,

en dat deze groter geworden is dan de voorziene buffer volgens het betrouwbaarheidspercentage.

Er is dan ook sprake van een structureel probleem in het kostverloop van het project. Ook hier

zijn correctieve acties sterk aanbevolen. Een positieve CCoI duidt erop dat het project geen

onverwachte extra kosten heeft.

Deze methodologie werd uitgewerkt in Pajares & Lopez-Paredes (2011) door een nagebootste

projectopvolging. De waarden die gebruikt werden zijn:

Figuur 20: Opvolging

De besproken EVM metrieken zijn uitgezet op de onderstaande figuren.

23

Figuur 21: Overzicht verloop EV, PV, AC

In de volgende figuur wordt de SV(t) uitgezet t.o.v. de ASBt maal -1. Hierdoor kan men zien

hoe deze twee zich t.o.v. mekaar bewegen. Hetzelfde is analoog gebeurd voor de CCoI, maar

hierbij moet er enige voorzichtigheid worden ingebouwd, aangezien de opvolging gebeurd t.o.v.

de waarde van de ACBES . Een completere grafische analyse kan gevonden worden in subsectie

grafisch raamwerk voor projectcontrole

24

Figuur 22: SV(t) en ASBt

Figuur 23: CV en ACBt

De uiteindelijk bekomen waarden voor de SCoI en CCoI zijn hiervoor:

25

Figuur 24: SCoI en CCoI

(a) SCoIt (b) CCoIt

Figuur 25

Op de grafieken kan men zien dat er voor de SCoI negatieve waarden zijn voor TP 1 tot en

met 5 waarop deze dan even positief worden. Op TP 8 verslechtert weer alles en wordt de SCoI

weer negatief. Voor de CCoI merken we eerst een kleine negatieve waarde tot en met TP 3 en

vervolgens positieve. Hieruit blijkt dat de noodzaak om een negatieve waarde voor de CCoI te

corrigeren niet altijd vereist is.

4.2 Grafisch raamwerk voor projectcontrole

In dit deel wordt een grafisch raamwerk voor de SCoI en CCoI besproken waarmee het geıntegreerd

bekijken van kost, schedule en risico monitoring mogelijk gemaakt wordt (Acebes et al., 2013).

Hiervoor zijn twee nieuwe indices en nieuwe cumulatieve buffers benodigd.

De nieuwe indices zijn de SPBmin en de CPBmin. Dezen worden berekend door in de Monte

Carlo simulaties van de SCoI/CCoI, naast de 90% grootste waarde, de 10% grootste waarde op

te slaan. (Andere percentages kunnen ook gebruikt worden.) Dit wordt bijgehouden zodat men

in het geval van heel positieve waarden ook positieve correctieve acties kan ondernemen. Dit

26

kan bijvoorbeeld inhouden dat men minder personeel nodig heeft, en daarmee kosten uitspaart,

of dat men bepaalde hulpmiddelen kan overzetten naar andere projecten. De indices worden

berekend door:

CPBmin = TPKµ − TPK10%,min ; SPBmin = TPDµ − TPD10%,min

CPBmax = TPK90%,max − Cµ ; SPBmax = TPDµ − TPD90%,max

metµ = gemiddelde

De daarbij horende nieuwe cumulatieve buffers ACBsum,t en ASBsum,t worden berekend door:

ACBsum,t = ACBmin,t +ACBmax,t

ASBsum,t = ASBmin,t +ASBmax,t

waarbij ACBmax,t en ASBmax,t de cumulatieve bufferwaarden zijn zoals uitgelegd zoals ze in

sectie 4.1 gedefinieerd waren.

Grafisch zet men eerst de ASBsum,t(ACBsum,t) waarden en de ASBmax,t(ACBmax,t) waarden

uit. Indien we de x-as ook in beschouwing nemen, bekomen we vijf gebieden (zie figuren 26 en

27).

De hieropvolgende redenering wordt met de SCoI waarden besproken. Analoog kunnen deze

voor de CCoI beschouwd worden.

Indien bij de projectopvolging de SCoIt onder de x-as ligt, wil dat zeggen dat het project achter

zit (SV(t)¡0) en buiten zijn geplande variabiliteit valt (gebied 1). Als het project achter zit,

maar nog binnen zijn geplande variabiliteit valt dan zal de SCoIt in gebied 3 lopen. Mits het

project loopt volgens plan (SV(t)=0) dan zal de SCoIt liggen op de ASBmax,t lijn. Indien het

project voor zit op schema (SV(t)¿0), maar nog binnen zijn geplande variabiliteit valt, dan zal

de SCoIt lijn lopen in gebied 2. Ten slotte, als de SCoIt lijn door gebied 4 loopt, wil dit zeggen

dat het project voor loopt op schema en buiten zijn geplande variabiliteit is. Dit betekent dat

men een zekere ruimte heeft tot positieve correctieve acties.

De grafieken op figuren 26 en 27 zijn beiden van eenzelfde parallel netwerk die in de simulatie-

studie gebruikt zijn. De SCoIt en CCoIt waarden werden gesimuleerd.

27

Figuur 26: voorbeeld framework SCoI

Figuur 27: voorbeeld framework CCoI

In de hieropvolgende simulatiestudie wordt de focus gelegd op de negatieve signalen en de cor-

rectieve acties hiervoor. Positieve correctieve acties vallen bijgevolg buiten dit onderzoek.

28

5 Simulatiestudie

Het doel van deze simulatiestudie is nagaan of de waarschuwingssignalen die de SCoI en CCoI

indices genereren het gewenste effect veroorzaken, zijnde een verbetering van de projectperfor-

mantie, en of hiervoor zware inspanningen vereist worden van de projectmanager. Samengevat

wordt aldus de efficientie van beide indices onderzocht, dit voor verschillende situaties en onder

verschillende voorwaarden.

Als input voor de simulatiestudie werd een UGent database van 4.100 fictieve projecten geraad-

pleegd om de SCoI en CCoI metrieken op toe te passen. De netwerken uit deze database bevatten

elk 30 niet-dummy activiteiten en werden geconstrueerd met RanGen2, een activity-on-the-node

netwerk generator ontwikkeld door Vanhoucke et al (2008) en gebaseerd op de RanGen netwerk

generator van Demeulemeester et al (2003). Een dataset van 900 projecten, opgesplitst naarge-

lang hun SP-waarde (Serieel-Parallel indicator, zie verder), werd gedownload van de OR-AS web-

site (Operations Research, Applications and Solutions; http://www.or-as.be/measuringtime).

Vooreerst worden verschillende belangrijke parameters toegelicht die in deze simulatiestudie aan

bod komen. Daaropvolgend worden de verschillende onderzoeksvragen geıntroduceerd en wor-

den er bijhorend hypothesen geformuleerd. Verder wordt de onderzoeksmethodologie uitvoerig

beschreven, gevolgd door het rapporteren en interpreteren van de resultaten. Tenslotte worden

de besluiten geformuleerd die uit deze studie getrokken kunnen worden.

5.1 Parameters

Opdat alle termen duidelijk zijn gedurende de beschrijving van de onderzoeksvragen, metho-

dologie en resultaten, worden hier reeds alle belangrijke concepten, variabelen en parameters

uitgelegd.

5.1.1 Topologische indicatoren

In dit deel worden kort enkele topologische indicatoren uitgelegd. Deze indicatoren beschrijven

de samenhang en de structuur van projecten en zijn gehaald uit Tavares (1998) en Vanhoucke

(2010b).

• ’Network complexity’: Deze indicator wordt berekend door de som te nemen van het aantal

voorgangers per activiteit.

• ’Size’: Deze indicator geeft de omvang van een project weer en wordt simpelweg berekend

door het aantal activiteiten te tellen.

29

• ’Serial/parallel indicator (SP)’: Deze indicator is gebaseerd op de ’level’ lengte. Indien

men een pad zou volgen van de beginactiviteit naar de eindactiviteit, is iedere activiteit

die men in dat pad passeert een level. Deze indicator meet de mate waarin een project

serieel of parallel is. De formule die hiervoor gebruikt wordt is:

SP =

1 indien n=1,

m−1n−1 indien n>1.

met m gelijk aan het maximum aantal levels van alle paden, en n gelijk aan het aantal

activiteiten.

Typisch seriele projecten zijn bouwprojecten, waar de ene activiteit de andere opvolgt;

typisch parallelle projecten zijn informatica projecten, waar vele activiteiten tergelijkertijd

kunnen lopen.

• ’Activity distribution indicator’: (AD) Hiermee wordt de breedte van het netwerk nagegaan

door de levelgrootte van de verschillende paden met mekaar te vergelijken.

• ’Length of arcs indicator’: (LA) Deze indicator duidt aan in welke mate de afstanden in

levels is van een activiteit naar zijn opvolger in een project.

• ’Topological float indicator’: (TF) Hiermee wordt aangegeven hoeveel activiteiten in de

netwerkstructuur kunnen opschuiven zonder een vertraging te veroorzaken.

Aangezien aangetoond is Vanhoucke (2012b) dat de SP-indicator een significante invloed heeft

op de projectperformantie van EVM en SRA, werd deze topologische indicator aangewend voor

de studie van de SCoI en CCoI metrieken. De database gebruikt in deze studie bestaat uit 900

projecten die opgesplitst zijn naar SP-waarde, gaande van SP=0,1 tot SP=0,9. Elke SP-waarde

beslaat 100 projecten.

5.1.2 Correctieve acties

Er zijn verschillende correctieve acties waaruit een projectleider kan kiezen bij projectproblemen.

In deze studie worden crashing en fast tracking naar voor geschoven als acties om de tijdsper-

formantie van een project te herstellen; voor het verbeteren van de kostperformantie wordt de

variabele kost aan cost crashing onderworpen.

30

5.1.3 P-factor

De p-factor werd geıntroduceerd door Lipke (2004)en meet in welke mate de oorspronkelijke

planning wordt nageleefd tijdens het projectverloop. Deze maatstaf wordt als volgt berekend:

p =

∑i∈N min(PVi,ES , EVi,AT )∑

i∈N PVi,ES

Een hoge p-factor betekent dat het projectverloop goed aanleunt bij de planning; een lage p-

factor toont aan dat er sterk van de planning is afgeweken. Deze maatstaf werd ontworpen door

Lipke, die constateerde dat iedere afwijking bij het uitvoeren van het plan een bepaald risico op

herwerken inhoudt. De mogelijke oorzaken van zulke afwijkingen zijn onder andere het overlap-

pen van sequentiele taken, vertragingen of versnellingen tijdens het projectverloop en het niet

lineair lopen van de geplande waarde van activiteiten (door bijvoorbeeld leereffecten of stijgende

complexiteit bij een activiteit). Het risico op herwerken werd door Lipke geschat op 50% en leidt

potentieel tot een langere projectduur. Deze projectverlenging werd echter niet opgenomen in

de klassieke EVM metrieken aangezien zij enkel gebaseerd zijn op kostengerelateerde indicato-

ren. Het verloop van een project kan dus verschillen van de planning, niettegenstaande de EV

dezelfde waarden aanneemt als de geplande waarde. Op figuur 28 kan men twee schema’s voor

eenzelfde project terugvinden met eenzelfde resultaat voor de EVM indicatoren, maar waarbij

de uitvoering van de taken anders verlopen is. Aangezien het eerste schema het plan nauwge-

zet volgt heeft deze een hoge p-factor; het tweede daarentegen zorgt voor een lage p-factor bij

eenzelfde EVM analyse.

(a) hoge p-factor (b) lage p-factor

Figuur 28: Figuur uit Lipke (2004)

Het doel van de p-factor is bijgevolg om het risico op herwerkingen op te nemen in de EVM

analyse. Dit wordt gedaan door de EV aan te passen volgens de p-factor. De eerste stap daarbij

31

is het opsplitsen van de EV volgens de p-factor:

EV = p ∗ EV + (1− p) ∗ EV = EV (p) + EV (r)

Hierbij duidt EV(p) het risicovrije gedeelte van de EV aan en EV(r) het deel met risico op

herwerking. De tweede stap is het corrigeren van de EV tot de ’effectieve EV’. Dit wordt gedaan

volgens:

EV (e) = EV (p) +R% ∗ EV (r)

waarbij R% het geschatte gedeelte van EV(r) is dat vermoedelijk geen herwerking zal moeten

ondergaan. Dit heeft tot gevolg dat de effectieve EV kleiner zal zijn dan de gewone EV, waardoor

het risico op herwerken bij plandeviaties wordt opgenomen in de projectopvolging.

5.1.4 Drempelwaarden

In de primaire stap van het onderzoek geven de SCoI en CCoI een waarschuwingssignaal wanneer

de indices een negatieve waarde aannemen. Het is echter niet gezegd dat dit het juiste moment

is om correctieve acties te ondernemen; de signalen zouden te vroeg of te laat kunnen komen,

waardoor de projectopvolging niet optimaal gebeurt. Daarom worden verschillende actiedrem-

pels op de metrieken gezet om te achterhalen of de signalisatie bij een andere drempelwaarde

deze van de ’nulwaarde’ overtreft. Een actiedrempel bepaalt bij hoeveel afwijking van het pro-

jectplan er activiteiten geevalueerd worden. Door deze drempel te verleggen, kiest men bijgevolg

zelf wanneer de afwijkingen als te groot beschouwd worden; dit hoeft niet per se het moment

te zijn waarop de geplande variabiliteit overschreden wordt; men kan ook reeds eerder (of nog

later) acties initieren.

Een optimale drempelwaarde kan voor een performantie indicator gekozen worden om op het

juiste moment en enkel voor de belangrijke activiteiten correctieve acties te triggeren, voor het

bekomen van een optimale impact op het projectverloop ten opzichte van de moeite die men

in het evalueren van activiteiten moet steken. De projectmanager kan bovendien verschillende

drempelwaarden kiezen voor respectievelijk kost en duur, naargelang welke van de twee het be-

langrijkst is voor hem. Indien kost de minst belangrijke van de twee zou zijn, kan bijvoorbeeld de

actiedrempel voor kostreductie lager gezet worden dan deze voor tijdsreductie zodat correctieve

acties sneller in gang gezet worden voor het tijdsaspect dan voor het kostenaspect.

Bovenstaande beschrijving geldt voor vaste drempelwaarden. Daarnaast wordt een meer ge-

avanceerde optie onderzocht, namelijk dynamische actiedrempels; deze zorgen ervoor dat de

32

intensiteit van de projectcontrole wijzigt naargelang het project vordert. Bij afnemende drem-

pelwaarden worden de actiedrempels op de projectcontrole index gedurende het projectverloop

steeds lager gezet, terwijl bij oplopende drempelwaarden net het omgekeerde gebeurt. Voor de

SCoI/CCoI-metrieken komt het er aldus op neer dat oplopende drempelwaarden zorgen voor

een steeds nauwgezettere controle van afwijkingen van het projectplan. Bij aanvang van het

project worden bijvoorbeeld waarschuwingssignalen gegeven op basis van de negativiteit van

de SCoI/CCoI, terwijl naar het einde van het project toe reeds bij licht positieve waarden een

alarmsignaal verzonden wordt. Dalende drempelwaarden daarentegen verminderen de project-

controle naar het einde van het project toe.

In Vanhoucke (2011) werd aangetoond dat dalende drempelwaarden voor de tijdsanalyse betere

resultaten opleveren voor zowel dynamische als statische projectcontrole. Dalende drempelwaar-

den zorgen er bij EVM analyse voor dat er bij aanvang van het project sneller alarmsignalen

gegenereerd worden dan op het einde. Een hoge actiedrempel in het begin heeft een positief ef-

fect op de efficientie van de projectopvolging. Doordat vertragingen bij aanvang van het project

ook een effect hebben op het verdere verloop, hebben correctieve acties in de startfase van een

project een grotere impact op het uiteindelijke verloop dan acties die pas op het einde worden

uitgevoerd. Deze conclusie werd overigens getrokken voor alle serieel-parallel waarden. Ook

voor SRA werken de dalende drempelwaarden goed, maar hier wil dit het omgekeerde zeggen:

aan het begin van het project worden enkel de activiteiten gecontroleerd met een zeer hoge sen-

sitiviteitswaarde, wat slechts een beperkt percentage omvat (bijvoorbeeld 10%). Daarna wordt

deze waarde steeds verkleind zodat almaar meer activiteiten in acht genomen worden (bijvoor-

beeld 20%). Dit zorgt voor een optimale werking omdat deze risico-analyse methode statisch is

en alle activiteiten met een tijdsensitiviteit hoger dan de drempelwaarde elke periode opnieuw

geevalueerd moeten worden, ook al loopt het project vlot en zijn er geen vertragingen. De kans

dat er effectief problemen zijn wordt groter naarmate het project vordert, waardoor het steeds

lager zetten van de drempelwaarden een goede methode is om correctieve acties te triggeren die

een grotere impact hebben op de uiteindelijke prestatie van het project.

In principe zou de SCoI (resp. CCoI) zelf als dynamische drempelwaarde voor EVM analyse

kunnen aanzien worden. Door de EVM performantiemetriek SV(t) (CV) telkens op te tellen

bij de geaccumuleerde tijdsbuffer (kostbuffer) van die periode, dient de geaccumuleerde buffer

als extra drempelwaarde bovenop de gewone EVM metriek. Aangezien deze drempelwaarde per

periode verandert naargelang het inherente risico van de verschillende activiteiten, kan men van

33

een dynamische drempelwaarde spreken, of specifieker nog van een stijgende actiedrempel door

het cumulatief karakter van de buffer. Ondanks de inherente dynamiek van de SCoI/CCoI-

indices zullen in deze studie toch verdere testen gedaan worden omtrent vaste en dynamische

drempelwaarden bovenop deze metrieken.

5.2 Onderzoeksvragen

In deze paragraaf worden acht verschillende onderzoeksvragen naar voor gebracht, elk met hun

hypothese(n). Deze onderzoeksvragen zijn zodanig opgesplitst dat elk aspect van het onderzoek

apart bekeken wordt terwijl de andere parameters constant gehouden worden. Het doel van het

onderzoek is om voor al deze vragen relevante resultaten te verkrijgen via de methodologie die

in de volgende paragraaf besproken wordt.

5.2.1 OV1: Efficientie van SCoI en CCoI metrics apart en gezamenlijk

Als eerste en tevens hoofdzakelijke onderzoeksvraag wordt de efficientie van de Schedule Control

Index en Cost Control Index onderzocht voor het opwekken van correctieve acties. De twee

metrieken worden eerst los van elkaar geanalyseerd, zodat de impact van elke metriek apart

onderscheiden kan worden. Daarna wordt gecontroleerd hoe efficient de projectcontrole is bij

een geıntegreerd gebruik van beide indices, dit voor projecten waar het tijdsaspect belangrijker

is dan het kostenaspect en vice versa. Verder wordt projectopvolging op basis van Earned Value

Management en Schedule Risk Analysis vergeleken met deze op basis van de SCoI en CCoI

metrieken.

De hypothese die hier gesteld wordt, is dat de SCoI en CCoI efficienties hoger zullen liggen dan

deze van EVM en SRA. De SCoI en CCoI metrieken representeren een combinatie van statische

en dynamische projectcontrole dankzij het samenspel van Monte Carlo simulatie bij aanvang

van het project en EVM analyse tijdens het projectverloop. Hierdoor wordt een beter resultaat

verwacht dan wanneer enkel dynamische (EVM) of enkel statische (SRA) projectinformatie

ingeschakeld wordt. Overigens worden er bij de toepassing van SCoI en CCoI pas signalen

gegenereerd wanneer structurele problemen in het project geslopen zijn, waardoor de kans groot

is dat correctieve acties echt vereist worden bij het evalueren van de lopende activiteiten in het

project. Zolang men binnen de verwachte variabiliteit blijft, is er geen reden tot het nemen van

drastische maatregelen. Kleine afwijkingen van het plan binnen de verwachte variabiliteit van

een project worden daarom genegeerd, wat niet gebeurt bij EVM analyse. Bij EVM worden

alarmsignalen over het algemeen sneller uitgezonden, namelijk vanaf de ’schedule variance’ of

’cost variance’ een negatieve waarde aannemen; dit tenzij er een lagere actiedrempel wordt

34

toegepast (cfr. supra).

Ten slotte wordt verwacht dat de efficientie bij een geıntegreerde projectopvolging voor beide

metrieken iets lager zal liggen. Wanneer er met zowel het tijdsaspect als het kostenaspect

rekening gehouden moet worden, zullen deze namelijk restricties opleggen aan elkaar, waardoor

acties maar beperkter kunnen ondernomen worden.

5.2.2 OV2: Efficientie naargelang de projectstructuur

Als netwerktopologie-indicator wordt de serieel-parallel waarde gehanteerd voor de projectda-

tabase, zoals reeds aangehaald bij de uitleg van de gebruikte parameters in de simulatiestudie.

EVM scoort slecht bij parallelle netwerken; er wordt te snel een actie getriggerd door parallelle

paden die geen kritieke/cruciale activiteiten bevatten. De SCoI en CCoI kunnen nog steeds

signalen geven bij niet-kritieke/niet-cruciale activiteiten, maar er wordt enkel een waarschu-

wingssignaal gegeven wanneer activiteiten hun geplande variabiliteit overschrijden. Dit zorgt

voor minder snelle probleemsignalisatie (geen meldingen bij zeer kleine afwijkingen) en bij het

tijdsaspect bovendien ook voor een grotere kans dat de activiteit in kwestie reeds kritiek is ge-

worden door het structurele probleem. Er wordt nagegaan of bij projectcontrole op basis van de

SCoI en CCoI de niet-kritieke/niet-cruciale signalen door parallelle paden nog steeds doorwe-

gen op de efficientie van de metrieken bij parallelle projecten te vergelijken met seriele projecten.

Door de goede combinatie van top-down en bottom-up projectmanagement verwachten we dat

de goede projectcontrole-efficientie behouden wordt over het gehele SP-spectrum. Op basis van

de resultaten uit Vanhoucke (2012b) houden we er tevens rekening mee dat een dieptepunt in

het midden van het spectrum (SP=0,5), waar de projecten een complexere structuur hebben

door het samenspel van seriele met parallelle paden, niet uitgesloten is. Een analoog verloop

aan de EVM-SRA combinatie grafieklijn uit figuur 10 (sectie 3.4 van deze uiteenzetting) wordt

verwacht voor de SCoI/CCoI-efficientie.

5.2.3 OV3: Invloed van de correctieve acties op efficientie SCoI

Er wordt onderzocht wat de invloed is van de twee verschillende correctieve acties die gebruikt

worden bij de tijdsanalyse, namelijk van het ’crashen’ en het parallelliseren van activiteiten.

Deze acties worden volgens een waarschijnlijkheidsverdeling toegepast die in de methodologie

verklaard wordt, maar worden ook afzonderlijk onderzocht door de 900 projecten uit de data-

base op te volgen met enkel ’crashen’ of enkel parallelliseren als correctieve acties. Er wordt

vermoed dat de efficientie van ’crashing’ apart hoger zal liggen dan deze van parallelliseren,

35

aangezien bij het ’crashen’ van activiteiten een onmiddellijk duurverschil voelbaar kan zijn in

de daaropvolgende tijdsperiode. Bij parallelliseren heeft de correctieve actie pas impact op het

projectverloop wanneer de volgende kritieke activiteit vroeger start dan gepland. Dit kan als

gevolg hebben dat men bij parallelliseren veel frequenter evaluaties uitvoert in verband met

het projectverloop, waardoor de efficientie van het ondernemen van acties daalt. Parallelliseren

lijkt ons echter beter aan te sluiten bij de realiteit, aangezien extra middelen niet altijd zomaar

beschikbaar zijn om in te zetten bij projectproblemen. Door het toepassen van een combinatie

van ’crashing’ en parallelliseren wordt verwacht een efficientie te bereiken die tussen de twee

efficientiewaarden van ’crashing’ en parallelliseren apart ligt.

5.2.4 OV4: Invloed drempelwaarden

Het principe van drempelwaarden werd in de vorige paragraaf uiteengezet. De superioriteit van

dalende drempelwaarden voor de opvolging van het tijdsverloop van een project werd daar ook

reeds aangekaart. Voor het kostenverloop wordt als hypothese gesteld dat de conclusies voor het

tijdsverloop doorgetrokken kunnen worden en dat voor beide projectcontroles dezelfde resulta-

ten zullen aangetroffen worden. Bij de analyse van vaste drempelwaarden verwachten we dat de

efficientie van beide metrieken daalt indien de drempelwaarde meer naar de positieve kant toe

gezet wordt, met andere woorden wanneer de SCoI/CCoI metrieken al sneller waarschuwings-

signalen genereren. Hoe positiever men de drempelwaarde zet, hoe minder men rekening houdt

met de geplande variabiliteit en hoe sneller de waarschuwingssignalen komen. Hierdoor komt

de analyse in de buurt van Earned Value Management, aangezien er steeds minder rekening

gehouden wordt met de risicobuffer. De efficientie van de SCoI/CCoI zou dus naar deze van

EVM toe moeten gaan bij hogere actiedrempels. Indien zou blijken dat de SCoI/CCoI metrie-

ken slechter presteren dan EVM analyse, zou bij deze hogere actiedrempels eerder een betere

efficientie gevonden moeten worden.

Als hypothese wordt gesteld dat indien geen actiedrempel bovenop de SCoI/CCoI gezet wordt

en de inherente drempelwaarde van de risicobuffer wordt toegepast, de metrieken het best tot

hun recht komen en de efficientie optimaal is. Zodra de drempelwaarde meer negatief staat,

zou het begin van structurele problemen genegeerd worden en er te laat kunnen gereageerd

worden, wat tot slechtere resultaten leidt. Bovendien wordt verwacht dat ook voor de SCoI en

CCoI afnemende drempelwaarden bovenop de metrieken voor betere resultaten zullen zorgen

dan toenemende drempelwaarden, analoog met de conclusies uit de EVM en SRA studie.

36

5.2.5 OV5: Invloed verdeling

Deze onderzoeksvraag is een soort van robuustheidscontrole, waarbij er wordt gekeken of de

resultaten ongeveer hetzelfde blijven in verschillende omstandigheden. De parameter die hier

gevarieerd wordt, is de kansverdeling die aangewend wordt voor de duur en kosten van de

verschillende activiteiten. Als standaard kansverdeling wordt een uniforme verdeling toegepast,

waarbij alle waarden in een interval evenveel kans maken om voor te komen. De resultaten

die bekomen worden op basis van deze distributie worden vervolgens vergeleken met deze voor

een triangulaire distributie; het is van belang om dit te controleren, aangezien in realiteit de

driehoeksdistributie vaker voorkomt en toegepast wordt. Bij een triangulaire kansverdeling heeft

de meest waarschijnlijke waarde (of deterministische basiswaarde) de grootste kans om voor te

komen; hoe verder men in het interval afwijkt van deze waarde, hoe kleiner de kans op het

voorkomen van deze waarden. Bij triangulaire distributies zal de risicobuffer lager liggen dan

bij de uniforme verdeling, doordat de waarden uit de Monte Carlo simulatie bij eerstgenoemde

dichter bij de geplande waarden zullen liggen. Bij projectvertraging of meerkosten zal bijgevolg

sneller een alarmsignaal gegenereerd worden door de SCoI en CCoI metrieken.

5.2.6 OV6: Invloed varierende vaste kosten

Net zoals bij de vorige onderzoeksvraag is deze een robuustheidscontrole. Er wordt gekeken of

de resultaten van de CCoI-analyse afwijken wanneer de effectieve vaste kosten niet identiek zijn

aan deze uit de planning.

Indien het kostenverloop enkel afhankelijk is van de variabele kosten en dus ook rechtstreeks van

de effectieve duur van de activiteiten, zullen de kosten dikwijls hun risicobuffer overschrijden

wanneer de tijdsbuffer eveneens overschreden wordt. Hierdoor hangt de CCoI sterk af van de

SCoI. De kostbuffers worden bij de CCoI techniek namelijk compleet opgesteld op basis van

de tijdsbuffers, zowel in de methodologie van deze studie als in het onderzoek van Pajares &

Lopez-Paredes (2011).

Indien de vaste kosten echter ook afwijken dan wordt dit door de CCoI metriek meteen als een

structureel probleem beschouwd, aangezien er geen verwachte variabiliteit voor de vaste kosten

wordt ingecalculeerd. Er zullen bijgevolg sneller acties gegenereerd worden in deze situatie.

5.2.7 OV7: Invloed van de correctieve acties op de p-factor

De p-factor, een parameter die in het begin van dit hoofdstuk reeds aan bod is gekomen, wordt

tijdens het simuleren van projectcontrole aan de hand van de SCoI en CCoI metrieken opgevolgd.

Dit wordt gedaan om te controleren wat de invloed is van de ondernomen correctieve acties

37

op de p-factor, en is vooral interessant wanneer er activiteiten geparallelliseerd worden. Als

hypothese wordt vooropgesteld dat telkens er activiteiten geparallelliseerd worden, de p-factor

omlaag gaat, met meer activiteitenoverlapping als oorzaak. Telkens er ’gecrasht; wordt kan

een verbetering van de p-factor verwacht worden, doordat dit de opgelopen vertragingen in

activiteiten vermindert. Kostreducties worden verwacht een slechtere p-factor als gevolg te

hebben, doordat deze de activiteiten net meer vertragen.

5.2.8 OV8: Invloed van de gesimuleerde vertraging

Om het effect van de gesimuleerde vertraging tijdens het projectverloop op de efficientie van de

projectcontrole na te gaan, werd de maximale waarde voor de effectieve duur per activiteit ge-

varieerd. Hierdoor werd per projectsimulatie de vertraging kleiner of groter gezet. De maximale

waarde wordt in stappen van 10% gevarieerd van 150% tot 210% van de geplande duur van een

activiteit. Er wordt aangenomen dat bij een kleinere maximale vertraging de projecten groten-

deels binnen hun geplande variabiliteit blijven, en er dus weinig correctieve acties in gang gezet

worden. Daarentegen worden bij grote gesimuleerde vertragingen veel alarmsignalen gegenereerd

door de SCoI/CCoI metrieken, en is de kans bovendien zeer groot dat er kritieke/cruciale acti-

viteiten vertraging ondervinden en er effectief correctieve acties ondernomen worden. Daarom

wordt als hypothese gesteld dat de controle-indices efficienter worden naarmate de gesimuleerde

vertraging groter wordt.

5.3 Methodologie

De methodologie die gebruikt wordt in de simulatiestudie wordt in wat volgt uitgebreid be-

schreven. Deze methodologie is gebaseerd op de werkwijze van Vanhoucke (2011) voor het

onderzoeken van de efficientie van statische en dynamische projectcontrole.

In figuur 29 wordt een overzicht gegeven van de verschillende stappen die tijdens het onderzoek

doorlopen worden voor ieder project uit de database; deze stappen zullen een voor een besproken

worden in de volgende paragrafen.

38

Figuur 29: Methodologie

Als startpunt wordt de procedure van Pajares & Lopez-Paredes (2011) voor het opstellen van de

SCoI en CCoI metrieken doorlopen. Allereerst wordt een risico-analyse uitgevoerd op basis van

een Monte Carlo simulatie, waardoor de geaccumuleerde tijden kostbuffers kunnen opgesteld

worden. Aansluitend worden de effectieve duur en kosten van de verschillende activiteiten gesi-

muleerd, gevolgd door een EVM analyse van deze gesimuleerde afwijkingen van het plan. Aan

de hand van deze informatie worden de SCoI en CCoI waarden vervolgens voor alle tijdsperioden

berekend en opgeslaan.

Verder wordt het uitvoeren van projectcontrole nagebootst met de SCoI en CCoI waarden en de

initiele EVM analyse uit de vorige stap als input. De uitvoering van het project wordt gestart

en vanaf de eerste opvolgingsperiode (t=1) start de projectcontrole. Deze controle gebeurt aan

de hand van zowel de SCoI metriek als de CCoI metriek; eerst worden de indices apart gebruikt

zoals in de figuur wordt getoond, maar achteraf volgt nog een geıntegreerde analyse waarbij de

39

waarden van beiden tegelijkertijd opgevolgd worden.

De verschillende stadia tijdens projectcontrole op basis van de SCoI gaan als volgt: eerst wordt

nagegaan of de SCoI in de huidige tijdsperiode onder zijn actiedrempel ligt. Deze actiedrempel

kan de nulwaarde zijn of een andere vaste of dynamische drempelwaarde. Indien deze actie-

drempel overschreden niet overschreden is wordt overgegaan naar de volgende opvolgingsperi-

ode; indien dit wel het geval is wordt gecontroleerd of er lopende kritieke activiteiten achter

zitten op schema. Enkel bij vertraagde kritieke activiteiten moeten correctieve acties onderno-

men worden. Bij projectcontrole op basis van de CCoI wordt overeenkomstig gecontroleerd of

de CCoI waarde onder zijn actiedrempel ligt. Indien dit zich voordoet worden de cruciale acti-

viteiten gecontroleerd op meerkosten, zoniet dan wordt ook hier naar de volgende tijdsperiode

overgegaan. Correctieve acties worden uitgevoerd wanneer cruciale activiteiten over hun budget

zitten. Wanneer het project beeindigd is wordt tenslotte voor beide indices de efficientie van het

gesimuleerde projectverloop berekend.

Het doel van deze methodologie is aldus het nagaan van de efficientie van de twee nieuwe me-

trics.De parameters in de studie worden gevarieerd om voor alle onderzoeksvragen een antwoord

te kunnen formuleren.

5.3.1 Opstellen SCoI en CCoI waarden

Het werd reeds ter sprake gebracht dat het opstellen van de SCoI en CCoI waarden analoog

gebeurt aan de procedure van Pajares & Lopez-Paredes (2011). Hiervoor werden enkele waar-

den toegekend aan de variabelen uit deze procedure, en werden assumpties vooropgesteld. Een

algemene assumptie die tijdens het onderzoek gemaakt wordt is dat projectmiddelen altijd be-

schikbaar zijn; het beperkte middelen projectplanningsprobleem wordt buiten beschouwing ge-

laten. De ongelimiteerde beschikbaarheid van middelen geldt onder andere voor overuren, extra

werknemers, extra materiaal, enzovoort.

De verschillende stappen voor het berekenen van de SCoI/CCoI metrieken en hun parameters

worden hier kort toegelicht. De formules die gehanteerd werden om de geaccumuleerde risicobuf-

fers (ASBt en ACBt) en SCoI/CCoI waarden op te stellen zijn terug te vinden in subsectie 4.1;

de formules voor de EVM analyse kan men weervinden in subsectie 3.2 van deze verhandeling.

(a) Opstellen geaccumuleerde risicobuffers

In de simulatiestudie wordt de projectopvolging van 900 fictieve projecten nagebootst. De

projectcontrole per project werd zodanig geprogrammeerd dat er om de 5% afgewerkt per-

centage (percentage completed) een opvolgingsperiode voorkomt. Dit werd zo ingesteld om

40

voor zowel de seriele als de parallelle projecten evenveel periodes te hanteren om de risi-

cobuffers over te spreiden; bovendien werd de rekentijd voor seriele projecten hierdoor ook

significant gereduceerd.

Voor de statische projectopvolging, namelijk de risicoanalyse bij aanvang van elk project,

wordt een Monte Carlo simulatie met 50.000 runs per opvolgingsperiode uitgevoerd. De

50.000 runs werden gekozen op basis van het simuleren van het voorbeeldnetwerk uit het

werk van Pajares & Lopez-Paredes (2011); wanneer via de programmeercode van deze studie

dit netwerk verwerkt werd met 50.000 runs kwamen de waarden overeen met de geprojec-

teerde waarden in de paper. Het verwerken van deze code gebeurde via de High-Performance

Computing Infrastructure van de UGent (ook wel de”supercomputer”genoemd).

De volgende opsomming toont de verschillende settings voor de Monte Carlo simulatie.

• De variabiliteitsbuffers voor de duur van de activiteiten varieren minimum tussen 0,6

- 0,9 en maximum tussen 1,1 - 1,4 van de geplande duur. Uit dit interval wordt op

willekeurige basis een waarde gekozen per project; de minimumbuffer wordt steeds even

groot gezet als de maximumbuffer.

• De effectieve vaste kosten ondergaan in deze fase van het experiment nog geen variatie.

Hierdoor worden de kostenbuffers gezet gebaseerd op de variabiliteit van de duur van

de activiteiten. Aangezien de project database geen kostinformatie omvat wordt aan

elke activiteit van elk project een vaste kost toegewezen tussen 500 en 700 en een va-

riabele kost tussen 100 en 300. Dit houdt in dat voor korte taken vaste kosten kunnen

doorwegen, terwijl voor tijdrovende activiteiten de variabele kosten het grootste deel

van het budget beslaan.

• Als kansverdeling werd in het beginnend onderzoek de uniforme verdeling aangewend,

analoog aan de kansverdeling die in Pajares & Lopez-Paredes (2011) werd gebruikt

voor het basisvoorbeeld. In een latere fase wordt ook de triangulaire verdeling gebruikt.

• Het betrouwbaarheidspercentage voor het bepalen van de risicobuffer werd op 90%

gezet, aangezien dit een waarde is die in realiteit dikwijls de voorkeur wegdraagt. Voor

het opstellen van de ASBt(sum) en ACBt(sum) voor het grafisch raamwerk werd de

41

minimum cumulatieve buffer opgesteld via een betrouwbaarheidspercentage van 10%.

(b) EVM analyse

In een volgende stap wordt de projectvooruitgang gesimuleerd zodat reeds een EVM analyse

uitgevoerd kan worden. Hiervoor wordt de effectieve duur van de activiteiten willekeurig

gekozen uit een interval van 60% tot 160% van hun geplande duur. Door de maximum-

waarde op 160% te zetten wordt gemiddeld een systematische vertraging gesimuleerd van

10%. Enkele maximumwaarden werden op de 900 projecten toegepast om een waarde te vin-

den die zowel positieve als negatieve waarden voor de SCoI en CCoI genereert, maar over het

algemeen meer negatieve waarden; een gesimuleerde vertraging van maximaal 160% kwam

hierbij als de beste waarde naar voor, met een verhouding negatieve-positieve waarden van

afgerond 70%-30%. Hierdoor heeft niet elk project in de database extreme vertragingen

en meerkosten, maar zijn er ook niet te weinig projecten die vertraging/meerkosten on-

dervinden. Dit laatste argument wordt aangehaald omdat projecten die hun buffer niet

overschrijden in de studie geen projectcontrole behoeven en zodus een nilwaarde opleveren

voor de efficientie. Het effect van het varieren van deze maximumwaarde komt echter ook

nog aan bod om een antwoord te bieden op onderzoeksvraag 8 (cfr. supra).

Uit deze EVM analyse haalt men de gesimuleerde werkelijke projectduur en -kosten wanneer

er geen correctieve acties uitgevoerd worden bij de projectopvolging.

(c) SCoI/CCoI opstellen

Met de resultaten van de vorige 2 stappen - het opstellen van de risicobuffers en het uitvoeren

van een initiele EVM analyse- worden de SCoI en CCoI metrieken opgesteld, analoog aan

de werkwijze beschreven in vorig hoofdstuk. Alle relevante waarden van deze en voorgaande

stappen worden opgeslaan voor bij de SCoI en CCoI analyses voor de verschillende experi-

menten en scenario’s telkens dezelfde basisgegevens te hanteren. Dit gaat onder andere over

de SCoI/CCoI waarden en de echte duur van alle activiteiten van de 900 projecten.

5.3.2 SCoI/CCoI analyse

Eerst worden de SCoI en CCoI metrieken apart geımplementeerd bij het opvolgen van de 900

projecten uit de database, en wordt de efficientie van beiden nagegaan. Daarna worden de twee

metrieken samen toegepast en wordt onderzocht hoeveel efficientie hierdoor verloren gaat (of

eventueel gewonnen wordt).

42

Voor zowel de SCoI als de CCoI-analyse wordt eenzelfde werkwijze gevolgd. De algemene stap-

pen die bij deze werkwijze doorlopen worden, zijn de volgende:

• Genereren van een waarschuwingssignaal voor negatieve SCoI/CCoI indices Voor ieder

project worden de SCoI/CCoI waarden afkomstig uit voorgaande simulatie geanalyseerd

per opvolgingsperiode (tracking period). Indien de SCoI/CCoI index positief is, wordt

overgegaan naar de volgende opvolgingsperiode; wanneer deze echter negatief is, wordt er

in de huidige tijdsperiode een alarmsignaal verzonden dat de analyse naar de volgende

stap doet overgaan.

• Identificeren en evalueren van lopende kritieke/cruciale activiteiten Er wordt nagegaan

welke activiteiten er in uitvoering zijn tijdens de actuele opvolgingsperiode. Bij het op-

volgen van de projectduur wordt verder onderzocht welke activiteiten kritiek zijn, terwijl

bij het opvolgen van de projectkost de focus gelegd wordt op activiteiten met een ’cru-

ciality index’ boven 0,5 (cfr. sectie 3.3). Na het identificeren van de kritieke of cruciale

activiteiten wordt enkel deze selectie verder geevalueerd.

• Ondernemen van correctieve acties Correctieve acties moeten worden ondernomen voor

elke activiteit die in de vorige stap negatief geevalueerd werd en die deels aan de oorzaak

ligt van de structurele problemen in het project. Met deze correctieve acties, die verder in

detail besproken zullen worden, probeert men een oplossing te bieden aan de aan het licht

gekomen structurele problemen.

Bij het verrichten van een correctieve actie wordt er opnieuw een EVM analyse uitgevoerd

zodat alle gegevens, inclusief de SCoI/CCoI metriek, worden geupdatet als input voor

de volgende opvolgingsperiode. Wanneer geen correctieve acties toegepast worden in de

actuele tijdsperiode wordt er naar de volgende opvolgingsperiode overgegaan.

• Berekenen van de efficientie als outputwaarde Bovenstaande stappen worden herhaald voor

elke opvolgingsperiode tot het project in zijn laatste tijdsperiode komt, of tot het budget

voor correctieve acties is opgebruikt. Wanneer men een van deze eindvoorwaarden bereikt,

wordt als outputwaarde de efficientie van de SCoI/CCoI index per project berekend.

In wat volgt worden de afzonderlijke details voor de SCoI en CCoI index in bovenstaande

werkwijze verder gespecifieerd.

43

5.3.3 SCoI analyse

Zoals hierboven vermeld begint de SCoI-analyse met het beoordelen van de SCoI waarde in de

eerste projectopvolgingsperiode. Een waarschuwingssignaal wordt gegenereerd zodra de SCoI

index een negatieve waarde aanneemt; bij een positieve waarde wordt overgegaan naar de vol-

gende opvolgingsperiode. Deze eerste stap vereist geen specifieke uitleg voor de tijdsanalyse en

wordt exact uitgevoerd zoals eerder beschreven.

• Identificeren en evalueren van lopende kritieke activiteiten

De activiteiten die door de projectleider geevalueerd moeten worden op hun vooruitgang

zijn deze die op het kritieke pad liggen. Bij deze evaluatie moet de Earned Value van elke

kritieke activiteit vergeleken worden met de Planned Value. Wanneer de EV kleiner is dan

de PV zit de activiteit achter op het schema en moeten er maatregelen genomen worden.

Indien dit voor geen enkele kritieke activiteit in de actuele tijdsperiode het geval is, wordt

er overgegaan naar de volgende opvolgingsperiode.

• Ondernemen van correctieve acties

Ingeval een kritieke activiteit in de actuele tijdsperiode zelf onderhevig is aan vertraging,

wordt er een correctieve actie ondernomen die tracht de activiteit terug op schema te

krijgen. Zoals besproken bij de parameters van de simulatiestudie kan de simulator kie-

zen tussen twee correctieve acties voor projectduur, namelijk ’crashing’ en ’fast tracking’.

De interventie van de projectleider wordt gesimuleerd via een vooraf gedefinieerde pro-

babiliteitsfunctie analoog aan deze uit Vanhoucke (2012b), maar zonder ’rebaselining’ of

herplannen (zie inleiding van dit hoofdstuk). Om de verhouding ’crashing’ / ’fast trac-

king’ intact te houden werd de probabiliteitsverdeling van de actielijst op 34% ’crashing’

en 66% ’fast tracking’ probabiliteit gezet. Uit deze verdeling wordt dan automatisch een

van deze twee acties aan de activiteit toegewezen. Zodra alle activiteiten gecontroleerd

zijn, worden de gekozen acties op de activiteiten toegepast. Overigens wordt er nagegaan

wat de meerwaarde is van beide acties, door de verdeling voor de 900 projecten achteraf

te veranderen naar 100%-0% en 0%-100% respectievelijk om de effecten van het crashen

en parallelliseren apart te kunnen bestuderen.

’Crashing’

Bij crashen wordt de resterende duur van de activiteiten ingekort onder enkele vooropge-

stelde limieten. Vooreerst wordt als maximale vermindering van de duur van een activiteit

44

50% van zijn geplande duur gehanteerd. Het ’crashing’ percentage varieert tussen 5% en

50% en wordt per activiteit en per tijdsperiode willekeurig gekozen uit dit bereik. Boven-

dien wordt een maximum budget vooropgesteld voor de correctieve acties om de project-

duur op schema te brengen. Deze budgetrestrictie zet een limiet op het totaal aan kosten

die de ’crashing’ en ’fast tracking’ acties (zie verder) gezamenlijk teweegbrengen en is gelijk

aan 20% van de geplande kosten van het project (de Budget At Completion, zie sectie 3.2).

De kost die het crashen van de resterende duur van een activiteit met zich meebrengt is

gebaseerd op de kost van extra middelen die moeten ingezet worden om de activiteit op

kortere tijd te kunnen voltooien. Bij het in rekening brengen van laatstgenoemde kost

wordt een lineair kostenverloop in acht genomen, waarbij de variabele kost van de activi-

teit vermenigvuldigd wordt met een ’crashing cost rate’ van 1.5. Deze rate impliceert dat,

indien een activiteit met een periode gecrasht wordt, het werk van deze periode gelijktijdig

met ander werk verricht moet worden aan 1,5 maal zijn oorspronkelijke kost, bijvoorbeeld

door overuren aan 150% uit te moeten betalen. In formule vertaalt dit zich als volgt:

Crashing kost = tijdsreductie * 1.5 * variabele kost

Indien de ’crashing’ kost groter zou zijn dan het uitstaande toegewezen budget, dan wordt

de tijdsreductie aangepast zodat de kost nog net binnen het budget valt.

’Fast tracking’

Analoog aan het ’crashing’ percentage varieert het ’fast tracking’ percentage willekeurig

binnen een bepaald bereik. Een goede vuistregel, die onder andere door Tom Mochal,

president van TenStep, Inc. wordt gehanteerd (Mochal, 2007), is om bij projectvertraging

seriele activiteiten te parallelliseren tot 33%. Dit percentage komt voort uit de afweging

tussen tijd en risico; een overlapping van activiteiten van 33% (een derde) brengt in het

algemeen een aanvaardbaar risico met zich mee en kan tegelijkertijd voor een belangrijke

tijdsreductie zorgen. Derhalve wordt voor het ’fast tracking’ percentage willekeurig een

waarde gekozen tussen 5% en 33% van de geplande duur van de in de huidige tijdsperiode

geevalueerde kritieke activiteit.

Ook parallelliseren zorgt als correctieve actie voor extra kosten. Deze ontstaan wanneer

geparallelliseerde activiteiten herwerkt moeten worden als gevolg van een tekort aan in-

45

formatie van voorgaande taken bij het opstarten. Vermits men door de ’fast tracking’

percentages onder 33% te houden een berekend risico neemt, en de kans op herwerking

hierdoor over het geheel genomen acceptabel blijft, en vermits dit risico afhankelijk is van

relatie tot relatie, wordt per relatie tussen twee activiteiten een kans op herwerking toege-

wezen uit een interval van 5% tot 50%.

Wanneer het in parallel verrichte werk opnieuw uitgevoerd moet worden, wordt een ’fast

tracking rate’ gelijk aan deze bij het ’activity crashing’ gehanteerd, namelijk 150%. Dit

wordt toegepast op de overlappende periode van de twee sequentiele activiteiten. De extra

kost van herwerking wordt als volgt berekend:

’Fast tracking’ kost = risico op herwerking * kost van herwerking = risico op herwerking

* (overlapping * 1,5 * variabele kost)

Deze kost mag eveneens de budgetlimiet van 20% van de ’Budget At Completion’ niet

overschrijden.

Een belangrijke assumptie hier is dat het risico op herwerking enkel een invloed heeft

op het budget en niet op de projectduur. Wanneer herwerking noodzakelijk is, wordt er

verondersteld dat dit binnen de voorspelde duur van de activiteit wordt uitgevoerd door

meer middelen in te zetten (overuren, extra machines, etc.), wat bovenstaande kosten ver-

oorzaakt. Hoewel het risico op herwerking in realiteit dikwijls wel voor een tijdstoename

zorgt, is deze assumptie consistent met de redenering bij het ’crashen’ van activiteiten en

komen de correctieve acties zo optimaal tot hun recht.

Na het uitvoeren van de toegepaste correctieve acties wordt telkens de p-factor gemeten

om hun invloed op deze parameter na te gaan. De invloed die de p-factor zelf uitoefent op

de projectduur via de ’Earned Value’ wordt in deze studie verwaarloosd naar aanleiding

van bovenstaande assumptie, maar zou in verdere studies wel opgenomen kunnen worden.

Verdere uitbreiding is mogelijk door voor beide acties een niet-lineair kostenverloop te

bestuderen, zie sectie ’Mogelijke aanbevelingen voor toekomstig onderzoek’ aan het einde

van deze uiteenzetting.

Volgende stipulaties zijn van kracht wanneer de simulator volgens een probabiliteitsverde-

ling een keuze maakt tussen beide correctieve acties gedurende de projectopvolging:

46

– Er mogen correctieve acties uitgevoerd worden op kritieke activiteiten die al ’gecrasht’

werden in voorgaande perioden maar nog steeds langer duren dan gepland. Dit geldt

zolang de verschillende restricties in acht genomen worden (onder andere de maximale

duurvermindering van 50% per activiteit die niet overschreden mag worden).

– Een voor de hand liggende bepaling is dat een activiteit niet kan geparallelliseerd

worden tot voorbij de huidige periode. (bv. TP5: activiteit eindigt pas op TP7 maar

opvolger mag 3 TPs overlappen, dan start hij op TP5)

– Na het uitvoeren van een ’fast tracking’ actie op een kritieke taak wordt er een op-

lossing voor de projectvertraging geboden die pas in de toekomst resultaten oplevert,

namelijk nadat de volgende activiteit in parallel mag starten. Aangezien in de eerste

tijdsperiodes volgend op het initieren van de actie nog geen verbetering zichtbaar is

in de SCoI metriek, zal deze alarmsignalen blijven uitsturen over de duur van deze

activiteit. Daarom is een activiteit na een ’fast tracking’ actie niet meer onderhe-

vig aan verdere correctieve acties, tenzij hij meerdere rechtstreeks opvolgende taken

heeft en een andere opvolger in tussentijd kritiek geworden is. Deze opvolger komt

dan op zijn beurt in aanmerking om parallellisering te ondergaan met de voorganger

in kwestie.

Belangrijke noot: enkel activiteiten die op het huidig moment op een kritiek pad

liggen worden geparallelliseerd.

– Wanneer een activiteit geen rechtstreekse opvolgers heeft kan parallelliseren hier niet

toegepast worden, waardoor in deze situatie de simulator automatisch voor ’activity

crashing’ opteert.

Bij het toepassen van een correctieve actie wordt opnieuw een EVM analyse uitge-

voerd zodat alle gegevens, inclusief de SCoI metriek, worden geupdatet als input voor

de volgende opvolgingsperiode.

Bovenstaande stappen worden herhaald voor elke opvolgingsperiode tot het project in

zijn laatste tijdsperiode komt, of tot het budget voor correctieve acties is opgebruikt.

Wanneer een van deze eindvoorwaarden bereikt werd, wordt als outputwaarde de

efficientie van de SCoI index per project berekend.

• Berekenen van de efficientie als outputwaarde

De efficientie van de SCoI metriek wordt gemeten door na te gaan of enerzijds de gewenste

tijdsreductie bekomen wordt dankzij de waarschuwingssignalen die deze metriek genereert,

en anderzijds of de projectleider hiervoor zware inspanningen zou moeten leveren.

47

Deze twee variabelen, namelijk effect en moeite, worden met elkaar vergeleken in de pro-

jectcontrole efficientiewaarde:

Efficientie (tijd) = (RDno−RDyes)NEA

Met RDno: de echte projectduur (’Real Duration’) zonder correctieve acties

RDyes: de echte projectduur na de via de SCoI metriek opgeroepen correctieve acties

NEA: het aantal geevalueerde activiteiten tijdens de projectcontrole (’Number of Evalua-

ted Activities’)

De teller uit deze formule meet de contributie van de via de SCoI opgeroepen acties tot de

tijdsperformantie van het project. Deze contributie wordt bekomen door het verschil in

uiteindelijke projectduur met en zonder correctieve acties te berekenen. De projectduur

zonder correctieve acties (RDno) werd reeds gecalculeerd in de EVM analyse voor het

verkrijgen van de initiele SCoI en CCoI indices, waar de projectvooruitgang gesimuleerd

werd zonder tussenkomst van de projectleider. RDyes is de finale duur die bekomen wordt

nadat bij projectopvolging op basis van de SCoI signalen alle ’crashing’ en ’fast tracking’

acties zijn uitgevoerd.

De noemer van de efficientiewaarde is het aantal keren dat de projectmanager kritieke ac-

tiviteiten moet gaan evalueren op hun tijdsperformantie, om er dan eventueel correctieve

acties op toe te passen indien het om een negatieve evaluatie gaat. Ingeval de projectma-

nager veel activiteiten moet evalueren terwijl er maar weinig correctieve acties toegepast

worden, zal de efficientie zeer laag zijn; ingeval vrijwel elke evaluatie leidt tot een actie

geldt het tegenovergestelde. De gevallen waar bij een project geen activiteiten geevalueerd

moeten worden doordat de SCoI index geen negatieve waarden vertoont, werden uit de

resultaten gefilterd.

De ’tracking’ efficientieformule is identiek aan deze gehanteerd door Vanhoucke (2012b)

voor het nagaan van de efficientie van top-down versus bottom-up projectcontrole. Voor

de SCoI-analyse wordt eenzelfde formulering gevolgd om de onderzoeksresultaten zo goed

mogelijk te laten aanleunen bij voorgaande studies. De specifieke assumpties en gevolgde

methodiek in de huidige analyse zijn echter niet compleet analoog aan deze uit voorgaande

studies, wat ervoor zorgt dat de resultaten niet zomaar met elkaar kunnen vergeleken wor-

den. Daarom worden de pure top-down (EVM) en bottom-up (SRA) methoden in de

48

huidige analyse opgenomen door, na het onderzoeken van de SCoI als alarmsignaal bij

projectcontrole, de werkwijze aan te passen aan de top-down en bottom-up performan-

tiemetrieken. Een bespreking omtrent deze performantie-indices is terug te vinden in de

probleemsituering van deze verhandeling (sectie 3).

In de EVM analyse worden hiervoor de SPI en SPI(t) indices aangewend, die beiden een

waarschuwingssignaal genereren voor verdere projectcontrole zodra hun waarde onder 0,8

valt. Voor de SRA analyse wordt de SSI (’Schedule Sensitivity Index’) ingezet, die even-

eens verdere projectopvolging activeert wanneer een drempelwaarde overschreden wordt.

De drempelwaarde van de SSI ligt op zijn 80ste percentiel, wat inhoudt dat enkel de 20%

meest sensitieve activiteiten opgevolgd worden. Deze drempelwaarden zijn op hun beurt

gelijkgesteld aan deze uit Vanhoucke (2012b), waar de geınteresseerde lezer voorts een

extensieve bespreking van top-down en bottom-up projectcontrole kan terugvinden.

Bij de CCoI-analyse, die hierna besproken wordt, is de kostenreductie door het onderne-

men van acties in de grootteorde van 100 a 1.000, tegenover grootteordes van 1 a 10 voor

de tijdsreductie en de NEA. De waarden voor de kosten kunnen overigens sterk varieren

van project tot project. Dit zorgt ervoor dat de bovenstaande efficientieformule zeer grote

en uiteenlopende waarden vertoont, aangezien er niet met percentages gewerkt wordt.

Als alternatief werd daarom voor onderstaande, aangepaste, meer gestandaardiseerde out-

putwaarde gekozen, die ook in de SCoI-analyse wordt opgenomen zodat de twee indices in

overeenstemming zijn met elkaar.

Efficientie2 (tijd) = RDnoRDyes ∗

NCANEA

Met NCA: het aantal effectief gewijzigde activiteiten tijdens de projectcontrole (’Number

of Changed Activities’)

Door de projectduur zonder acties (RDno) te delen door de projectduur na correctieve ac-

ties (RDyes) wordt de grootteorde van de tijdsreductie - en dus ook van de kostenreductie

uit volgende sectie - weggefilterd. Hierdoor worden de resultaten meer vergelijkbaar over

de projecten heen. De tweede breuk in de formule toont het percentage van geevalueerde

activiteiten waar effectief een correctieve actie op toegepast is gedurende de projectopvol-

ging. Het principe blijft hetzelfde: hoe kleiner RDyes ten opzichte van RDno, en hoe lager

het aantal geevalueerde activiteiten dat niet tot acties geleid heeft, hoe hoger de efficientie.

49

5.3.4 CCoI analyse

De CCoI-analyse verloopt grotendeels analoog aan de zojuist beschreven SCoI-analyse, maar

vertoont toch enkele ongelijkheden die in dit deel worden opgesomd.

Vooreerst wordt een sensitiviteitsanalyse uitgevoerd aan de hand van een Monte Carlo simulatie

met 500 simulatie-instanties. Deze sensitiviteitsanalyse is nodig om de crucialiteitsindex te be-

palen, die verder in de studie gebruikt zal worden om de belangrijke activiteiten te identificeren.

• Genereren van een waarschuwingssignaal voor een negatieve CCoI index

Bij opvolging van de projectkost wordt in elke opvolgingsperiode nagegaan welke waarde

de CCoI index aanneemt; een positieve waarde zorgt ook hier voor het overgaan naar de

volgende periode terwijl een negatieve waarde leidt tot een verder onderzoek van de huidige

tijdsperiode.

• Identificeren en evalueren van lopende cruciale activiteiten

In de probleemsituering werd de crucialiteitsindex (CRI) geıntroduceerd om de kostsensi-

tiviteit te meten. Om deze kostsensitiviteitsinformatie te verkrijgen voor de verschillende

activiteiten in een project is er keuze tussen drie coefficienten: de ’Pearson’s product-

moment’ correlatiecoefficient (r), de ’Spearman’s rank’ correlatiecoefficient (ρ) en de ’Ken-

dall’s tau rank’ correlatiecoefficient (τ). In een voorgaande studie van Vanhoucke (2009),

waar een kritische blik werd geworpen op de tijdsensitiviteitsmaatstaven, werden de voor-

en nadelen van deze drie coefficienten bekeken. Hieruit bleek dat de crucialiteitsindex op

basis van de r- en de ρ-coefficient beter presteert dan deze op basis van de τ -coefficient.

Daarnaast werd achterhaald dat de CRI(r) eerder slechte prestaties levert wanneer een

kleine deelgroep van activiteiten moet geselecteerd worden om correctieve acties op uit te

voeren. Verder meet de CRI(r) lineaire verbanden tussen twee variabelen, hoewel de relatie

tussen de duur (kost) van een activiteit en de duur (kost) van het totale project dikwijls

een non-lineair patroon vertoont. Om deze redenen wordt in de CCoI-analyse gekozen om

de crucialiteit van activiteiten te meten aan de hand van de non-lineaire correlatiemaatstaf

CRI(ρ).

In dit onderzoek werd gekozen om de actiedrempel voor de crucialiteitsindex op 50% te

zetten. Dit wil zeggen dat een activiteit als ’cruciaal’ beschouwd wordt wanneer zijn kost

een correlatie van meer dan 50% vertoont met de totale projectkost. Hierdoor worden

enkel activiteiten geevalueerd waarvoor in de sensitiviteitsanalyse voor aanvang van de

50

projectcontrole een CRI(rho)-waarde van meer dan 0,5 werd bekomen.

Bij de evaluatie van een cruciale activiteit wordt zijn effectieve kost (Actual Cost) in

de huidige opvolgingsperiode vergeleken met zijn gebudgetteerde waarde (Earned Value).

Actie moet ondernomen worden wanneer de effectieve kost van de activiteit de gebud-

getteerde waarde overschrijdt, met andere woorden wanneer de kosten van de activiteit

hoger oplopen dan gepland. Indien dit voor geen enkele cruciale activiteit in de huidige

opvolgingsperiode het geval is, wordt er overgegaan naar de volgende periode.

• Ondernemen van correctieve acties

Ingeval een cruciale activiteit op het actuele tijdstip zijn geplande kosten overschrijdt,

wordt er een correctieve actie ondernomen die tracht de kosten van de activiteit in te

perken. De correctieve actie voor het verbeteren van de kostperformantie van een project

kreeg reeds bij toelichting van de parameters in deze studie de benaming ’cost crashing’.

Ook bij de CCoI-analyse wordt het uitvoeren van acties onderworpen aan enkele restricties

analoog aan deze bij ’time crashing’. Per activiteit wordt er een maximale kostreductie van

50% van zijn variabele kost opgelegd. Het kost ’crashing’ percentage varieert tussen 5% en

50% van de variabele kost van de activiteit en wordt, telkens een correctieve actie vereist

is, willekeurig uit dit bereik gekozen. Er mag overigens een correctieve actie uitgevoerd

worden op een cruciale activiteit waarvan de kosten al ’gecrasht’ werden in voorgaande

perioden. Dit komt voor wanneer de kosten nog steeds hoger zijn dan gepland en wanneer

de maximale kostreductie van de activiteit nog niet overschreden is.

Net zoals bij de SCoI-analyse een tijdsreductie invloed heeft op de kosten van een project,

heeft een kostenreductie invloed op het tijdsverloop van een project. Om een limiet te

zetten op het aantal tijdsperioden dat een project mag uitlopen door kost ’crashing’ acties

werd een tijdsrestrictie van 20% van de geplande projectduur (Planned Duration) toege-

past.

Om de tijdstoename die de correctieve acties voor kost veroorzaken in rekening te brengen,

werd een omgekeerde denkwijze gevolgd van deze voor het berekenen van de ’crashing’ kost

van een tijdsreductie. Per activiteit geldt het volgende verband:

51

Tijdstoename = resterende duur * kostreductie / ( variabele kost * 1,5) = resterende duur

* kost ’crashing’ percentage / 1,5

Consistent met de relatie tussen kost en tijd in de SCoI-analyse wordt ook hier de tijds-

toename lineair afhankelijk bekeken ten opzichte van de kostreductie. Indien de activi-

teitskosten per periode moeten dalen, zullen er minder middelen per tijdsperiode ingezet

worden, bijvoorbeeld door het inzetten van minder werkkrachten (afschaffen van overuren,

werknemers overzetten naar andere activiteiten of projecten, etc.) of door het huren van

minder materiaal. Dit zorgt ervoor dat het langer zal duren voor deze activiteit volbracht

wordt. De verhouding die hiervoor gebruikt wordt, is 1 gedeeld door de ’crashing rate’ bij

de tijdsanalyse, ofwel 66.67%; dit houdt in dat wanneer de variabele kosten verminderen

met 1% voor het verder verloop van de activiteit, de resterende duur van de activiteit met

0.67% stijgt.

Wanneer een kostenreductie wordt toegepast op een activiteit die op het kritieke pad

ligt, zal de tijdstoename van deze activiteit eenzelfde tijdstoename van het gehele project

teweegbrengen. Bij niet-kritieke activiteiten ontstaat een (kleinere) toename van de pro-

jectduur enkel wanneer de tijdstoename ervoor zorgt dat de activiteit op het kritieke pad

komt te liggen. Indien de geımpliceerde tijdstoename van het project ervoor zorgt dat de

totale tijdsrestrictie overschreden wordt, moet de kostreductie van de activiteit aangepast

worden zodat de totale projectduur nog binnen 120% van de geplande duur ligt.

Na het uitvoeren van de toegepaste correctieve acties wordt ook hier telkens de p-factor

gemeten om het effect op deze parameter na te gaan. Daarnaast wordt er opnieuw een

EVM analyse uitgevoerd zodat alle gegevens, inclusief de CCoI metriek, worden geupdatet

als input voor de volgende opvolgingsperiode.

Bovenstaande stappen worden herhaald voor elke opvolgingsperiode tot het project in zijn

laatste tijdsperiode komt, of tot de toename van de projectduur 20% van zijn geplande

duur bereikt.

Wanneer men een van deze eindvoorwaarden bereikt, wordt als outputwaarde de efficientie

van de CCoI index per project berekend.

• Berekenen van de efficientie als outputwaarde

De CCoI outputwaarde heeft eenzelfde samenstelling als de tweede efficientiewaarde uit de

52

SCoI-analyse. Aangepast in functie van de kost ziet deze er als volgt uit:

Efficientie (kost) = ACnoACyes ∗

NCANEA

Met ACno: de echte projectkost zonder correctieve acties

ACyes: de echte projectkost na de via de CCoI metriek opgeroepen correctieve acties

NEA: het aantal geevalueerde activiteiten tijdens de projectcontrole

NCA: het aantal effectief gewijzigde activiteiten tijdens de projectcontrole

De echte projectkost zonder tussenkomst van de projectmanager, ACno, werd reeds be-

komen in de EVM analyse voorafgaand aan de SCoI en CCoI-analyses. Na het toepassen

van de CCoI index voor het creeren van alarmsignalen tijdens de projectopvolging wordt

de echte projectkost met correctieve acties verkregen. Het aantal geevalueerde activiteiten

NEA is het aantal keer dat activiteiten met een crucialiteitsindex boven 0,5 onderzocht zijn

op meerkosten; de NCA-variabele houdt bij hoeveel maal deze activiteiten daadwerkelijk

een kostenreductie ondergaan hebben. De structuur van de formule zorgt ervoor dat hoe

kleiner ACyes is ten opzichte van ACno, en hoe lager het aantal geevalueerde activiteiten

is dat niet tot acties heeft geleid, hoe hoger de kostefficientie is.

De projecten waarbij geen activiteiten geevalueerd moeten worden doordat de CCoI index

geen negatieve waarden vertoont, werden ook hier uit de resultaten gefilterd.

5.3.5 Uitbreidingen van de methodologie

In voorgaande analyse werd de methodologie besproken voor het nagaan van de efficientie van

de SCoI en CCoI indices. De methodologie wordt in deze paragraaf uitgebreid om de efficientie

voor beiden onder verschillende scenario’s te onderzoeken. Hiervoor worden de waarden van

enkele parameters gevarieerd, namelijk van de actiedrempels, de vaste kosten, de kansverdeling

en de gesimuleerde vertraging van de activiteiten.

• Actiedrempels

Het doel van de SCoI en CCoI metrieken is het waarschuwen van de projectmanager wan-

neer de projectperformantie buiten de variabiliteitsbuffer treedt. Dit gebeurt wanneer de

SCoI of CCoI index een negatieve waarde aanneemt. Om na te gaan of dit het beste

moment is om een alarmsignaal te verzenden, worden in deze stap de actiedrempels ge-

varieerd; een grotere projectcontrole-efficientie bij andere drempelwaarden zou met zich

53

meebrengen dat voor het nemen van correctieve acties deze metrieken niet aangewezen zijn.

Het principe van drempelwaarden kwam reeds aan bod bij de introductie van de ver-

schillende belangrijke parameters van de simulatiestudie. Een alarmsignaal wordt pas

verzonden wanneer een bepaalde vaste of dynamische drempelwaarde overschreden wordt,

in plaats van enkel de negativiteit van de SCoI/CCoI index op te volgen. Omdat zowel

de SCoI als de CCoI metriek zeer uiteenlopende waarden kan vertonen naargelang het

project, is het niet evident om eenvoudigweg getallen of percentages toe te kennen aan

deze drempelwaarden. Om dit te verhelpen, werden de waarden van beide metrieken ge-

standaardiseerd, dit door de SCoI te delen door de geplande duur van het project en de

CCoI te delen door het geplande totale budget. De gestandaardiseerde formulering gebeurt

bijgevolg op volgende wijze:

SCoI(s) = SCoI/PD

CCoI(s) = CCoI/BAC

Hierbij benadrukt de (s) in beide formules het gestandaardiseerde aspect.

• Vaste drempelwaarden

Bij het opstellen van de SCoI/CCoI waarden, uitgaande van de Monte Carlo simulatie,

werden alle relevante waarden opgeslaan voor gebruik in de latere fases van de metho-

dologie. Gebaseerd op deze gegevens kunnen voor de huidige stap alle SCoI(s) waarden

over de tijdsperioden en de 900 projecten heen verzameld en gesorteerd worden; hetzelfde

kan gedaan worden voor de CCoI(s) waarden. Vervolgens worden voor elke metriek de

gesorteerde waarden opgedeeld in 40 percentielen (voor de positieve en negatieve waarden

telkens om de 5%), om het complete bereik aan waarden te beslaan. De waarden die ge-

vonden worden voor deze 40 percentielen worden tenslotte aangewend als drempelwaarden;

als basiswaarde wordt de nulwaarde uit voorgaande analyse toegevoegd ter vergelijking.

Ter verduidelijking wordt de SCoI(s) werkwijze nader toegelicht met cijfergegevens: bij het

opstellen van SCoI-waarden onder enkele bepalingen (uniforme verdeling, gesimuleerde ac-

tiviteitsvertraging van 160% en niet-afwijkende vaste kosten) en het standaardiseren van

deze waarden voor alle projecten en opvolgingsperioden, worden een hele reeks negatieve

en positieve SCoI(s) waarden bekomen tussen -0,16 en 0,32. Na het sorteren van alle

waarden wordt de reeks in twee subsets verdeeld, een met negatieve waarden, gaande van

-0,16 tot 0, en een met positieve waarden, gaande van 0 tot en met 0,32. In elke subset

54

wordt om de 5% van het aantal waarden het percentiel bijgehouden, d.w.z. het 5e, 10e,

15e, 20e, tot en met het 100e percentiel wordt opgeslaan. Zo bekomt men in totaal 41

bijgehouden waarden (inclusief de nulwaarde als grenspunt tussen de negatieve en posi-

tieve waarden) die als drempelwaarde kunnen dienen. Wanneer het 100e percentiel van de

positieve subset (0,32) als drempelwaarde zou gezet worden, zou er bij alle SCoI-waarden

een waarschuwingssignaal gegenereerd worden, ook al is er geen probleem. Met het 100e

percentiel van de negatieve subset (-0,16) als drempelwaarde zouden er nooit correctieve

acties geactiveerd worden. Deze extreme drempelwaarden worden ter volledigheid opge-

nomen in de studie, maar zijn uiteraard geen realistische waarden. Voor dit voorbeeld

bekomt men onderstaande lijst van getallen als de toe te passen drempelwaarden in deze

studie (bovenop de nulwaarde).

Figuur 30: Drempelwaarden

Om de verdere bespreking te vergemakkelijken zal verwezen worden naar SCoI(-5%),

SCoI(-10%), SCoI(-15%), . . . , SCoI(-100%) wanneer men het over het 5e, 10e, 15e,. . . ,100e

percentiel van de negatieve SCoI subset heeft; analoog zal verwezen worden naar SCoI(+5%),

SCoI(+10%), SCoI(+15%),. . . , SCoI(+100%) wanneer men het over het 5e, 10e, 15e,. . . ,100e

percentiel van de positieve waarden heeft. Voor de CCoI waarden gebeurt dit analoog.

• Dynamische drempelwaarden

De motivatie waarom dynamische (in het bijzonder dalende) drempelwaarden algemeen

beter presteren dan vaste drempelwaarden kwam reeds aan bod. Om na te gaan of deze

bevindingen ook gelden voor deze studie werden testen uitgevoerd met zowel dalende als

stijgende drempelwaarden.

Bij dalende drempelwaarden wordt als basistest gestart bij SCoI(s)=0 (of CCoI(s)=0 bij

de kostenanalyse) als drempelwaarde. Naargelang de ’percentage completed’ van het pro-

55

ject (PC = EV/BAC) vordert, neemt de drempelwaarde in aflopende volgorde de volgende

waarde uit zijn verzameling aan. Dit gebeurt in stappen van 5% van de PC van het pro-

ject, overeenkomstig de studie rond drempelwaarden van Vanhoucke (2012b). Aangezien

dit impliceert dat de drempelwaarde varieert over 20 verschillende waarden, hier van 0

tot -95%, werd de test ook gedaan voor stappen van 10% van de PC, waardoor in dit

voorbeeld slechts de waarden 0 tot -45% als actiedrempel worden aangewend gedurende

het projectverloop.

De instellingen van deze basistest werden overgenomen voor verschillende startwaarden

als actiedrempel, gaande van SCoI/CCoI(+50%) tot en met 0, om de efficientie van de

SCoI/CCoI metriek na te gaan.

Bij stijgende drempelwaarden worden telkens dezelfde actiedrempels toegepast als hoger,

maar in omgekeerde volgorde. Bij het veranderen van drempelwaarden om de 5% PC

houdt dit voor de basistest in dat nu gestart wordt i.p.v. geeindigd bij een waarde van

-95% en de actiedrempel verhoogd wordt tot en met de nulwaarde; bij het controleren

van projectvorderingen om de 10% PC wordt de startwaarde -45%. De efficientie van de

SCoI/CCoI metriek werd hier voor een reeks startwaarden gaande van SCoI/CCoI(-95%)

tot en met SCoI/CCoI(+5%) getest.

• Vaste kosten

De tijds- en kostenanalyse worden in de algemene methodiek uitgevoerd met als assump-

tie dat de echte vaste kosten geen afwijkingen mogen vertonen van de geplande kosten.

Aangezien dit in realiteit dikwijls niet het geval is, wordt het onderzoek uitgebreid door

naast de effectieve duur van activiteiten ook de effectieve vaste kosten te laten varieren.

De effectieve vaste kosten worden hiervoor per activiteit willekeurig gekozen uit een in-

terval van 70% en 130% van de geplande vaste kosten. Het interval is zodanig gekozen

dat de afwijkingen groot genoeg zijn om de invloed van deze variabele op de resultaten te

onderzoeken, zonder een overheersende impact op de methodologie te hebben.

Door de resultaten te vergelijken met de situatie waarbij de assumptie van vaste kosten

zonder afwijkingen geldt, wordt de invloed van afwijkende vaste kosten nagegaan.

• Kansverdeling

Door de Monte Carlo simulatie voor het verkrijgen van de SCoI en CCoI uit te voeren

onder zowel een uniforme als triangulaire kansverdeling, wordt de robuustheid van de SCoI

56

en CCoI-analyse nagegaan wanneer deze variabele wijzigt. Beide kansverdelingen worden

toegepast op de experimenten met en zonder afwijkende vaste kosten uit voorgaande alinea.

• Gesimuleerde vertraging

Om het effect van de gesimuleerde vertraging tijdens het projectverloop op de efficientie

van de projectcontrole na te gaan, werd de maximale waarde voor de effectieve duur per

activiteit gevarieerd. De maximale waarde wordt, in stappen van 10%, op 150% tot 210%

van de geplande duur gezet. In de standaardmethodologie voor de SCoI- en CCoI-analyse

werd de maximale waarde op 160% gefixeerd, zoals vermeld in de initiele EVM-analyse.

5.3.6 Geıntegreerde projectcontrole

Tot hiertoe werden de SCoI en CCoI metrieken apart geanalyseerd. In dit onderdeel wordt

een geıntegreerde projectcontrole uitgevoerd, aangezien een projectleider zelden in slechts in

enkel kosten- of enkel tijdsinformatie geınteresseerd is. Deze controle wordt uitgevoerd op ba-

sis van de dataset waarbij een uniforme kansverdeling en vaste kosten zonder afwijkingen gelden.

De geıntegreerde projectcontrole wordt bekeken voor situaties waar kosten versus tijdsduur het

belangrijkst zijn binnen een project. Aan de hand van welk van de twee het meest belangrijk

is wordt kort samengevat een andere volgorde in de werkwijze gehanteerd en worden de drem-

pelwaarden gevarieerd. Ondertussen wordt nagegaan of er een verschil tussen efficientie van de

metrieken bestaat bij projecten waar binnen het budget opereren versus voor de deadline het

project afwerken belangrijker is. De dataset werd hiervoor evenredig verdeeld door bij alle one-

ven projecten (1 tot 899) de deadline als belangrijkste limiet te zetten en bij alle even projecten

(2 tot 900) de budgetlimiet als meest belangrijk te aanschouwen. Dit werd gedaan door een

lagere actiedrempel te kiezen voor de minst belangrijke metriek. Wanneer het tijdsverloop het

meest belangrijk is voor een project worden alarmsignalen hierbij reeds gegenereerd vanaf de

SCoI een negatieve waarde aanneemt; het minder belangrijke kostenverloop wordt in dit geval

pas geevalueerd wanneer een actiedrempel van -25% overschreden wordt. Het exact omgekeerde

geldt voor projecten waar het budget absoluut niet overschreden mag worden; hier wordt de

actiedrempel van de SCoI op -25% gezet.

Aangezien de SCoI en CCoI niet meer onafhankelijk van elkaar geanalyseerd worden, moeten

extra restricties opgelegd worden zodat beiden rekening houden met elkaar. De restricties wor-

den zodanig gekozen dat correctieve acties bij de ene variabele de resultaten van de andere niet

teveel in het gedrang brengen. De restricties voor zowel tijd als kost worden als volgt berekend:

57

Tijdrestrictie = min(Gekozen drempelwaarde - SCoI, 0),

Kostrestrictie = min(Gekozen drempelwaarde - CCoI, 0).

Dit houdt in dat bij het ’crashen’ van kosten de duur van het project maximaal mag uitlopen met

de waarde van de tijdrestrictie; kritieke activiteiten mogen niet voorbij deze waarde uitgesteld

worden. Indien zowel de SCoI als CCoI onder hun drempelwaarde liggen zal de tijdsrestrictie nul

zijn - een negatieve tijdrestrictie wordt op nul gezet -, waardoor enkel de kosten van niet-kritieke

activiteiten mogen gereduceerd worden. Bij het ’crashen’ of parallelliseren voor het inkorten van

de duur van activiteiten mag het verschil tussen de kostactiedrempel en de CCoI niet overschre-

den worden; wanneer dit wel het geval zou zijn mogen enkel niet-cruciale activiteiten aangepast.

Bovendien gelden de oorspronkelijke restricties van 20% van de Budget At Completion en 20%

van de geplande duur ook nog steeds, alhoewel deze niet frequent bereikt zullen worden door de

strengere restricties die hier opgelegd worden.

Het principe van extra restricties behoeft een verdere interpretatie. Bij het ’crashen’ van kosten

zorgt de tijdsrestrictie ervoor dat men de totale projectduur niet mag opschuiven voorbij deze

waarde. Bij het ’crashen’ van de duur is de restrictie minder extreem; hier mogen enkel de

activiteiten met een crucialiteitindex groter dan 0,5 niet gecrasht worden indien ze te duur

zijn. Activiteiten met een crucialiteitindex onder 0,5 ondervinden zodus nooit een probleem

om gecrasht te mogen worden, desondanks dit ook kosten teweegbrengt. Bovendien wordt de

crucialiteitindex bij aanvang van het project vastgelegd en verder niet meer gewijzigd, waardoor

de kosteninformatie van de verschillende activiteiten niet up to date is. Een dynamische metriek

om de belangrijkheid van activiteiten qua kosteninvloed bij te houden zou voor een betere

werking van deze methode zorgen. Dit zou als beperking van dit onderzoekspunt moeten aanzien

worden, aangezien de efficientie van de CCoI het meest naar beneden zal getrokken worden door

de strengere SCoI restrictie.

5.4 Resultaten

5.4.1 Efficientie van SCoI en CCoI metrics apart en gezamenlijk

Als hypothese voor de efficientie van de SCoI en de CCoI werd gesteld dat deze hoger zou lig-

gen dan de efficienties van zowel EVM als SRA analyse. Dit werd nagegaan via het toepassen

van de efficientiemetriek van Vanhoucke (2011) op de nieuwe projectcontrole indices. Om na

te gaan of onze methodologie analoge resultaten produceert als deze voorgaande studie werden

EVM en SRA analyse ook in de studie opgenomen. Bij het vergelijken van SCoI/CCoI met

58

de twee laatstgenoemde analyses werden andere efficientiewaarden bekomen dan verwacht. De

resultaten van de simulatiestudie voor deze onderzoeksvraag geven aan dat voor het tijdsaspect

de EVM analyse het best presteert als projectcontroletechniek, gevolgd door de SCoI. De SRA

analyse toont de minst goede waarden (zie figuur).

Ook voor het kostaspect presteert de CCoI niet beter dan zijn voorgangers. De CCoI ef-

ficientiewaarde is zelfs beduidend lager dan de EVM en SRA waarden (zie figuur)

(a) (b)

Figuur 31: Vergelijking efficientie duur

Figuur 32: Vergelijking efficientie kost

59

(a) (b)



Op basis van deze informatie kan gesteld worden dat de eerste hypothese uit onderzoeksvraag

een verworpen wordt. Verder werd onderzocht wat de invloed van geıntegreerde SCoI/CCoI-

projectcontrole is op de efficientie van beide metrieken. Hierbij werd voor het tijdsaspect een

resultaat gevonden dat aanleunt bij de verwachtingen: de efficientie van het controleren van

het tijdsverloop van een project is hoger wanneer dit niet geıntegreerd gebeurt met een kos-

tenanalyse. Dit doordat alle inspanningen gefocust kunnen worden op het verbeteren van het

tijdsverloop. Bij het kostenverloop werd echter ontdekt dat bij het integreren van de SCoI

analyse met de CCoI metriek stijgt de efficientie van laatstgenoemde. Voor zowel de SCoI

analyse als de CCoI analyse is de efficientie hoger als de deadline belangrijker is dan het bud-

get. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat de budgetrestricties op tijd minder streng is dan

de tijdsrestricties op kosten. Dit werd reeds vermeld in de beschrijving van de geıntegreerde

projectcontrole methodologie (zie sectie 5.3.6).

60

5.4.2 Efficientie naargelang projectstructuur

Als hypothese voor de tweede onderzoeksvraag werden werden gelijkaardige waarden verwacht

voor de SCoI en CCoI efficientie bij verschillende SP-waarden. Bij de SCoI-analyse komt echter

een stijgende efficientie uit de simulatiestudie naarmate de SP-waarde stijgt en de projecten

serieler worden, terwijl bij het kostenverloop de CCoI-efficientie het grootst is voor parallelle

projecten. De invloed van de projectstructuur in deze methodologie werd echter ook nagegaan

voor de EVM en SRA analyse die reeds in voorgaande studie van Vanhoucke onderzocht werd;

hieruit bleek dat de drie projectcontroletechnieken eenzelfde verloop vertonen bij zowel de SCoI

als CCoI analyse. Dit is tegenstrijdig met voorgaande studie voor EVM en SRA, waar de EVM

efficientie inderdaad stijgt bij seriele projecten, maar de SRA een dalend verloop vertoont naar-

mate de projecten serieler worden. Deze eigenaardige conclusie betekent dat de methodologie

gevolgd in de huidige studie een afwijkend gedrag opwekt. Een mogelijke oorzaak hiervoor zou

kunnen zijn dat de projectopvolging gebeurt om de 5% Percentage Completed; dit houdt in dat

bij seriele projecten, bestaande uit evenveel activiteiten als parallelle projecten, er steeds meer

tijd tussen twee opvolgingsperiodes zit dan bij parallelle projecten. Hierdoor worden er minder

frequent activiteiten geevalueerd, en meer correctieve acties uitgevoerd aangezien het project

meer tijd heeft om vertraging of meerkost op te bouwen. Dit lijkt ons daarom een mogelijkheid

voor deze afwijkende waarden.

(a) (b)


61


5.4.3 Invloed van de correctieve acties op efficientie SCoI

Op basis van onderzoeksvraag 3 werd onderzocht of de correctieve acties op zich een invloed

hebben op de SCoI-analyse resultaten. Er werd verwacht dat het crashen van activiteiten steeds

beter zou presteren dan fast tracking, aangezien hierbij de impact van de acties direct waar-

neembaar is. Voor de efficientie(2) metriek voor tijd werd dit vermoeden versterkt, over het

gehele spectrum van SP-waarden presteert het crashen van activiteiten (unif crash) beter dan

het parallelliseren (unif fast). De efficientie van de combinatie van beiden ligt tussen de twee,

wat de hypothese uit onderzoeksvraag 3 ook bevestigt.

Voor de eerste efficientiemetriek voor de SCoI geldt dit echter niet. Hierbij presteert een cras-

hing actie enkel beter bij parallelle projecten, terwijl bij seriele projecten het parallelliseren als

meest efficiente actie naar boven komt.

(a) (b)


62

5.4.4 Invloed drempelwaarden

Het effect van drempelwaarden werd verwacht miniem te zijn indien de SCoI/CCoI metrieken

op zich een goede werking vertoonden voor projectcontrole. Aangezien de hypothese uit onder-

zoeksvraag 1 reeds verworpen werd, werd ook hier een resultaat verwacht tegengesteld aan de

verwachtingen.

Bij de analyse van de SCoI drempelwaarden wordt een stijgend patroon opgemerkt voor de

efficientie naarmate de drempelwaarden lager gezet worden. Ook bij de CCoI actiedrempels

wordt een prestatiepiek opgemerkt bij de laagste drempelwaarden, hoewel de rest van de grafiek

een dalend verloop toont naarmate de actiedrempels lager gezet worden. Voor geen van beide

metrieken is de nulwaarde, die in het midden van de grafiek te vinden is (de grafieken gaan

van zeer positieve naar zeer negatieve waarden), een optimale waarde. Bij het interpreteren

van deze waarden zou dus gesteld kunnen worden dat voor het genereren van correctieve acties

tijdens projectcontrole de SCoI en CCoI niet aangewezen zijn, ondanks hun inherente dynamiek

op basis van de risicobuffers.


63


5.4.5 Invloed verdeling

De vijfde onderzoeksvraag diende als robuustheid controle. Bij het vergelijken van de efficientie

van de SCoI metriek bij uniforme en triangulaire verdelingen werd geconcludeerd dat deze waar-

den nauw aansluiten bij elkaar; er kan dus aangenomen worden dat de efficientie een zekere

robuustheid vertoont, voor beide efficientie metrieken. Bij de CCoI metriek volgen de ef-

ficientiewaarden bij beide verdelingen eenzelfde patroon; de afwijkingen zijn hier echter een

stuk opvallender dan bij de SCoI. Op basis hiervan zou gesteld kunnen worden dat de CCoI

metriek minder robuust is.

(a) (b)


64


5.4.6 Invloed varierende kosten

Als tweede robuustheid check werden afwijkingen van de vaste kosten gesimuleerd. Dit heeft

uiteraard geen invloed op de SCoI, maar de invloed op de CCoI efficientie werd gecontroleerd.

Hieruit blijkt dat, afgezien van projecten met een SP-waarde van 6, de efficientie hoger ligt

wanneer ook de vaste kosten varieren tijdens het projectverloop. Door extra afwijkingen van het

plan via varierende vaste kosten zal de CCoI sneller negatieve waarden vertonen en correctieve

acties genereren; dit heeft blijkbaar een goed effect op de efficientie van de CCoI metriek.

Aangezien het verschil duidelijk merkbaar is, zou het een goed idee kunnen zijn om als uitbreiding

voor de CCoI metriek ook geplande variabiliteit van vaste kosten op te nemen. Dit is enkel zo

wanneer de vaste kosten een gewichtig deel van de kosten met zich meebrengen, wat bijvoorbeeld

niet het geval is bij de casestudie Verhelst (zie volgend hoofdstuk). Wanneer men rekening houdt

met verwachte variabiliteit van vaste kosten zouden de kostbuffers zodus hiervoor aangepast

moeten worden. Via het onderzoeken van de invloed van varierende vaste kosten op de efficientie

van de projectopvolging werd nagegaan of een aanpassing noodzakelijk zou zijn voor verdere

studies. Er kan geconcludeerd worden dat deze aanpassing sowieso ingecalculeerd zou moeten

worden indien men bij aanvang van een project reeds weet dat het varieren van vaste kosten een

mogelijkheid is.

65


5.4.7 Invloed van de correctieve acties op de p-factor

Bij onderzoeksvraag 7 werd verwacht dat het uitvoeren van parallelliserende acties een negatieve

invloed zou hebben op de p-factor. Dit wordt getoond in bijgevoegde grafiek, waar telkens er

fast tracking uitgevoerd wordt de p-factor van de volgende tijdsperiode naar beneden zakt.

Deze resultaten werden gevonden bij een groot aantal projecten, tesamen met gevallen waarbij

het crashen van activiteiten zorgt voor een stijgende p-factor. In vele gevallen komt echter

tegenovergesteld gedrag voor, waardoor geen algemene conclusie getrokken kan worden op dit

vlak.

Figuur 43: analyse p-factor

5.4.8 Invloed van de gesimuleerde vertraging

Onze hypotheses dat de efficienties groter zullen worden naarmate de gesimuleerde vertraging is

gedeeltelijk correct. Uit figuren a en b blijkt voor de SCoI dat de efficientie stelselmatig zakt voor

66

beide onderzoeksmetrieken. Voor de kosten daarentegen blijkt dat de gestelde hypothese correct

is. De gemiddelde efficientie zal inderdaad stijgen naargelang de gesimuleerde vertraging groter

wordt. In de grafieken moet bijvoorbeeld de x-waarde 16 gelezen worden als een gesimuleerde

vertraging van de geplande duur * 1,6.

(a) (b)

Figuur 44: efficientie duur bij gesimuleerde vertragingen

Figuur 45: efficientie kost bij gesimuleerde vertragingen

5.5 Besluit

Over het algemeen kan gesteld worden dat de simulatiestudie zeer tegenstrijdige resultaten ople-

vert, waardoor geen belangrijke conclusies met zekerheid getrokken kunnen worden. De simula-

tiestudie laat wel de indruk na dat de SCoI en CCoI metrieken goede indices zijn om structurele

problemen of opportuniteiten aan het licht te brengen, maar niet om algemene projectcontrole

op te baseren.

67

6 Empirische studie

In deze sectie wordt het projectverloop van twee ’real-life’ projecten besproken op basis van de

SCoI en CCoI metrieken. De empirische studie dient enerzijds om de resultaten uit de simulatie-

studie te valideren, door te controleren of de waarden in theorie overeenkomen met de praktijk.

Anderzijds wordt nagegaan of de SCoI en CCoI potentieel tonen om effectief in praktijk gebruikt

te worden en geıntegreerd te worden in het dagdagelijks managen van projecten. Er wordt getest

of juiste waarschuwingssignalen gegeven worden bij structurele wijzigingen in een project, en er

wordt gebruik gemaakt van het grafisch raamwerk voor projectcontrole (cfr. sectie 4.2) om het

projectverloop van beide projecten te analyseren.

Bij de bespreking zal eerst een kleine situering van het project volgen. Daarna komt een be-

spreking van het projectnetwerk, gevolgd door een analyse over het verloop van het project en

welke correctieve acties er ondernomen zijn. Daarbij wordt ook aangetoond hoe het project zou

verlopen, mits de correctieve acties uit de simulatiestudie gehanteerd zouden worden. Ten slotte

wordt een algemene interpretatie van de empirische studie geformuleerd.

6.1 Bpost

6.1.1 Situering

Dit project van bpost gaat om de bouw van het ’mail center’ in het Waalse Thimister Clermont

/ Verviers in 2012. Het project werd uitbesteed aan een extern bedrijf Wust NV. Dit bedrijf

wordt aanzien als een van de voornaamste bouwbedrijven in Wallonie. Het project was gepland

om te beginnen 02 november 2011 en had als geplande einddatum 29 juni 2012. De maximale

einddatum was de officiele inhuldiging op 1 augustus 2012.

Er wordt in dit project gefocust op het tijdsaspect, aangezien kostinformatie niet beschikbaar

werd gesteld.

6.1.2 Netwerkanalyse

Dit project, terug te vinden in de bijlage, werd opgedeeld in 63 activiteiten en heeft een SP-

waarde van 34%. Deze SP-waarde duidt, merkwaardig genoeg voor een bouwproject, een eerder

parallel project aan.

De vier voornaamste topologische indicatoren voor dit project zijn als volgt:

• Serial/parallel indicator (SP) = 34.00

• Activity distribution indicator (AD) = 36,00

68

Figuur 46: foto van de werf (Sudpresse, 2011)

• Length of arcs indicator (LA) = 0,00

• Topological float indicator (TF) = 25,00

Voor de probabiliteit parameters werd gezegd dat een betrouwbaarheidspercentage van 90% een

goede waarde was. Voor de variabiliteitsbuffers was 0,7 en 1,3 een goede verhouding. Voor de

maanden november, december en januari wou men deze iets groter. Deze werden dus bijgesteld

op 0,6 en 1,4. Deze vergroting van de variabiliteit kan te maken hebben met de gebeurtenissen

die zich in het project hebben voorgedaan. De gelijke afstanden voor de variabiliteitsbuffers

werden gekozen opdat deze vergelijkbaar zouden zijn met de simulatiestudie. Door het hoge

aantal simulaties (50.000) heeft dit weinig invloed op de resultaten. Daarnaast is er ook gekozen

om dit project op basis van een triangulaire distributie te analyseren. Voor de simulatie op basis

van de simulatiestudie werd er voor 66% fast tracking en 34% crashing gekozen, analoog aan de

probabiliteitsverdeling uit de simulatiestudie.

6.1.3 Verloop van het project

Dit project werd in deze thesis opgenomen aangezien dit project te maken had met onvoorziene

winterse weersomstandigheden die een structureel probleem vormden voor het verloop van het

project. Daarnaast leek uit het gesprek met de projectmanager dat het project niet heel nauw-

gezet werd opgevolgd. Deze twee zaken hadden tot gevolg dat het project een vertraging opliep

van een kleine maand en dat er de laatste week voor de inhuldiging noodgedwongen nog veel

correctieve acties werden ondernomen, die eerder efficienter hadden kunnen opgelost worden.

De uiteindelijke reele waarden werden aan de hand van periodieke planningen en aanwijzingen

van de projectmanager opgesteld.

69

Oorspronkelijk was gepland dat het project begin november zou starten en dat het na 125 effec-

tief ingeplande werkdagen klaar zou zijn.

De voornaamste delen van het project zijn:

1. Grondwerken/Fundering

2. Grote werken/Stabiliteit

3. Facade/Dakwerk/Bedekking

4. Afwerkingen

5. Speciale technieken

6. Omgeving

De vertragingen die opgelopen zijn waren voornamelijk op drie momenten. Het eerste moment

was begin december toen men met de grondwerken en de fundering bezig was. Door de slechte

weersomstandigheden heeft het heel lang geduurd tegen dat de bodemput voor de funderingen

volledig uitgegraven en ontwaterd was en gereed voor verder werk. Het tweede moment was

begin februari. Toen zorgde het weer ervoor dat de grote werken zoals het installeren van de

bouwkolommen, steunbalken, en voorzetwanden vertragingen opliepen. Aangezien de delen Af-

werkingen, Speciale technieken allen afhankelijk zijn van een gesloten droge omgeving werden

deze allen dus ook vertraagd. Deze vertragingen, allen in het eerste deel van het project gebeurd,

werden volgens de documentatie die beschikbaar was, pas tegen de zesde maart opnieuw uitge-

zet in Microsoft Project. Op dat punt leek alles nog juist te passen binnen de vooropgestelde

termijn, maar werd er toch al een variabiliteitsbuffer ingebouwd door enkele schilderwerken over

te slaan. Helaas kreeg men begin mei weer met tegenslag te kampen. Men merkte problemen op

in verband met de elektriciteitskabels bij de betegeling van de keuken. Toen de projectmanager

zag dat de deadline niet meer gehaald ging worden heeft men de laatste activiteiten zoveel mo-

gelijk gecrasht en heeft de electricien overuren moeten doen. De omgevingswerken konden, na

het verwijderen van alle grote machines van de grote werken, worden gestart.

Zoals hiervoor aangehaald werden er door de projectmanager slechts enkele activiteiten gecorri-

geerd. Mits deze correcties niet waren toegepast, zou een totale projectduur van 144 werkdagen

bekomen zijn. Met de correctieve acties van de projectmanager bekwam men een totale pro-

jectduur van 135 werkdagen, wat juist gepast was voor tijdig klaar te zijn. Als we de lijn van de

70

simulatiestudie doortrekken en de correctieve acties ervan op dit project toepassen, bekomen we

over 100 simulaties een gemiddelde totale projectduur van 126.22 dagen met een efficientie van

0.8727 voor de eerste metriek, en 0.7867 voor de tweede. Deze efficientie is een goede interpolatie

voor de resultaten van SP3 en SP4: 0,7896 en 0,9521 voor efficientiemaat 1, en 0,7148 en 0,8012

voor efficientiemaat 2.

Dit kan grafisch geanalyseerd worden:

Figuur 47: Grafisch verloop project bpost

Hierbij is SCoI-nocorr de het verloop van het project zonder correctieve acties, SCoI-corr is het

verloop met de correctieve acties van de projectmanager zelf en SCoI-sim is het verloop indien

de correctieve acties uit de simulatiestudie toegepast zouden worden.

6.2 Verhelst

6.2.1 Situering

Het tweede project dat geanalyseerd wordt om het potentieel van de SCoI en CCoI metrieken

na te gaan is eveneens een bouwproject, maar is deze keer een priveproject. Dit bouwproject

werd gepland en opgevolgd door P. Gilliaert, werfleider wegenis- en rioleringswerken bij Verhelst

Groep.

Het project ging van start op 25 februari 2013 en had een geplande duur van 53 werkdagen, die

in werkelijkheid overschreden werd. In tegenstelling tot de analyse van voorgaand bouwproject

71

wordt de focus hier gelegd op het kostenaspect, aangezien deze projectvariabele als meest be-

langrijke aanschouwd werd door de werfleider.

6.2.2 Netwerkanalyse

Het projectnetwerk van het Verhelst bouwproject kan men bijgevoegd terugvinden in MS Project

indeling in bijlage 11.2. Het project werd opgedeeld in 38 activiteiten, waardoor het qua grootte

aanleunt bij de projecten uit de projectdatabase van de UGent, die elk 30 activiteiten bevatten.

De serieel-parallel indicator van dit project is 56%, wat nog steeds een lagere waarde is dan

verwacht wordt bij een bouwproject, maar toch 22% verschilt met het vorig project dat besproken

werd. Het parallelle deel van dit project kan grotendeels verklaren door de Gelijk-Eind (’Finish-

Finish’) relaties van enkele activiteiten, wat wil zeggen dat activiteiten tegelijk mogen uitgevoerd

worden maar dat de afhankelijke activiteit niet kan afgewerkt worden voor het einde van de

andere activiteit. De vier voornaamste topologische indicatoren voor dit project zijn als volgt:

• Serial/parallel indicator (SP) = 56.00

• Activity distribution indicator (AD) = 52.00

• Length of arcs indicator (LA) = 3.00

• Topological float indicator (TF) = 54.00

Hierbij valt vooral het verschil op tussen de TF indicator van dit en voorgaand project. De

’topological float’ indicator ligt hier dubbel zo hoog, wat wil zeggen dat er veel meer activiteiten

in het netwerk kunnen opschuiven zonder het vertragen van de totale projectduur.

Voor aanvang van de gesprekken met de werfleider was nog geen risico-analyse uitgevoerd voor de

verschillende activiteiten van het project. Om risicobuffers te kunnen opstellen werden benade-

rende waarden besproken. Aangezien geen specifieke informatie beschikbaar was per activiteit,

werd er besloten om voor alle activiteiten de minimum variabiliteitbuffer op 0,65 en de maxi-

mum variabiliteitbuffer op 1,35 te zetten van de geplande duur. Voor dit interval van mogelijke

waarden werd een triangulaire verdeling aangeduid als verdeling die het dichtst aanleunt bij

de realiteit van dit project. Voorts wordt ook hier een betrouwbaarheidspercentage van 90%

toegepast voor de maximum cumulatieve buffers, en bijgevolg een percentage van 10% voor de

minimum cumulatieve buffers.

72

De variabele kosten werden per activiteit gegeven, alsook de vaste kosten van het totale project,

inclusief werfspecifieke vaste kosten zoals een werfkeet, toilet, elektriciteit en dergelijke. De werf-

specifieke vaste kosten kunnen gelijkmatig verdeeld worden over de verschillende activiteiten; de

overige vaste kosten werden niet per activiteit bijgehouden maar enkel globaal. Voor deze studie

werden ze echter verdeeld over de verschillende taken op basis van materiaalbenodigdheden.

De geplande vaste kosten kwamen op e1.850. Dit totaal aan vaste kosten is opmerkelijk klein

ten opzichte van de variabele kosten, die voor een groot deel bestaan uit personeelskosten.

De geplande (en werkelijke) kosten per activiteit zijn om geheimhoudingsredenen niet in dit

werk gepubliceerd, maar zijn terug te vinden op bijgevoegde cd-rom met programmeercode.

6.2.3 Verloop van het project

Ondanks het totale werk in principe maar 53 werkdagen mocht duren, kwam de werkelijke pro-

jectduur op 64,5 werkdagen, enerzijds door verkeerde inschattingen bij het inplannen van het

project en anderzijds door het aanbrengen van structurele wijzigingen door de projectleider.

Deze structurele wijzigingen gingen vooral om het crashen van de variabele kosten via het ver-

minderen van de werkkrachten die op het project stonden, waardoor veel minder budget werd

opgebruikt dan voorzien. De werkelijke duur van de verschillende activiteiten kan teruggevonden

worden op de figuur in bijlage 11.2.

De vaste kosten bij dit project weken licht af van de geplande waarde; de effectieve vaste kosten

die gemaakt werden kwamen op e2.000 (in vergelijking met e1.850). Deze afwijking vindt zijn

oorsprong in de opgelopen kosten door gebroken materiaal en het teveel bestellen van grond-

stoffen.

Het verloop van het Verhelst bouwproject is bijzonder interessant om te bespreken, aangezien

het om een priveproject gaat. Hierdoor werd tamelijk onvoorzichtig omgesprongen met de uit-

eindelijke deadline van het project, aangezien er geen boetes kunnen opgelegd worden bij het

overschrijden van deze datum. Dit zorgt voor het naar voor schuiven van het kostenaspect als

meest belangrijke variabele om op te volgen gedurende het projectverloop.

Bij voorkomen van structurele wijzigingen wordt geprobeerd om zowel voor kost- als schema-

afwijkingen een oplossing te vinden, maar in principe kan het geen kwaad indien de deadline

overschreden wordt. Derhalve wordt er op acties voor het verhelpen van projectvertraging bij

het simuleren van de projectgegevens een budgetrestrictie gezet van slechts 1% van de gebud-

getteerde kosten (BAC), wat voor dit project gelijk is aan e7.388. Daarentegen zou het project

twee keer zo lang mogen duren van de projectleider om de kosten in te perken. Voor het crashen

van kosten wordt zodus een tijdsrestrictie van 100% van de geplande projectduur gekozen.

73

Met deze restricties komt het verschil in belangrijkheid van kost en duur expliciet naar voren in

de projectopvolging. Dit verschilt van de methode die gevolgd werd in de simulatiestudie, waar

de respectievelijke belangrijkheid van kost en duur bepaald werd door de drempelwaarde voor

correctieve acties het hoogst te zetten voor de meest belangrijke projectvariabele. Wel wordt

overeenkomstig met de methodologie uit de simulatiestudie de belangrijkste variabele iedere op-

volgingsperiode eerst gecontroleerd.

De correctieve actie voor tijdsreductie die een sterke voorkeur krijgt is het parallelliseren van

activiteiten; als probabiliteitsverdeling werd een verhouding van 95% fast tracken en van 5%

crashen geopperd. Het risico van herwerken bij parallelliseren wordt niet zozeer in rekening

gebracht bij dit project. Dit wordt als zeer situatiespecifiek aanzien, waardoor op aanraden van

de werfleider een zeer breed interval van 5% tot 80% werd aangewend waaruit willekeurig waar-

den gekozen worden. Andere parameterwaarden komen overeen met deze uit de simulatiestudie.

Bovendien werd abstractie gemaakt van de correctieve acties voor het reduceren van de kosten

die door de projectleider gemaakt werden; de resultaten met deze acties werden achteraf bekeken.

Het grafisch raamwerk voor SCoI in figuur 48 toont een sterk structurele vertraging van het

project. De SCoI waarden liggen voor het gehele projectverloop onder de x-as, wat duidt op het

constant overschrijden van de geplande variabiliteit. Dit kon overigens niet verholpen worden

met de gesimuleerde correctieve acties.

Figuur 48: Raamwerk voor SCoI

Aangezien de kosteninformatie van groter belang is bij het project, wordt dit uitvoeriger getoond

in de volgende twee grafieken. Ook het kostenverloop overschrijdt over de hele lijn de verwachte

variabiliteit, dit wanneer de corrigerende acties van de projectmanager uit de resultaten gefilterd

74

zijn (CCoInocorr in figuur 49). Wanneer geıntegreerde projectcontrole wordt uitgevoerd toont de

grafiek een geleidelijke verbetering van het kostenverloop (getoond door CCoIsim). Bij aparte

CCoI-analyse, die ook uitgevoerd werd door het relatieve belang van het kostenverloop, wordt

een opmerkelijke verbetering gepercipieerd, maar blijft de kostenprestatie van het project nog

steeds ondermaats.

Figuur 49: Raamwerk gesimuleerd verloop CCoI

Figuur 50: Raamwerk CCoI Verhelst

Wanneer men echter naar de laatste grafiek kijkt (figuur 50), ziet men dat er buitengewone

acties ondernomen zijn en het kostenverloop uiteindelijk zelfs beter presteert dan verwacht kon

worden (CCoIcorr); reeds bij aanvang van het project werden werknemers van het project ge-

haald, zodat van bij het begin de CCoI aantoont dat een ’positieve’ structurele wijziging heeft

75

plaatsgevonden. De correctieve acties curve ligt namelijk de helft van de tijd nog binnen de

verwachte positieve variabiliteit, maar gaat voorbij aan de cumulatieve ACBsum,t curve tijdens

de andere 50% van het projectverloop.

Hieruit kan geconcludeerd worden dat de SCoI en CCoI juiste signalen geven bij het project; de

SCoI toont duidelijk ondermaatse prestaties, terwijl de CCoI aantoont dat er werd afgeweken

van de oorspronkelijke planning om bovenmaatse prestaties te verkrijgen op dit gebied.

De resultaten van het gesimuleerde projectverloop zijn als volgt: wanneer men een geıntegreerde

projectcontrole uitvoert, wordt een kostenefficientie van 0,59 bekomen met een budgetreductie

van e3.115; bij het enkel opvolgen van de kosten werd een kostreductie van e8.152 bekomen,

maar slechts een kostenefficientie van 0,45 door een kleinere NCA/NEA verhouding. Bij de

simulatiestudie werd voor een SP-waarde van 0,6 slechts een efficientiewaarde van 0,21 beko-

men; deze resultaten zijn echter niet helemaal vergelijkbaar door de andere instellingen van de

simulatie.

6.3 Interpretatie en besluit empirische studie

De eerste conclusie die uit deze studie getrokken wordt is de goede werking van het grafisch

raamwerk voor het geıntegreerd bekijken van kosten-, tijds- en risico-informatie. Dit grafisch

raamwerk geeft telkens een zeer duidelijk beeld over de staat van een project; naast de standaard

projectinformatie worden hier ook signalen gegeven voor positieve evoluties, wat een groot plus-

punt voor de SCoI en CCoI metrieken is.

Verder werd een project geanalyseerd met afwijkende vaste kosten; deze waren echter klein ten

opzichte van de sterk dalende variabele kosten, waardoor het effect hiervan nihil is. Wanneer

de vaste kosten echter wel een groot deel van het budget beslaan, zal bij het berekenen van de

CCoI index ook hier rekening mee gehouden moeten worden.

Na discussies met vele projectmanagers, hoofdzakelijk van bouwen onderzoeksprojecten, werd

echter duidelijk dat de SCoI en CCoI metrieken nog niet direct een opmerkzame intrede zullen

maken in de praktijk, ondanks de relatief gemakkelijke techniek die toegepast moet worden, en de

informatie die zeer duidelijk kan weergegeven worden via het grafisch projectcontrole raamwerk.

Uit de gesprekken werd ondervonden dat niet veel geavanceerde projectopvolgingstechnieken

toegepast worden in praktijk. Er zijn overigens maar weinig bedrijven en onderzoeksinstanties

76

die risicofactoren incalculeren bij het managen van projecten.

Bij het uitleggen van de twee nieuwe metrieken waren de projectmanagers niet meteen enthou-

siast, dit hoofdzakelijk doordat velen geen tijd steken in een risico-analyse voor aanvang van

hun projecten. Aangezien risicogegevens van activiteiten noodzakelijk zijn voor een correcte

opbouw van de metrieken, zorgt dit voor een gebruiksbarriere. Verder zijn de SCoI en CCoI

metrieken zeker niet voor alle soorten projecten even nuttig. SCoI en CCoI kunnen als goede

projectopvolgingsmetrieken aanzien worden voor projectmanagers die niet met strikte deadlines

en budgetten te kampen hebben en enkel op de hoogte willen zijn van of hun project wel dan

niet normaal verloopt. In deze situatie mogen er in beperkte mate vertraging en/of meerkos-

ten voorkomen in een project, maar dankzij de SCoI/CCoI metrieken kan de projectmanager

een zicht hebben op wanneer het project echt in de problemen komt en er structurele wijzigin-

gen/planfouten aanwezig zijn.

Tijdens de zoektocht naar materiaal voor de empirische studie werden een aantal onderzoeksin-

stanties bezocht; voorbeelden zijn het Textielinstituut van de UGent en Pack4Food. Hier bleek

projectcontrole op basis van de SCoI/CCoI metrieken een overbodige luxe, aangezien er meestal

met een strikte deadline of een beperkt budget rekening gehouden moet worden. Voor projec-

ten waarbij iedere afwijking van de planning onacceptabel is en men met andere woorden enkel

rekening houdt met deterministische waarden, is EVM een betere opvolgingsindex.

Een beperking van de empirische studie is dat er geen projecten gevonden werden waarbij

er echte risico-analyse gegevens van activiteiten ter beschikking waren; de studie is bijgevolg

gebaseerd op enkele globale interpretaties en schattingen van de projectmanagers, waardoor

de activiteiten afzonderlijk bijna allemaal dezelfde variabiliteitsbuffers hebben (uitgezonderd de

activiteiten tijdens de wintermaanden bij het bpost project).

7 Conclusie en toekomstig onderzoek

Positief aan de SCoI en CCoI metriek is dat het grafisch raamwerk gebruikt kan worden om een

overzichtelijk beeld van het projectverloop te geven. Dankzij het overzicht van duur, kosten en

risico worden ook onverwachte positieve waarden opgemerkt, wat bij andere metrieken niet het

geval is. De SCoI en CCoI metrieken zijn waarschijnlijk echter niet optimaal voor standaard

projectcontrole en het genereren van correctieve acties, aangezien de simulatiestudie als resul-

taat opleverde dat de EVM analyse beter presteert. De SCoI en CCoI metrieken kunnen wel als

extra metrieken aangewend worden om structurele wijzigingen op te vangen, zowel negatieve als

77

positieve.

Deze resultaten kunnen weerlegd worden in volgende onderzoeken, aangezien de simulatiestudie

tegenstrijdige waarden produceert en er potentieel een structurele afwijking in de studie zit.

Als toekomstig onderzoek stellen wij voor:

• Het gebruik en de analyse van resources.

• Werken met niet-lineair kostenverloop bij activity crashing. Exponentieel groeiende kosten

indien er steeds meer gecrasht wordt (convexe functie) plus bij fast tracking de kans op

rework kleiner laten worden naarmate men verder zit.

• Over een uitgebreidere range van dynamische tresholds meten.

• Het testen van de betadistribution en andere verdelingen als robustness check.

• Eventueel invloed van de overige topologische indicatoren, ook al hebben die zich in voor-

gaande studies nog minder bewezen dan de serieel-parallel indicator

78

8 Bibliografie

M. Aajoud (2009). Project portfolio management.

B. Abrignani, R. Gomes & D. de Vilder (2000). T-kit 3: Project management. Europe Youth

Partnership.

J. Acebes, Fernando en Pajares, J. M. Galan & A. Lopez-Paredes (2013). Beyond earned

value management: A graphical framework for integrated cost, schedule and risk monitoring.

Procedia-Social and Behavioral Sciences, 74:231–239.

F. T. Anbari (2003). Earned value project management method and extensions. Project mana-

gement journal, 34(4):12–23.

N. P. Archer & F. Ghasemzadeh (1999). An integrated framework for project portfolio selection.

International Journal of Project Management, 17(4):207–216.

R. D. Archibald (2003). Managing High-Technology Programs and Projects. Wiley, 3rd edition.

R. D. Archibald, I. Di Filippo & D. Di Filippo (2012). The six-phase comprehensive project life

cycle model including the project incubation/feasibility phase and the post-project evaluation

phase. PM World Journal, 1(5):1–40.

B. S. Blichfeldt & P. Eskerod (2008). Project portfolio management: There is more to it than

what management enacts. International Journal of Project Management, 26(4):357–365.

R. G. Cooper, S. J. Edgett & E. J. Kleinschmidt (1999). New product portfolio management:

practices and performance. Journal of product innovation management, 16(4):333–351.

B. M. Dodin & S. E. Elmaghraby (1985). Approximating the criticality indices of the activities

in pert networks. Management Science, 31(2):207–223.

Q. W. Fleming & J. M. Koppelman (2000). Earned value project management.

D. T. Hulett (1995). Schedule risk analysis simplified1. Management, pp. 21–31.

M. Keil, A. Rai, J. Cheney Mann & G. P. Zhang (2003). Why software projects escalate: The

importance of project management constructs. Engineering Management, IEEE Transactions

on, 50(3):251–261.

E. Kim, W. G. Wells & D. M. R (2003). A model for effective implementation of earned value

management methodology. International Journal of Project Management, 21(5):375–382.

V

R. Kolisch (2012). Course projectmanagement (technische universitat munchen).

W. Lipke (2003). Schedule is different. The Measurable News, 31(4).

W. Lipke (2004). Connecting earned value to the schedule. The Measurable News, 1:6–16.

W. Lipke, O. Zwikael, K. Henderson & F. Anbari (2009). Prediction of project outcome: The ap-

plication of statistical methods to earned value management and earned schedule performance

indexes. International journal of project management, 27(4):400–407.

C. H. Loch, A. DeMeyer & M. T. Pich (2011). Managing the unknown: A new approach to

managing high uncertainty and risk in projects. Wiley. com.

J. M. Malayao (2011). project phases and the life cycle. URL <http://ai42.files.wordpress.

com/2011/12/project-phases-and-the-life-cycle.pptx>(02.08.2013).

M. Martinsuo & P. Lehtonen (2007). Role of single-project management in achieving portfolio

management efficiency. International Journal of Project Management, 25(1):56–65.

T. Mochal (2007). Fast-tracking and crashing can get your pro-

ject back on schedule. URL <http://www.techrepublic.com/article/

fast-tracking-and-crashing-can-get-your-project-back-on-schedule/>(12.07.

2013).

A. Munns & B. F. Bjeirmi (1996). The role of project management in achieving project success.

International journal of project management, 14(2):81–87.

J. Pajares & A. Lopez-Paredes (2011). An extension of the evm analysis for project monito-

ring the cost control index and the schedule control index. International Journal of Project

Management, 29(5):615–621.

Sudpresse (2011). Plenesses: Les 1ers postiers dEs fin juillet. URL <http:

//archives.sudpresse.be/thimister-clermont-la-poste-plenesses-les-1ers_

t-20120402-H3RDZ4.html?queryand=Bpost&firstHit=60&by=20&when=-1&sort=

datedesc&pos=67&all=485&nav=1>(15.07.2013).

L. V. Tavares (1998). Advanced models for project management, volume 16. Springer.

M. Vanhoucke (2009). Measuring time: improving project performance using earned value ma-

nagement, volume 136. Springer.

M. Vanhoucke (2010a). Schedule risk analysis: How to measure your baseline schedule’s sensi-

tivity? URL <http://www.pmknowledgecenter.com/node/131>(15.07.2013).

VI

M. Vanhoucke (2010b). Using activity sensitivity and network topology information to monitor

project time performance. Omega, 38(5):359–370.

M. Vanhoucke (2011). On the dynamic use of project performance and schedule risk information

during projecttracking. Omega, 39(4):416–426.

M. Vanhoucke (2012a). Course projectmanagement (universiteit gent).

M. Vanhoucke (2012b). Measuring the efficiency of project control using fictitious and empirical

project data. International Journal of Project Management, 30(2):252–263.

M. Vanhoucke (2012c). Project Management with Dynamic Scheduling: Baseline Scheduling,

Risk Analysis and Project Control. Springer.

B. Wernerfelt (1989). From critical resources to corporate strategy. Journal of general manage-

ment, 14(3):4–12.

T. Williams (1992). Criticality in stochastic networks. Journal of the Operational Research

Society, pp. 353–357.

T. Williams (1993). What is critical? International Journal of Project Management, 11(4):197–

200.

VII

9 Bijlagen

VIII

Figuur 51: bpost project

IX

Figuur 52: project Verhelst

X

EEN UITBREIDING VAN PROJECT CONTROLE GEBRUIK MAK ENDE VAN EARNED VALUE MANAGEMENT: DE ... ·...

Documents

Transcript of EEN UITBREIDING VAN PROJECT CONTROLE GEBRUIK MAK ENDE VAN EARNED VALUE MANAGEMENT: DE ... ·...