इकाइयाँ
1. परियोजना प्रबंधन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय: भूमिकाएँ, सीमाएँ, प्रमाणीकरण और गोपनीयता 2. वर्क ब्रेकडाउन स्ट्रक्चर (डब्ल्यूबीएस) और स्कोप प्लानिंग 3. समय और संसाधन अनुमान: समय अनुमान और सत्यापन 4. परियोजना अनुसूची: मील के पत्थर, निर्भरताएँ, और महत्वपूर्ण पथ 5. जोखिम प्रबंधन और जोखिम पंजीकरण 6. स्थिति रिपोर्ट और प्रगति निगरानी: ईवीएम, विचलन और कार्यकारी सारांश 7. मीटिंग सारांश और कार्रवाई ट्रैकिंग 8. हितधारक संचार और अपेक्षा प्रबंधन 9. परिवर्तन, समस्या और गुणवत्ता प्रबंधन 10. पीएमओ दस्तावेज़ीकरण और सूचना प्रबंधन 11. डेटा गोपनीयता, नैतिकता और एंड-टू-एंड गवर्नेंस
इकाई 3 / 11

समय और संसाधन अनुमान: समय अनुमान और सत्यापन

लाभ:

  • अनुरूप, पैरामीट्रिक और तीन-बिंदु (पीईआरटी) अनुमान विधियों को समझने और समय और संसाधन अनुमान ड्राफ्ट तैयार करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने की क्षमता।
  • पूर्वानुमान अनिश्चितता (आशावादी/संभावित/निराशावादी परिदृश्य, आत्मविश्वास अंतराल) की व्याख्या करने की क्षमता और एकल संख्या के बजाय एक सीमा पर आधार योजना बनाना
  • यह पहचानने की क्षमता कि एआई पूर्वानुमान ऐतिहासिक पैटर्न और मान्यताओं पर आधारित है, और अंतिम बजट और समय प्रतिबद्धता को टीम डेटा और विशेषज्ञ निर्णय के साथ मान्य किया जाना चाहिए

परियोजना प्रबंधन में अनुमान लगाना सबसे कठिन एवं जोखिम भरा कार्य है। "इसमें कितना समय लगेगा?" और "इसमें कितने लोग लगेंगे?" इन सवालों के जवाब शेड्यूल, बजट और ग्राहक से किए गए वादे का आधार बनते हैं। खराब अनुमान एक अच्छी तरह से प्रबंधित परियोजना को भी डुबो देगा: बहुत आशावादी समय देरी और दंड का कारण बनेगा, बहुत निराशावादी समय बोली खोने का कारण बनेगा। इस क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक आकर्षक सहायक है; सेकंड में समय देता है. यही कारण है कि यह वह जगह है जहां यह सबसे खतरनाक है: एआई आपकी टीम की वास्तविक गति को जाने बिना एक विश्वसनीय संख्या उत्पन्न कर सकता है। इस इकाई में, हम पूर्वानुमान के तरीकों, पूर्वानुमान में एआई का सुरक्षित रूप से उपयोग कैसे करें और प्रत्येक पूर्वानुमान को कैसे मान्य करें, इस पर चर्चा करेंगे।

बुनियादी पूर्वानुमान विधियाँ

आइए कुछ तरीकों को परिभाषित करें। अनुरूप अनुमान लगाने का अर्थ है अतीत में एक समान कार्य को देखना और यह कहना कि "जिसमें 10 दिन लगे, यह भी वैसा ही है"; यह तेज़ लेकिन कठिन है। पैरामीट्रिक अनुमान एक इकाई लागत/समय को मात्रा से गुणा करता है (उदाहरण के लिए "0.5 दिन प्रति पृष्ठ × 40 पृष्ठ = 20 दिन"); डेटा पर आधारित है. बॉटम-अप अनुमान अनुमान और प्रत्येक कार्य पैकेज को अलग से एकत्रित करता है; यह सबसे सटीक लेकिन धीमा है। तीन-बिंदु अनुमान (पीईआरटी) अनिश्चितता को स्वीकार करता है: प्रत्येक कार्य के लिए, आशावादी (ओ), सबसे अधिक संभावना (एम), और निराशावादी (पी) अवधि का अनुमान लगाया जाता है और भारित औसत लिया जाता है।

PERT फॉर्मूला है: अपेक्षित अवधि = (O + 4M + P) / 6. उदाहरण के लिए, किसी कार्य के लिए, यदि आशावादी 4 दिन की संभावना सबसे अधिक 6 दिन है, तो निराशावादी 14 दिन की अपेक्षित अवधि = (4 + 24 + 14) / 6 = 7 दिन है। मानक विचलन (पी - ओ) / 6 = (14 - 4) / 6 ≈ 1.7 दिन है; यह अनिश्चितता की गुंजाइश को दर्शाता है. एक "6 दिन" कहने के बजाय, "अपेक्षित 7 दिन, विचलन ±1.7 दिन" कहना कहीं अधिक ईमानदार योजना है।

इसके अतिरिक्त, दो अवधारणाएँ महत्वपूर्ण हैं। प्रयास कार्य के लिए आवश्यक मानव-दिनों की मात्रा है (जैसे 10 मानव-दिवस)। अवधि यह है कि कैलेंडर में इस कार्य में कितने दिन लगेंगे। दो व्यक्ति 10 मानव-दिनों का काम 5 दिनों में पूरा कर सकते हैं; लेकिन हर काम को असीमित रूप से नहीं बांटा जा सकता (नौ महिलाएं एक महीने में एक बच्चे को जन्म नहीं दे सकतीं)। एआई दोनों को भ्रमित कर सकता है; आपको इसे अलग करना होगा.

विधि

यह कब उचित है?

गति

सटीकता

एआई की भूमिका

अनुरूप

प्रारंभिक चरण, कम जानकारी

उच्च

कम

समान प्रोजेक्ट पैटर्न का सुझाव देता है

पैरामीट्रिक

यदि कोई मापने योग्य इकाई है

उच्च

मध्यम

सूत्र और इकाई रूपरेखा तैयार करता है

नीचे से ऊपर

यदि विस्तृत WBS है

कम

उच्च

ड्राफ्ट के पैकेट एकत्रित करता है

तीन-बिंदु (PERT)

यदि अनिश्चितता अधिक है

मध्यम

मध्यम-उच्च

ओ/एम/पी परिदृश्यों का सुझाव देता है

चरण दर चरण: एआई के साथ सुरक्षित भविष्यवाणी

  1. टीम डेटा को पहले रखें. एआई को अपना अतीत का एहसास दें: "समान कार्यों में हमारी टीम को इतना समय लगा।" इसलिए भविष्यवाणी आपके डेटा पर आधारित है, सामान्यीकरण पर नहीं।
  2. विधि का चयन करें. यदि अनिश्चितता अधिक है, तो PERT के लिए पूछें; यदि कोई मापने योग्य इकाई है तो पैरामीट्रिक।
  3. तीन बिंदु माँगें, एकल संख्याएँ नहीं। प्रत्येक पैकेज के लिए ओ/एम/पी मान और धारणाएं पूछें।
  4. धारणाओं को दृश्यमान बनाएं. प्रत्येक अनुमान में अंतर्निहित धारणा को प्रिंट करें (उदाहरण के लिए "परीक्षण वातावरण तैयार", "ग्राहक 2 दिनों में लौटता है"); एक गलत धारणा एक गलत अनुमान है.
  5. स्रोत जोड़ें और साझा करें. समय से प्रयास को अलग करें, छुट्टी और उपलब्धता पर विचार करें (उदाहरण के लिए एक व्यक्ति वास्तव में सप्ताह में 4 दिन उत्पादक होता है)।
  6. टीम के साथ कैलिब्रेट करें. उन लोगों के साथ अंतिम अनुमान की समीक्षा करें जो काम करेंगे। एक भविष्यवाणी तब विश्वसनीय हो जाती है जब उसे बनाने वाला व्यक्ति उसका मालिक हो।
ध्यान दें: एआई से पूछें "इस काम में कितने दिन लगेंगे?" परिणामी संख्या को सीधे चार्ट में पूछना और लिखना भविष्यवाणी का सबसे खतरनाक रूप है। इस संख्या में आपकी टीम का डेटा शामिल नहीं है; यह सिर्फ एक सामान्य पैटर्न है और मतिभ्रम भी हो सकता है।

तीन मिनी मामले

केस 1 - पीईआरटी के साथ ईमानदार योजना। एक सॉफ्टवेयर टीम ने एआई से 12-कार्य मॉड्यूल के लिए ओ/एम/पी पूर्वानुमान और धारणाएं मांगीं। एआई ने दिया ड्राफ्ट; टीम ने प्रत्येक मिशन को अपने ऐतिहासिक डेटा के साथ सही किया। कुल अपेक्षित समय 38 दिन था, निराशावादी कुल 52 दिन था। पीएम ने ग्राहक को 45 दिन की समय सीमा दी और 7 दिन का मार्जिन छोड़ा। परियोजना 44वें दिन समाप्त हो गई; अगर शेयर नहीं होता तो देरी होती.

केस 2 - प्रयास/समय का भ्रम। एक समन्वयक एआई से पूछता है, "80 मानव-दिवसीय कार्यों को पूरा करने में कितने दिन लगेंगे?" उसने कहा। एआई ने उत्तर दिया "80 दिन" क्योंकि इसने प्रयास को अवधि के साथ भ्रमित कर दिया। यह जानते हुए कि काम समानांतर में 4 लोगों द्वारा किया जा सकता है, समन्वयक ने समय को ~25 दिन कर दिया (20 नहीं क्योंकि यह विभाज्य नहीं था)। पाठ: मनुष्य को एआई के प्रयास/समय विभाजन को नियंत्रित करना चाहिए।

केस 3 - अप्रमाणित सामान्यीकरण। एक पीएम ने चार्ट पर लिखा कि एआई ने जवाब दिया "एक एपीआई एकीकरण में आम तौर पर 5 दिन लगते हैं।" इस एपीआई प्रदाता के साथ टीम का पिछला अनुभव ख़राब था और दस्तावेज़ीकरण भी ख़राब था; काम में 13 दिन लगे. यदि टीम डेटा पूछा गया, तो इसे शुरुआत से देखा जाएगा। सबक: सामान्यीकरण टीम की वास्तविकता का विकल्प नहीं है।

कमजोर संकेत/मजबूत संकेत

कमजोर संकेत:

ई-कॉमर्स साइट स्थापित करने में कितने दिन लगते हैं?

यह संकेत एआई को आपके प्रोजेक्ट के डेटा को जाने बिना एक बना हुआ नंबर उत्पन्न करने के लिए मजबूर करता है। यहां कोई टीम नहीं, कोई गुंजाइश नहीं, कोई अनिश्चितता नहीं.

शक्तिशाली संकेत:

आपकी भूमिका: एक आकलन विशेषज्ञ. संदर्भ: नीचे 8 कार्य पैकेज और हमारी टीम के समान पिछले कार्य दिए गए हैं। कार्य: प्रत्येक पैकेज के लिए तीन-बिंदु (आशावादी ओ / सबसे अधिक संभावना एम / निराशावादी पी) अवधि अनुमान उत्पन्न करें और (ओ + 4 एम + पी) / 6 के साथ पीईआरटी अपेक्षित अवधि की गणना करें। नियम:- बस मेरे द्वारा दिए गए ऐतिहासिक डेटा का संदर्भ लें; सामान्य बाजार धारणा जोड़ना। - प्रत्येक अनुमान के अंतर्निहित धारणा को एक पंक्ति में लिखें। - एक अलग कॉलम में प्रयास (मानव-दिवस) और अवधि (कैलेंडर दिन) दिखाएं। - जिस पैकेज के बारे में आप निश्चित नहीं हैं उसे "[टीम पुष्टि आवश्यक]" के साथ चिह्नित करें। आउटपुट: तालिका (पैकेज | ओ | एम | पी | पीईआरटी | प्रयास | धारणा)। ऐतिहासिक डेटा: - भुगतान एकीकरण (इतिहास: 9,11,8 दिन) - उत्पाद सूची (इतिहास: 6.5 दिन) - ... (अन्य पैकेज)

यह दावा मजबूत है: विधि (पीईआरटी), डेटा स्रोत सीमा, धारणा आवश्यकता और प्रयास/समय अंतर स्पष्ट हैं।

अतिरिक्त टेम्पलेट:

# धारणाएं शिकारी उन सभी धारणाओं की सूची बनाएं जिन्हें आपने चुपचाप सच मान लिया है ताकि यह भविष्यवाणी सच हो जाए। प्रत्येक धारणा के लिए, अनुमान लगाएं कि यदि यह गलत निकली तो इसका समय पर कितना प्रभाव पड़ेगा।

# संवेदनशीलता विश्लेषण यदि निम्नलिखित कार्य की सबसे संभावित अवधि एम है; यदि M 20% बढ़ जाए तो कुल परियोजना अवधि कैसे बदल जाएगी? कुल अवधि के लिए कौन से 3 कार्य सबसे अधिक संवेदनशील हैं? (इन कार्यों को पहले देखा जाना चाहिए।)

# आकस्मिक अनुशंसाकर्ता नीचे दिए गए पीईआरटी विचलन के आधार पर, पूरे प्रोजेक्ट के लिए उचित समय भत्ता प्रतिशत का सुझाव दें और बताएं कि आप इसे किस आधार पर रखते हैं। यह एक सुझाव है; अंतिम हिस्सा प्रबंधक का होता है.

सामान्य गलतियाँ

  • एक ही संख्या पर टिके रहना: "10 दिन" कहने से अनिश्चितता छुप जाती है; ओ/एम/पी रेंज ईमानदार है।
  • समय के साथ भ्रमित करने वाला प्रयास: 40 मानव-दिन 40 कैलेंडर दिन नहीं हैं।
  • 100% उपलब्धता मानते हुए: कोई भी इस कार्य के लिए सप्ताह में 5 दिन अकेले नहीं दे सकता; बैठकें हैं, छुट्टियाँ हैं, रुकावटें हैं।
  • टीम डेटा के लिए सामान्यीकरण की गलती: AI का "सामान्य समय" आपकी टीम की गति नहीं है।
  • धारणाओं को नहीं लिखना: एक अनदेखी धारणा एक ऐसा अनुमान है जो फूट जाता है।
  • कोई मार्जिन नहीं: यदि अनिश्चितता है, तो समय/बजट का उचित मार्जिन अनिवार्य है।
टिप: जब आप अनुमान लगाना समाप्त कर लें, तो अपने आप से पूछें: "क्या इस संख्या के सच होने की 90 प्रतिशत संभावना है या इसके सच होने की 50 प्रतिशत संभावना है?" अधिकांश एक-बिंदु दांव वास्तव में 50 प्रतिशत दांव होते हैं; ग्राहक से वादा करते समय यह जान लें।

संक्षेप में

अनुमान लगाना परियोजना का सबसे जोखिम भरा काम है। एनालॉग, पैरामीट्रिक, बॉटम-अप और थ्री-पॉइंट (पीईआरटी) विधियां अलग-अलग गति और सटीकता प्रदान करती हैं। एआई ड्राफ्ट पूर्वानुमान और परिदृश्य निर्माण में तेज़ है, लेकिन यह आपकी टीम के डेटा को जाने बिना सामान्यीकरण करता है और प्रयास/समय को भ्रमित कर सकता है। सुरक्षित अनुमान; टीम डेटा को पहले रखना, तीन बिंदुओं पर काम करना, धारणाओं को दृश्यमान बनाना, प्रयास और समय को अलग करना और टीम के साथ अंतिम संख्या को कैलिब्रेट करना। प्रतिबद्ध तिथि और बजट हमेशा मानव सत्यापन से गुजरते हैं।

आवेदन कार्य

अपने प्रोजेक्ट से 5 कार्य चुनें. प्रत्येक के लिए ओ/एम/पी अनुमान और पीईआरटी अपेक्षित समय के लिए एआई से पूछें (अपनी टीम का ऐतिहासिक डेटा गुमनाम रूप से दें)। फिर प्रत्येक कार्य के पीछे की धारणा को लिखें और उस टीम के सदस्य के साथ अनुमान की समीक्षा करें जो कार्य करेगा। टीम डेटा के आधार पर कम से कम दो अनुमानों को सही करें और कुल के लिए उचित समय मार्जिन निर्धारित करें।

जांच सूची

  • [ ] मैंने यह अनुमान अपनी टीम के ऐतिहासिक डेटा पर आधारित किया है, सामान्यीकरण पर नहीं।
  • [ ] मैंने विषम संख्याओं के बजाय ओ/एम/पी (तीन बिंदु) का अभ्यास किया।
  • [ ] मैंने प्रत्येक भविष्यवाणी के पीछे की धारणा लिखी है।
  • [ ] मैंने प्रयास (मानव-दिन) और समय (कैलेंडर) को अलग कर दिया।
  • [ ] मैंने उपलब्धता/अनुमति जैसी वास्तविक बाधाओं को ध्यान में रखा।
  • [ ] मैंने अनिश्चितता के लिए उचित मार्जिन छोड़ा और टीम के साथ अनुमान को कैलिब्रेट किया।