{"id":13492,"date":"2020-05-18T07:00:41","date_gmt":"2020-05-18T07:00:41","guid":{"rendered":"https:\/\/twproject.com\/?p=13492"},"modified":"2024-08-06T09:59:58","modified_gmt":"2024-08-06T09:59:58","slug":"tecnica-monte-carlo-per-la-gestione-dei-progetti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/twproject.com\/blog\/it\/tecnica-monte-carlo-per-la-gestione-dei-progetti\/","title":{"rendered":"Tecnica Monte Carlo per la gestione dei progetti"},"content":{"rendered":"<p><strong>La Tecnica Monte Carlo<\/strong> usata nelle previsioni dei risultati di progetto \u00e8 ci\u00f2 di cui vogliamo parlarti oggi. Ma vediamo di che si tratta\u2026<\/p>\n<p>Quasi tutti i project manager hanno vissuto, almeno una volta nella loro carriera, una <strong>mancata scadenza<\/strong> durante un progetto.<\/p>\n<div class=\"table-of-content\">\n<h5>INDICE DEI CONTENUTI<\/h5>\n<ul>\n<li><a href=\"#cos'\u00e8\">Che cos&#8217;\u00e8 la tecnica o simulazione Monte Carlo?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#esempio\">Esempio di come funziona la tecnica Monte Carlo<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#simulazione\">Simulazione Monte Carlo nella pianificazione del progetto<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#rischio\">Modellare l\u2019incertezza ed il rischio con la tecnica Monte Carlo<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>I motivi pi\u00f9 frequenti che portano a mancate scadenze sono <a href=\"https:\/\/twproject.com\/it\/blog\/tecniche-di-stima-di-un-progetto\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">l\u2019errata stima dei costi o l\u2019errata stima della durata<\/a>\u00a0di una o pi\u00f9 attivit\u00e0.<\/p>\n<p>La maggior parte dei manager considera le stime \u2013 sia relative al costo che alla durata delle attivit\u00e0 &#8211; come deterministiche, non riconoscendo pertanto che questi valori sono in realt\u00e0 probabilistici.<\/p>\n<p>Vengono usate stime univoche con una falsa idea che il futuro pu\u00f2 essere previsto con precisione.<\/p>\n<p>Ecco quindi come diventa utile prevedere i risultati di un progetto utilizzando la <strong>tecnica Monte Carlo<\/strong> per condurre un&#8217;analisi quantitativa dei rischi del progetto.<br \/>\n<a name=\"cos'\u00e8\"><\/a><\/p>\n<h2>Che cos&#8217;\u00e8 la tecnica o simulazione Monte Carlo?<\/h2>\n<p>La <strong>simulazione Monte Carlo<\/strong> \u00e8 una tecnica matematica sviluppata da <strong>John Von Neumann<\/strong> e <strong>Stanislaw Ulam<\/strong> nel 1940 per <a href=\"https:\/\/it.wikipedia.org\/wiki\/Progetto_Manhattan\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Project Manhattan<\/a>. Il suo nome deriva dal casin\u00f2 di Monte Carlo, dove lo zio di Stanislaw Ulam giocava spesso.<\/p>\n<p>Questa tecnica di analisi del rischio quantitativa \u00e8 utilizzata per identificare il livello di rischio nel raggiungimento degli obiettivi, determinando l\u2019impatto dei rischi identificati eseguendo pi\u00f9 simulazioni e trovando una gamma di risultati.<\/p>\n<p>\u00c8 possibile eseguire questa simulazione per analizzare l&#8217;impatto dei rischi sui costi delle attivit\u00e0, la stima della durata, ecc.<\/p>\n<p>Ogni decisione ha un certo grado di incertezza e <strong>la simulazione Monte Carlo<\/strong> aiuta in tali situazioni, evitando brutte sorprese in seguito.<\/p>\n<p>Questa tecnica offre una gamma di possibili esiti e le probabilit\u00e0 con cui si verificheranno per qualsiasi scelta di azione.<\/p>\n<p>A seconda del numero di incertezze e degli intervalli specificati, una simulazione Monte Carlo pu\u00f2 comportare anche <strong>migliaia e migliaia di ricalcoli<\/strong> prima che sia completata, per questo si tratta di una tecnica molto complessa.<br \/>\n<a name=\"esempio\"><\/a><\/p>\n<h2>Esempio di come funziona la tecnica Monte Carlo<\/h2>\n<p>Supponiamo di essere nel casin\u00f2 di Monte Carlo e, precisamente, di giocare a Blackjack.<\/p>\n<p>Se volessimo trovare la probabilit\u00e0 di ottenere il Blackjack, potremmo semplicemente contare il numero di mani possibili in questo caso e dividere per il numero totale di possibili combinazioni di carte per <strong>ottenere la probabilit\u00e0<\/strong> \u2013 che \u00e8 circa 1\/21.<\/p>\n<p>Ma ora immaginiamo che il nostro spazio campione sia molto pi\u00f9 difficile da calcolare, ad esempio considerando che il nostro mazzo contenga migliaia di carte invece che solo le classiche 52 oppure, ancora pi\u00f9 difficile, non sappiamo nemmeno quante carte ci siano.<\/p>\n<p>Ecco che esiste un altro modo per trovare questa probabilit\u00e0.<\/p>\n<p>Potremmo giocare cento partite e registrare i risultati mentre giochiamo; potremmo ottenere un Blackjack 20, 40 o anche 50 volte e assegnare la probabilit\u00e0 usando uno di questi valori; tutto \u00e8 possibile ma sicuramente si tratta di tecniche scomode.<\/p>\n<p>Se consideriamo di giocare un tot numero di volte, la <strong>Legge dei Grandi Numeri<\/strong> afferma:<\/p>\n<p><em>&#8220;Con l&#8217;aumentare del numero di variabili distribuite in modo identico, generate casualmente, la loro media campionaria si avvicina alla loro media teorica.&#8221;<\/em><\/p>\n<p>Oltre ad essere facilmente una delle leggi pi\u00f9 importanti della statistica, questa \u00e8 <strong>la base per la simulazione Monte Carlo<\/strong> che consente di costruire un modello stocastico con il metodo delle prove statistiche.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-full wp-image-13495\" src=\"https:\/\/twproject.com\/blog\/wp-content\/uploads\/tecnica-monte-carlo.png\" alt=\"tecnica monte carlo\" width=\"1280\" height=\"718\" srcset=\"https:\/\/twproject.com\/blog\/wp-content\/uploads\/tecnica-monte-carlo.png 1280w, https:\/\/twproject.com\/blog\/wp-content\/uploads\/tecnica-monte-carlo-630x353.png 630w, https:\/\/twproject.com\/blog\/wp-content\/uploads\/tecnica-monte-carlo-1130x634.png 1130w, https:\/\/twproject.com\/blog\/wp-content\/uploads\/tecnica-monte-carlo-705x395.png 705w, https:\/\/twproject.com\/blog\/wp-content\/uploads\/tecnica-monte-carlo-450x252.png 450w\" sizes=\"auto, (max-width: 709px) 85vw, (max-width: 909px) 67vw, (max-width: 1362px) 62vw, 840px\" \/><a name=\"simulazione\"><\/a><\/p>\n<h2>Simulazione Monte Carlo nella pianificazione del progetto<\/h2>\n<p>Supponiamo di avere tre attivit\u00e0 con le seguenti stime (in mesi):<\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td width=\"113\"><strong>Attivit\u00e0<\/strong><\/td>\n<td width=\"113\"><strong>Ottimistica<\/strong><\/td>\n<td width=\"113\"><strong>Pi\u00f9 probabile<\/strong><\/td>\n<td width=\"113\"><strong>Pessimistica<\/strong><\/td>\n<td width=\"113\"><strong>Stima PERT<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"113\"><strong>A<\/strong><\/td>\n<td width=\"113\">5<\/td>\n<td width=\"113\">4<\/td>\n<td width=\"113\">6<\/td>\n<td width=\"113\">4.5<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"113\"><strong>B<\/strong><\/td>\n<td width=\"113\">5<\/td>\n<td width=\"113\">6<\/td>\n<td width=\"113\">7<\/td>\n<td width=\"113\">6<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"113\"><strong>C<\/strong><\/td>\n<td width=\"113\">6<\/td>\n<td width=\"113\">7<\/td>\n<td width=\"113\">8<\/td>\n<td width=\"113\">7<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"113\"><strong>Totale<\/strong><\/td>\n<td width=\"113\">16<\/td>\n<td width=\"113\">17<\/td>\n<td width=\"113\">21<\/td>\n<td width=\"113\">17.5<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Dalla tabella sopra \u00e8 possibile dedurre che secondo <a href=\"https:\/\/twproject.com\/it\/blog\/quando-usare-il-diagramma-di-pert-un-progetto\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la stima PERT<\/a>, queste tre attivit\u00e0 saranno completate in 17,5 mesi.<\/p>\n<p>Tuttavia, nel migliore dei casi, secondo la valutazione pi\u00f9 ottimistica si potranno concludere in 16 mesi e, nel peggiore dei casi, in 21 mesi.<\/p>\n<p><strong>Se si esegue la simulazione Monte Carlo<\/strong> per queste attivit\u00e0 cinquecento volte, si otterranno i seguenti risultati:<\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td width=\"283\"><strong>Durata (in mesi)<\/strong><\/td>\n<td width=\"283\"><strong>Probabilit\u00e0 di completamento<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"283\">16<\/td>\n<td width=\"283\">4%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"283\">17<\/td>\n<td width=\"283\">8%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"283\">18<\/td>\n<td width=\"283\">60%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"283\">19<\/td>\n<td width=\"283\">75%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"283\">20<\/td>\n<td width=\"283\">95%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"283\">21<\/td>\n<td width=\"283\">100%<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Dalla tabella sopra \u00e8 possibile quindi vedere che c&#8217;\u00e8 un:<\/p>\n<ul>\n<li>4% di probabilit\u00e0 di completare il progetto in 16 mesi<\/li>\n<li>8% di probabilit\u00e0 di completare il progetto in 17 mesi<\/li>\n<li>60% di probabilit\u00e0 di completare il progetto in 18 mesi<\/li>\n<li>75% di probabilit\u00e0 di completare il progetto in 19 mesi<\/li>\n<li>95% di probabilit\u00e0 di completare il progetto in 20 mesi<\/li>\n<li>100% di probabilit\u00e0 di completare il progetto in 21 mesi<\/li>\n<\/ul>\n<p>La tecnica Monte Carlo fornisce quindi un&#8217;analisi pi\u00f9 approfondita dei dati ed aiuta a prendere una decisione pi\u00f9 informata.<br \/>\n<a name=\"rischio\"><\/a><\/p>\n<h2>Modellare l\u2019incertezza ed il rischio con la tecnica Monte Carlo<\/h2>\n<p>In poche parole, nella simulazione Monte Carlo valgono le seguenti affermazioni:<\/p>\n<ul>\n<li>Se l&#8217;attivit\u00e0 non presenta rischi, \u00e8 possibile fidarsi di una stima a singolo punto derivante dal giudizio di esperti. \u00c8 possibile quindi modellare l&#8217;attivit\u00e0 ed il programma di progetto seguendo la stima pi\u00f9 probabile.<\/li>\n<li>Se l&#8217;attivit\u00e0 presenta un rischio basso, la stima \u00e8 abbastanza precisa, tranne che per variazioni impreviste dovute a fattori casuali. Si pu\u00f2 quindi usare una distribuzione Beta o triangolare.<\/li>\n<li>Se l&#8217;attivit\u00e0 presenta un rischio noto, le cause di varianza sono conosciute ed il team di progetto sa che l&#8217;attivit\u00e0 sar\u00e0 precedente o successiva se si verificano questi rischi. \u00c8 consigliabile quindi utilizzare una distribuzione Beta o triangolare.<\/li>\n<li>Se l&#8217;attivit\u00e0 presenta un rischio sconosciuto e quindi il project manager non ha le conoscenze adeguate per produrre una stima affidabile, \u00e8 possibile impostare un intervallo di valori possibili e modellare l&#8217;attivit\u00e0 secondo una distribuzione continua uniforme.<\/li>\n<li>Se l&#8217;attivit\u00e0 rientra nella cosiddetta \u201c<a href=\"https:\/\/it.wikipedia.org\/wiki\/Teoria_del_cigno_nero\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">teoria del cigno nero<\/a>\u201d, in cui un evento inaspettato di grande portata pu\u00f2 accadere portando grandi conseguenze, \u00e8 possibile gestire questi rischi come ipotesi e, secondo la <strong>strategia Monte Carlo<\/strong>, modellare il tutto come attivit\u00e0 senza rischi.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Per considerare il rischio, le attivit\u00e0 sono solitamente modellate su tre punti (come visto prima in tabella): ottimista, pessimista e pi\u00f9 probabile.<\/p>\n<p>Per scegliere il tipo di distribuzione statistica, \u00e8 necessario considerare l&#8217;analisi qualitativa del rischio per l&#8217;attivit\u00e0:<\/p>\n<ul>\n<li>Triangolare simmetrico o Beta se l&#8217;attivit\u00e0 ha una bassa probabilit\u00e0,<\/li>\n<li>Triangolare asimmetrico o Beta se l&#8217;attivit\u00e0 ha una probabilit\u00e0 media,<\/li>\n<li>Continua uniforme se l&#8217;attivit\u00e0 ha un&#8217;alta probabilit\u00e0.<\/li>\n<\/ul>\n<p>I vantaggi dell&#8217;utilizzo <strong>dell&#8217;analisi Monte Carlo<\/strong> sui progetti sono multipli:<\/p>\n<ul>\n<li>Aiuta a valutare il rischio del progetto.<\/li>\n<li>Converte i rischi in numeri.<\/li>\n<li>Fornisce un&#8217;identificazione precoce della probabilit\u00e0.<\/li>\n<li>Crea un budget e un programma pi\u00f9 realistici.<\/li>\n<li>Aiuta a prevedere la probabilit\u00e0 di fallimento o superamento dei tempi e dei costi.<\/li>\n<li>Quantifica i rischi per valutare meglio gli impatti.<\/li>\n<li>Fornisce dati oggettivi per il processo decisionale.<\/li>\n<li>Aiuta ad ottenere supporto gestionale per la gestione dei rischi.<\/li>\n<li>Aiuta nel processo decisionale con prove oggettive.<\/li>\n<li>Aiuta a trovare le possibilit\u00e0 di raggiungere traguardi di progetto o obiettivi intermedi.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>In conclusione, la simulazione Monte Carlo \u00e8 una tecnica essenziale nell&#8217;analisi del rischio che consente di prendere decisioni in condizioni incerte.<\/p>\n<p>Sebbene questa tecnica non venga spesso utilizzata nei progetti, se presa in considerazione aumenta notevolmente le possibilit\u00e0 di raggiungere il successo del progetto all&#8217;interno delle linee di base approvate.<\/p>\n<div class=\"tw_promobox box_type3 sBlue sImage\" style=\"background-image: url('https:\/\/static.twproject.com\/blog\/wp-content\/uploads\/picjumbo.com_HNCK5096-860.jpg');\">\n<div class=\"av_promobox avia-button-yes avia-builder-el-1 el_after_av_promobox avia-builder-el-last\">\n<div class=\"avia-promocontent\">\n<h2>Vuoi saperne di pi\u00f9 sull&#8217;app Twproject?<\/h2>\n<\/div>\n<div class=\"avia-button-wrap avia-button-right \"><a class=\"avia-button avia-icon_select-no avia-color-custom avia-size-xlarge\" href=\"https:\/\/demo.twproject.com\/applications\/teamwork\/welcome\/createUserEnvironment.jsp\" target=\"blank\" rel=\"noopener\"><span class=\"avia_iconbox_title\">Provala ora<\/span><\/a><\/div>\n<div class=\"avia-promofooter\">One try is worth a million words.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Tecnica Monte Carlo usata nelle previsioni dei risultati di progetto \u00e8 ci\u00f2 di cui vogliamo parlarti oggi. 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