eJournals PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL 20/2

PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL
pm
2941-0878
2941-0886
UVK Verlag Tübingen
31
2009
202 Gesellschaft für Projektmanagement

Analyse von Projektdaten

31
2009
Thomas Diethmüller
Johannes Wille
Aus den Kennzahlen abgeschlossener Projekte lassen sich zahlreiche Informationen gewinnen. So können die Projektvorgaben nicht nur genauer und objektiver gestaltet werden, sondern auch Prognosen für zukünftige Projekte erstellt und damit der Projekterfolg erhöht werden. Voraussetzung sind allerdings aussagekräftige Kennzahlen und deren systematische Analyse. Der vorliegende Artikel entwickelt ein Vorgehensmodell zum Aufbau und zur Durchführung von Projektvergleichen. Die Nützlichkeit des Modells wurde bei einem großen deutschen Automobilzulieferer in der Praxis unter Beweis gestellt: Durch den Vergleich von über 22 Entwicklungsprojekten wurde dort die Wirtschaftlichkeit einzelner präventiver Qualitätsmanagementmethoden wie beispielsweise der FMEA überprüft und es wurden die Projektvorgaben für den Entwicklungsprozess auf Grundlage von Fakten und Daten weiterentwickelt
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22 l projekt MA N A G E M E N T aktuell 2/ 2009 20 WISSEN E rfahrene Projektmanager haben über die Jahre erhebliches Wissen über Projekterfolge und -misserfolge gesammelt. Sie kennen genau die Erfolgsfaktoren und Risiken in der Projektarbeit und können deren Wirkung auf den Produkterfolg abschätzen. Es fällt ihnen leicht, Schätzungen für die Planung zukünftiger Projekte abzugeben. Allerdings sind dies subjektive Erfahrungswerte einzelner Mitarbeiter. Die Möglichkeit, dieses Wissen für das Gesamtunternehmen und andere Projektleiter zu sichern oder einzusetzen, bleibt in der Regel ungenutzt. Anders sieht es beim Einsatz eines zentralen Projektmanagements aus: Es ermöglicht die Entwicklung und Sammlung objektivierter Kennzahlen zu laufenden und abgeschlossenen Projekten. Ein Schatz, der in der Praxis noch in viel zu geringem Umfang genutzt wird. Allgemein dient der Projektvergleich der Prognose von Daten neuer Projekte, wie des Aufwands, aber auch der Bewertung abgeschlossener Projekte im Projektbenchmarking [1]. Die Methode erfordert Erfahrungsdaten ähnlicher Projekte und liefert objektive Vergleichsergebnisse. Durch den umfassenden Vergleich von Projektdaten lässt sich für viele Bereiche eine tragfähige Entscheidungs- und Beurteilungsgrundlage gewinnen: ❑ Projektvorgaben können präziser und objektiver gestaltet werden. Aus den Kennzahlen ergibt sich eine optimale Auswahl der Arbeitspakete und der dafür notwenigen Kapazität. ❑ Aus der Auswertung von Risiken abgeschlossener Projekte resultieren valide Risikoklassen, die ein erfolgreiches Risikomanagement ermöglichen und Voraussetzung für ein effizientes Projektcontrolling sind. ❑ Die Kennzahlen aus abgeschlossenen Projekten dienen zur Prognose von Daten laufender Projekte und erleichtern somit das Management von Vorhaben. Die Vorteile liegen also auf der Hand. In den Unternehmen wird die Projektvergleichstechnik jedoch nur zögerlich angewendet. Fragt man die Projektmanager, so werden folgende Gründe genannt: ❑ Die notwendigen Kennzahlen liegen nicht vor oder es gibt zu wenig vergleichbare Projekte. ❑ Das Expertenwissen, die Projektkennzahlen auf Relevanz zu überprüfen sowie mithilfe statistischer Methoden auszuwerten, ist nicht vorhanden. ❑ Der Projektvergleich bringt nur mittel- und langfristige Vorteile und erfordert zunächst einen hohen Startaufwand. ❑ Die Erfassung und Weitergabe der Projektdaten stellen einen zusätzlichen Aufwand für die Projektleitung dar. Die Vorbehalte sind jedoch häufig unbegründet. So verfügen alle größeren Unternehmen über ein Projektmanagement mit Kennzahlen. Messgrößen aus der Produktion und die Erfassung der betriebswirtschaftlichen Projektdaten sind Standard. Datenbanken für den Entwicklungs-Fortschrittsgrad, CAQ- und SAP-Systeme sowie andere Datenbanken finden immer weitere Verbreitung. Über gemeinsame Referenznummern, wie beispielsweise die Sachnummern, lassen sich die Kennzahlen aus verschiedenen Datenbanken für einen Projektvergleich zusammenstellen. In der Regel reichen dazu bereits die Projektdaten von zehn bis 30 vergleichbaren Projekten [1]. Der Aufwand für die Analyse von Projektdaten wird ebenfalls überschätzt. Es müssen keine komplizierten Strukturgleichungsmodelle vorhanden sein, um aus den Projektdaten Erfahrungswissen abzuleiten. Oft reichen einfache statistische Methoden wie Regressionsanalyse oder Signifikanztests aus, Methoden, die in der letzten Zeit durch Six Sigma in vielen Unternehmen eine große Verbreitung gefunden haben. Ausgebildete Six Sigma- Spezialisten (Black Belts) verfügen über das notwendige Methodenwissen: Sie können die Relevanz und Verlässlichkeit der Kennzahlen beurteilen und arbeiten professionell mit großen Datenmengen. Als weiteres geeignetes Thomas Dietmüller, Johannes Wille Analyse von Projektdaten Mehr Wissen durch systematischen Projektvergleich Das Vergleichen von Projekten liefert statistische Aussagen über Erfolgsfaktoren wie die optimale Auswahl von Projektarbeitspaketen, Meilensteinen oder Kapazitäten. Mit diesem Wissen können Unternehmen ihr Projektmanagement ständig weiterentwickeln. Allerdings nur, wenn die richtigen Kennzahlen herangezogen und systematisch analysiert werden. Bei einem großen deutschen Automobilzulieferer wird auf diese Weise die Wirtschaftlichkeit von einzelnen Qualitätsmanagementmethoden im Entwicklungsprozess überprüft und verbessert. Aus den Kennzahlen abgeschlossener Projekte lassen sich zahlreiche Informationen gewinnen. So können die Projektvorgaben nicht nur genauer und objektiver gestaltet werden, sondern auch Prognosen für zukünftige Projekte erstellt und damit der Projekterfolg erhöht werden. Voraussetzung sind allerdings aussagekräftige Kennzahlen und deren systematische Analyse. Der vorliegende Artikel entwickelt ein Vorgehensmodell zum Aufbau und zur Durchführung von Projektvergleichen. Die Nützlichkeit des Modells wurde bei einem großen deutschen Automobilzulieferer in der Praxis unter Beweis gestellt: Durch den Vergleich von über 22 Entwicklungsprojekten wurde dort die Wirtschaftlichkeit einzelner präventiver Qualitätsmanagementmethoden wie beispielsweise der FMEA überprüft und es wurden die Projektvorgaben für den Entwicklungsprozess auf Grundlage von Fakten und Daten weiterentwickelt. +++ Für eilige Leser +++ Für eilige Leser +++ Für eilige Leser +++ PM_2-09_1-60: Inhalt 03.03.2009 11: 05 Uhr Seite 20 Alle Leistungen aus einer Hand Anerkannte Experten, nach IPMA zertifiziertes Personal Bedarfsoptimierte Lösungen, günstiger im Vergleich Systemlösungen im Projektmanagement Risikomanagement mit Oracle Primavera Risk Analysis Kommentare 9.30 Uhr - 12.00 Uhr Eintritt frei Anmeldung unter: www.Raab-Ingenieure.com Termin und Ort 31.03.2009 Stuttgart 01.04.2009 Nürnberg 23.04.2009 Dortmund Raab Ingenieure Unternehmensberatung GmbH Tel.: (06131) 5019958 E-Mail: Office@Raab-Ingenieure.com Raab Ingenieure ist autorisierter Oracle Primavera Consulting Partner. Hilfsmittel für die Analyse der Projektdaten steht das auf Excel basierende Tool COMPAR zur Verfügung [2, 3]. Mit diesem Wissen und den genannten Hilfsmitteln ist der Aufwand des systematischen Projektvergleichs überschaubar, wie das nachfolgende Praxisbeispiel zeigt. Auch wenn der Nutzen der Projektvergleichstechnik sich nicht mehr für die analysierten Projekte zeigt, profitieren jedoch alle nachfolgenden Projekte und das Unternehmen von diesen Erkenntnissen. Praxisbeispiel eines großen Automobilzulieferers Ziel des Einsatzes von Projektvergleichstechnik bei einem großen Automobilzulieferer war es, die verbindlichen Projektvorgaben für den Einsatz von präventiven Qualitätsmanagementmethoden im Entwicklungsprozess zu optimieren. Die präventiven Qualitätsmanagementmethoden, wie beispielsweise die Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA), zielen auf die Reduzierung der Fehlerkosten in der Produktions- und Nutzungsphase ab und sind daher fester Bestandteil des Entwicklungsprozesses in der Automobilindustrie. Im sogenannten Masterprojektplan wird für alle Entwicklungsprojekte vorgegeben, welche Methoden wann durchzuführen sind. Damit die präventiven Qualitätsmanagementmethoden optimal zum Einsatz kommen und somit die Fehlerkosten weiter reduziert werden können, wurden diese Vorgaben des Masterprojektplans mithilfe des Projektvergleichs auf den Prüfstand gestellt. Um systematisch vorzugehen, wurde zunächst das Modell des Projektvergleichs erarbeitet. Dieses basiert auf dem Konzept des Performance Measurements [4] und enthält zwei Regelkreise: die Vorbereitung des Projektvergleichs und die eigentliche Durchführung des Projektvergleichs (Abb. 1). Zuerst erfolgt die Zielfestlegung des Projektvergleichs, dann die Definition der Kennzahlen sowie die Festlegung der Prozeduren zur Analyse der Kennzahlen. Bei der eigentlichen Durchführung werden diese Prozeduren dann auf die gesammelten Kennzahlen angewendet. projekt MA N A G E M E N T aktuell 2/ 2009 l 21 Vorbereitung des Projektvergleichs Kommuniziere Resultate Analysiere und diskutiere Resultate Entscheide und handle Definition der Kennzahlen Identifikation der Datenquellen Erstellung der Projektvergleichsdatenbank Prozeduren für die Datenanalyse Prozeduren für Kommunikation und Verwendung der Resultate Ziel des Projektvergleichs Prozeduren für die Datenbereitstellung Definiere Soll-Werte Durchführen des Projektvergleichs Sammle Projektkennzahlen Abb. 1: Modell des Projektvergleichs Anzeige PM_2-09_1-60: Inhalt 03.03.2009 11: 05 Uhr Seite 21 Vorbereitung des Projektvergleichs Bei der Vorbereitung des Projektvergleichs für die Optimierung des präventiven Qualitätsmanagements wurde nach der Zieldefinition mit der Definition der Kennzahlen begonnen. Dabei wurden die vorhandenen Qualitätskostenkennzahlen um weitere Indikatoren wie die Anwendungsgüte und um Klassifikationskennzahlen ergänzt und zu einem ganzheitlichen, projektbezogenen Kennzahlensystem für präventive Qualitätsmanagementmethoden in Projekten erweitert [vgl. 5]. Das Kennzahlensystem differenziert zwischen Früh- und Spätindikatoren und bewertet die Methoden in den Perspektiven „Prozesse“ und „Kosten“ (Abb. 2). Die Frühindikatoren spiegeln die Aktivitäten während der Entwicklungsphase wider, um die erforderliche Qualität sicherzustellen. Sie umfassen sowohl Kennzahlen aus der Prozessals auch aus der Kostenperspektive. Die Spätindikatoren messen die Qualitätsergebnisse der Produktions- und Nutzungsphase und beziehen sich nur auf die Kostenperspektive. Indikatoren für die Kosten- und Prozessperspektive Als Kennzahlen der Kostenperspektive wurden die projektbezogenen Fehlerverhütungs- und Fehlerkosten aus den bestehenden Qualitätskostenberichten übernommen. Fehlerverhütungskosten sind alle projektspezifischen Kosten für die Prozesse des präventiven Qualitätsmanagements. Bei den Fehlerkosten werden für die einzelnen Produkte die Kosten für Ausschuss, Nacharbeit und Gewährleistung summiert. Für die Prozessperspektive wurde auf das vorhandene Projektkennzahlensystem zurückgegriffen: Für alle Arbeitspakete des Entwicklungsprozesses und damit auch für die präventiven Qualitätsmanagementmethoden wird der Fortschrittsgrad in jeder Entwicklungsphase systematisch erfasst. Dazu werden alle Erfolgsfaktoren und wesentlichen Aktivitäten für die einzelnen präventiven Qualitätsmanagementmethoden in einer Checkliste zusammengefasst. Beispielsweise wird für die Methode FMEA gefragt, ob ein Terminplan erstellt wurde oder ob die Fehleranalyse durchgeführt wurde. Mit dieser Checkliste kann der Mitarbeiter den Fortschrittsgrad bei der Anwendung der Methoden anhand von klaren Kriterien bestimmen. Da die Güte der präventiven Methoden nicht nur alleine von der Abarbeitung abhängt, sondern vielmehr auch davon, ob die Abarbeitung rechtzeitig erfolgte, wurden zusätzliche Kennzahlen wie die „Rechtzeitigkeit“definiert. So hat beispielsweise eine vollständig bearbeitete FMEA keinen Nutzen, wenn diese nach der Beschaffung und Installation der Fertigungseinrichtungen erfolgt. Zur Berechnung der Rechtzeitigkeit wird die Abweichung aus erzieltem Fortschrittsgrad und vorgegebenem Fortschrittsgrad herangezogen. Die Rechtzeitigkeit besteht aus der Summe der Abweichungen, die von 100 Prozent abgezogen werden [5]. Je größer die Abweichung, desto geringer die Rechtzeitigkeit. In der nächsten Phase kann zwar der Fortschrittsgrad wieder aufgeholt werden, die geringere Rechtzeitigkeit jedoch nicht. Die genannte Kennzahl ist damit eine rein rechnerische Größe, die keinen zusätzlichen Erfassungsaufwand erfordert. Aus Rechtzeitigkeit und Fortschrittsgrad errechnet sich als Produkt beider Kennzahlen die Anwendungsgüte. Nur wenn sowohl der Fortschrittsgrad als auch die Rechtzeitigkeit maximal waren, ergibt sich die maximale Anwendungsgüte. Um im Projektvergleich tatsächlich nur vergleichbare Projekte zu analysieren, sind zusätzlich Kennzahlen zur Klassifikation der Projekte notwendig. Klassifikationskennzahlen Klassifikationskennzahlen beschreiben die Risiken, die für ein Entwicklungsprojekt zu Beginn vorliegen. Beispielsweise werden produkt- und prozessbezogene Risiken wie neue Werkstoffe sowie projektbezogene Risiken wie kurze Entwicklungszeiten erfasst. Diese werden im Rahmen eines guten Risikomanagements zu jedem Projektbeginn ermittelt. Somit sind auch hier kein zusätzlicher Erfassungsaufwand und keine Definition neuer Kennzahlen notwendig. Die Risiken werden je nach Bedeutung gewichtet und zu einer Gesamtrisikokennzahl aggregiert: Anpassungsentwicklungen sind Projekte mit geringem Risiko, Innovationsentwicklungen dagegen sind Projekte mit einem hohen Risiko. Identifikation der Datenquelle und Erstellung einer Datenbank Damit waren die notwendigen Kennzahlen definiert. Als nächste Schritte wurden die Datenquellen dieser Kennzahlen identifiziert und die regelmäßige Bereitstellung durch die beteiligten Projekte vereinbart. Zur flexibleren Auswertung und Bearbeitung der Daten wurden eine Datenbank und mögliche Prozeduren zur Datenanalyse definiert. Damit waren alle relevanten Schritte für die Vorbereitung eines systematischen Projektvergleichs umgesetzt (Abb. 1). Durchführung des Projektvergleichs Die Pilotierung der definierten Kennzahlen erfolgte in 22 vergleichbaren Entwicklungsprojekten des Unternehmens. Die Kennzahlen bilden die Grundlage für eine projektübergreifende Auswertung im zweiten Schritt. Das nachfolgende Beispiel zeigt diese Analyse für die Kennzahlen der präventiven Qualitätsmanagementmethode FMEA. Zuerst wurde untersucht, inwieweit sich die Anwendungsgüte der FMEAs auf die Fehlerverhütungskosten über alle erfassten Projekte auswirkt. In Abb. 3 sind die Fehlerverhütungskosten über der Anwendungsgüte aufgetragen. Dabei zeigt sich, dass erwartungsgemäß Projekte mit sehr gut angewendeten FMEAs höhere Fehlerverhütungskosten haben als Projekte mit geringerer Anwendungsgüte. 22 l projekt MA N A G E M E N T aktuell 2/ 2009 22 WISSEN Abb. 2: Kennzahlensystem PM_2-09_1-60: Inhalt 03.03.2009 11: 05 Uhr Seite 22 Dieser Zusammenhang ist plausibel, da beispielsweise der Erfolgsfaktor „Teamzusammensetzung“ nur dann erfüllt ist, wenn alle relevanten Fachbereiche an den FMEA-Sitzungen teilnehmen. Dies führt zwangsläufig zu höheren Kosten. Dennoch kann das Unternehmen Maßnahmen treffen, um durch intelligente Familien-FMEAs die Fehlerverhütungskosten zu senken und trotzdem die Anwendungsgüte zu erhöhen. Danach wurde der Zusammenhang zwischen einer hohen Anwendungsgüte der FMEAs und den internen Fehlerkosten untersucht. Dazu wurden die internen Fehlerkosten in Prozent der Herstellkosten über der Anwendungsgüte aufgetragen (Abb. 4). Auch hier zeigen erwartungsgemäß die Projekte mit steigender Anwendungsgüte geringere interne Fehlerkosten. Eine detaillierte Untersuchung ergab, dass eine Unterscheidung nach Projektgruppen notwendig ist, da die internen Fehlerkosten der Projekte mit hohem Risiko deutlich über den Projekten mit mittlerem Risiko liegen. Damit konnte auf Basis realisierter Projekte nachgewiesen werden, dass rechtzeitig und vollständig angewendete FMEAs in der Produktion zu geringeren Fehlerkosten führen. Durch gute FMEAs lassen sich die internen Fehlerkosten senken, gleichzeitig aber steigen die Fehlerverhütungskosten. Der grundsätzliche Einsatz von FMEA als präventive Qualitätsmanagementmethode hat sich somit bewährt. Als weiterführende Überlegung stellte sich nun die Frage, ob sich unter rein monetären Gesichtspunkten eine höhere Anwendungsgüte bei FMEAs mit daraus resultierenden höheren Entwicklungskosten gegenüber den eingesparten Fehlerkosten lohnt. Dazu wurden Projekte mit guter und weniger guter Methodenanwendung unterschieden: einmal die Anpassungsentwicklungen mit hoher FMEA-Anwendungsgüte und zum anderen die Anpassungsentwicklungen mit geringer Anwendungsgüte. Für diese Gruppen wurden nun die durchschnittlichen Kosten über den Lebenszyklus aufgetragen und mit den Methoden der Investitionsrechnung bewertet. Ein Vergleich der Fehlerverhütungskosten bis zum Produktionsbeginn ergab, dass die Gruppe mit geringerer Anwendungsgüte bei den FMEAs um EUR 5.000 unter der Vergleichsgruppe mit höheren FMEAs liegt (Abb. 5). projekt MA N A G E M E N T aktuell 2/ 2009 l 23 Anwendungsgüte FMEAs Fehlerverhütungskosten FMEAs [EUR] + - Projekte N = 22 + - Abb. 3: Regressionsanalyse Anwendungsgüte FMEAs und Fehlerverhütungskosten Über 20 Jahre Erfahrung bei Beratung und Implementierung von zukunftssicheren und praxisnahen Softwarelösungen. Ich interessiere mich für Ihre Projektmanagement-Lösungen und möchte gerne Information zu folgenden Themen: PSNext Services Bitte kontaktieren Sie mich telefonisch unter: Bitte schicken Sie mir Unterlagen zu oben genannten Themen. Name: Firma: Straße: PLZ, Ort: E-Mail: Ihre webbasierte Portfolio- und Projektmanagement-Lösung Heinrich-Hertz-Straße 2 · D-65232 Taunusstein Telefon +49 6128 9665-0 · Fax -11 www.sciforma.de · info@sciforma.de Anzeige Anwendungsgüte FMEAs Interne Fehlerkosten/ Herstellkosten [%] Projekte mit hohem Projektrisiko Projekte mit mittlerem Projektrisiko + - + - Abb. 4: Regressionsanalyse Anwendungsgüte FMEAs und Fehlerkosten PM_2-09_1-60: Inhalt 03.03.2009 11: 05 Uhr Seite 23 Über den Produktionsverlauf werden diese kurzfristigen „Einsparungen“ aber rasch durch höhere interne Fehlerkosten ausgeglichen. Zum Produktionsauslauf schließlich liegen die betrachteten Gesamtkosten der Projektgruppe mit hoher FMEA-Anwendungsgüte etwa EUR 50.000 unter den Kosten der Vergleichsgruppe. Die zusätzlichen Kosten einer höheren Anwendungsgüte werden bei dem Praxisbeispiel somit zehnfach durch geringere interne Fehlerkosten ausgeglichen. Betrachtet man zudem ein höheres Produktionsvolumen sowie zusätzlich eingesparte Gewährleistungskosten, steigt die Rentabilität weiter. Analog wurde der Projektvergleich für alle präventiven Qualitätsmanagementmethoden und Projektklassen durchgeführt und die Ergebnisse wurden mit den Experten ausgewertet. In einem letzten Schritt wurde auf der Grundlage der Ergebnisse der Masterprojektplan für die präventiven Qualitätsmanagementmethoden verbessert: Qualitätsmanagementmethoden mit einem hohen Nutzen haben in den neuen Vorgaben des Masterprojektplans eine größere Bedeutung erhalten und tragen somit stärker zur Senkung der Fehlerkosten bei. Fazit Die Kennzahlen der abgeschlossenen Projekte beinhalten bei richtiger Auswahl, Erfassung und Analyse Informationen, die sich zur Weiterentwicklung des Projektmanagements und Steigerung des Unternehmenserfolgs nutzen lassen. Diese Weiterentwicklung ist Ziel des kennzahlenbasierten Projektvergleichs. Bei einem großen Automobilzulieferer wurde dieses Vorgehen für die Optimierung des präventiven Qualitätsmanagements erprobt. Dazu wurden im Wesentlichen bereits vorhandene Kennzahlen verwendet und für 22 abgeschlossene Entwicklungsprojekte analysiert. Ergebnis des Projektvergleichs war, dass die betrachteten präventiven Qualitätsmanagementmethoden einen unterschiedlich großen Nutzen haben. In der Zukunft werden daher verstärkt diese Methoden eingesetzt, die einen hohen Nutzen haben. Mit der systematischen Projektvergleichstechnik ist es durch einfache Regressionsanalyse der vorhandenen Projektdaten gelungen, die Projektvorgaben auf Grundlage von Fakten und Daten weiterzuentwickeln. ■ Literatur [1] E-DIN 69 901-3: 2007-10: Projektmanagement - Projektmanagementsysteme - Teil 3: Methoden. Berlin 2007 [2] Download von COMPAR auf der Homepage der GPM unter www.GPM-IPMA.de/ docs/ showsite.php? menu= 0102040137, Stand April 2008 [3] Wasielewski, E.: Projektvergleichstechnik. Köln 2003 [4] Küng, P./ Wettstein, T.: Ganzheitliches Performance Measurement mittels Informationstechnologie. Bern 2003 [5] Dietmüller, T.: Performance Measurement - Praxisorientierte Kennzahlen für präventive Qualitätsmanagement- Methoden. Saarbrücken 2008 Schlagwörter Performance Measurement, präventives Qualitätsmanagement, Projektbenchmark, Projektdatenbank, Projektvergleich Kompetenzelemente der NCB 3.0 4.1.5 Qualität, 4.1.17 Information und Dokumentation, 4.1.20 Projektabschluss Autor Dr.-Ing. Thomas Dietmüller ist Continuous Improvement Leader und Master Black Belt bei der Firma Behr. Seit 2007 leitet er die GPM Fachgruppe Projektvergleichstechnik. Anschrift Behr GmbH & Co. KG Heilbronner Straße 365, D-70469 Stuttgart Tel.: ++ 49/ 1 73/ 3 18 03 07 E-Mail: Thomas.Dietmueller@behrgroup.com Autor Dipl.-Wirt.-Ing. (FH) Johannes Wille ist Geschäftsführer der wilcomsult GmbH und arbeitet seit 2001 als Berater und Trainer im Projektmanagement. Seit 2004 ist er Mitglied der GPM Fachgruppe Projektvergleichstechnik. Anschrift wilcomsult GmbH Ziegeleistraße 1, D-85055 Ingolstadt Tel.: ++ 49/ 1 63/ 7 00 40 04 E-Mail: wille@wilcomsult.de 22 l projekt MA N A G E M E N T aktuell 2/ 2009 24 WISSEN Die Fachgruppe beschäftigt sich mit Konzepten und der praktischen Durchführung von Projektvergleichen. Darüber hinaus werden auch Systeme und Techniken des Projektvergleichs diskutiert. Das nächste Treffen der Fachgruppe ist am 25. September 2009 in Stuttgart. Weitere Informationen zur Fachgruppe Projektvergleichstechnik finden sich auf der Homepage der GPM (www.GPM-IPMA.de). GPM Fachgruppe „Projektvergleichstechnik“ ! " Anwendungsgüte ! " Anwendungsgüte Fehlerverhütungs- # $! % $ # $! % Kum. Fehlerverhütungs- und Abb. 5: FMEAs lohnen sich PM_2-09_1-60: Inhalt 03.03.2009 11: 05 Uhr Seite 24