基于AHP的PM BOK项目风险识别方法改进研究
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摘要:企业项目风险识别是企业管理工作的重要内容,也是项目管理知识体系的研究热点,研究该问题对企业及时发现风险并有效处置具有重要意义。在PM BOK体系研究中,经典态势分析法已得到广泛应用,该方法虽然具有简单便捷的特点,但得到的结果难以反映各风险之间差别且主观性较强,因此,本文将AHP层次分析法引入PM BOK经典态势分析法进行改进,用以对定性问题进行定量分析,例证表明该方法能够与经典态势分析法有机融合,并能直观地识别出各风险的权重。
关键词:项目风险识别;AHP层次分析法;PM BOK项目管理知识体系;态势分析法
中图分类号:F272 文献标识码:A
在PMBOK项目管理知识体系中,经典态势分析法通过列举劣势、威胁等风险要素,分析形成风险识别结论,可直观地反映企业项目存在的风险及有关对策,但各风险之间重要度如何、哪个风险应该优先处置,经典态势分析法未形成定量结论,该问题是论文提出的改进方法要研究解决的内容。
1 基本概念
1.1 企业项目风险识别
企业是以盈利为目的面向市场提供商品和服务的组织单元,风险管理是企业对各种生产要素进行管理的重要内容之一[1]。按照PMBOK项目管理知识体系理论,企业项目风险管理包括风险规划、风险识别、风险应对和风险监督4个主要过程,其中,如何有效识别风险是风险管理工作中的重中之重[2]。因此,开展企业项目风险识别研究,对企业及时发现风险、有效处置风险具有重要价值,有利于企业实现生产资源优化配置、提高竞争力。
1.2 PM BOK风险识别理论
PMBOK项目管理知识体系是美国项目管理协会于20世纪90年代提出的管理理论,2000年至2017年该理论已先后发布了6个版本。该理论将项目管理归纳成为一个知识体系(ProjectManagement Body Of Knowledge),并划分了10个模块,包括:整合管理、范围管理、时间管理、成本管理、质量管理、人力资源管理、沟通管理、风险管理、采购管理、干系人管理。在PMBOK风险管理模块中,风险识别是该模块的核心,其主要功能是对项目风险的来源进行梳理,采用有关风险识别方法,对项目风险进行分析识别,以供企业项目管理团队决策。
在风险分析识别方面,PMBOK主要采取“态势分析法”“假设条件和制约因素分析法”“原因分析法”等风险识别方法进行分析识别。其中,态势分析法(即SWOT分析法)是业界使用最多且最为经典的方法,该方法主要是将与项目相关的优势(S-strengths)、劣势(W-weaknesses)、机会(O-opportunities)、威胁(T-threats)4个要素,通过矩阵形式进行列举,并进行匹配分析,从而得出风险识别对策。
1.3 AH P层次分析法
AHP层次分析法(Analytic HierarchyProcess)是運筹学理论中的重要方法,该方法主要面向定性分析问题进行定量研究,目前已广泛应用于经济、安全、环境科学等领域[3]。该方法的主要特点是根据定性问题的性质和目标,将定性问题划分成为多个层次,对每个层次下各因素之间关联影响进行重要性比较,并按照层次之间的隶属关系进行权重计算,使定性问题最终转化为最低层次到最高层次的权重值,从而能够直观地对定性的问题进行定量决策。层次分析法决策一般包括构建层次结构模型、划分重要等级并构建比较矩阵、一致性检验、计算权重4个重要环节[3]。
2 PM BOK企业项目风险识别改进方法
2.1 改进方法的可行性分析
PMBOK经典态势分析法与AHP层次分析法主要在2大共同点,这是将AHP层次分析法引入PMBOK经典态势分析法并对其改进的重要基础:一是两种方法均需要依靠定性决策作为输入。PMBOK态势分析法需要依靠专家团队对与项目有关的优势、劣势、机会、威胁4个要素进行定性分析,进而形成机会处置策略和风险处置策略[4]。而AHP层次分析法在划分重要等级并构建比较矩阵环节,也需要专家对各要素之间的重要度进行定性评价,并通过两两相互比较的方法划分重要等级,进而构造比较矩阵,将定性问题转化为定量问题。依靠专家经验定性决策这一特征,决定了两种方法都可以对定性决策进行研究;二是PMBOK经典态势分析法的研究内容符合AHP层次分析法的层次架构。PMBOK态势分析法的研究的目标是企业项目风险识别;而这些风险包括技术风险、管理风险、商业风险、外部风险4个要素[2];影响风险要素的具体内容是态势分析法中对应的劣势、威胁。而AHP层次分析法的层次结构模型主要对目标层、准则层、方案层3个层次下的各要素之间的一致性和权重问题进行研究,因此可将态势分析法中的目标、要素、内容与层次分析法中的目标层、准则层、方案层进行对应划分,从而构建出AHP层次分析法层次结构模型,这为两种方法融合奠定了基础。
2.2 改进方法的总体思路
基于AHP的PMBOK企业项目风险识别方法改进的主要思路是:将AHP层次分析法与PMBOK经典态势分析法在内容要素、步骤流程等方面进行融合,发挥AHP层次分析法的优势,将PMBOK经典态势分析法研究的定性问题转化为定量问题。
2.3 改进方法的模型架构
改进方法的总体架构是把PMBOK经典态势分析法定位于改进方法的“输入层”和“输出层”,把AHP层次分析法定位于改进方法的“内部分析层”;一是输入层。以PMBOK经典态势分析法中通过专家定性分析获得项目劣势(W)和项目威胁(T)作为风险识别的模型输入;二是在输出层。将PMBOK经典态势分析法中通过专家定性分析获得的风险处置策略(WT)作为模型定性分析结果,将“内部分析层”计算的各项目劣势(W)、各项目威胁(T)的权重值作为模型定量分析结果,通过输出定性分析结果与定量分析结果,以直观地反映企业项目风险识别涉及要素的处置策略和各风险重要度;三是在内部分析层。要将PMBOK经典态势分析法涉及“企业项目风险识别”“技术风险、管理风险、商业风险、外部风险”“劣势、威胁”等的研究内容划分到AHP层次分析法层次结构模型的3个层级,通过层次分析法的有关决策推理规则,得出各项目劣势(w)、各项目威胁(T)的风险权重值。 2.4 改进方法的具体步骤
改进方法具体包括6个步骤:
第1步,定性分析企业项目风险识别涉及的劣势(W)与威胁(T)。其中,项目劣势主要是指企业内部对某项目开展存在的羁绊和制约因素,项目威胁是指外部环境对企业开展某项目存在的限制条件和不利因素。
第2步,构建层次结构模型,将“企业项目风险识别”划分至AHP目标层,将“技术风险、管理风险、商业风险、外部风险”划分至AHP准则层,将“劣势、威胁”划分至AHP方案层。
第3步,划分重要等级并构建比较矩阵。按照层次分析法理论,对于每个层次中的两个要素,例如劣势al相对于威胁a2,其重要等级可划分为1-9级,其中,al与a2同等重要可用“1”表示,al稍微重要于a2可用“3”表示,al较强重要于a2可用“5”表示,以此类推。对于劣势al相对于威胁a2的重要等级的具体数值,在层次分析法中主要依靠专家知识、问卷调查、打分评估等定性方法确定。
第4步,一致性检验。包括层次单排序的一致性检验和层次总排序的一致性檢验,一致性检验的目的是对划分重要等级规则进行验证,一致性检验通过(计算结果小于0.1)则说明规则合理,否则需要重新确定划分重要等级规则。在该步骤,要通过对比较矩阵最大特征根计算、一致性指标计算、一致性比率计算等步骤得到一致性检验结果。例如对于矩阵A,最大特征根
为矩阵中每个向量的权重,n为矩阵的阶数),一致性指标 ,一致性比率为CR=CR/RI(为层次分析法随机性指标,在层次分析法中己按照矩阵阶数对数值进行了约定)
第5步,计算影响权重值。计算方案层各要素对于目标层的综合权重值 (Wij相当于Wi即方案层中每个比较矩阵的向量权重,BwWj表示准则层比较矩阵对于目标层的向量权重),归一化处理后,得到方案层各要素对目标层的影响重要度排序,即劣势al对于企业项目风险识别的权重值为W1,威胁a2对于企业项目风险识别的权重值为W2。
第6步,根据己识别的风险权重值和权重排序(定量分析结果),并结合专家经验,提出PMBOK处置策略WT(定性分析结果)。
3 案例分析
3.1 案例分析的目的意义
以某机械制造企业产品技术革新项目作为风险识别为案例,通过例证分析与计算用以验证基于AHP的PMBOK企业项目风险识别改进方法的可操作性和实用性。需要说明的是,受论文篇幅限制,该案例结构模型相对简化,旨在介绍和验证方法。
3.2 案例背景及问题输入
近年来在国家供给侧结构性改革和创新驱动发展的大趋势下,作为传统行业的机械制造企业对新产品研发与改进越来越重视,在此背景下,某机械制造企业启动了新产品技术革新工作,用以淘汰市场占有率低、高能耗等产品,并在自身优势领域改进研发新产品。从“人、财、物”角度,并按照PMBOK经典态势分析法对项目劣势和项目威胁进行划分,主要存在以下风险要素:一是项目劣势。劣势1-机械制造行业人员学历层次和工程经验相对薄弱,对新产品技术革新形成一定制约;劣势2一相对于高校院所,企业开展技术革新,其实验条件基础薄弱;二是项目威胁。威胁1-企业专门用于研发和技术革新的外部投入相对不足。
4 结束语
综上所述,论文研究的改进方法,在理论层面,进一步丰富了PMBOK风险识别理论体系;在应用层面,该方法具有较好的可操作性和实用性;在创新层面,该方法将PMBOK经典态势分析法的定性分析问题转化定量分析问题,这对企业有效识别项目风险,直观了解各风险的重要程度,以及及时做好风险处置具有重要意义。
参考文献:
[1]胡杰武,万里霜.企业风险管理[M].北京:清华大学出版社,2009.
[2]项目管理协会.项目管理知识体系指南(PM BOK指南)[M].美国:P rojectM anagem ent In stitu te,2017.
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