소셜 미디어 Project 2013에서의 노력 및 지속 기간 예측 방법 - 정확한 예측을 개발하는 더미

Project 2013에서의 노력 및 지속 기간 예측 방법 - 정확한 예측을 개발하는 더미

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Anonim

정확한 견적 개발 - 자원, 지속 기간 또는 비용 등)는 프로젝트 관리에서 가장 도전적이고 논쟁적인 부분 중 하나입니다. 견적의 성격과 작업을 수행하는 데 필요한 노력과 Project 2013에서 필요한 작업 기간 (활동 기간)의 수를 나타내는 기간 간의 차이를 이해해야합니다.

예상 기술을 개발하는 데 도움이되는 몇 가지 기술을 사용할 수 있습니다, 작업의 성격에 따라 다릅니다. 노력과 지속 시간의 차이를 살펴보고 정확한 예상치를 개발하는 데 필요한 기술을 살펴 보는 것으로 시작할 수 있습니다.

노력 은 작업을 완료하는 데 필요한 노동 단위 수입니다. 노력은 일반적으로 직원 근무 시간, 직원 근무일 또는 직원 근무 시간으로 표시됩니다.

기간 은 작업을 완료하는 데 필요한 총 작업 기간 (휴일 또는 기타 휴업 기간 제외)입니다. 기간은 보통 주중 또는 주중으로 표시됩니다.

때로는 사람들이 공중에서 날아 다니거나 Magic 8 Ball과 상담하여 시간을 추정하는 경우가 있습니다. 추정은 의심의 여지없이 예술과 과학입니다.

예술은 팀 구성원과 견적가가 과정에 가져 오는 전문가 판단에서 유래합니다. 과거 프로젝트의 경험과 지혜는 견적을 개발하고, 최선의 추정 방법을 결정하며, 그 타당성을 평가하기위한 추정치 (또는 그것들의 가정)를 평가하는 데 매우 중요합니다. 전문가, 팀원 및 견적가의 숙련 된 기여 외에도 다양한 방법이 견적 과학을 구성합니다.

유사한 견적 은 가장 일반적인 견적 방법입니다. 앞서 언급 한 전문가들은 일반적으로 이러한 견적을 수행합니다. 가장 기본적인 형태로,이 방법은 과거 프로젝트를 현재 프로젝트와 비교하고, 유사성 영역 및 차이 영역을 결정한 다음 그에 따라 예상치를 개발합니다.

보다 견고한 응용 프로그램은 기간 드라이버를 결정하고 현재 프로젝트와 과거 유사 프로젝트 간의 관계를 분석합니다. 기간 드라이버는 크기, 복잡성, 위험, 자원 수, 가중치 또는 프로젝트 영향 기간의 다른 측면을 포함 할 수 있습니다.

유사 견적을 효과적으로 사용하려면 프로젝트가 외관상 유사하지 않은 사실과 비슷해야합니다. 소프트웨어 업그레이드는 소프트웨어에 익숙하지 않은 사람과 비슷할 수 있지만 소프트웨어 업그레이드에 수반되는 차이가 크므로 소프트웨어 업그레이드가 다른 소프트웨어 업그레이드와 반드시 동일하지는 않습니다.

파라 메트릭 추정은 수학적 모델을 사용하여 프로젝트 기간을 결정합니다. 이 방법을 사용하여 모든 작업을 평가할 수있는 것은 아니지만 빠르고 간단합니다. 작업량에 작업 시간을 곱하십시오.

예를 들어, 화가가 시간당 100 평방 피트를 칠할 수 있고 페인트 할 수있는 면적이 6,000 평방 피트 인 경우 60 시간의 노력을 취할 수 있습니다. 3 명의 사람들이 그림을 그린다면 (60 ÷ 3), 작업은 20 시간, 또는 2.5 일이 소요됩니다.

많은 불확실성, 위험 또는 알려지지 않은 요인이 활동 또는 작업 패키지를 둘러 쌓는 경우 3 점 추정 을 사용하여 범위 및 예상 지속 시간을 생성 할 수 있습니다. 이 방법에서는 다음 유형의 시나리오를 기반으로 세 가지 예상치를 수집합니다.

  • 최상의 경우: 이 낙관적 인 시나리오 ( O 문자로 표시) 시나리오에서 필요한 모든 리소스를 사용할 수 있지만 아무 것도 실행하지 않습니다. 잘못하면 모든 것이 정확하게 처음 작동합니다.

  • 가능성이 가장 높습니다: 프로젝트 수명의 실제는 자원의 확장 된 비 가용성, 작업 중단 또는 지체를 초래하는 오류와 같은 추정에 포함됩니다. 이것이

  • p essimistic (P) 견적은 비 숙련 된 자원 또는 자원 부족, 많은 재 작업 및 지연을 전제로합니다. 예상 지속 기간을 개발하는 가장 간단한 방법은 세 견적을 합산하여 3으로 나누는 것입니다. 그러나이 기술은 비현실적으로 - 최상의 경우, 가능성이 있고 최악의 시나리오가 발생할 수 있습니다. 실제로 가장 가능성이 높은 추정치는 최상의 시나리오 또는 최악의 시나리오보다 발생할 확률이 더 큽니다. 따라서 가장 가능성이 높은 시나리오에 가중치를 부여하고 가중 평균을 결정하십시오.

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