Project Planning goes Monte Carlo

Woran denken Sie, wenn Sie „Monte Carlo“ hören? Meer, Strand, Sonne, Geld, saubere Stadt, Formel 1? Geniessen Sie es und geben Sie sich noch einmal dem schönen Feriengefühl hin. Nachdem Sie diesen Beitrag gelesen haben, werden Sie künftig unweigerlich auch an Projektmanagement denken müssen, wenn Sie „Monte Carlo“ hören.

Die „Monte-Carlo-Analyse“ oder auch „Monte-Carlo-Simulation“ ist in einem dunklen Zeitalter der Weltgeschichte entstanden. Während des Zweiten Weltkriegs musste eine Simulationsmethode im Bereich der Kernenergie entwickelt werden. Dazu brauchte es einen harmlosen Codenamen. Angeblich war der Onkel eines der Entwickler der Simulation, Stanislaw Ulam, häufig in der Spielbank in Monaco anzutreffen. So fiel die Wahl auf „Monte Carlo“. Die Simulationsmethode hat also im entfernten Sinn wirklich etwas mit Monte Carlo zu tun.

Vorgehen bei der Monte-Carlo-Analyse

Die Monte-Carlo-Analyse kann für verschiedene Simulationen eingesetzt werden. Geläufig im Projektmanagement sind Zeit- und Kosten-Analysen, um Schätzungen statistisch zu untermauern. Ziel ist es zu simulieren, wann beispielsweise ein Projekt abgeschlossen wird. Hierzu muss als Ausgangslage zur Simulation ein Terminplan erstellt sein. Die Aktivitäten und ihre Abhängigkeiten zueinander werden in eine Analyse-Software (oder einer Excel-Vorlage) eingegeben. Im nächsten Schritt wird die Dauer der einzelnen Tätigkeiten nach der 3-Punkt-Schätzung (auch Three Point Estimate) eingetragen: Was ist die wahrscheinliche Dauer, was ist die schnellste Durchlaufzeit und wie lang dauert es maximal (optimistischster, wahrscheinlicher und pessimistischster Wert)? Im dritten Schritt können Chancen oder Risiken ergänzt werden.

Bedenken Sie, Ihre Auswertung kann nur so gut werden, wie die zugrunde liegende Planung. Ziehen Sie sich nicht in ein stilles Kämmerchen zurück, sondern diskutieren Sie mit Fachexperten, welche Daten eingetragen werden sollen. Fachexperten sind jene, die bei Einkaufsaktivitäten den Lieferanten und seine Zuverlässigkeit kennen, bei Designaktivitäten Ingenieure oder bei Fertigungsprozessen Fertigungsplaner.

Jetzt kommt der spannende Augenblick: Die Analyse kann starten! Hierbei kombiniert die Software die unterschiedlichen Durchlaufzeiten – mal eine angenommene Maximaldauer der ersten Projektaktivität mit der wahrscheinlichen Dauer der zweiten -aktivität usw. Entsprechend der angegebenen Wahrscheinlichkeit von den Chancen und Risiken werden diese ebenfalls mitkombiniert. Um eine belastbare Aussage zu bekommen, werden mindestens 10‘000 Runs empfohlen.

Mit der Simulation wird eine statistische Wahrscheinlichkeit ermittelt, wie lang ein Projekt tatsächlich dauert. Das heisst, weder die Summe der schnellsten, noch die Summe der maximalen Durchlaufzeiten sind realistisch. Auch die aufaddierten „wahrscheinlichen Dauern“ sind statistisch eher Zufallstreffer, da die Chancen und Risiken berücksichtigt werden. Die Enddaten liegen innerhalb einer Gauss-Kurve und Sie können ablesen, zu wie viel Prozent welches Enddatum statistisch eintreten wird.

Legt ein Unternehmen intern nichts anderes fest und Sie wollen sehr sicher sein mit dem Enddatum, dann orientieren Sie sich an dem Wert, der bei 80 Prozent liegt. Dieser Wert ist in der Regel länger als der Ihres ursprünglichen Terminplans. Wird vom Management mehr als ein Wert zugelassen und Ihre Vorgesetzten kennen sich mit der Monte-Carlo-Analyse aus, dann können Sie auch Werte ab 50 Prozent heranziehen. Alle Werte darunter sind in der Arbeitswelt meist unrealistisch, da sich die Arbeit meist soweit ausweitet, wie die zur Verfügung stehende Zeit (Parkinsonsches Gesetz): ArbeitskollegInnen sind in den Ferien, andere Prioritäten werden verfolgt usw.

Monte-Carlo-Analyse als Ergänzung zur Termin- und Kostenplanung

Neben der Termin- und Ablaufplanung ist die Monte-Carlo-Analyse folglich ein nützliches Instrument zur statistischen Betrachtung. Sie zieht nicht nur die ideale Planung z.B. in MS Project in Betracht, sondern ermöglicht es, auch Erfahrungen zu berücksichtigen. In Bezug auf das Budget können für die unterschiedlichen Arbeitspakete Kosten geschätzt werden (auch hier wieder optimistischste, wahrscheinliche und pessimistischste Aufwände) sowie gegebenenfalls Chancen oder Risiken, Kosten zu vermeiden bzw. zusätzliche zu verursachen. Es ist aufgrund des Aufwands der Analyse zu empfehlen, sich auf Zeit oder Kosten zu beschränken. Diese Grössen interessieren das Management am meisten, um ein Projekt zu beurteilen. Nutzen Sie das Instrument, um nicht auf den Wert der idealisierten Planung „festgenagelt“ zu werden, sondern um aufzuzeigen, dass es deutlich mehr Varianten zu berücksichtigen gibt.

“Nichts geht mehr!” und was doch noch geht

Fragen Sie sich jetzt, was noch geht, wenn doch die Analyse abgeschlossen ist? Sie erkennen zum einen die grossen Treiber in Bezug auf Zeit, Kosten oder ähnliches und zum anderen die Aktivitäten mit grossen Unsicherheiten. Hier können Sie ansetzen und vertiefend in die Planung einsteigen. Bei Aktivitäten mit einer langen zeitlichen Dauer oder kostenintensiven Aktivitäten können Sie beispielsweise prüfen, ob eine detailliertere Planung mehr Sicherheit gibt, zusätzliche Meilensteine gesetzt werden sollen oder der Einsatz von weiteren KollegInnen die Dauer positiv beeinflusst. Aber Achtung, der Einsatz einer ganzen Fussballmannschaft führt nicht dazu, dass die Dauer nur noch ein Elftel so lang ist wie durch die Bearbeitung einer Person. Auch können ein zusätzliches Reporting und mehr Meilensteine nicht die Planungssicherheit erhöhen. Dies baut im Extremfall Druck auf und macht die Durchführung auch nicht schneller. Vielmehr sollten Sie darauf achten, dass zusätzliche personelle oder finanzielle Unterstützungen auch wirklich zum gewünschten Effekt führen können.

In diesem Sinne: Besorgen Sie sich einen Cocktail, setzen Sie sich mit KollegInnen raus in die Herbstsonne, schaffen Sie eine positive Atmosphäre und fangen Sie an zu analysieren. Grüsse aus Monte Carlo!

Lesen Sie auch im Kalaidos Blog:

"Schnellschuss Projektstart"

"Shit happens. So auch in Projekten"

"Die 'geschätzte' Zahl im Projektmanagement"

"Risikomanagement mit Herz oder Verstand"

Quellen und weiterführende Informationen

Kerzner, H. (2015). Projekt Management – Ein systemischer Ansatz zur Planung und Steuerung (3. Aufl.). Wiesbaden. Vieweg und Teubner Verlag.

Rolls-Royce plc (2016). The 10 +/-2 Factors For Estimate Success: ICEAA Training Symposium – October 2016.

Thomopoulos, T.N. (2013). Essentials of Monte Carlo Simulation: Statistical Methods for Building Simulation Models. New York: Springer Verlag.

Wuttke, T. (2014). Das PMP-Examen (7. Auf.). Heidelberg: Hüthig, Jehle Rehm GmbH.

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