การประมาณเวลาและทรัพยากร: การประมาณเวลาและการตรวจสอบ

กำไร:

• ความสามารถในการเข้าใจวิธีการประมาณค่าแบบอะนาล็อก พาราเมตริก และแบบสามจุด (PERT) และใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างแบบร่างการประมาณค่าเวลาและทรัพยากร
• ความสามารถในการตีความความไม่แน่นอนของการคาดการณ์ (สถานการณ์ในแง่ดี/เป็นไปได้/ในแง่ร้าย ช่วงความเชื่อมั่น) และการวางแผนพื้นฐานในช่วงแทนที่จะเป็นตัวเลขตัวเดียว
• ความสามารถในการรับรู้ว่าการคาดการณ์ของ AI นั้นขึ้นอยู่กับรูปแบบและสมมติฐานในอดีต และข้อผูกพันด้านงบประมาณและเวลาขั้นสุดท้ายจะต้องได้รับการตรวจสอบด้วยข้อมูลของทีมและการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญ

การประมาณค่าเป็นงานที่ยากและเสี่ยงที่สุดในการบริหารโครงการ “จะใช้เวลานานแค่ไหน?” และ “รับกี่คน?” คำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับกำหนดการ งบประมาณ และคำมั่นสัญญาที่ให้ไว้กับลูกค้า การประมาณการที่ไม่ดีอาจทำให้โครงการที่มีการจัดการอย่างดีจมลงไปได้ การมองโลกในแง่ดีเกินไปจะนำไปสู่ความล่าช้าและบทลงโทษ การมองโลกในแง่ร้ายเกินไปจะนำไปสู่การสูญเสียการเสนอราคา ปัญญาประดิษฐ์เป็นผู้ช่วยที่น่าสนใจในสาขานี้ ให้เวลาเป็นวินาที นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมจุดนี้ถึงอันตรายที่สุด: AI สามารถสร้างตัวเลขที่มั่นใจได้โดยไม่ต้องรู้ความเร็วที่แท้จริงของทีมของคุณ ในหน่วยนี้ เราจะครอบคลุมวิธีการพยากรณ์ วิธีใช้ AI อย่างปลอดภัยในการคาดการณ์ และวิธีการตรวจสอบความถูกต้องของการคาดการณ์แต่ละรายการ

วิธีการพยากรณ์เบื้องต้น

เรามากำหนดวิธีการสองสามวิธีกัน การเดาแบบอะนาล็อกหมายถึงการดูงานที่คล้ายกันในอดีตแล้วพูดว่า "ใช้เวลา 10 วันอันนี้ก็คล้ายกัน"; มันเร็วแต่หยาบ การประมาณค่าแบบพารามิเตอร์จะคูณต้นทุน/เวลาต่อหน่วยด้วยปริมาณ (เช่น "0.5 วันต่อหน้า × 40 หน้า = 20 วัน") ขึ้นอยู่กับข้อมูล การประมาณค่าจากล่างขึ้นบนและรวมแต่ละชุดงานแยกกัน แม่นยำที่สุดแต่ช้าที่สุด การประมาณค่าสามจุด (PERT) รับทราบความไม่แน่นอน: สำหรับแต่ละงาน จะมีการประเมินระยะเวลาในแง่ดี (O) ความเป็นไปได้มากที่สุด (M) และแง่ร้าย (P) และใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก

สูตร PERT คือ: ระยะเวลาที่คาดหวัง = (O + 4M + P) / 6 ตัวอย่างเช่น สำหรับงาน หาก 4 วันในแง่ดีมีแนวโน้มมากที่สุดคือ 6 วัน ระยะเวลาที่คาดหวัง 14 วันในแง่ร้าย = (4 + 24 + 14) / 6 = 7 วัน ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือ (P − O) / 6 = (14 − 4) / 6 data 1.7 วัน; นี่แสดงให้เห็นถึงขอบเขตของความไม่แน่นอน แทนที่จะพูดว่า "6 วัน" เพียงอย่างเดียว แผนการที่ตรงไปตรงมามากกว่านั้นคือพูดว่า "คาดหวัง 7 วัน ส่วนเบี่ยงเบน ±1.7 วัน"

นอกจากนี้ แนวคิดสองประการยังมีความสำคัญอีกด้วย ความพยายามคือจำนวนวันทำงานที่จำเป็นสำหรับงาน (เช่น 10 วันทำงาน) ระยะเวลาคืองานนี้จะใช้เวลากี่วันในปฏิทิน คนสองคนสามารถทำงาน 10 วันให้เสร็จภายใน 5 วัน แต่ไม่ใช่ทุกงานที่สามารถแบ่งออกได้อย่างไม่มีที่สิ้นสุด (ผู้หญิงเก้าคนไม่สามารถคลอดบุตรได้ในหนึ่งเดือน) AI สามารถสร้างความสับสนให้กับทั้งสองได้ คุณต้องแยกมันออกจากกัน

วิธีการ

เมื่อไหร่จึงจะเหมาะสม?

ความเร็ว

ความแม่นยำ

บทบาทของเอไอ

คล้ายคลึงกัน

ระยะเริ่มต้นข้อมูลน้อย

สูง

ต่ำ

เสนอรูปแบบโครงการที่คล้ายกัน

พารามิเตอร์

หากมีหน่วยวัดได้

สูง

ปานกลาง

สร้างสูตรและโครงร่างหน่วย

จากล่างขึ้นบน

หากมีรายละเอียด WBS

ต่ำ

สูง

รวบรวมแพ็กเก็ตของร่าง

สามจุด (PERT)

หากมีความไม่แน่นอนสูง

ปานกลาง

สูงปานกลาง

แนะนำสถานการณ์ O/M/P

ทีละขั้นตอน: ทำนายอย่างปลอดภัยด้วย AI

1. ใส่ข้อมูลทีมก่อน ให้ AI ตระหนักรู้ในอดีตของคุณ: “งานที่คล้ายกันใช้เวลานานมากกับทีมของเรา” ดังนั้นการคาดการณ์จึงขึ้นอยู่กับข้อมูลของคุณ ไม่ใช่ลักษณะทั่วไป
2. เลือกวิธีการ หากมีความไม่แน่นอนสูง ให้ขอ PERT พาราเมตริกหากมีหน่วยวัดได้
3. ขอสามจุด ไม่ใช่ตัวเลขเดี่ยว สอบถามค่า O/M/P และสมมติฐานสำหรับแต่ละแพ็คเกจ
4. ทำให้เห็นสมมติฐานได้ พิมพ์สมมติฐานที่เป็นพื้นฐานของการประมาณการแต่ละรายการ (เช่น "สภาพแวดล้อมการทดสอบพร้อม" "การคืนสินค้าของลูกค้าภายใน 2 วัน") สมมติฐานที่ผิดคือการคาดเดาที่ผิด
5. เพิ่มแหล่งที่มาและแบ่งปัน แยกความพยายามออกจากเวลา พิจารณาวันหยุดและความพร้อม (เช่น จริงๆ แล้วบุคคลหนึ่งมีประสิทธิผล 4 วันต่อสัปดาห์)
6. ปรับเทียบกับทีมงาน ทบทวนประมาณการขั้นสุดท้ายกับคนที่จะทำผลงาน คำทำนายจะเชื่อถือได้เมื่อผู้ที่ทำนายนั้นเป็นเจ้าของ

ข้อควรสนใจ: ถาม AI ​​ว่า "งานนี้จะใช้เวลากี่วัน" การถามและเขียนตัวเลขผลลัพธ์ลงในแผนภูมิโดยตรงเป็นรูปแบบการทำนายที่อันตรายที่สุด จำนวนนี้ไม่รวมข้อมูลของทีมของคุณ มันเป็นเพียงรูปแบบทั่วไปและอาจเป็นภาพหลอน

มินิเคสสามอัน

กรณีที่ 1 — แผนการที่ซื่อสัตย์กับ PERT ทีมซอฟต์แวร์ขอให้ AI ​​สำหรับการคาดการณ์ O/M/P และสมมติฐานสำหรับโมดูล 12 งาน AI ให้ร่าง; ทีมงานได้แก้ไขแต่ละภารกิจด้วยข้อมูลประวัติของตัวเอง เวลาที่คาดหวังทั้งหมดคือ 38 วัน ผลรวมในแง่ร้ายคือ 52 วัน PM ให้กำหนดเวลาแก่ลูกค้า 45 วันและเหลือกำไรไว้ 7 วัน โครงการแล้วเสร็จในวันที่ 44 ถ้าไม่แบ่งก็เกิดความล่าช้า

กรณีที่ 2 — ความพยายาม/ความสับสนด้านเวลา ผู้ประสานงานถาม AI ว่า "งาน 80 งานในแต่ละวันจะต้องใช้เวลากี่วัน" เขากล่าว AI ตอบว่า 80 วัน เพราะสับสนระหว่างความพยายามกับระยะเวลา เมื่อรู้ว่างานนี้สามารถทำได้โดยคน 4 คนพร้อมกัน ผู้ประสานงานจึงแก้ไขเวลาเป็น ~25 วัน (ไม่ใช่ 20 วันเพราะแบ่งไม่ได้) บทเรียน: มนุษย์ควรควบคุมความพยายาม/การแบ่งเวลาของ AI

กรณีที่ 3 — ลักษณะทั่วไปที่ไม่มีเงื่อนไข PM คนหนึ่งเขียนบนแผนภูมิว่า AI ตอบว่า "โดยปกติแล้วการรวม API จะใช้เวลา 5 วัน" ประสบการณ์ในอดีตของทีมกับผู้ให้บริการ API รายนี้ไม่ดีและเอกสารประกอบก็ไม่ดี งานใช้เวลา 13 วัน ถ้าถามข้อมูลทีมก็จะเห็นตั้งแต่ต้น บทเรียน: ลักษณะทั่วไปไม่สามารถทดแทนความเป็นจริงของทีมได้

พรอมต์อ่อน / พรอมต์แรง

พรอมต์ที่อ่อนแอ:

การตั้งค่าไซต์อีคอมเมิร์ซใช้เวลากี่วัน?

ข้อความแจ้งนี้บังคับให้ AI ​​สร้างตัวเลขที่สร้างขึ้นโดยไม่ทราบข้อมูลของโครงการของคุณ ไม่มีทีม ไม่มีขอบเขต ไม่มีความไม่แน่นอน

พรอมต์อันทรงพลัง:

บทบาทของคุณ: ผู้เชี่ยวชาญด้านการประมาณค่า บริบท: ด้านล่างนี้คือชุดงาน 8 ชุดและการมอบหมายงานในอดีตที่คล้ายกันของทีมของเรา ภารกิจ: สร้างการประมาณระยะเวลา THREE-POINT (O ในแง่ดี / มีแนวโน้มมากที่สุด / P ในแง่ร้าย) สำหรับแต่ละบรรจุภัณฑ์ และคำนวณระยะเวลาที่คาดหวังของ PERT ด้วย (O+4M+P)/6 กฎ:- เพียงอ้างอิงข้อมูลในอดีตที่ฉันได้ให้ไว้ เพิ่มสมมติฐานของตลาดทั่วไป- เขียนสมมติฐานที่เป็นพื้นฐานของการประมาณการแต่ละรายการในบรรทัดเดียว- แสดงความพยายาม (วันคน) และระยะเวลา (วันตามปฏิทิน) ในคอลัมน์แยกกัน- ทำเครื่องหมายแพ็คเกจที่คุณไม่แน่ใจด้วย "[ต้องยืนยันทีม]" ผลลัพธ์: ตาราง (แพ็คเกจ | O | M | P | PERT | ความพยายาม | สมมติฐาน) ข้อมูลประวัติ:- รวมการชำระเงิน (ประวัติ: 9,11,8 วัน)- แคตตาล็อกผลิตภัณฑ์ (ประวัติ: 6.5 วัน)- ... (แพ็คเกจอื่น ๆ)

คำกล่าวอ้างนี้มีความชัดเจน: วิธีการ (PERT) ขีดจำกัดของแหล่งข้อมูล ข้อกำหนดสมมติฐาน และความแตกต่างของความพยายาม/เวลามีความชัดเจน

เทมเพลตเพิ่มเติม:

# นักล่าสมมติฐาน แสดงรายการสมมติฐานทั้งหมดที่คุณยอมรับอย่างเงียบๆ ว่าเป็นจริง เพื่อให้คำทำนายนี้กลายเป็นจริง สำหรับแต่ละสมมติฐาน ให้ประมาณว่าจะส่งผลต่อเวลามากน้อยเพียงใดหากเกิดข้อผิดพลาด

# การวิเคราะห์ความไวหากระยะเวลาที่เป็นไปได้มากที่สุดของงานต่อไปนี้คือ M; ระยะเวลารวมของโครงการจะเปลี่ยนไปอย่างไรหาก M เพิ่มขึ้น 20% งาน 3 ข้อใดที่อ่อนไหวต่อระยะเวลารวมมากที่สุด (งานเหล่านี้ต้องดูก่อน)

# ผู้แนะนำเหตุฉุกเฉิน ตามค่าเบี่ยงเบน PERT ด้านล่าง ให้แนะนำเปอร์เซ็นต์การเผื่อเวลาที่เหมาะสมสำหรับโครงการทั้งหมด และอธิบายสิ่งที่คุณใช้อ้างอิง นี่คือข้อเสนอแนะ ส่วนแบ่งสุดท้ายเป็นของผู้จัดการ

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• ยึดติดกับตัวเลขตัวเดียว: การพูดว่า "10 วัน" ซ่อนความไม่แน่นอน ช่วง O/M/P นั้นตรงไปตรงมา
• ความพยายามที่สับสนกับเวลา: 40 วันคนไม่ใช่ 40 วันตามปฏิทิน
• สมมติว่ามีความพร้อมใช้งาน 100%: ไม่มีใครสามารถอุทิศ 5 วันต่อสัปดาห์ให้กับงานนี้เพียงลำพังได้ มีการประชุม, การลา, การหยุดชะงัก
• ลักษณะทั่วไปที่เข้าใจผิดสำหรับข้อมูลทีม: "เวลาปกติ" ของ AI ไม่ใช่ความเร็วของทีมของคุณ
• ไม่เขียนสมมติฐาน: สมมติฐานที่มองไม่เห็นคือการเดาที่ระเบิด
• ไม่มีส่วนต่าง: หากมีความไม่แน่นอน จะต้องมีส่วนต่างเวลา/งบประมาณที่เหมาะสม

เคล็ดลับ: เมื่อคุณเดาเสร็จแล้ว ให้ถามตัวเองว่า "มีโอกาส 90 เปอร์เซ็นต์ที่ตัวเลขนี้จะเป็นจริงหรือมีโอกาส 50 เปอร์เซ็นต์ที่จะได้มันมา" การเดิมพันแบบจุดเดียวส่วนใหญ่เป็นการเดิมพัน 50 เปอร์เซ็นต์; รู้สิ่งนี้เมื่อทำสัญญากับลูกค้า

โดยสรุป

การประมาณค่าเป็นงานที่เสี่ยงที่สุดของโครงการ วิธีการแบบอะนาล็อก พาราเมตริก จากล่างขึ้นบน และสามจุด (PERT) ให้ความเร็วและความแม่นยำที่แตกต่างกัน AI รวดเร็วในการคาดการณ์แบบร่างและสร้างสถานการณ์ แต่จะสรุปโดยไม่ทราบข้อมูลของทีมคุณ และอาจทำให้ความพยายาม/เวลาสับสนได้ เดาได้อย่างปลอดภัย ให้ความสำคัญกับข้อมูลของทีมเป็นอันดับแรก ทำงานในสามจุด ทำให้มองเห็นสมมติฐาน แยกความพยายามและเวลา และปรับเทียบตัวเลขสุดท้ายกับทีม วันที่และงบประมาณที่กำหนดจะต้องได้รับการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่เสมอ

งานสมัคร

เลือก 5 งานจากโครงการของคุณ สอบถาม AI ​​สำหรับประมาณการ O/M/P และเวลาที่คาดหวังของ PERT สำหรับแต่ละรายการ (ให้ข้อมูลประวัติของทีมโดยไม่ระบุชื่อ) จากนั้นเขียนสมมติฐานเบื้องหลังแต่ละงาน และทบทวนการประมาณการกับสมาชิกในทีมที่จะทำหน้าที่นั้น แก้ไขการประมาณการอย่างน้อยสองครั้งตามข้อมูลของทีม และกำหนดเวลาที่เหมาะสมสำหรับผลรวม

รายการตรวจสอบ

• [ ] ฉันอิงการประมาณการจากข้อมูลประวัติของทีม ไม่ใช่จากลักษณะทั่วไป
• [ ] ฉันฝึก O/M/P (สามจุด) แทนเลขคี่
• [ ] ฉันเขียนสมมติฐานที่เป็นรากฐานของการทำนายแต่ละครั้ง
• [ ] ฉันแยกความพยายาม (วันคน) และเวลา (ปฏิทิน)
• [ ] ฉันคำนึงถึงข้อจำกัดที่แท้จริง เช่น ความพร้อมใช้งาน/การอนุญาต
• [ ] ฉันทิ้งระยะเผื่อไว้พอสมควรสำหรับความไม่แน่นอนและปรับเทียบการประมาณการกับทีมงาน