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Earned Value Management − Konzeption im Projektmanagement Office Data WarehouseFrank Dunkel, Lynx Consulting GmbH

Business Intelligence und Data Warehousing werden heute immer mehr zu Kernbestandteilen essentieller Prozesse im Unternehmen. Sie dienen der Bewertung von Informationen, der Entscheidungsfindung oder gar der Verbesserung und Optimierung von Prozessen.

Neben bekannten Kernprozessen wie Financial Management, Supply Chain oder CRM Management gibt es im Rah-men des Projektmanagements ebenfalls eine Reihe von Indikatoren und Kenn-zahlen, die insbesondere in komplexen Projekten zur Entscheidungsfindung beisteuern. Der Artikel gibt hier einen Gedankenansatz zur Modellierung ei-nes Projektmanagement Office (PMO) Data Warehouse und stellt damit eine Möglichkeit und Grundlagen zu dessen Automatisierung vor.

Bei der integrierten Betrachtung der bekannten Projekt-Zielgrößen „Er-gebnis“, „Zeit“ und „Kosten“ steht im Vordergrund, die Risiken eines Pro-jekts hinsichtlich seines Erfolgs zu be-werten. Die Feststellung des Fertigstel-lungswertes (Earned Value) ist hier als weiteres Projektcontrolling-Instrument zu verstehen.

In kleineren Projekten wird häu-fig von der Unterstützung eines PMOs abgesehen, da beispielsweise die Wirt-schaftlichkeit nicht immer gegeben ist und der Projektleiter die Aufgaben übernimmt. In größeren Projekten stellt die Unterstützung durch ein Pro-jektbüro oftmals kein Hindernis dar. Dabei ist die Etablierung eines PMOs zur Unterstützung der Projekte keine kurzfristige Strategie, um Kosten zu re-duzieren. Auf dem Weg zu einem PMO Data Warehouse zur Prozessautomation und zur prozesskostensensitiven Unter-stützung der konzernweiten Projekte ist dies allerdings Grundvoraussetzung.

Untersuchungen am Markt zeigen, dass je länger ein PMO etabliert ist, desto bessere Ergebnisse in den jeweils

unterstützen Projekten erreicht wer-den. Schließlich ermöglicht dies eine Prozesskostenersparnis, da das PMO neben den Standardauswertungen und Methoden nun auch im Rahmen des strategischen Projektmanagements zur Unterstützung des Portfolio-Manage-ments genutzt werden kann. Aufgaben sind dabei unter anderem das perma-nente Monitoring und Reporting ak-tiver Projekte sowie die Vorbereitung des Reporting-Prozesses für das Top-Management im Rahmen strategischer Diskussionen und Entscheidungen.

Grundlagen

Die Basis für die Earned-Value-Kon-zeption im Data Warehouse sind im Wesentlichen die im Rahmen des Pro-jektmanagements verwendeten Maß-nahmen wie Projektstrukturplanung, Meilensteinplanung oder Arbeitspa-ketplanung. Eine regelmäßige Auf-wandserfassung ist ebenfalls unerläss-lich. Die Arbeitspakete stellen dabei gemäß DIN 69901 die niedrigste Ebene im Rahmen der Strukturplanung dar. Sie können nicht weiter aufgegliedert werden. Als Basis für die PMO-Data-Warehouse-Konzeption muss darüber nachgedacht werden, die Ergebnisse aus diesen Maßnahmen mittels ent-sprechender Prozesse in ein Data-Warehouse-Repository zu überführen. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um folgende Bereiche:

Organisation•

Arbeitsorganisation mittels Struktur- und Arbeitspaketplanung

Budgetierung und Planwerte•

Arbeitsplan- und Kostenplanergeb-nisseDatenerfassung•

Termingerechte Aufwandserfassung von Ist-Zeiten und TerminenAnalyse und Revision•

Permanente Auswertung und Ver-gleich der Ist- und Plandaten sowie Forecast der verschiedenen Indika-torenReporting•

Strategisches Reporting mittels ver-schiedener Sichten

Die Earned-Value-Analyse – nach DIN 69903 auch Fertigstellungswert – hat das Ziel, die Projektfortschrittsbewer-tung in die wesentlichen Komponen-ten „Ist-Kosten“, „Planwerte“ und „Fertigstellungswerte“ (Leistungs- oder Ergebniswert) zu zerlegen. Die Verfol-gung ermöglicht strategisch gesehen auch Trendanalysen.

Vorgehen

Um ein PMO Data Warehouse konkret aufzubauen und mit Earned-Value-In-formationen zu versorgen, sind folgen-de wesentliche Schritte erforderlich:

Ermittlung der Work Break Down •

Structure (WBS)Die Aufgabenstellung des Pro- –

jekts wird hierzu vollständig in Arbeitspakete gegliedert und in der Projektstrukturplanung wi-dergespiegeltDie Arbeitspaketbeschreibung –

enthält dabei die für das Data

DOAG News Q2-2010 | 67

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Warehouse wichtigen Informatio-nen: Titel, Projekt- beziehungswei-se Teilprojektphase, PSP-Nummer, Datums- und Versionierungsanga-ben, Verantwortlichkeiten, Start- und End-Termine, geschätzte Auf-wände und Dauern, Ergebnisse und detaillierte Aktivitäten

Kostenkalkulation•

Die Kostenkalkulation dient der –

Gesamtkostenermittlung für das Projekt und wird auf Basis der WBS ermittelt. Die Netzplantech-nik unterstützt dabei, um die Ar-beitspakete in ihre wesentliche Abfolge zu bringen und um die Termine, Dauern und Kritische-Pfad-Berechnung durchzuführenDie Berücksichtigung der Rah- –

menbedingungen in der Kosten- und Ressourcenkalkulation ist hierbei ebenfalls erforderlich

Fortschrittsverfolgung und Erfassung •

der DatenDie ursprünglichen Basisdaten –

aus dem Kostenbasisplan dienen in der fortwährenden Analyse des Projekts als Referenz, um den Fertigstellungswert zu berech-nen. Dieser bestimmt sich durch die Angaben aus der Zeit und der Kostenerfassung.

Earned-Value-Analyse − Kennzahlensystem

Im Rahmen der Berechnung des Fertig-stellungswertes ergeben sich Kennzah-len aus folgenden Bereichen:

Werte aus der Detailplanung•

Die Plangesamtkosten (PGK) oder –

„Budget at Completion“ (BAC) sind der Endpunkt der Kosten-summenlinie und stellen damit die geplanten gesamten Kosten bei Fertigstellung des Projekts darDie Plankosten (PK) zum Stichtag –

− auch „Budget Cost Work Per-formed“ (BCWS) – stellen einen Punkt auf der Kostensummenli-nie zu jeweils aktuellen Stichtag dar beziehungsweise entsprechen dem geplanten Fertigstellungswert

Aktuell ermittelte Werte•

Hierzu zählen die aktuellen Ist- –

Kosten (AIK) beziehungsweise

die „Actual Cost of Work Perfor-med“ (ACWP). Sie klären die Fra-ge, welche Kosten auf das Projekt gebucht wurden und welche bis zum Stichtag angefallen sindAktueller Fertigstellungswert in –

Prozent (FGR%) – „Percent Com-plete“ – ergibt sich aus der Rück-meldung bei der Datenerfassung

Aktuell berechnete Werte •

Aktueller Fertigstellungswert be- –

ziehungsweise „Earned Value“ (AFW) entspricht PGK * FGR%. Die Multiplikation von aktuellem Fertigstellungsgrad in Prozent mit den geplanten Gesamtkosten des Projekts wird auch „Budget Cost of Work Performed“ (BCWP) ge-nannt

Berechnete Kennzahlen•

Die Zeitplan-Kennziffer (ZK%) –

oder auch „Schedule Perfor-mance Index“ (SPI) genannt. Ist dieser größer als 100, dann ist das Projekt schneller als ursprünglich geplant. Der Wert ergibt sich aus: ZK% = (AFW / PK) * 100Der Wirtschaftlichkeitsfaktor –

(EF%) oder auch „Cost Perfor-mance Index“ (CPI) besagt, dass bei einem Wert von größer als 100 das Projekt wirtschaftlicher und somit effizienter arbeitet als geplant. Die Berechnung ergibt sich aus folgender Formel: EF% = AFW / AIKDie Kostenplan-Kennziffer (KK%) –

ergibt sich aus der Formel (AIK / PK) * 100.

Plan Ist-Abweichungen•

Die Kostenabweichung (KA) oder –

„Cost Variance“ (CV) ergibt sich aus der Formel KA=AFW –AIKDie zeitliche Planabweichung –

(PA) beziehungsweise „Schedule Variance“ (SV) ergibt sich aus der Formel: PA = AFW – PK

Prognosewerte für Trendanalysen•

Für die Trendanalysen lassen sich –

aus den oben genannten Werten die geschätzten Sollgesamtkosten bei Fertigstellung nach linearer und additiver Methodik ermit-teln, auch „Estimate at Comple-tion“ genanntEbenfalls von Interesse ist die Pro- –

gnose für die erwartete Gesamt-

kostenabweichung bei Fertig- stellung

Oracle-Applikationen für den Aufbau

Zum Aufbau eines PMO Data Warehouses eignen sich für den Be-reich der Projektstrukturplanung die Produkte Primavera SureTrak oder der Primavera P3 Project Planner. Für Un-ternehmen, die lediglich kleinere oder mittlere Projekte planen und realisie-ren oder gar Lizenzen anderer Herstel-ler im Portfolio haben, schadet es in der Gesamtkonzeption zweifelsfrei nicht, die hier vorhandenen Poten-ziale weiterhin zu belassen. Es muss dann jedoch ein Übertrag der Ergeb-nisse in das Data Warehouse sicherge-stellt sein.

Der Oracle Warehouse Builder kann bei der Entwicklung des Daten-Reposi-torys unterstützen, um dieses mittels der BI Applications dann in optisch aufgewerteter Form dem Top-Manage-ment zu präsentieren. Die Eignung der jeweiligen Applikationen kann im Rah-men der strategischen Planung einzeln erfolgen.

Fazit

Im Hinblick auf die Ermittlung des Earned Value handelt es sich um ein Controlling-Instrument. Trend und Prognosewerte im Sinne der eben dar-gestellten Kennziffern haben ab ei-nem Fertigstellungsgrad von 25 bis 30 Prozent einen sehr hohen Stabilitäts- index.

Letztendlich gibt die Earned-Value-Analyse eine Aussage über den Zustand eines Projekts in strukturierter Form. Sie bietet allerdings keine Informati-onen darüber, warum beispielsweise Termine oder ähnliches verschoben werden. Die Überführung des Systems in ein PMO Data Warehouse setzt ei-nen längerfristigen strategischen An-satz voraus und kann somit im Rah-men der PMO-Arbeit wiederkehrende Tätigkeiten effizient unterstützen.

Kontakt:Frank Dunkel

frank.dunkel@lynx.de