Guida al project management · Costi e risorse
Analisi di sensitività nel project management: guida ed esempio
L'analisi di sensitività verifica quanto cambia un risultato di progetto, come costo, profitto, valore attuale netto o data di fine, quando varia un singolo input mentre gli altri restano fissi. Mostra quali ipotesi contano di più, così sapete dove concentrare l'impegno di stima e le risposte ai rischi.
Punti chiave
- L'analisi di sensitività modifica un input alla volta per vederne l'effetto.
- Classificate gli input per oscillazione e rappresentateli in un diagramma a tornado.
- Combinatela con i punti di pareggio per verificare i margini del business case.
- Usate l'analisi degli scenari o la simulazione Monte Carlo quando le variabili interagiscono.
Perché i project manager usano l'analisi di sensitività
- Individuare le poche variabili che determinano la maggior parte dell'incertezza su costi, benefici o tempi.
- Verificare se un business case regge ancora se le ipotesi chiave sono errate.
- Trovare i punti di pareggio, come il prezzo più basso al quale un prodotto genera ancora utili.
- Dare priorità ai rischi per la pianificazione delle risposte nell'ambito dell' gestione dei rischi di progetto.
- Presentare chiaramente l'incertezza agli sponsor con un diagramma a tornado.
Come eseguire un'analisi di sensitività passo dopo passo
- Costruite un modello semplice del risultato, ad esempio profitto, valore attuale netto o il costo totale.
- Calcolate il caso base usando le vostre stime migliori.
- Elencate le variabili di input incerte.
- Scegliete un valore basso e uno alto realistici per ciascuna, ad esempio più o meno 10%, o un intervallo indicato da esperti.
- Modificate una variabile alla volta portandola al valore basso e a quello alto, mantenendo tutte le altre al valore base, e registrate il risultato.
- Calcolate l'oscillazione (risultato alto meno risultato basso) per ogni variabile.
- Classificate le variabili per oscillazione e disegnate un diagramma a tornado con la barra più lunga in alto.
- Concentrate stime e risposte ai rischi sulle variabili in cima alla classifica.
Esempio svolto: un diagramma a tornado per il profitto di un prodotto
Un progetto lancerà un prodotto. Il modello del caso base è profitto = unità x (prezzo - costo variabile) - costo fisso. Valori base: 10.000 unità, prezzo $50, costo variabile $30 per unità, costo fisso $120.000. Profitto base = 10.000 x ($50 - $30) - $120.000 = $80,000.
Ogni input viene spostato del 10% in entrambe le direzioni mentre gli altri restano al valore base.
| Variabile (-10% / +10%) | Profitto al valore basso | Profitto al valore alto | Oscillazione |
|---|---|---|---|
| Prezzo ($45 / $55) | $30,000 | $130,000 | $100,000 |
| Costo variabile ($27 / $33) | $110,000 | $50,000 | $60,000 |
| Unità vendute (9.000 / 11.000) | $60,000 | $100,000 | $40,000 |
| Costo fisso ($108.000 / $132.000) | $92,000 | $68,000 | $24,000 |
Rappresentato come diagramma a tornado, il prezzo è la barra più larga in alto, seguito da costo variabile, unità vendute e costo fisso. Il prezzo conta più di tutto: una variazione del 10% sposta il profitto di $50.000 in entrambe le direzioni. Il prezzo di pareggio è $120.000 / 10.000 + $30 = $42, quindi il prezzo può scendere del 16% prima che il progetto vada in perdita. Il team dovrebbe concentrare i propri sforzi sulla convalida dell'ipotesi di prezzo e sulla gestione dei costi unitari, anziché affinare la stima dei costi fissi.
Analisi di sensitività e altre tecniche a confronto
| Tecnica | Cosa cambia | Output | Ideale per |
|---|---|---|---|
| Analisi di sensitività | Una variabile alla volta | Classifica delle variabili; diagramma a tornado | Individuare ciò che conta di più |
| Analisi degli scenari | Più variabili insieme in casi definiti | Risultati nel caso migliore, base e peggiore | Illustrare futuri plausibili |
| Analisi del punto di pareggio | Una variabile finché il risultato non si azzera | Un valore soglia | Verificare i margini del business case |
| simulazione Monte Carlo | Tutte le variabili insieme, in modo casuale, molte volte | Distribuzione di probabilità dei risultati | Livelli di confidenza per costi e date |
Sensitività nei cronoprogrammi
Lo stesso concetto vale per il tempo. Allungare a turno ciascuna attività critica mostra quali spostano di più la data di fine. Negli strumenti di schedulazione Monte Carlo, un report di sensitività o di criticità classifica le attività in base a quanto influenzano la data di fine, il che aiuta a indirizzare compressione dei tempi e le risposte ai rischi.
Limiti e consigli
- Le modifiche una alla volta ignorano le interazioni; se le variabili si muovono insieme, aggiungete l'analisi degli scenari.
- Quando disponete di dati migliori, usate intervalli realistici per ciascuna variabile anziché la stessa percentuale per tutte.
- Un modello vale quanto la sua struttura; verificate le formule prima di fidarvi della classifica.
- Registrate gli intervalli e le fonti, così che altri possano verificarli.
- Ripetete l'analisi quando cambiano le ipotesi chiave.
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Domande frequenti
Che cos'è l'analisi di sensitività nel project management?
Una tecnica che modifica un input alla volta per vedere quanto incide su un risultato come costo, profitto, VAN o data di fine, rivelando quali ipotesi contano di più.
Che cos'è un diagramma a tornado nell'analisi di sensitività?
Un grafico a barre che ordina le variabili in base a quanto fanno oscillare il risultato, con la barra più larga in alto, così da assomigliare a un tornado.
Come si esegue una semplice analisi di sensitività?
Calcolate un caso base, poi portate ogni input incerto a un valore basso e a uno alto, uno alla volta, registrate il risultato e classificate gli input in base all'entità della variazione.
Qual è la differenza tra analisi di sensitività e analisi degli scenari?
L'analisi di sensitività modifica una variabile alla volta; l'analisi degli scenari ne modifica diverse insieme per descrivere un caso migliore, base o peggiore.
Che rapporto c'è tra analisi di sensitività e simulazione Monte Carlo?
La simulazione Monte Carlo fa variare tutti gli input insieme molte volte per ottenere delle probabilità; il suo output di sensitività mostra poi quali input incidono di più sul risultato.
L'analisi di sensitività è qualitativa o quantitativa?
Quantitativa. È una tecnica standard dell'analisi quantitativa dei rischi e della valutazione finanziaria.
Quali intervalli usare in un'analisi di sensitività?
Usate per ogni variabile intervalli realistici basati su dati o sul giudizio di esperti; più o meno 10% o 20% è un punto di partenza semplice quando non è disponibile nulla di meglio.
Che cos'è l'analisi del punto di pareggio nell'analisi di sensitività?
Trovare il valore di una variabile per cui il risultato si azzera, come il prezzo al quale il profitto è nullo.
Quando va eseguita l'analisi di sensitività?
Durante la costruzione del business case, durante l'analisi dei rischi e di nuovo quando cambiano le ipotesi principali.
Si può eseguire un'analisi di sensitività in Excel?
Sì. Basta un modello semplice con tabelle dati o modifiche manuali una alla volta, e un grafico a barre ordinato per oscillazione produce un diagramma a tornado.
Quali sono i limiti dell'analisi di sensitività?
Ignora le interazioni tra le variabili e dipende dal realismo del modello e degli intervalli scelti.