Monte-Carlo-Simulation
EN: Monte Carlo Simulation
Eine statistische Technik mit Zufallsstichproben zur Modellierung von Risikoergebnissen.
Detaillierte Erklaerung
Monte-Carlo-Simulation nutzt Zufallsstichproben und statistische Modellierung, um Wahrscheinlichkeiten verschiedener Ergebnisse abzuschaetzen. Tausende Simulationen mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen erzeugen eine Bandbreite moeglicher Resultate.
Im PM am haeufigsten fuer Zeitplan- und Kostenrisikoanalyse eingesetzt. Aktivitaeten erhalten Wahrscheinlichkeitsverteilungen statt Einzelpunktschaetzungen.
Das Ergebnis zeigt Konfidenzniveaus: z.B. 80% Wahrscheinlichkeit, bis Datum X fertig zu sein.
Wichtige Punkte
- Tausende Zufallssimulationen zur Unsicherheitsmodellierung
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen statt Einzelschaetzungen
- Fuer Zeitplan- und Kostenrisikoanalyse
- Ergebnis: Konfidenzniveaus
- Benoetigt Drei-Punkt-Schaetzungen als Eingabe
- Ermoeglicht datengetriebene Reserveberechnung
Praxisbeispiel
PM fuehrt Monte Carlo fuer ein 12-Monats-Bauprojekt mit 50 Aktivitaeten durch. Nach 10.000 Simulationen: 10% Chance auf 11 Monate, 50% auf 12,5 Monate, 80% auf 13,5 Monate. PM empfiehlt 13,5 Monate fuer 80% Konfidenz.
Tipps zum Lernen und Anwenden
Ehrliche Drei-Punkt-Schaetzungen einholen
Mindestens 5.000 Iterationen durchfuehren
Auf das zur Risikobereitschaft passende Konfidenzniveau fokussieren
Fuer Zeitplan und Kosten gleichzeitig anwenden
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