С другой стороны, если в цепочке много операций и для нескольких подряд нужен один и тот же исполнитель, посмотрите, можно ли объединить их и определить финальный результат этой объединенной операции.

Изложенные выше соображения (количество и величина операций) справедливы как для критической цепи, так и для «впадающих» в нее цепочек. Но по отношению к последним они менее важны, поскольку сливающиеся цепочки защищены как специальными буферами, так и проектным буфером.

5.7.3. ОЦЕНКА ДЛИТЕЛЬНОСТИ ОПЕРАЦИИ

В главе 3 мы увидели, насколько важна оценка длительности выполнения операции. Приступая к работе с критической цепью, действуйте как привыкли: формулируйте запрос на оценку сроков как обычно. Не спрашивайте, какова средняя продолжительность подобных работ. Дело в том, что у людей нет чувства «средней величины», и вам назовут просто некое устраивающее вашего собеседника число. В ответ на вопрос о среднем времени выполнения операции вы получите параметр, который на самом деле меньше среднего, что чревато для вас проблемами.

Важно удостовериться, что оценка производилась, исходя из 100%-ной загрузки исполнителя. Если это не так, сократите длительность, не меняя при этом объем работ в человеко-часах или человеко-днях. Иными словами, если на выполнение операции требуется 50% времени одного инженера в течение 10 дней, спланируйте работы на 5 дней при полной занятости на них этого инженера.

Затем нужно распределить часть оценочного времени на операции, а часть — в буфер про запас. Делают это различными способами. Самый простой способ, рекомендованный Голдраттом и до сих пор остающийся весьма эффективным и универсальным, сводится к тому, чтобы для создания расписания принять длительность операций равной всего половине от ее первоначальной оценочной длительности. Исключение — процессы, имеющие абсолютно определенный срок протекания, изменить который невозможно (например, срок беременности у мышей). Вторая половина времени пойдет в буфер одним из двух возможных путей. Первый, также предложенный Голдраттом, — рассчитать общий размер буфера в графике, исходя из половины длительности операций в цепочке, к которой данный буфер добавляется. Второй — использовать правила статистики, которые будут описаны в разделе 6.4.

Другой способ распределения оценочного времени между операциями и буфером — спросить у тех, кто проводил оценку, какова обычная средняя длительность работ. Делать это следует только после того, как вы получили от них исходные оценки. Вновь обратитесь к специалистам, чтобы получить «среднее» значение. Вопрос формулируйте примерно так: «Как быстро можно было бы выполнить эту работу, если с самого начала иметь все необходимое и если все пойдет по плану?» Если выданные оценщиками цифры не сильно отличаются от первоначальных, необходимо выяснить почему. Чтобы было из чего формировать буфер проекта, разница между средними и наиболее вероятными оценками должна быть стабильно большой (например, в два раза). Если добавлять буфер к операциям, оцененным с высокой степенью вероятности, график выйдет неоправданно длинным, а качество реализации — хуже возможного.

5.7.4. И СНОВА ПРО НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ

Проблема неопределенности в оценках ставит менеджеров проектов перед дилеммой. Руководство и заказчики гнут свою линию, заявляя: «Если точность показателей ниже х%, значит, вы плохо провели оценку!» Людям свойственно иметь неоправданно высокое мнение о своих прогнозах.

Далее мы будем говорить о неопределенности показателей затрат и длительности операций как о взаимозаменяемых величинах. Мы считаем, что работа, выполненная людьми или иными ресурсами (например, арендованным оборудованием), оплачивается в расчете за единицу времени, то есть затраты равняются ставке, умноженной на время использования. Следовательно, степень неопределенности общей величины затрат — то же самое, что степень неопределенности величины времени использования. Аналогичным образом, поскольку общий объем работ — это нормированный объем работ в час, умноженный на время, то неопределенность выполненного объема работ прямо пропорциональна неопределенности затрат.

Проект по определению своему — нечто уникальное. Поэтому зачастую не хватает статистических данных, чтобы оценить степень неопределенности наших представлений о параметрах проектных операций. Подумайте, что нам известно о неопределенности. Попросите, чтобы кто-нибудь оценил постройку нового дома. У вас сразу же попросят спецификации. В Соединенных Штатах сегодня дом может потребовать вложений как в 80 000, так и в миллионы долларов. Определяющая характеристика — месторасположение дома. Второй по важности параметр — размер. И даже когда эти показатели определены, в ценах за квадратный фут может быть значительный разброс в зависимости от метода возведения, типа внутренней отделки и так далее. Разумеется, и у домов, одинаковых по расположению и другим характеристикам, цена может расходиться на 10%, в соответствии с тем, сколько продавец вложил в этот дом, насколько покупатель хорош в ведении переговоров, какова средняя рыночная стоимость жилья в данной местности, каковы мотивы продавца и пр.

Поэтому однозначно оценить дом мы не можем. А сколько стоит машина? Ситуация та же. Даже две абсолютно одинаковые машины у двух дистрибьюторов в одном и том же городе могут различаться в цене на 10%.

В одном бестселлере по управлению проектами (о названии которого из соображений гуманности умолчу) говорится: «Сначала прикидываем лишь порядок величин, для такой оценки — в первом приближении — не нужны никакие технические подробности. Точность анализа в целом может составлять плюс-минус 35%». (Я думал, под «порядком величины» подразумеваются десятки. Увы.) Через несколько предложений идет следующий текст: «Определенная оценка, также называемая детальной, имеет степень вероятности плюс-минус 5%». Минуточку! Мы же только что видели с вами, что фактические затраты на реальный автомобиль известной марки серийного, так сказать, производства, то есть на идентичные объекты могут в одном и том же месте в одно и то же время расходиться на величину, вдвое большую. Как можно ожидать, что оценка чего-то малоизведанного будет вдвое более точной?

Другой источник утверждает, что в проектах, где риски невелики, оценки пакетов работ имеют неопределенность 2%, операции — 5%, группы операций — 10%, проект в целом — 20%, а программа — 35%. Иными словами, утверждается, что при сложении отдельных оценок с низкой степенью неопределенности мы в итоге получаем большую неопределенность. Автор просто перечеркнул законы статистики! (Может быть, по ошибке данные привели в обратном порядке?)

Интересно отметить, что во многих трудах по управлению проектами повторяются одни и те же данные о степени точности оценок затрат. Однако никто нигде не указывает источник этих данных. Единственная ссылка — на руководство по оценке затрат в строительстве, где приводятся показатели вероятности оценок, не вполне соответствующие упомянутым выше положениям о точности оценки проектов и программ. Так, «Государственное руководство к составлению смет в строительстве» (National Construction Estimator) [8] утверждает:

«Оценка — это искусство, а не наука. По многим типам работ расхождения в предложениях субподрядчиков будут составлять 20% и более. Есть все основания усомниться в правильности оценки затрат, даже если на руках имеются готовый план и спецификации проекта, известно время и место производства работ, а затраты на рабочую силу и материалы у разных субподрядчиков, участвующих в тендере, одинаковы».