RISICOMANAGEMENT BIJ GROTE PROJECTEN - PMWIKI.nl

RISICOMANAGEMENT BIJ GROTE PROJECTEN
STIJN VAN DE VONDER, PHD
IPMA SIG Risicomanagement
Amersfoort, 10 januari 2011
1

WAAROM RISICOMANAGEMENT?
• Elke projectuitvoering is onzeker (= truïsme)
• Mede door deze onzekerheid slagen de meeste
projecten er niet in om de projectdoelen te halen
• Toch worden veel plannen
gemaakt, alsof er zekerheid is.
• Terwijl bewezen alternatieve
werkwijzen voorhanden zijn
100%
75%
50%
25%
0%
Percentage of successful IT
projects (Standish Group)
1990 2000 2010
2

PRESTIGEPROJECTEN
Sidney Opera House
The Big Dig (Boston)
Budget X 15
Budget X 3,5
Dodelijk ongeval, fraude,
7 miljard interestbetalingen…
3

RISICO’S?
4

WAARDE RISICOMANAGEMENT
• Zeer moeilijk te bewijzen (project = uniek)
• Empirische waarde enkel aan te tonen op macroniveau:
• Positieve correlatie (R=0.25) tussen investering in kwantitatieve
risicoanalyse en return on equity (Lamb, 2000) in de olie- en
gasindustrie
• Een studie van de NASA (100 projecten) toont dat de fout op
schattingen met gebruik van Monte Carlo simulatie minder dan de
helft zijn dan zonder het gebruik van deze techniek.
• Een studie (187 respondenten) van de RM Special Interest Group van
PMI (Voetsch, 2004) toont een significant verband tussen het gebruik
van een formele vorm van RM en het slagen van het project.
5

WAAROM RISICOMANAGEMENT?
• RM onderbouwt het inzicht in het risicoprofiel
• RM geeft inzicht in de onzekerheden
• RM helpt om creatief na te denken over risico’s
• RM helpt om vroeger (en goedkoper) in te grijpen
• RM stimuleert proactief nadenken over bestrijdingsacties
• Waardevol communicatietool in contractuele omgeving
6

GOED RISICOMANAGEMENT VEREIST!
“De ultieme faaloorzaak van een project, is het
falen van de risicomanagementprocedure zelf”
Douglas W. Hubbard
• PMI definieert:
1. Plan risicomanagement
2. Risico-identificatie
3. Kwalitatieve risicoanalyse
4. Kwantitatieve risicoanalyse
5. Risicobestrijding
6. Risicocontrole
7

GOED RISICOMANAGEMENT
• Ondersteund door topmanagement
• Gebaseerd op empirische observaties
• Focus op de bronoorzaken van de onzekerheid
• Focus op de bedrijfsresultaten (bottom line)
• Focus op actieve risicobestrijding
• Leer uit schattingsfouten
Kwalitatief EN kwantitatief
8

RISICO-IDENTIFICATIE
• Gestructureerde workshops rond risico-identificatie
• Invullen van risicoregister door experts
• Belangrijk: focus op bronoorzaken.
– Waarom? Waarom? Waarom?
Project
Omgeving
Mens Materiaal …
Natuur Fysiek …
9

RISICOANALYSE: KWALITATIEF
• “Rough Order” risicomanagement:
– 10% provisie voor risico’s
– Voeg 2% risicopremie toe aan de
verdisconteringsvoet
– Heilige getallen
• Risicomatrices
– Het zijn placebo’s! (Hubbard)
– Een noodzakelijke eerste stap
(onze mening)
• Risicoregister
Impact
Kans
Prioriteren risico’s (20/80 regel)
10

FLAW OF AVERAGES
© Sam Savage
“A statistician drowns in a river
with an average depth of 3 Ft”
Sam Savage (Stanford)

RISICOANALYSE: KWANTITATIEF
Kwantitatieve
risico-inschatting
Kwantitatieve
risico-evaluatie
• Inschatten van risico’s per definitie onderhevig aan fouten
• Verschil tussen systematische en toevallige fout belangrijk
• Waarom bestaan systematische schattingsfouten?
– Redeneerfouten (Tversky & Kahneman)
– Motivatievertekening
• Systematische fouten kunnen bestreden worden
12

VEELVOORKOMENDE SYSTAMTISCHE FOUTEN
Overconfidence effect
Optimism bias
Anchoring
Availability heuristic
Conjunction fallacy
Confirmation bias
Typisch gezien vallen 30% der realisaties
binnen een 90% betrouwbaarheidsinterval
Slechts 20% van de chauffeurs denken dat
ze slechter dan gemiddeld rijden
Hoe ver is de markt? 30 minuten?
Wat is de kans op een ‘double dip’?
Het Linda Probleem
Black swans

HET LINDA PROBLEEM
Linda is 31. Ze is vrijgezel, welbespraakt en zeer
verstandig. Ze heeft een master in filosofie. Als
studente was ze sterk begaan met de problematiek
rond discriminatie en sociale gelijkheid. Ze nam ook
deel aan betogingen tegen kernenergie.
Groep A:
Groep B:
Schat de kans dat Linda in een bank werkt?
Schat de kans dat Linda in een bank werkt en actief
is in de feministische beweging.

RICHTLIJNEN RISICO-INSCHATTINGEN
• Vraag naar herkenbare situaties
– NIET: Wat is de standaarddeviatie van de duurtijd
van deze activiteit?
– MAAR: Indien de leverancier te laat is, wat zal dan in het
slechtste geval de vertraging zijn?
• Gebruik data, indien mogelijk:
– Risicomanagementdatabank
– Empirische waarnemingen
– Beurs (options, futures, wagers,…)
– DISTs: bibliotheek met goedgekeurde shapes
• Bestrijd de systematische fouten.

RISICO-EVALUATIE: MONTE CARLO SIMULATIE
• Impact van (geschatte) risico op projectobjectieven berekenen!
– Hele complexiteit van project (schedule) meenemen
(kritische activiteiten, buffers, boeteclaims, overhead,…)
– Te complex voor het menselijk brein!
• Monte Carlo simulatie:
– Uitstekende techniek om inzicht te krijgen in het project
– Uitstekende techniek om risico’s te evalueren
“I have two ways of learning from history:
from the past, and from the future,
thanks to my Monte Carlo engine”
Nicholas Taleb.
16

HOE WERKT HET?
1. Stel deterministisch model op (project schedule)
2. Definieer KPI’s
3. Modeleer en kwantificeer de risico’s
4. Genereer meerdere (b.v. 10.000) alternatieve scenario’s
5. Aggregeer KPI’s in shapes
Think! Decide! Communicate! … in shapes
17

OUTPUT: HAALBAARHEID DEADLINE
18

OUTPUT: TOPRISICO’S & KRITISCHE ACTIVITEITEN
Focus!
Wat is het echte
kritische pad?

RISICOBESTRIJDING
“Analyse zonder actie is tijdsverlies”
• Creatief nadenken over risicobestrijding van toprisico’s
• PMI definieert drie subprocessen:
– Identificatie van acties voor risicobestrijding
– Selectie van de meest effectieve acties
– Plannen van de uitvoering van acties
Pre-mitigated
Post-mitigated
20

HULPMIDDEL: RISICO-ACTIE MATRIX
5 strategieën om risico’s te bestrijden
8 W's Reduceer Transfer Anticipeer Behandel Accepteer
Waarom? Doel
8 risicofactoren Wat? Taak
beïnvloeden de Welke wijze? Techniek
risico’s Waar? Locatie
Waarmee? Middelen
Wie? Leveranciers
Wanneer? Planning
Welke kosten? Budget
Actieplan
21

OUTPUT RISICOBESTRIJDING
Waarde RM ≠ Verwachte winst voor RM
– Verwachte wint na RM
22

OPMERKING: BEREKENEN WAARDE RM
• Boekhoudkundige waarde:
– Gebaseerd op foutieve assumptie van risiconeutraliteit
– Men moet rekenen in nutswaarde (cf. risicotolerantie)
– Risicoaversie wil zeggen:
• Nut winst 2X < 2 × Nut winst X
• Nut verlies 2Y > 2 × Nut verlies Y
Verwachte winst is
3,5 miljoen lager
Na RM
Voor RM
Verwachte nut is
3,8 miljoen hoger
23

INTEGRALE WERKING RM SAMENGEVAT
• Opstellen risicoregister
• Inzicht in haalbaarheid KPI’s
• Inzicht in welke risico’s grootste zijn
• What-if analyse bestrijdingsacties
• Opstellen robuust plan
• Plannen bestrijdingsacties
• Opvolgen risico’s en voortgang
Inzicht
in KPI’s
Inzicht
in risico’s
Betere
beslissingen
Strategische
resultaten
24

BESLUIT & SLOTBEMERKINGEN
• Informatie / inzicht is zeer belangrijk in contractueel werk
– Monte Carlo simulatie geeft zeer veel nieuwe inzichten
– Belangrijk om inzichten constructief te gebruiken
• Probabilistisch plannen vereist een goede planning
• Probabilistisch plannen vereist kennis
• Probabilistisch plannen vereist een goede tool
Contactinformatie:
Stijn Van de Vonder
s.vandevonder@primavera.nl
25