[论文解读] Using statistical control charts to monitor duration-based performance of project

Nooshin Yousefi, Ahmad Sobhani+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 6, 2019

Construction Project Management and Performance参考文献 21被引用 2

一句话总结

本文提出了一种两步调整框架，将统计控制图应用于挣值管理（EDM）指标以监控项目进度绩效，解决了项目数据中的非正态性和自相关性问题。该方法可更早检测到进度和成本偏差，提升项目经理及时采取纠正措施的能力。

ABSTRACT

Monitoring of project performance is a crucial task of project managers that significantly affect the project success or failure. Earned Value Management (EVM) is a well-known tool to evaluate project performance and effective technique for identifying delays and proposing appropriate corrective actions. The original EVM analysis is a monetary-based method and it can be misleading in the evaluation of the project schedule performance and estimation of the project duration. Earned Duration Management (EDM) is a more recent method which introduces metrics for the project schedule performance evaluation and improves EVM analysis. In this paper, we apply statistical control charts on EDM indices to better investigate the variations of project schedule performance. Control charts are decision support tools to detect the out of control performance. Usually project performance measurements are auto-correlated and not following the normal distribution. Hence, in this paper, a two-step adjustment framework is proposed to make the control charts applicable to non-normal and auto-correlated measurements. The case study project illustrates how the new method can be implemented in practice. The numerical results conclude that that employing control chart method along with analyzing the actual values of EDM indices increase the capability of project management teams to detect cost and schedule problems on time

研究动机与目标

• 为解决传统挣值管理（EVM）因基于货币计量而在衡量进度绩效方面存在的局限性。
• 通过将统计控制图应用于挣值管理（EDM）指标，提升项目绩效监控能力。
• 提出一种两步调整框架，使控制图能够应用于非正态和自相关的项目绩效数据。
• 通过案例研究展示所提出方法的实际适用性和有效性。
• 提升项目管理团队更早、更准确地检测成本和进度问题的能力。

提出的方法

• 本研究将统计控制图应用于EDM指标，以检测失控的绩效变化。
• 提出一种两步调整框架，以处理非正态和自相关的项目绩效测量数据。
• 第一步通过统计技术对EDM指标进行变换，以减少非正态性。
• 第二步应用时间序列调整，以考虑绩效数据中的自相关性。
• 基于调整后的数据重新计算控制限，以保持统计有效性。
• 通过真实世界案例研究验证该方法，以说明其实施过程和有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在非正态和自相关数据存在的情况下，如何有效将统计控制图应用于EDM指标？
• RQ2 为使控制图在使用EDM指标监控项目进度绩效时保持可靠，需要进行哪些调整？
• RQ3 与标准EDM分析相比，所提出的框架在多大程度上提升了对进度和成本偏差的检测能力？
• RQ4 将控制图与实际EDM指标值结合，如何增强项目管理决策能力？
• RQ5 该方法在真实项目环境中的实际意义是什么？

主要发现

• 两步调整框架成功实现了对非正态和自相关EDM指标使用控制图，提升了统计可靠性。
• 将控制图与实际EDM指标值结合使用，提高了检测进度和成本偏差的敏感性。
• 案例研究显示，该方法使项目经理能够比单独使用EDM更早识别出绩效问题。
• 该框架通过区分项目绩效中的普通原因变异和特殊原因变异，支持及时采取纠正措施。
• 结果证实，将控制图与EDM结合可显著提升项目管理团队整体监控和控制项目绩效的能力。
• 该方法为复杂、动态的项目环境提供了稳健、数据驱动的持续绩效监控方法。