Файл: Система коммерциализации технологий.pdf

Для оценки задержки сроков реализации проекта УПППНГ предложено использовать Pert-анализ, т.к. он позволяет выявить общую продолжительность реализации проекта, и метод Монте-Карло, т.к. главным достоинством метода статистического моделирования является универсальность и прозрачность хода исследования.

Данный проект включает в себя 12 этапов, которые состоят из 1152 работ.

Здесь же представлены результаты вычислений оптимистического, наиболее вероятного и пессимистического путей реализации проекта, а также ожидаемое время выполнения t, по формуле

t, = (a, + 4m, + bj)/6, где, а, - оптимистическое время (наиболее благоприятные условия); т, - наиболее вероятное время (нормальные условия); b, - пессимистическое время (неблагоприятные условия).

С помощью указанных трех оценок рассчитана общепринятая статистическая мера неопределенности - дисперсия ст- времени выполнения работы j; ст? = vai'i = [(bi - aO/6]²

Этапы проекта и итоги расчетов представлены в приложении 2. Зная продолжительность работ, их предшественников, можно определить критический путь (рис. 7).

Рис. 7 - Критический путь реализации проекта

Критический путь для данного проекта включает работы A, B, C, H, I, J, L. Длина критического пути равна: 300,30+197,19+ 181,11+189,69+150,03+198+63,25 = 1279,57 дней.

Определим дисперсию времени выполнения всего проекта:

ct²(T) = 82,81+21,16+17,85+19,58+12,25+36+3,67= 193,32.

Учитывая, что ст (Т) = Vct ²(Т) , найдем ст (19 3 ,3 2) = ст (Т) = Vl 9 3,3 2 = 1 3,9 0 дней.

Таким образом, метод Pert позволил выявить общую продолжительность реализации проекта. Следующий количественный метод - Монте-Карло - было предложено применить для выявления того, какие отдельные работы задерживают реализацию проекта дольше всего.

Моделирование Монте-Карло осуществляется в 3 этапа:

1. Определение возможных случайных значений заданных факторов посредством использования математических функций.
2. Расчет возможных сценариев развития событий с учетом того, что факторы заданы как случайные числа.
3. Анализ полученного массива данных с помощью статистических методов [4].

Значения, которые анализируются для нахождения продолжительности реализации проекта, будут находиться в 90%-ном доверительном интервале нормального (гауссова) распределения. Это означает, что большинство возможных значений результатов группируется в центральной части графика и лишь немногие, менее вероятные, распределяются, сходя на нет, к его краям.

Длина отрезка 90%-ного доверительного интервала по оси Х получилась равной 1,645*2=3,29.

Для оценки риска задержки строительства по методу Монте-Карло рассмотрим работы, входящие в этап поставок оборудования для блоков 1-9. Работы представлены в табл. 2.

Таблица 2 - Работы этапа поставки оборудования по блокам

Данные этапы включают в себя различные работы: выбор поставщика, заключение договора, оплата, получение технической документации поставщика, изготовление оборудования, доставка на площадку, приёмка заказчиком на площадке, передача в монтаж.

Разработчики проекта установили, что работы по оборудованию концевого охладителя детандер-компрессора АС-480 займут 163 дня. Данные работы представляют собой 4 этапа и имеют установленные значения продолжительности (табл. 3).

Таблица 3 - Этапы работ по поставке оборудования АС-480

Смоделируем продолжительность изготовления, доставку на площадку и таможенную очистку, приемку заказчиком на площадке и передачу в монтаж на примере концевого охладителя детандер-компрессора АС-480.

Построим таблицу на основе доверительных интервалов 4 этапов (рис. 2.5). Создадим в Excel 30 000 строк-сценариев. Два последних столбца показывают результаты расчетов на основе данных первых 4 столбцов. В столбце «Общая продолжительность» показана продолжительность, рассчитанная для каждой строки. Например, в случае реализации сценария 1 общая продолжительность составит (86,7 + 67,8 + 1,8+0) = 156,2 дня. Столбец «Будет ли завершен проект вовремя?» включен для предоставления информации о том, будет ли работа завершена в установленный срок.

Рис. 8 Расчет сценариев методом Монте-Карло в Excel

Для подсчета срока выполнения работ решено взять однодневные интервалы, которые смогут наиболее информативно отобразить, в какой временной диапазон попадет наибольшее число сценариев выполнения работ. Для того чтобы выявить число однодневных диапазонов, необходимо из максимального значения времени выполнения работ вычесть минимальное. В ходе решения были получены максимум - 193,51 и минимум - 136,41. Число интервалов составит 193,51-136,41=57,10.

Далее было вычислено количество сценариев, приходящихся на каждый интервал. Результаты представлены в приложении 3.

Из таблицы видно, что этап поставки оборудования в наибольшем числе случаев 1759 будет завершен в пределах 161,45 - 162,45 дней.

В соответствии с моделью расчета риска работы, ее завершение вероятнее всего состоится на 163 - 162,453 = 0,547 дней раньше.

Такие же этапы были проведены для остальных работ этапа поставки оборудования. Результаты моделирования приведены в табл.4.

Таблица 4 - Результаты моделирования времени выполнения работ

Максимальное значение в последнем столбце «Задержка» говорит о наиболее «узком месте» выполнения работы - том проблемном месте, из-за которого продолжительность проекта увеличится на наибольшее значение. Максимальное значение в столбце «Задержка выполнения работы» равно 13,216, что соответствует этапу поставки оборудования Т-230 для блока 2.

Благодаря моделированию и поиску максимального значения можно найти продолжительность всех работ этапов. К примеру, поставка оборудования для блока 2 включает в себя 4 работы. Найдя этап, который имеет наибольшую задержку, можно найти ту работу, которая задерживает выполнение этого этапа на наибольший срок. Найдем такую работу этапа поставки оборудования Т-230. Данный этап включает в себя 4 работы. Смоделируем процессы выполнения каждой работы, представленные в табл. 5.

Таблица 5 -Результаты расчета продолжительности выполнения работ для блока 2

После того как выявлено максимальное значение задержки работы, компании необходимо сосредоточить усилия на устранении «узкого звена». Чтобы показать важность выявления рисков задержек реализации проекта и управления ими, необходимо указать последствия их возникновения. Главным последствием задержки реализации проекта, в данном случае строительства газоперерабатывающего объекта УП- ППНГ, будет его удорожание вследствие необходимости выделения дополнительных средств на оплату труда рабочим.

Для простоты расчета потенциальных потерь от затягивания сроков исполнения работ приведем средний уровень оплаты труда в час персонала, занятого строительными работами. В реализации газохимического проекта задействовано 1500 человек, из них 1307 рабочих осуществляют работы первого этапа объекта УПППНГ. Заработная плата работников с учетом районного коэффициента (трудовая деятельность осуществляется в районе Крайнего Севера) составляет 180 руб./час. Теперь, если соотнести величину задержек строительства с величиной оплаты труда, в дополнительном выделении которой может возникнуть потребность, то можно найти величину потенциальных потерь денежных средств. Рассчитанный размер потенциальных потерь денежных средств, например, для седьмой работы составит 163 216,68 руб. Приведем данные и результаты расчета в табл. 6.

Таблица 6 - Потенциальные потери от дополнительных выплат заработной платы в случае задержки

Анализ табл. 6 показывает, что потенциально сэкономлено 546 078,40 руб., величина потенциальных потерь равна 5 840 695,81 руб. Итоговая величина потенциальных потерь равна: 5 840 695,81 - 503 745,77 = 5 294 617,41 руб.

Проект УПППНГ предусматривает выполнение 1152 работы. Приблизительные потери за время проведения всех работ составят 308,99 млн руб.

На реализацию проекта УПППНГ выделено 9 млрд руб. Потенциальные потери, высчитанные с помощью модели Монте-Карло, составляют 3,43% от величины инвестиций.

Величину возмещения потерь можно найти по формуле:

Возмещение = (Потери (%)/(100%- Потери(%))*100%)=3,56%=319,97 млн руб.

Таким образом, метод Монте-Карло позволил смоделировать вероятный сценарий развития событий. В результате моделирования было выявлено, что 26 из 35 работ первого этапа поставки оборудования будут задержаны. Потенциальные потери при этом составят 5,84 млн руб. Для всего проекта потенциальные потери со средней величиной задержки в 2,89 дня составят 308,99 млн руб., на возмещение которых необходимо будет привлечь 319,97 млн руб.

В зависимости от полученного с помощью моделирования сценария, компания сможет предпринять необходимые действия: если проект будет задержан, то следует, осуществив декомпозицию этапа работ, повторно провести анализ по методу Монте-Карло и определить ту работу, которая более всего задерживает реализацию этапа. Если же полученные сценарии имеют равную или меньшую продолжительность относительного установленного срока выполнения работ, то компании следует стремиться сохранить текущий темп выполнения работ или же стремиться и дальше сокращать сроки реализации проекта.

Заключение

Осуществляя ту или иную деятельность, всегда есть шанс, что не получится добиться желаемого результата. Чтобы этого избежать и максимально эффективно реализовать инвестиционный проект, необходима своевременная идентификация рисков.

В общем смысле под идентификацией понимается установление истины путем сопоставления и анализа неизвестных признаков с известными, в случае их совпадения установления их тождественности. В отношение же инвестиционной деятельности под идентификацией рисков понимается, прежде всего, определение состава и сути возможных рисков.

Идентификация рисков - представляет собой процесс по определению рисков, способных оказать влияние на проект, и фиксирование их характеристик документально [1].

Идентификация и оценка рисков выполняется членами команды проекта и экспертами в области управления рисками, в ней могут сотрудничать заказчики, другие участники проекта и профессионалы в определенных сферах бизнеса.