【行业分享】如何提升项目的可预测性

项目的可预测性

为什么项目可预测性很重要？

建立提高项目可预测性的流程和系统对于一个组织的成功来说至关重要。

适时的预测提供了足够的时间进行修正，增加了实现项目目标的可能性，并减少偏差。对于一个令人怀疑的预测结果，决策者可能的措施是降低要求，修改现有的商业规划，甚至是取消项目。然而，越早给决策者提供做出艰难决定的机会，项目组织就会越好——这可以带来显著的成本节省，以及更高的资产回报率（ROCE）和节省的机会成本。

项目可预测性的另一个重要原因是组织的信誉。长期的延误和成本超支可能会对公司的形象产生负面影响。对于承包商来说，声誉受损越严重，未来赢得项目就越困难。如果问题持续一段时间，甚至可能会降低股东价值，导致组织的垮台。

可预测性是确保组织以其“执行卓越”而闻名，而不是因为擅长“救火”而闻名。

项目可预测性的五大支柱

要实现项目的可预测性，需要有一套扎实的最佳实践方法论。这是一个持续的过程，需要从高层管理者到所有员工的长期承诺。它还需要激励机制和数据驱动的决策文化。

以下是项目可预测性的五大支柱：

项目组合管理（PPM）的目标是确定能够为组织提供最大战略价值的项目组合。

为了确定正确的项目组合，项目需要经过彻底的审查，并进行排名和评分，以衡量它们对组织的潜在贡献。它还有助于将它们与过去的指标进行基准测试，以得到项目绩效的早期指标。

分析资源可用性是这个支柱的一个关键部分，因为需要了解资源的容量并将其与项目组合的需求进行比较。这样，就可以估计在执行过程中是否会出现障碍。如果资源不如预期般可用，组织可以相应地进行提前规划。例如，您可以雇用新人，从其他项目中调动资源作为临时解决方案，增加预算以购买新设备等。

从项目组合进一步深入，转向项目与合同管理。在可预测性的背景下，重点是将变更和风险与项目的其他部分整合起来。这一支柱是接受项目是不断动态变化的事实以及在决定项目组合时进行的假设都会不断变化。为了降低对进行中的项目造成的影响，必须迅速解决这些变更。

通过将变更、风险和问题作为一个整体在单一平台上进行统一管理，您可以自动评估其对项目绩效和预测的影响，并在最早的时间点做出响应。它还实现了将项目实时数据与可预测性指标进行集成应用。

该支柱的目标是通过整合端到端的项目功能，包括财务、进度安排、资源管理、采购和预算，实施更严格的控制。与为每个功能使用分散的孤立解决方案不同，采用集成的解决方案（一个平台、一次登录、一个数据库的方法）确保数据在不同的项目部门之间共享，增加整体可见性。

使用本地的自动化集成可以确保项目经理及时收到警报和数据分析报告，从而及时采取纠正措施。此外，它提供了透明度，并促进形成“支持假设分析”和”挖掘趋势起因”的企业文化。

为了得出可靠的可预测性模型，必须避免采用一次性的、即时的预测方法，而是采用在项目执行过程中定期调整预测的方法。

为实现这一目标，重要的是实时收集可靠的内部和外部进度数据，整理它们，并将其与成本和进度超支的实际影响进行映射。这种多方法的进度测量过程允许将正确的进度数据来源关联至项目的可交付成果。

绩效管理的另一个方面是在合适的时间提供指标：趁还来得及之前。构建可视化工具，如仪表板，可以与利益相关者持续共享相关信息。

为了准确衡量可预测性，项目需要采用能够提供对预测时间表可见性的指标。建筑行业协会（CII）推荐了两个可预测性指标：标准化成本及时性（NCT）和成本可预测性（CP = NCT * ％成本偏差）。NCT衡量预测的及时性，CP则通过考虑偏差的大小来指示预测的准确性。

如果创建一个气泡图绘制NCT与CP的关系，则希望位于四象限的较低端，即NCT较低（表示预测所需时间较短）且CP较低（与预测相对偏差较小）。这些图表可以明确地比较过去和现在的项目之间的差异。

可预测性测量还涉及将预测与激励措施相结合。这可能包括直接激励（例如将项目奖金与早期准确报告挂钩）和间接激励（例如将个人的能力和诚信与高可预测性相关联）。尽管这些措施可能引起争议，但项目可预测性激励往往可作为人类行为和偏见的主要调节因素之一，这些因素也是项目超支的最大原因之一。

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项目可预测性的最佳实践

尽管可预测性是一个直观的概念，但在组织同时运行数百或数千个项目时，将其实施到实际操作中可能是一项巨大的任务。此外，还有多个因素在起作用，例如资源依赖关系、客户合同、需求和预算。其中任何一个因素都可能发生变化，使整个可预测性过程变得更加复杂。

以下是一些最佳实践，以帮助应对可预测性挑战：

这个过程的重要部分是使所有五个支柱（项目组合管理、项目和合同管理、项目和合同控制、绩效管理和可预测性测量）有效运作。由于这些是实现可预测性的基础，因此务必做到正确，并将这些支柱的数据与完整的项目生命周期进行整合。

实现可预测性与人的因素密切相关，这不仅包括项目中的人员，还包括围绕项目建立的组织文化和激励结构。

例如，大多数项目的奖励是为了按时按预算完成任务。因此，如果团队成员在项目的20%阶段发现了一个问题，他没有动力在那个时候报告它。乐观偏见出现了，他相信自己可以以某种方式按时完成项目。实际上，情况只会变得更糟，问题在项目完成了70%时才被报告，这时候采取纠正措施已经太晚了。延迟报告还可能产生负面影响，比如指责、过度管理，甚至最终导致有毒的团队文化。

因此，确保激励措施与提高项目可预测性的方法相一致非常重要。如果目标是更早地发现潜在问题，就要激励早期披露，并在项目的整个生命周期中在会议和一对一的对话中强调这一期望。

仅仅进行结果方差分析是不足以提高项目可预测性的。作为替代方案，CII引入了可预测性指数。该指数通过评估三个核心能力来衡量项目团队预测成本和进度绩效的能力：

• 预测的及时性

• 预测的准确性

• 完成时的偏差

计算这些指标有助于组织了解他们的项目在可预测性方面的表现如何，间接地告诉他们项目是否在没有超支的情况下得到良好执行。

技术可以作为项目可预测性的变革媒介。然而，它必须与其他因素（如人员和流程）相结合。

根据毕马威（KPMG）的说法，在提升项目驱动型组织绩效的过程中，往往缺失的环节是整合人员、治理和技术。这种整合可以对项目的成功产生巨大影响。

使用企业项目绩效平台可以帮助支持整个项目组合和整个组织的可预测性。例如，考虑一个平台，它包含了五个支柱的所有数据，可以在幕后自动计算可预测性指数，应用多种预测方法，并标记需要进一步调查的问题区域。

组织可以从这样一个解决方案中获得巨大的好处，该解决方案可以作为一个项目数据中心，收集来自数千个内部和行业范围的项目的数据，并利用这些数据来改善项目的可预测性。

将项目信息与更广泛的数据进行基准对比非常重要，可以更早地发现问题并引起警示。这也是一种有用的方法，可以对比和衡量其他项目、地区、业务单位等。

然而，基准比较并不容易实施，因为不同项目之间的比较并不总是一致的。大多数组织既没有足够的数据，也没有足够的专业知识来进行基准比较，而且团队通常不愿意共享数据。

这就是企业项目绩效平台可以发挥作用的地方。通过提供一种简化的方法，跨组织整合基于可预测性的指标，它们能够集成和分析大量的数据，还具有将度量数据标准化为外部因素（如监管变化和不可预见的风险事件）的功能。

项目可预测性的常见挑战

项目可预测性低有几个原因。首先，我们可以将这些原因分为两类：人为行为和系统性设计。

在其改善项目结果和可预测性的报告中，CII确定了人为原因作为导致项目超支的最大因素，超过了常见的因素：规划、范围开发和项目管理问题。

乐观主义偏见是人们相信项目超支可以在适当的时间内得到恢复的一种典型心态，它展示了人为行为如何对项目产生负面影响。

人为因素的另一个方面是对细节的重视不足。这可能表现为没有分配足够的资源，较差的变更和风险管理，或对流程和项目控制的不重视。随着项目规模的增长，这些错误可能变得无法修复或管理。

不愿意传递坏消息与组织中的低透明度和问责制有关。这引发了一个问题，即是否建立了基本的报告系统，以及组织是否具备在混乱环境中捕捉真相的正确流程和系统性建设。

另一个常见的挑战是组织的成熟度低。低成熟度可能意味着在项目规划、估算和风险管理方面采用基本和简单的方法，而没有考虑到环境的复杂性。或在各个项目中使用孤立的系统和流程，使人们很难进行全面的度量比较，从而导致数据不足以做出明智的决策。

许多系统性问题可以归因于缺乏一个企业项目绩效平台，该平台需具备整合数据和利用过去绩效的相关工具。采用这样的软件平台可以提供机制，通过促使团队更早地披露问题、提前强调风险区域并将项目指标与奖励体系绑定，来调整人为行为。

如何实现世界级的项目可预测性？

大多数组织都已经建立了一些系统来及早捕捉到坏消息。CII报告称，平均而言，项目完成度达到65%时才开始进行差异报告。这个不幸的统计数据说明了为什么项目经常超出预算和进度。

为了推动可预测性的界限并为项目组合取得成功做好准备，以下是一些建议，帮助您入门：

• 采纳可预测性的所有支柱。

• 使用企业技术平台来支持这些支柱。

• 实施上述最佳实践。

• 将现成的最佳实践与组织自己的数据和业务流程相结合。

• 自动化集成、报告和可预测性分析。

• 促进透明、主管能动性。

• 设定激励计划，鼓励团队及早披露坏消息。

可预测性作为一种渐进的指标

尽管对可预测性非常重视，但应该承认它目前仍然是一种“事后诸葛亮”的指标。未来的发展在于挑战现状，将这些指标转化为预测性指标。

当企业充分利用项目绩效平台时，实现这一点是完全可能的。通过整合数据（例如非结构化的状态信息、风险和问题信息、团队能力评估等）并应用机器学习和大数据分析的组合，这些过去的可预测性指标可以作为预测性分析工具。

了解EcoSys如何帮助您在项目和组织中构建更多的可预测性。