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Fallstudien


Per Risikoanalyse generierte quantitative Risikoprognosen können erfolgreich als wichtiges Tool im Projektbewilligungsprozess eingesetzt werden und @RISK hat sich als gutes Tool bei der Risikomodellierung in Bezug auf wichtige britische Verteidigungsprojekte
erwiesen.
Martin Hopkinson, leitender RMM-Entwickle
Britisches Verteidigungsministerium verwendet Risikoanalysenprognosen, um Projekte zeit- und budgetgerecht fertig stellen zu können

Im Verteidigungsministerium (MoD) konnten durch Verwendung von RMM (Risk Maturity Model) zur Verbesserung der Projektrisiko-Modellierung in letzter Zeit erheblich mehr Projekte zeit- und budgetgerecht fertig gestellt werden.

Durch Verwendung dieses Beispiels zur Erklärung des Projekt-RMM-Prinzips kann gezeigt werden, wie durch Kombination vom @RISK-Programm (das sich bereits beim Modellieren von anderen wichtigen Verteidigungsprojekten als gutes Tool bewährt hat) und Projekt-RMM besser sichergestellt werden kann, dass die Risikomodelle unter Verwendung eines fähigen Risikomanagement-Prozesses entwickelt worden sind. Dieses Konzept kann auch in vielen anderen Branchen angewendet werden.

Validieren der Eingabenqualität in Monte Carlo-Modellen
Die Validität der mithilfe von risikobasierten Modellen getätigten Prognosen hängt ganz von der Qualität der eingegebenen Daten ab. Manager sind sich dieser Tatsache voll bewusst und müssen sich daher vergewissern, dass die durch die Monte Carlo-Analyse generierten Prognosen auch realistisch sind. Eine dieser Methoden ist, genauer festzustellen, ob der verwendete Risikomanagement-Prozess auch ausreichend geeignet ist, Risikomodelle zu erstellen. Durch das Risikolaufzeitsmodell (Risk Maturity Model – RMM) kann solch eine Einschätzung vorgenommen und können somit Risikomodelle für realistische Prognosen erstellt werden, einschließlich der Modelle, in denen die Palisade-Software @RISK verwendet wird.

Diese Fallstudie beruht auf wichtigen Verteidigungsmaterialbeschaffungsprojekten des britischen Verteidigungsministeriums (MoD). MoD hat das RMM bereits für Projekte mit einem Gesamtwert von mehr als 60 Milliarden £ verwendet und es hat sich gezeigt, dass die für Projektbewilligung verwendeten Risikomodelle auf diese Weise zuverlässiger und realistischer geworden sind.

Verstärken der @RISK-Analyse mittels Project RMM
Martin Hopkinson war der leitende Entwickler für das Risikolaufzeitsmodell (RMM) und beaufsichtigte als Buchhalter dessen Verwendung im Verteidigungsministerium.  Seine Kommentare zu diesem Thema sind wie folgt: „@RISK ist ein gutes Tool für die Risikoanalyse in Bezug auf Kosten und Kapitalwert (NBW). Aber dieses Tool kann durch RMM noch weiter verbessert werden, da dann überprüft werden kann, ob der Eingabedaten-Entwicklungsprozess auch ausreichend geeignet dafür war. Dies ist besonders bei wichtigen hochriskanten Projekten von Bedeutung, wie z. B. bei den MoD-Projekten, da Entscheidungen in Bezug auf solche Projektbewilligungen sehr kostspielig sein können.“

Risikoanalyse im Verteidigungsministerium (MoD)
Bei den Verteidigungsmaterialprojekten des MoD handelt es sich oft um die Entwicklung und Fertigung von neuen militärischen Geräten für die britische Armee, Marine und Luftwaffe. Das Risiko dieser großen und komplexen Projekte wird oft durch Planungsziele erhöht, die an der absoluten technischen Ausführbarkeitsgrenze liegen. Aus diesem Grunde ist das Verteidigungsministerium sehr am Risikomanagementprozess interessiert. Für den Projektbewilligungsprozess sind die durch die Monte Carlo-Analyse generierten risikobasierten Prognosen erforderlich.

Schutz vor überoptimistischen Risikoprognosen
Im Jahre 2001 stellte das MoD fest, dass zu viele Projekte nur verzögert und auch teurer als geplant fertig gestellt wurden. Es stellte sich heraus, dass dieses mit überoptimistischen Risikoprognosen in den frühen Projektstadien zu tun hatte, wodurch Projekte dann ohne ausreichende Prüfung bewilligt wurden. Diese Feststellung veranlasste das Verteidigungsministerium, in ein Tool zu investieren, mit dem die Leistungsfähigkeit des Risikomanagements gemessen und auch die nötigenfalls zu verbessernden Aktionen identifiziert werden können. Project RMM wurde hierfür als bestgeeignetes Tool angesehen.

Verknüpfen von RMM-Bewertungen, Monte Carlo-Analysen und Projektbewilligungen
Project RMM bewertet jedes Projekt entsprechend einer von vier Risikomanagement-Fähigkeitsebenen. Ebene 4 ist dabei die höchste und beste Ebene. Durch RMM kann außerdem auch identifiziert werden, welche Aspekte des Projektprozesses priorisiert und verbessert werden müssen. Als das RMM erstmalig zur Bewertung von MoD-Projekten eingesetzt wurde, war klar zu erkennen, dass in Zusammenhang mit vielen Projekten unbedingt die Fähigkeit, mit der Monte Carlo-Modellierung umzugehen, verbessert werden musste. Daraufhin investierte das MoD in neue Aktivitäten in Bezug auf Richtlinien, Fertigkeitstraining und Modelliersicherung.

Im Jahre 2004 führte das MoD schließlich die neue Regel ein, dass Projekte vor der Hauptbewilligung (Main Gate) die Ebene 3 oder 4 von Project RMM erreicht haben mussten. Auch mussten die Projekte mindestens die Fähigkeitsebene 3 der Risikoschätzung erreicht haben, und zwar auf Basis von speziell ausgewählten RMM-Fragen.

Das Kombinieren der verbesserten Monte Carlo-Modellierung mit der RMM-basierten Sicherung hat sich durchaus bezahlt gemacht. Seit 2004 hat sich die Anzahl der Projekte, die zeit- und kostengerecht fertig gestellt wurden, erheblich erhöht. Diese Verbesserung geht aus den MPR-Berichten hervor, die durch das National Audit Office (nationale Rechnungsprüfungsbüro) herausgegeben werden.

Nachbesprechung
Es ergibt sich für Hopkinson folgende Schlussfolgerung: „Per Risikoanalyse generierte quantitative Risikoprognosen können erfolgreich als wichtiges Tool im Projektbewilligungsprozess eingesetzt werden und @RISK hat sich als gutes Tool bei der Risikomodellierung in Bezug auf wichtige britische Verteidigungsprojekte erwiesen. Die Risikoanalyse kann jedoch durch Bestätigung, dass die Risikomodelle mittels dafür geeignetem Risikomanagementprozess entwickelt wurden, noch verbessert werden. Project RMM sorgt für diese wichtige Bestätigung.“

Martin Hopkinson ist der Autor des Buches „The Project Risk Maturity Model – measuring and improving risk management capability“, das 2011 durch Gower herausgegeben wurde. Weitere Informationen sind über www.rmcapability.com erhältlich.

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