Wat is de voorspellende methode in projectmanagement?

A vooruitziend projectmanagement is de basis voor een succesvolle projectuitvoering.

Als het correct wordt uitgevoerd, stelt het organisaties in staat omrisico's te anticiperenmiddelen efficiënt toe te wijzen en winstgevend te blijven.

De projectprognose wordt vaak verkeerd begrepen en veel mensen hebben moeite met het onderscheid tussen een voorspelling en een projectie.

In dit artikel beschrijven we de basisprincipes van de voorspellende projectmethodologiede belangrijkste uitdagingen, de verschillende beschikbare voorspellingsmethoden en hoe bedrijven hun aanpak kunnen optimaliseren met behulp van Stafiz - een krachtige tool die is ontworpen om de nauwkeurigheid van projectmanagementprognoses te verbeteren.

Wat is projectprognose?

Projectvoorspelling is het proces van het voorspellen van de toekomstige status van een project op basis van historische gegevens, real-time input en analytische modellen.

Het helpt bedrijven om projectkosten in te schattenHet helpt bedrijven bij het inschatten van projectkosten, tijdschema's, benodigde middelen en potentiële risico's die zich kunnen voordoen tijdens de uitvoering van het project.

In tegenstelling tot projecties, die meer speculatief en op scenario's zijn gebaseerdzijn voorspellingen gebaseerd op gegevensgestuurde methodologieën om bruikbare informatie te produceren.

Het verschil begrijpen tussen projectvoorspelling en projectie is cruciaal.

• Projectvoorspelling Een voorspelling op basis van historische trends en huidige gegevens.
• Projectprojectie Een hypothetische schatting op basis van mogelijke scenario's, aannames of "wat als"-analyses.

Nauwkeurige projectprognoses stellen organisaties in staat om overschrijdingen voorkomende winstgevendheid verbeteren en zorgen voor strategische afstemming op de bedrijfsdoelstellingen.

Wat zijn de uitdagingen van toekomstgericht projectmanagement?

Hoewel voorspellend projectmanagement essentieel is, brengt het een aantal uitdagingen met zich mee, van inconsistente gegevens tot organisatorische weerstand.

Gegevens betrouwbaarder maken voor meer nauwkeurigheid

Het garanderen van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van gegevens is essentieel bij projectprognoses, omdat zelfs kleine inconsistenties kunnen leiden tot kostbare misberekeningen die van invloed zijn op je budget.

Bedrijven hebben vaak te maken met gegevensbronnen die gefragmenteerd zijn door het gebruik van meerdere verwerkingsprogramma's of verschillende formaten. Dit maakt het moeilijk om informatie effectief te consolideren.

Hulp nodig met je budget?

Gebruik onze sjabloon voor projectbegrotingen!

De tabel downloaden

 

Welke projectvoorspellingsmethode moet ik kiezen?

Het gebruik van een projectvoorspellingsmethodologie die niet geschikt is voor uw doelstellingen kan leiden tot misleidende prognosesWat weer kan leiden tot budgetoverschrijdingen, tekorten aan middelen, gemiste deadlines en zelfs projectmislukkingen.

Trap niet in de comfortval van het toepassen van één voorspellingsmethode en deze nooit te veranderen - ofwel een puur kwantitatieve methode (bijv. historische gegevens en statistische modellen) of een puur kwalitatieve methode (bijv. expert judgement en scenarioplanning). een methode die ofwel puur kwantitatief is (bijv. historische gegevens en statistische modellen) of puur kwalitatief (bijv. expert judgement en scenarioplanning).

In veel gevallen variëren de doelstellingen en de soorten projecten, wat betekent dat er meer subtiliteiten betrokken zijn bij het berekenen van de prognose.

 

Elke methode heeft echter zijn beperkingen: kwantitatieve kwantitatieve modellen modellen houden mogelijk geen rekening met onverwachte verstoringen, terwijl kwalitatieve kwalitatieve benaderingen subjectief en onderhevig aan vertekening kunnen zijn.

Om deze uitdagingen te overwinnen, is een hybride prognosebenadering - een mix van kwalitatieve en kwantitatieve technieken - een evenwichtiger en realistischer perspectief.

 

Stafiz stelt gebruikers in staat om verschillende prognosemethoden in hun workflow, wat zorgt voor een aanpasbare en dynamische aanpak op maat van de behoeften van elk project!

 

Met de mogelijkheid om gegevens te centraliseren geavanceerde analyses uit te voeren en visuele informatie te bieden, stelt Stafiz organisaties in staat om nauwkeurigere, gegevensgestuurde beslissingen te nemen, terwijl de flexibiliteit behouden blijft om prognoses aan te passen als de omstandigheden veranderen.

Dit betekent betere toewijzing van middeleneen betere financiële planning en hogere slagingspercentages van projecten.

Organisatorische belemmeringen

Zelfs met de meest geavanceerde prognosemethodologieën en nauwkeurige gegevens kunnen organisatorische uitdagingen nog steeds effectieve project prognoses in de weg staan.

Weerstand tegen nieuwe technologieën, gebrek aan expertise en slechte communicatie tussen afdelingen kunnen leiden tot onnauwkeurige prognoses en ineffectieve of zelfs schadelijke besluitvorming. 

Om een betrouwbare betrouwbare projectvoorspellingdeze interne obstakels aan te pakken en tools te gebruiken die samenwerking verbeteren en gegevensgestuurde besluitvorming verbeteren.

Weerstand van werknemers tegen verandering

Teams die gewend zijn aan traditionele planningsmethoden kunnen zich verzetten tegen het gebruik vanprognosetools gebaseerde forecasting tools, uit angst voor complexiteit, verlies van controle of verstoring van vertrouwde workflows.

Het overwinnen van deze barrière vereist duidelijke communicatie over de voordelen, de juiste training en demonstratie van hoe nieuwe tools zoals Stafiz prognoses vereenvoudigen in plaats van ze ingewikkelder te maken.

Een gebrek aan expertise in toekomstplanning

Veel bedrijven ontbreekt het aan gekwalificeerd personeel om complexe voorspellingsmodellen te interpreteren, wat leidt tot verkeerde interpretaties die resulteren in slechte besluitvorming.

Zonder expertise in gegevensanalyse, waarschijnlijkheidsmodellering of risicobeoordeling zijn teams mogelijk niet in staat om de projectkosten, tijdschema's of benodigde middelen goed in te schatten.

Wanneer je resources zoekt om aan een project toe te wijzen, moet je rekening houden met de vaardigheden en kennis van elk profiel om de juiste mensen en andere belangrijke spelers.

Beperkingen op interdepartementale samenwerking

Effectieve projectvoorspellingen vereisen de bijdrage van verschillende belanghebbenden, waaronder financiën, operations en projectmanagers. 

Slechte communicatie en een gebrek aan informatie kunnen echter leiden tot verkeerd afgestemde prognoses, waarbij de aannames van de ene afdeling niet overeenkomen met de realiteit van de andere.

De markt en andere factoren die de projectprognose kunnen beïnvloeden

Zelfs met robuuste interne processen kunnen externe en marktfactoren projectvoorspellingen verstorenDaarom is het essentieel voor organisaties om flexibel en aanpasbaar te blijven.

De marktschommelingenmarktschommelingen, veranderingen in de regelgeving, onderbrekingen in de toeleveringsketen en economische onzekerheden introduceren allemaal variabelen die invloed hebben op tijdschema'skosten en de beschikbaarheid van projectmiddelen.

Om nauwkeurige voorspellingen te kunnen doen, moeten organisaties proactief cognitieve vooroordelen aanpakken en dynamische voorspellingsstrategieën aannemen.

Optimisme-vooringenomenheid en overmoed

Teams onderschatten vaak de risico's en overschatten ze het succes van een project, wat resulteert in onrealistische voorspellingen die mogelijke vertragingen, kostenoverschrijdingen of externe verstoringen negeren.

Deze overmoed kan leiden tot inadequaat inadequaat risicobeheerwaarbij noodplannen ontbreken of ontoereikend zijn om onvoorziene uitdagingen het hoofd te bieden.

Om dit tegen te gaan, moeten organisaties prognosemethodes datagestuurde prognosemethoden die rekening houden met risicokansen en historische projectprestaties.

Onvermogen om de voorspelling bij te werken

Veel bedrijven zijn niet in staat om prognoses aan te passen naarmate projecten vorderen en behandelen ze als statische in plaats van dynamische hulpmiddelen.

Deze rigide aanpak leidt tot verouderde projecties die niet langer realtime omstandigheden weerspiegelen, waardoor de kans op gemiste deadlines, tekorten aan tekorten aan middelen of budgetoverschrijdingen.

Regelmatige updates van prognoses zijn essentieel om de prognoses in lijn te houden met de veranderende realiteit van het project.

Om de nauwkeurigheid en aanpasbaarheid van uw prognoses te verbeteren, automatiseert u uw uitvoeringsprocessen om continu bij te werken en ervoor te zorgen dat prognoses betrouwbaar blijven naarmate projecten zich ontwikkelen.

Train je teams om inzicht in voorspellende projecten is net zo cruciaal, omdat het hen in staat stelt risico's te identificeren, gegevens effectief te interpreteren en voorspellingen aan te passen als reactie op veranderende omstandigheden.

Wat zijn de 4 soorten voorspellingsmethoden die gebruikt worden in projectmanagement?

Er zijn verschillende benaderingen van voorspellend projectmanagement, elk op maat gemaakt voor verschillende soorten projecten en bedrijfstakken.

Tijdreeksvoorspelling

Tijdreeksvoorspellingen gebruiken modellen van historische gegevens om toekomstige resultaten te voorspellen van het project.

Het is vooral nuttig voor het identificeren van trends, seizoensgebondenheid en cyclische schommelingen in de projectresultaten.

Gebruikelijke technieken

Er zijn 3 tijdreeksvoorspellingsmethodologieën.

• Het voortschrijdend gemiddelde : Identificeert trends door fluctuaties over een bepaalde periode af te vlakken.
• Exponentieel afvlakken : Wijst meer gewicht toe aan recente gegevens, waardoor het reactievermogen op veranderingen wordt verbeterd.
• Trendanalyse : evalueert historische patronen om toekomstig gedrag te voorspellen en de besluitvorming te sturen.

Wanneer moeten tijdreeksvoorspellingen worden gebruikt?

Deze methodologie is met name van toepassing op : 

• langetermijnprojectplanning,
• begroting en financiële prognoses,
• de prognose voor het gebruik van middelen.

Causale of verklarende voorspellingen

Causale voorspellingen analyseren de relaties tussen verschillende projectvariabelen om uitkomsten te voorspellen. 

Er wordt rekening gehouden met externe factoren zoals markttrends, veranderingen in de regelgeving en economische omstandigheden.

Gebruikelijke technieken

Om een causale voorspelling vast te stellen, worden meestal 2 methoden aanbevolen. 

• Regressieanalyse : identificeert causale verbanden tussen projectfactoren, zoals verhoogde werkdruk die leidt tot vertragingen.
• Econometrisch modelleren : gebruikt statistische modellen om de werkelijke projectomstandigheden te simuleren als functie van meerdere beïnvloedende factoren.

Wanneer moet causale prognose worden gebruikt voor een project?

Deze methodologie is perfect geschikt voor de volgende behoeften:

• projectkosten voorspellen op basis van economische indicatoren,
• de vraag naar middelen inschatten op basis van externe trends,
• de risico's van regelgevings- en marktschommelingen te analyseren.

Voorspelling door beoordeling

Judgemental forecasting is gebaseerd op meningen van experts en kwalitatieve kwalitatieve beoordelingen in plaats van op historische gegevens, waardoor het nuttig is voor projecten met weinig of geen precedent.

Algemene technieken 

Het bouwen van een voorspellingsmodel op basis van inschatting is niet simpelweg een kwestie van aannames doen. 

Het is belangrijk om bepaalde stappen te volgen om relevante leads te verkrijgen met behulp van kaders. 

Drie methoden genieten regelmatig de voorkeur. 

• De Delphi-methode : maakt gebruik van consensus onder deskundigen door middel van verschillende inputrondes om voorspellingen te verfijnen.
• Scenarioplanning : ontwikkelt verschillende mogelijke toekomstige uitkomsten om voorbereid te zijn op onzekerheid.
• SWOT-analyse : Evalueert sterke en zwakke punten, kansen en bedreigingen ter ondersteuning van strategische besluitvorming.

Wanneer moet een op inschatting gebaseerde methodologie voor projectprognoses worden gebruikt?

Hoewel het op het eerste gezicht riskant lijkt omdat het niet gebaseerd is op gegevens, is dit type methode in veel gevallen nuttig: 

• nieuwe of innovatieve projecten zonder historische gegevens,
• strategische planning voor onzekere of volatiele industrieën,
• projecten met een hoog risico waarvoor informatie op basis van expertise nodig is.

Op simulatie gebaseerde voorspelling

Simulatiegebaseerde voorspelling evalueert verschillende mogelijke projectresultaten door verschillende risicofactoren en onzekerheden te modelleren, waardoor het ideaal is voor complexe of of risicovolle projecten.

Het wordt gewaardeerd om zijn nauwkeurigheid, maar kan om technische redenen moeilijk te implementeren zijn. 

Gebruikelijke technieken

Om deze verschillende scenario's te simuleren en de voorspelling voor een project te analyserenzijn er 2 methoden beschikbaar.

• Monte Carlo-simulatie : Duizenden simulaties uitvoeren om kansverdelingen voor projectsucces te voorspellen.
• Wat als" analyse: onderzoekt hoe verschillende variabelen de projectresultaten beïnvloeden, zodat teams verschillende scenario's kunnen testen.

Wanneer moet een op simulatie gebaseerde projectprognose worden gemaakt?

Verschillende situaties kunnen het gebruik van een simulatiemethode vereisen, zoals :

• complexe of risicovolle projecten,
• de noodzaak om verschillende projectscenario's te evalueren om de beste aanpak te bepalen,
• risicobeheer en noodplanning.

Projectvoorspellingen: wanneer moet je ze controleren?

Projectprognoses worden op een aantal belangrijke gebieden gebruikt om de besluitvorming, het middelenbeheer en de risicobeperking te verbeteren. 

Hier zijn drie cruciale gebieden waar projectprognoses een cruciale rol spelen.

Financiële prognoses

Financiële voorspellingen omvatten het voorspellen van projectkosteninkomsten en algemene financiële prestaties om ervoor te zorgen dat projecten binnen het budget blijven en winstgevend zijn.

Het brengt veel uitdagingen met zich mee.

• Onzekere kostenramingen: Marktschommelingen, inflatie en onvoorziene uitgaven maken nauwkeurige kostenramingen moeilijk.
• Te optimistische budgettering: Veel bedrijven onderschatten de kosten en overschatten de financiële opbrengsten, wat resulteert in budgetoverschrijdingen.
• Inconsistente financiële gegevens: Verschillen in boekhoudmethoden tussen afdelingen kunnen leiden tot discrepanties en niet op elkaar afgestemde prognoses.
• Objectief kruipen: Door de reikwijdte van het project uit te breiden tot buiten wat oorspronkelijk gepland was, kunnen de kosten en de vraag naar middelen toenemen.

Stafiz biedt volledige zichtbaarheid van het budgetbudget, resource schattingen en een analyse van de impact op de winstmarge. Hierdoor kunnen uw teams de financiële prestaties in realtime volgen en prognoses dienovereenkomstig aanpassen.

Capaciteitsplanning prognose

Hulpbronprognose en -planning helpt om de toewijzing van middelen te voorspellen en projecttijden om ervoor te zorgen dat projecten efficiënt worden afgerond zonder teams te overbelasten.

• Onbetrouwbare beschikbaarheid van middelen: Personeelsverloop, tekorten aan vaardigheden en onvoorziene afwezigheden verstoren de planning van middelen.
• Slechte inschatting van werklast: Het verkeerd inschatten van de tijd en moeite die nodig is voor taken leidt tot inefficiëntie en gemiste deadlines.
• Gebrek aan real-time resourcebewaking: Zonder up-to-date zichtbaarheid kan de toewijzing van resources inefficiënt worden, wat leidt tot vertragingen.
• Tegenstrijdige prioriteiten tussen projecten: In bedrijven met meerdere projecten kunnen conflicten over de toewijzing van middelen de voortgang vertragen.

Stafiz maakt een optimale toewijzing van resources mogelijk op basis van beschikbaarheid, relevantie in termen van vaardigheden en motivatie, dankzij "Needs". Om alle mogelijke toewijzingen van dezelfde middelen beter te visualiseren.

Stafiz maakt optimale toewijzing van middelen door vaardigheden, beschikbaarheid en motivatie in evenwicht te brengen.

De real-time monitoring zorgt ervoor dat teams een nauwkeurig beeld hebben van hoe resources worden gebruikt, waardoor planningsconflicten en inefficiënties worden voorkomen.

Met de scenario builder maakt Stafiz batchplanning van projecten mogelijk met verschillende optimale scenario's voor middelentoewijzing en uiteindelijk marge.

Op risico gebaseerde prognoses

Risicogebaseerde voorspelling richt zich op het identificeren van potentiële risico's en het creëren van strategieën om verstoring van het project te voorkomen.

Het is ideaal voor :

• risicovolle sectoren met frequente veranderingen in regelgeving of markt,
• nalevingsgerichte projecten waarvoor risicobeoordelingen en noodplannen nodig zijn,
• projecten met aanzienlijke financiële, operationele of termijnrisico's.

Met de risicoanalysetools van Stafiz kunnen uw teams proactief risico's identificeren en beperken voordat ze escaleren, zodat projecten soepeler worden uitgevoerd en ze beter zijn voorbereid op risico's.

Kortom, Stafiz software is dé oplossing voor het beheer van projectvoorspellingen.

Of u nu financiële prognoses, resourceprognoses, planningsprognoses of risicoprognoses nodig hebt, Stafiz past zich aan alle prognosemethoden aan - met een combinatie van realtime gegevens, automatisering en geavanceerde analyse. combineert real-time gegevens, automatisering en geavanceerde analyse.

• Real-time zichtbaarheid voor betere besluitvorming.
• Op AI gebaseerde informatie om voorspellingsfouten te verminderen.
• Soepele samenwerking tussen financiële, operationele en projectteams.

Met realtime inzicht voor betere besluitvorming, op AI gebaseerde informatie om prognosefouten te verminderen en naadloze samenwerking tussen financiële, operationele en projectteams zorgt Stafiz ervoor dat uw prognoses accuraat en dynamisch zijn en afgestemd op uw projectdoelstellingen.