Кратчайшая возможная продолжительность?
Джошуа Арнольд, популяризатор CD3, рекомендует выбирать минимальное значение. Один из наших общих клиентов называет это «продолжительностью мечты», т. е. наилучшим возможным случаем, минимальной возможной продолжительностью. В нашей функции распределения вероятностей это будет значение процентили 1%, которое всегда будет визуально находиться в левой части графика функции.
Если мы рассмотрим сценарий 1, у проекта (a) самая короткая продолжительность, но на самом деле у проекта (b) есть около 40% шансов на окончательное завершение раньше проекта (a). Между тем, разница между самыми короткими значениями для (a) и (b) составляет 1 к 10 000, а вероятность того, что (b) завершится раньше (a), составляет примерно 6 из 10. Таким образом, продолжительность мечты — плохой выбор в этом сценарии, по крайней мере, 6 раз из 10.
Если мы перейдем к сценарию 2, теперь больше шансов, что (a) завершится раньше (b), вероятно, примерно в 75% случаев, но разница в минимальных значениях для (a) и (b), скорее всего, будет приводить к очень искаженным результатам уравнения. Если мы просто хотим выбирать между этими двумя проектами, это тривиально, но если бы было больше вариантов для ранжирования, тогда выбор минимального значения был бы очень проблематичным.
В сценарии 3 использование минимальной продолжительности, вероятно, приемлемо, но мы по-прежнему предполагаем «лучший исход», и это, как правило, неразумный подход к управлению рисками.
В сценарии 4 минимальная продолжительность, вероятно, является справедливым методом сравнения, но мы также должны признать вероятность приблизительно 30% того, что (b) завершится раньше (a), и, следовательно, минимальное значение безопасно только в 70% случаев, и мы не можем определить это априори.
В сценарии 5 проект (a) создает функцию распределения вероятностей мультимодальной продолжительности. Это говорит о том, что проект подвержен внешним рискам, вызывающим задержку. Если предположить, что мы не можем заранее определить, возникнут ли эти риски на самом деле, тогда использование минимального значения для продолжительности (а) и (b) реально опасно. Если мы можем определить, существует ли на самом деле один или несколько рисков, тогда мы хотели бы использовать минимальное число для продолжительности с учетом известного риска, то есть мы хотели бы смоделировать продолжительность проекта с исключенной из нашего набора данных возможностью того, что риск не произойдет. Тогда у нас останутся две одномодальных функции распределения вероятностей для (a) и (b), которые могут напоминать один из первых 4 сценариев.
В сценарии 6 минимальные (и максимальные) значения идентичны, но проект (a) имеет гораздо более высокую вероятность завершения до (b) — примерно в 85% случаев. В этом случае выбор минимальной продолжительности для сравнения — бесполезный нонсенс.