eJournals PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL 22/3

PROJEKTMANAGEMENT AKTUELL
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2941-0878
2941-0886
UVK Verlag Tübingen
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2011
223 Gesellschaft für Projektmanagement

Bewertungs- und Entscheidungshilfen im Projektmanagement mittels Fuzzylogik

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2011
Martin Entenmann
Zur Lösung einer vorliegenden Problemstellung stehen dem Projektleiter in der Regel mehrere Lösungswege bzw. Handlungsalternativen zur Verfügung. Die konkreten Auswirkungen dieser einzelnen Handlungsalternativen auf die momentane Projektsituation kann in den meisten Fällen nicht mit hundertprozentiger Sicherheit vorausgesagt werden. Gerade bei Entwicklungsprojekten, bei denen oftmals keine oder nur sehr wenige Erfahrungswerte zur Analogiebildung vorliegen, muss der Faktor „Unschärfe“ bzw. „Unsicherheit“ sowohl bei der Bewertung von Handlungsalternativen als auch bei der Entscheidungsfindung berücksichtigt werden. Um Unsicherheiten und Unschärfen darstellen und verarbeiten zu können, wurde das Modell PromEUS entwickelt. Erste Praxisanwendungen von PromEUS zeigen, dass eine systematische Bewertungs- und Entscheidungshilfe im Projektmanagement unter Berücksichtigung von Unsicherheiten möglich ist.
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1 Einführung Aber wie bewertet nun der Projektleiter in der Praxis die aktuelle Projektsituation, die vorliegende Problemstellung bzw. die entsprechenden Handlungsalternativen? Wie kommt er zu einer adäquaten Entscheidungsfindung? Meist nicht nach einer zugrunde liegenden Systematik, sondern aus seinem Erfahrungsschatz heraus, also einer Mischung aus Expertenwissen, Bauchgefühl und Analogiebildung. Diese Art, Entscheidungen zu treffen, muss nicht zwangsläufig nachteilig sein. Experimente zeigen, dass viele Manager in Entscheidungssituationen sehr häufig ihrer Intuition folgen. Die aufgrund der Intuition getroffenen Entscheidungen führen dabei zu mindestens genauso guten Ergebnissen wie Entscheidungen, die aufgrund einer komplexen Methodik getroffen wurden [2]. Um den vielfältigen beschriebenen Bewertungs- und Entscheidungsproblemen im Management von Entwicklungsprojekten entsprechend begegnen zu können, wird in diesem Beitrag das Modell PromEUS (Projektmanagement-Entscheidungsunterstützungssystem) vorgestellt. Dieses Modell wurde im Rahmen einer Dissertation an der Universität Ulm zum Thema „Bewertungs- und Entscheidungshilfen im Projektmanagement“ vom Autor entwickelt. PromEUS ist als Ansatz zu verstehen, der zeigen soll, dass eine systematische Bewertungs- und Entscheidungshilfe im Projektmanagement unter Berücksichtigung von Unsicherheiten möglich und praktikabel ist. Das Modell PromEUS soll eine grafische Darstellung der charakteristischen Projektfaktoren (Kosten, Termine, Qualität, Fortschritt, Komplexität) sowie der aktuellen Projektsituation unter Berücksichtigung und Abbildung von Unsicherheiten ermöglichen. Darüber hinaus soll eine Methodik zur Ermittlung der erfolgversprechendsten Handlungsalternative zur Lösung von Problemstellungen bereitgestellt werden. 2 Kurzer Einschub: Fuzzylogik und unscharfe Mengen Die Fuzzylogik baut zu einem erheblichen Teil auf der klassischen Mengenlehre auf. Bei klassischen Mengen beruht die Zugehörigkeit von Elementen zu Mengen auf dem sogenannten Zweiwertigkeitsprinzip, auch Bivalenz genannt. Dieses besagt, dass für alle Elemente klar festgelegt ist, ob sie der klassischen Menge angehören oder eben nicht. Die Zugehörigkeit entspricht somit den Werten 1 oder 0. Deswegen wird eine klassische Menge auch als „scharfe“ Menge bezeichnet. Im Gegensatz zur klassischen Mengenlehre ist die Fuzzylogik eine mehrwertige Logik. Die Zugehörigkeits- 22 l projekt MA N A G E M E N T aktuell 3/ 2011 28 WISSEN Martin Entenmann Bewertungs- und Entscheidungshilfen im Projektmanagement mittels Fuzzylogik Eine regelmäßig auftretende Problemstellung während der täglichen Projektmanagementarbeit ergibt sich aus der Notwendigkeit, plötzlich eintretende Situationen, die eine bestimmte mehr oder weniger komplexe Problemstellung beinhalten, adäquat zu lösen. Zur Lösung einer solchen Problemstellung stehen dem Projektleiter in der Regel mehrere Lösungswege respektive Handlungsalternativen mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteilen zur Verfügung. Die konkreten Auswirkungen dieser einzelnen Handlungsalternativen auf die momentane Projektsituation kann in den meisten Fällen nicht mit hundertprozentiger Sicherheit vorausgesagt werden. Gerade bei Entwicklungsprojekten, bei denen oftmals keine oder nur sehr wenige Erfahrungswerte zur etwaigen Analogiebildung vorliegen, ist der Faktor „Unschärfe“ bzw. „Unsicherheit“ mit ausschlaggebend bei der Bewertung von Handlungsalternativen und somit auch bei der Entscheidungsfindung [1]. Soll die letztendlich herbeigeführte Entscheidung für eine bestimmte Handlungsalternative auf einer soliden und begründbaren Basis beruhen, so müssen vorhandene Unschärfen und Unsicherheiten entsprechend darstell- und verarbeitbar gemacht werden. Zur Lösung einer vorliegenden Problemstellung stehen dem Projektleiter in der Regel mehrere Lösungswege bzw. Handlungsalternativen zur Verfügung. Die konkreten Auswirkungen dieser einzelnen Handlungsalternativen auf die momentane Projektsituation kann in den meisten Fällen nicht mit hundertprozentiger Sicherheit vorausgesagt werden. Gerade bei Entwicklungsprojekten, bei denen oftmals keine oder nur sehr wenige Erfahrungswerte zur Analogiebildung vorliegen, muss der Faktor „Unschärfe“ bzw. „Unsicherheit“ sowohl bei der Bewertung von Handlungsalternativen als auch bei der Entscheidungsfindung berücksichtigt werden. Um Unsicherheiten und Unschärfen darstellen und verarbeiten zu können, wurde das Modell PromEUS entwickelt. Erste Praxisanwendungen von PromEUS zeigen, dass eine systematische Bewertungs- und Entscheidungshilfe im Projektmanagement unter Berücksichtigung von Unsicherheiten möglich ist. +++ Für eilige Leser +++ Für eilige Leser +++ Für eilige Leser +++ PM_3-2011_1-64: Inhalt 31.05.2011 10: 59 Uhr Seite 28 werte der einzelnen Elemente zu einer Fuzzymenge können nun im geschlossenen Intervall (0 ≤ ≤ 1) liegen. Ein Element kann nun also - salopp ausgedrückt - auch „ein bisschen“ zu einer Menge gehören oder die Zugehörigkeit von insgesamt 100 Prozent kann sich zum Beispiel auf mehrere Mengen verteilen. Diese Mengen werden folglich als „unscharfe“ Mengen bezeichnet. In diesem Beitrag werden unscharfe Mengen in Form von linguistischen Ausdrücken (z. B. „stark positiv“, „mittel positiv“, „leicht positiv“) dargestellt. Die Zugehörigkeit eines Elements (z. B. „Kosten“, „Qualität“, „Termine“) teilt sich zu bestimmten Prozentsätzen auf die jeweiligen Mengen auf. Es sind nun zum Beispiel Aussagen in folgender Form möglich: Die gesamte Projektsituation gehört zu 64 Prozent zur Ausprägung „leicht positiv“, zu 35 Prozent zur Ausprägung „mittel positiv“ und zu 1 Prozent zur Ausprägung „stark positiv“. Wie diese Aussagen genau zu interpretieren sind, wird in späteren Abschnitten näher erläutert. Die Fuzzylogik erlaubt folglich die Darstellung und Verarbeitung von Unschärfen und Unsicherheiten mit mathematischen Mitteln. 3 Anwendungsbeispiel: Einsatz von PromEUS in einem Softwareentwicklungsprojekt 3.1 Kurzbeschreibung des Softwareentwicklungsprojekts und der Problemstellung Das in diesem Abschnitt erläuterte Anwendungsbeispiel stammt aus einem realen Softwareentwicklungsprojekt im Bereich Forschung und Entwicklung eines Automobilherstellers. Eine entsprechende Anonymisierung wurde vorgenommen. Ziel dieses Projekts war die Entwicklung einer Software für ein Motorsteuergerät mit der geforderten Funktionalität und Zuverlässigkeit. Die dazu erforderliche Applikationssoftware für das betreffende Steuergerät wurde komplett inhouse entwickelt. Zur Absicherung der Qualität der Software wurde vom Qualitätsmanagement unter anderem das fehlerfreie Durchlaufen verschiedener Testläufe gefordert. Dazu zählen zum Beispiel die jährlichen Sommerbzw. Wintererprobungsfahrten. Bei einer dieser Erprobungsfahrten trat ein Softwarefehler auf. Dieser Fehler führte zu einem Ausfall des Testfahrzeugs und war nicht reproduzierbar. Eine Eingrenzung der Fehlerstelle im Quellcode war somit lediglich auf grober Ebene möglich. Um den Fehler in der Software zu lokalisieren bzw. zu beheben und somit die vorliegende Problemstellung zu lösen, standen dem verantwortlichen Projektleiter drei Handlungsalternativen zur Verfügung: 1. der Einsatz einer Task Force aus projektinternen Mitarbeitern, 2. das Hinzuziehen eines externen Beraters, 3. die Beauftragung einer statischen Analyse der Software durch eine interne Abteilung. Um die genannten Handlungsalternativen zu bewerten und die erfolgversprechendste Alternative zu ermitteln, wird im Folgenden das Modell PromEUS angewendet. 3.2 Darstellung der aktuellen Projektsituation Die gesamte Projektsituation ist in PromEUS dargestellt als Gesamtheit der einzelnen charakteristischen Projektfaktoren (Kosten, Termine, Qualität, Fortschritt und Komplexität) sowie deren Ausprägungen (von - 10 bzw. „stark negativ“ bis + 10 bzw. „stark positiv“). Der Projektfaktor „Kosten“ steht für die insgesamt zur Durchführung des Projekts zur Verfügung stehende Geldmenge (Budget). Die Ausprägung dieses Faktors verdeutlicht Aussagen zur Einhaltung des Projektbudgets. Die Bandbreite reicht hier von „stark negativ“ (d. h. das Projektbudget muss nach aktueller Einschätzung beträchtlich überzogen werden) bis „stark positiv“ (d. h. das Projekt kann wesentlich kostengünstiger als geplant abgeschlossen werden). Die Ausprägung des Projektfaktors „Termine“ zeigt an, ob nach aktueller Einschätzung der Projektendtermin eingehalten werden kann. Die Bandbreite reicht wiederum von „stark negativ“ (d. h. starker Verzug des geplanten Endtermins) bis „stark positiv“ (d. h., das Projekt kann früher als geplant abgeschlossen werden). Der Projektfaktor „Qualität“ spiegelt die Einschätzung des Benutzers hinsichtlich der erwarteten Qualität des Projektgegenstands zum Projektendtermin wider. Die Ausprägungen können hier wieder in der Bandbreite zwischen „stark negativ“ (d. h., es muss mit erheblichen Qualitätseinbußen gerechnet werden) bis „stark positiv“ (d. h., die Qualität des Projektgegenstands fällt weit positiver aus als erwartet) liegen. Die Aussagen über den Projektfaktor „Fortschritt“ beinhalten eine Einschätzung des Projektleiters über den aktuellen Entwicklungsbzw. Arbeitsstand im Projekt im Vergleich zum Plan. Genau in diesem Punkt unterscheidet sich der Faktor „Fortschritt“ vom Faktor „Termine“. Beim Faktor „Termine“ werden Aussagen über die Zukunft, nämlich über den Projektendtermin, getroffen. Der Faktor „Fortschritt“ dagegen beschäftigt sich mit der Gegenwart bzw. der aktuellen Situation im Projekt und dem erreichten Arbeitsstand im Vergleich zum Plan. Auch hier können wiederum Werte zwischen „stark negativ“ (d. h., es liegt aktuell ein enormer Verzug im Vergleich zur Planung vor) bis „stark positiv“ (d. h., der momentane Entwicklungsstand ist der Planung weit voraus) angegeben werden. Der Faktor „Komplexität“ steht stellvertretend für die Gesamtheit folgender Faktoren: die Anzahl sowie die Funktionsvielfalt der am Projekt beteiligten Personen, die projekt MA N A G E M E N T aktuell 3/ 2011 l 29 QM-Ausbildung per Fernlehre www.cqa.de Anzeige ❑ ASB Management-Zentrum-Heidelberg e. V. ❑ ESI International GmbH ❑ GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V. Wir bitten um Beachtung. Beilagen in diesem Heft PM_3-2011_1-64: Inhalt 31.05.2011 10: 59 Uhr Seite 29 Anzahl der Projektstandorte (verteilte Entwicklung), die generelle Planbarkeit und Instabilität des Projekts (Floating Targets). Die Ausprägung des Faktors „Komplexität“ kann ebenfalls in der Bandbreite von „stark negativ“ (d. h., das Projekt unterliegt einer sehr hohen Komplexität) bis „stark positiv“ (d. h., das Projekt weist eine sehr geringe Komplexität auf) liegen. Diese Eingangsgrößen werden direkt vom Benutzer des Modells PromEUS abgefragt. Da es dem Menschen im Vergleich zur Maschine wesentlich leichter fällt, qualitative Aussagen (z. B. „leicht negativ“) zu interpretieren und zu verarbeiten, basiert die Darstellung der Projektsituation in PromEUS auf ebensolchen Aussagen. Diese qualitativen Aussagen werden dann durch PromEUS in maschinenverarbeitbare quantitative Aussagen bzw. Werte umgewandelt. PromEUS stellt die einzelnen Projektfaktoren als Zugehörigkeitsfunktionen in Form von gaußschen Glockenkurven dar. Die Zugehörigkeitsfunktionen im Modell PromEUS haben die folgende Form: Diese leichte Abänderung der originalen Dichtefunktion erleichtert die Interpretation der Zugehörigkeitsfunktionen für den Benutzer des Modells. Ist sich der Benutzer hunderprozentig sicher, dass seine abgegebene Einschätzung hinsichtlich der Ausprägung der jeweiligen Faktoren richtig ist, beträgt das Maximum der Zugehörigkeitsfunktion in diesem Fall genau 1. Diese Normalverteilungskurven sind durch den Erwartungswert μ und die Standardabweichung σ bestimmt. Die Werte dieser Variablen werden zunächst durch Verwendung einer Skala (z. B. Abb. 1) vom Benutzer abgefragt. Der Erwartungswert μ beinhaltet die Einschätzung des Benutzers hinsichtlich der momentanen Ausprägung 2 2 2 ) ( 4 1 ) ( σ μ σ - − = x e x f eines Projektfaktors (z. B.: Wie steht es momentan um den Faktor „Kosten“? ) und bestimmt dabei die Lage der Kurve auf der x-Achse. In einer zweiten Interaktion wird abgefragt, wie sicher sich der Benutzer hinsichtlich der getroffenen Einschätzung ist. Die Standardabweichung σ wird also auf ähnliche Weise abgefragt und berücksichtigt die Sicherheit bzw. Unsicherheit. Sie ist entscheidend für den Kurvenverlauf: Je kleiner der Wert der Standardabweichung σ , desto schmaler und spitzer ist die Kurve. Anhand der Glockenkurven kann die jeweilige Ausprägung bzw. Zugehörigkeit der Faktoren, von stark positiv bis stark negativ, sowie der Grad der Aussagesicherheit (siehe y-Achse: von 0 bis 1) veranschaulicht werden. Je schmaler und spitzer die Kurve verläuft, desto sicherer ist demnach die Aussage. Diese Einzelkurven werden nun zusammen in einem Diagramm dargestellt (Abb. 2). Die durch den Benutzer angegebene beispielhafte Projektsituation kann wie folgt kurz zusammengefasst werden: 1. Bislang ist die Entwicklung des Projekts mit weniger Kosten verbunden als geplant. Das Projekt kann nach aktueller Einschätzung etwas kostengünstiger als geplant abgeschlossen werden. Bei dieser Aussage ist sich der Benutzer sehr sicher (Kurve verläuft sehr spitz). 2. Wird der Projektendtermin betrachtet, so muss von einem eher geringen Verzug ausgegangen werden. Bei dieser Einschätzung ist sich der Benutzer jedoch recht unsicher (Kurve verläuft eher flach). 3. Hinsichtlich der erwarteten Qualität des Projektgegenstands zum Projektendtermin muss mit starken Qualitätseinbußen gerechnet werden. Bei der Angabe der Sicherheit bezüglich dieser Einschätzung gab der Benutzer jedoch lediglich einen mittleren Wert an. 4. Die Lage des Faktors „Fortschritt“ verdeutlicht einen beträchtlichen Rückstand des momentanen Entwicklungsstands im Vergleich zur Projektplanung. Bei dieser Einschätzung ist sich der Benutzer relativ sicher. 5. Die Komplexität des Projekts wurde vom Benutzer als eher gering eingestuft. Bei der angegebenen Einstufung ist sich der Benutzer jedoch eher unsicher. 3.3 Bewertung der aktuellen Projektsituation Die gesamte Projektsituation soll nun anhand einer Kennzahl bewertet werden. Hierzu wird zunächst die Summenfunktion der Einzelkurven gebildet. Diese ist in Abbildung 3 veranschaulicht. Aus dieser Summenfunktion wird von PromEUS eine Kennzahl berechnet, welche die aktuelle Projektsituation repräsentiert. Diese Kennzahl wird für die nachfolgenden Schritte zur Ermittlung der erfolgversprechendsten Handlungsalternative benötigt. Aus der Summenfunktion der Einzelkurven wird der Mittelwert M- ermittelt. Anhand der Veränderung dieses Mittelwertes wird später ein Vergleich der Auswirkungen verschiedener Handlungsalternativen auf die gesamte Projektsituation ermöglicht. Es wird in diesem Beispiel davon ausgegangen, dass die einzelnen Projektfaktoren (Kosten, Termine, Qualität, Fortschritt, Komplexität) für den Benutzer des Modells die gleiche Wertigkeit besitzen. Natürlich kön- 22 l projekt MA N A G E M E N T aktuell 3/ 2011 30 WISSEN -10 0 +10 μ = 3,70 stark negativ mittel negativ leicht negativ neutral leicht positiv mittel positiv stark positiv Abb. 1: Skala zur Ermittlung des μ -Wertes der jeweiligen Projektfaktoren 0 0,25 0,5 0,75 1 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Kosten Termin Qualität Fortschritt Komplexität f(x) x stark negativ stark positiv Abb. 2: Darstellung der aktuellen Projektsituation PM_3-2011_1-64: Inhalt 31.05.2011 10: 59 Uhr Seite 30 nen für den Benutzer bzw. Projektleiter im Laufe der Projektdurchführung einzelne Faktoren wichtiger sein als andere. Eine entsprechende Gewichtung der Projektfaktoren kann in PromEUS ebenfalls vorgenommen werden und somit auch in die Berechnung des Mittelwertes einfließen. Der Mittelwert M- wird nach folgender Formel berechnet: Der Mittelwert der Summenfunktion in diesem Beispiel liegt also bei M- = - 1,82. Dieser Wert kann nun den in Abbildung 4 enthaltenen Zugehörigkeitsfunktionen zugeordnet werden, um eine linguistische Aussage über die aktuelle Projektsituation zu bekommen. Dadurch ergibt sich für den berechneten Mittelwert M- folgende Verteilung: ❑ Die gesamte Projektsituation gehört zu 0,5 % zur Ausprägung „mittel negativ“. ❑ Die gesamte Projektsituation gehört zu 64 % zur Ausprägung „leicht negativ“. ❑ Die gesamte Projektsituation gehört zu 35,4 % zur Ausprägung „neutral“. ❑ Die gesamte Projektsituation gehört zu 0,1 % zur Ausprägung „leicht positiv“. Diese recht abstrakten Zuordnungen sind bedingt durch die Umwandlung qualitativer Aussagen (Mensch) in quantitative Aussagen (Rechner) und zurück. Es erfolgt eine Zuordnung von quantitativen Werten zu qualitativen bzw. linguistischen Aussagen. Diese abstrakten Werte bzw. Aussagen müssen nicht zwingend offen dargestellt werden und sollen dem Leser lediglich die Funktions- und Denkweise der Fuzzylogik etwas verdeutlichen. Die angesprochene Gesamtsituation soll in den nächsten Schritten verbessert werden, das heißt, sich weiter in Richtung positiver Bewertung entwickeln. Um den Fehler in der Software zu lokalisieren bzw. zu beheben und somit die vorliegende Problemstellung zu lösen, standen dem verantwortlichen Projektleiter die bereits erwähnten drei Handlungsalternativen zur Verfügung: 1. Der Einsatz einer Task Force aus projektinternen Mitarbeitern 2. Das Hinzuziehen eines externen Beraters 3. Die Beauftragung einer statischen Analyse der Software durch eine interne Abteilung Der Umgang von PromEUS mit den genannten Handlungsalternativen wird in den folgenden Abschnitten beispielhaft anhand der Handlungsalternative „Hinzuziehen eines externen Beraters“ verdeutlicht. 3.4 Beschreibung der Handlungsalternativen und Ermittlung der Auswirkungen auf die aktuelle Projektsituation am Beispiel „Hinzuziehen eines externen Beraters“ Der Umgang mit den verschiedenen Handlungsalternativen im Modell PromEUS soll nun beispielhaft anhand der Handlungsalternative „Hinzuziehen eines externen Beraters“ beschrieben werden. Der beauftragte Berater stammt aus einem IT-Unternehmen und weist Spezial- 82 , −1 33 , 31 −57,02 ∑ = = = n i i =1 ∑ n i =1 i i y y x M kenntnisse und langjährige Erfahrung im Bereich Automotivesoftwareentwicklung und -test auf. Das Hinzuziehen eines externen Beraters stellt im Modell PromEUS eine Standardhandlungsalternative dar. Als Standardhandlungsalternative wird in PromEUS eine Handlungsalternative bezeichnet, die zur Lösung vieler verschiedener Problemstellungen angewendet werden kann. Folglich ist hierfür ein spezielles Ursache-Wirkungs-Diagramm in der Datenkomponente hinterlegt. Dieses in Abbildung 5 gezeigte Diagramm stellt schemaprojekt MA N A G E M E N T aktuell 3/ 2011 l 31 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 0,25 0, 0,75 1 1,25 Summe f(x) x Abb. 3: Summenfunktion der gesamten Projektsituation Zugehörigkeit 0 0,25 0,5 0,75 1 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 stark negativ mittel negativ leicht negativ neutral leicht positiv mittel positiv stark positiv stark negativ stark positiv M= -1,82 Abb. 4: Die Zugehörigkeitsfunktionen der linguistischen Variablen Externer Berater t ++ -- --- ++ ++ t + = leicht positiv - = leicht negativ ++ = mittel positiv -- = mittel negativ +++ = stark positiv --- = stark negativ 0 = neutral t = Auswirkung nach einer Zeit t Fortschritt Kosten Termine Komplexität Qualität Abb. 5: Ursache-Wirkungs-Diagramm für die Handlungsalternative „Hinzuziehen eines externen Beraters“ PM_3-2011_1-64: Inhalt 31.05.2011 10: 59 Uhr Seite 31 tisch dar, wie sich diese Handlungsalternative auf die einzelnen charakteristischen Projektfaktoren auswirkt. Diese Auswirkungen sowie das komplette Diagramm beruhen auf getroffenen Annahmen bzw. subjektiven Einschätzungen des Autors und müssen eventuell projektspezifisch angepasst werden. Um produktiv werden zu können, muss sich der Berater zunächst in die Problemstellung sowie die betreffende Software einarbeiten. Hierzu ist der Berater auf detaillierte Projektinformationen angewiesen. Diese Informationen sollten nach Möglichkeit aus erster Hand, das heißt in diesem Fall direkt von den zuständigen Softwareentwicklern kommen. Hierzu müssen Termine gemacht werden und diverse Untersuchungs- und Gesprächsrunden stattfinden. Der damit verbundene Aufwand wirkt sich zunächst mittel negativ auf den Faktor „Komplexität“ aus. Zudem wirkt sich das zu entrichtende Beratungshonorar mindestens mittel, wahrschein lich sogar eher stark negativ auf den Faktor „Kosten“ aus. Sind die Erkenntnisse des Beraters nach einer bestimmten Zeitspanne in die Projektarbeit eingeflossen und ist der Softwarefehler im Quellcode lokalisiert und behoben, so können die Erprobungsfahrten fortgesetzt werden. Damit verbunden stellt sich eine mittel positive Auswirkung auf die Faktoren „Fortschritt“, „Termine“ und „Qualität“ ein. Die Umsetzung der dargestellten Auswirkungen auf die Projektfaktoren erfolgt anhand der in Tabelle 1 gezeigten beispielhaften Regeltabelle. Für das Hinzuziehen eines externen Beraters ergibt sich durch Auswertung und Verarbeitung des Ursache- Wirkungs-Diagramms sowie der Regeltabelle die in Abbildung 6 gezeigte erwartete Projektsituation nach Umsetzung der Handlungsalternative. Um aus diesem Schaubild eine Bewertungszahl ableiten zu können, muss zunächst wieder die Summenfunktion gebildet werden. Diese berechnet sich durch Aufsummierung aller Einzelfunktionen bzw. Faktorkurven. Die Summenfunktion für diese Handlungsalternative ist in Abbildung 7 dargestellt. Im nächsten Schritt wird aus der Summenfunktion wieder der Mittelwert berechnet. Für diese Handlungsalternative berechnet sich der Mittelwert folgendermaßen: Zusammen mit den bereits bekannten Zugehörigkeitsfunktionen aus Abbildung 4 ergibt dieser Mittelwert die folgenden Zugehörigkeiten der gesamten Projektsituation nach Umsetzung der Handlungsalternative: ❑ Die gesamte Projektsituation gehört zu 46,1 % zur Ausprägung „leicht negativ“. ❑ Die gesamte Projektsituation gehört zu 53,6 % zur Ausprägung „neutral“. ❑ Die gesamte Projektsituation gehört zu 0,3 % zur Ausprägung „leicht positiv“. Es ist somit gut zu erkennen, wie sich die gesamte momentane Projektsituation im Vergleich zur Ausgangssituation (mit dem zu Anfang errechneten Mittelwert - 1,82) durch Anwendung der Handlungsalternative in Richtung positiv verändert hat. 3.5 Empfehlung der erfolgversprechendsten Handlungsalternative Auf Basis der im vorigen Abschnitt geschilderten Vorgehensweise bewertet PromEUS alle zur Verfügung stehenden Handlungsalternativen. Nachdem dann die Schaubilder der Projektsituation vor und nach Umsetzung der drei Handlungsalternativen vorliegen, kann PromEUS zu jeder Alternative ein Vorher-Nachher-Bild erstellen. Diese Vorher-Nachher-Bilder dienen dem Pro- 42 , −1 33 , 31 49 , −44 ∑ ∑ = = = i =1 n i =1 i n i i y y x M 22 l projekt MA N A G E M E N T aktuell 3/ 2011 32 WISSEN WENN DANN Regel-Nr. Auswirkung auf Faktor X verschiebe Faktorkurve 1 leicht negativ (-) 2 LE nach links 2 mittel negativ (- -) 4 LE nach links 3 stark negativ (- - -) 6 LE nach links 4 neutral 0 LE 5 leicht positiv (+) 2 LE nach rechts 6 mittel positiv (++) 4 LE nach rechts 7 stark positiv (+++) 6 LE nach rechts Tab. 1: Regeltabelle zur Umsetzung der Einflüsse der Handlungsalternative auf die Projektfaktoren (LE = Längeneinheit) 0 0,25 0,5 0,75 1 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Kosten Termine Qualität Fortschritt Komplexität f(x) x Abb. 6: Die gesamte Projektsituation nach Umsetzung der Handlungsalternative „Hinzuziehen eines externen Beraters“ 0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Summe f(x) x Abb. 7: Die Summenfunktion der gesamten Projektsituation nach Umsetzung der Handlungsalternative „Hinzuziehen eines externen Beraters“ PM_3-2011_1-64: Inhalt 31.05.2011 10: 59 Uhr Seite 32 jektleiter einerseits als gute Entscheidungshilfe, welche Handlungsalternative zur Umsetzung kommen soll. Andererseits dienen die Vorher-Nachher-Bilder als Argumentationshilfe zur Erklärung des eingeschlagenen Lösungsweges, beispielsweise gegenüber dem höheren Management, dem Steuerkreis oder dem Auftraggeber. Die Abbildung 8 zeigt sowohl die Vorher-Nachher- Bilder für die drei Handlungsalternativen als auch die jeweilige Veränderung des Mittelwertes M- . Die genaue Entstehung dieser Vorher-Nachher-Bilder wurde im vorigen Abschnitt anhand des Beispiels „Hinzuziehen eines externen Beraters“ erläutert. Im letzten Schritt ermittelt PromEUS aus der Veränderung des Mittelwertes M- der Projektsituation vor und nach Umsetzung der drei Handlungsalternativen ein Ranking. Der Mittelwert stellt dabei die Veränderung der gesamten Projektsituation zum Positiven bzw. zum Negativen dar. Auf diese Weise erhält der Anwender des Modells eine objektive Übersicht über die Auswirkungen jeder Handlungsalternative. Die Tabelle 2 enthält das von PromEUS erstellte Ranking. Die im Ranking als Nr. 1 angegebene Lösungsalternative wird als erfolgversprechendste Alternative empfohlen. In diesem Beispielprojekt ist die Handlungsalternative „Beauftragung einer statischen Analyse der Software durch eine konzerninterne Abteilung“ am erfolgversprechendsten. In linguistischen Variablen ausgedrückt ergibt sich durch Umsetzung der Handlungsalternative „Beauftragung einer statischen Analyse der Software durch eine konzerninterne Abteilung“ die in Tabelle 3 gezeigte Veränderung der gesamten Projektsituation. 4 Schlussfolgerungen PromEUS ist als Ansatz zu verstehen, der zeigt, dass eine systematische Bewertungs- und Entscheidungshilfe im Projektmanagement unter Berücksichtigung von Unsicherheiten möglich ist. Die generelle Anwendbarkeit des Modells PromEUS wurde durch das beschriebene Anwendungsbeispiel in der Praxis nachgewiesen. Betrachtet man den momentanen Arbeitsstand des Modells, so zeichnen sich zwei mögliche Einsatzgebiete ab. Das erste mögliche Einsatzgebiet von PromEUS könnte die Lehre sein. Hier wäre beispielsweise ein Einsatz von PromEUS als Planspiel sehr gut vorstellbar. Eine weitere Einsatzmöglichkeit für die grafischen Darstellungsmöglichkeiten des Modells PromEUS könnte im Berichtswesen des Projektmanagements, zum Beispiel zur Verdeutlichung der aktuellen Projektsituation in Statusberichten, liegen. Um im praktischen Projektmanagement mit PromEUS Handlungsalternativen zu bewerten sowie Entscheidungen vorzubereiten und zu unterstützen, ist jedoch noch eine gezielte Weiterentwicklung des Modells an verschiedenen Stellen erforderlich. Auszugsweise sind hier die folgenden Punkte zu nennen: projekt MA N A G E M E N T aktuell 3/ 2011 l 33 Anzeige Handlungsalternative Mittelwert - vorher - Mittelwert - nachher - Mittelwert - Veränderung - Beauftragung einer statischen Analyse der SW - 1,82 0,18 + 2,00 Einsatz einer Task Force - 1,82 - 0,22 + 1,60 Hinzuziehen eines externen Beraters - 1,82 - 1,42 + 0,40 Tab. 2: Ranking der zur Verfügung stehenden Handlungsalternativen Ausprägungen Zugehörigkeit der ges. Projektsituation in % - vorher - Zugehörigkeit der ges. Projektsituation in % - nachher - stark negativ 0,0 0,0 mittel negativ 0,5 0,0 leicht negativ 64,0 4,0 neutral 35,4 88,3 leicht positiv 0,1 7,7 mittel positiv 0,0 0,0 stark positiv 0,0 0,0 Tab. 3: Zugehörigkeiten der gesamten Projektsituation vor und nach Umsetzung der erfolgversprechendsten Handlungsalternative „Beauftragung einer statischen Analyse der Software durch eine konzerninterne Abteilung“ PM_3-2011_1-64: Inhalt 31.05.2011 10: 59 Uhr Seite 33 ❑ Implementierung des Modells in einer aktuellen Programmiersprache, um zum Beispiel diverse Eingaben zu erleichtern ❑ Einbindung einer geeigneten Möglichkeit zur Erstellung von Ursache-Wirkungs-Diagrammen für neue Handlungsalternativen ❑ Der Datenbestand, insbesondere die verfügbaren Standardhandlungsalternativen und Ursache-Wirkungs-Diagramme, sollte zum Beispiel durch Umfragen unter Projektleitern sinnvoll erweitert und ergänzt werden. ■ Literatur [1] Rabetke, Ch.: Fuzzy Sets in der Netzplantechnik. Wiesbaden 1991 [2] Steeger, O.: Interview mit Prof. G. Gigerenzer. projekt- MANAGEMENT aktuell 3/ 2008, S. 3 ff. [3] Entenmann, M.: Bewertungs- und Entscheidungshilfen im Projektmanagement mittels Fuzzy-Logik. In: Möller, Th./ Campana, Ch./ Lange, D./ Gemünden, H.-G./ Mayer, P. E. (Hrsg.): Projekte erfolgreich managen. Loseblattsammlung, 41. Aktualisierungs- und Ergänzungslieferung, Köln 2010, Kap. 4.9.8, S. 1-36 Schlagwörter Entscheidungen in Projekten, Entscheidungen unter Unsicherheit, Fuzzylogik, Handlungsalternativen in Projekten, Theorie der unscharfen Mengen Kompetenzelemente der NCB 3.0 4.1.4 Risiken und Chancen Autor Martin Entenmann war als Berater für Projektmanagement mehrere Jahre freiberuflich selbstständig tätig. Seit 2010 ist er Gründer und Geschäftsführer der eprodi GmbH. Die eprodi GmbH ist spezialisiert auf Unterstützungsleistungen für Projekte in der Automobil- und IT-Branche. Anschrift eprodi GmbH Nadelbaumäcker 11 D-89079 Ulm E-Mail: Martin.Entenmann@eprodi.de 22 l projekt MA N A G E M E N T aktuell 3/ 2011 34 WISSEN , , Handlungsalternative 2: Hinzuziehen eines externen Beraters Nachher: Mittelwert = -1,42 Vorher: Mittelwert = -1,82 0 0,25 0,5 0,75 1 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Kosten Termine Qualität Fortschritt Komplexität f(x) x 0 0,25 0,5 0,75 1 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Kosten Termine Qualität Fortschritt Komplexität f(x) x Nachher: Mittelwert = 0,18 Handlungsalternative 3: Beauftragung einer statischen Analyse durch eine konzerninterne Abteilung Vorher: Mittelwert = -1,82 , , 0 0,25 0,5 0,75 1 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Kosten Termine Qualität Fortschritt Komplexität f(x) x 0 0,25 0,5 0,75 1 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Kosten Termine Qualität Fortschritt Komplexität f(x) x Abb. 8: Die Vorher-Nachher-Bilder der zur Verfügung stehenden drei Handlungsalternativen Felix Bro Handlungsalternative 1: Einsatz einer Task Force Nachher: Mittelwert = -0,22 Vorher: Mittelwert = -1,82 H dl lt ti 2 Hi i h i t B t 0 0,25 0,5 0,75 1 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Kosten Termine Qualität Fortschritt Komplexität f(x) x 0 0,25 0,5 0,75 1 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Kosten Termine Qualität Fortschritt Komplexität f(x) x PM_3-2011_1-64: Inhalt 31.05.2011 10: 59 Uhr Seite 34