cost and schedule risk modelling - range analysis

Creating value from uncertaintywww.Broadleaf.com.au

Cost and schedule risk assessment

PMI Australia Conference 2014

Presented by Dr Stephen Grey

PMI Australia conference 2014

2

ThemeA lot of quantitative risk assessment is unnecessarily cumbersome and soaks up effort without adding value to a project. 

The approaches used often make it very hard to think clearly and realistically about a project.

PMI Australia conference 2014

3

Modelling

Reality Belief

Model

Project

∑

PMI Australia conference 2014

4

Describing a model

Assumptions

Sources of uncertaintyDependencies

Cost

The requirement

PMI Australia conference 2014

5

PMI Australia conference 2014

Requirement

Project ∑

Target

Risk of exceeding target

Inputs $Duration

The candidates

PMI Australia conference 2014

7

PMI Australia conference 2014

8

Three methodsRisk events• List risks• Probability and impact (range of variation)• Add them upLine items• Line items from estimate (summary)• Range of variation in line item• Add them upRisk factors• Cost or duration estimating relationships• Uncertainty in inputs to relationships (ranges)• Simulate the effect on the base case

PMI Australia conference 2014

9

Similarities

Rela onships in the model ≡ Rela onship in reality?

Is the link between inputs and reality easily understood?

Almost any attention to project risk will be beneficial

Some are more cost‐effective than others

Model

Risk event model

Risk Probability Impact P x IRisk 1 P1 I1 P1 x I1Risk 2 P2 I2 P2 x I2Risk 3 P3 I3 P3 x I3Risk 4 P4 I4 P4 x I4… … …

Risk n Pn In Pn x InTotal ΣPi x Ii

Mon

te Carlo simulation

PMI Australia conference 2014

10

PMI Australia conference 2014

11

Modelling based on risk events

∑

Target

Risk of exceeding target

Risk Probability Impact P x IRisk 1 P1 I1 P1 x I1Risk 2 P2 I2 P2 x I2Risk 3 P3 I3 P3 x I3Risk 4 P4 I4 P4 x I4… … …

Risk n Pn In Pn x InTotal ΣPi x Ii

Mon

te Carlo sim

ulation

Line item modelling

WBS Item Labour Materials Total Contingency

Annnn $ $ $ $

Bnnnn $ $ $ $

Cnnnn $ $ $ $

Dnnnn $ $ $ $

… … … … …

Znnnn $ $ $ $

Total Σ$ Σ$ Mon

te Carlo sim

ulation

PMI Australia conference 2014

12

PMI Australia conference 2014

13

Line item modelling

∑

Target

Risk of exceeding target

WBS Item Labour Materials Total Contingency

Annnn $ $ $ $

Bnnnn $ $ $ $

Cnnnn $ $ $ $

Dnnnn $ $ $ $

… … … … …

Znnnn $ $ $ $

Total Σ$ Σ$ Mon

te Carlo sim

ulation

Project estimate summaryLabour Facilities Super‐

visionMaterials Sub‐

contractsServices Expenses Total

Earthworks 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 ?

Concrete 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 ?

… 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 ?

Overheads 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 ?

Project Total ? ? ? ? ? ? ? ?

Risk factors model

Uncertainty about quantities of concrete (m3)

Uncertainty about rates for cost of concrete ($/m3)

Cost estimating relationships (e.g. Cost = Quantity x Unit rate)

PMI Australia conference 2014

14

Simulated cost = Base estimate x (1 + ΔQuantity) x (1 + ΔRate)

∑

∑

PMI Australia conference 2014

15

Risk factor modelling

Target

Risk of exceeding target

Project estimate summaryLabour Facilities Super‐

visionMaterials Sub‐

contractsServices Expenses Total

Earthworks 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 ?

Concrete 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 ?

… 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 ?

Overheads 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 1234567 ?

Project Total ? ? ? ? ? ? ? ?

Uncertainty about quantities of concrete (m3)

Uncertainty about rates for cost of concrete ($/m3)

Simulated cost = Base estimate x (1 + ΔQuantity) x (1 + ΔRate)

∑

Making it work

PMI Australia conference 2014

16

PMI Australia conference 2014

17

Risk event

No effect

Probability = 33%

Probability = 67%

Likely=$4MMin =$2M Max=$8M

Variation in costif the event occurs

No effect

Probability = 33%

Probability = 67%

Likely=$4MMin =$2M Max=$8M

Variation in costif the event occurs

Project ∑Inputs Outputs

PMI Australia conference 2014

18

Risk event model

Project ∑Inputs OutputsProject ∑Inputs Outputs

Project ∑Inputs OutputsProject ∑Inputs Outputs

Project ∑Inputs OutputsProject ∑Inputs Outputs

Project ∑Inputs OutputsProject ∑Inputs Outputs

Project ∑Inputs Outputs

Target

Risk of exceeding target

Common factors, overlaps and interactions

PMI Australia conference 2014

19

Line item range

Inputs Outputs∑

Cost line item

PMI Australia conference 2014

20

Line item model

Target

Risk of exceeding target

Common dependencies and correlations

PMI Australia conference 2014

21

Risk factor model

Inputs Outputs∑

Cost drivers

Risk factors

Riskfactor

Target

Risk of exceeding target

Risk factor example (partial)Small IT development project

Professional services $

Software scale

Team productivity

Professional services rates

Duration

Overhead rates ($/month)

Overhead $

Market rates for licenses

Number of users

Design decision

Option 1

Option 2

Installed license cost $Contingency assessment 

methods & trends

22

Electrical & instrumentation

Steel, mechanical & piping

Concrete

Earthworks

Risk factor example (partial)Mineral processing plant construction

Earthworks direct labour $

Earthworks quantity

Labour productivity

Labour rates

Lump sum valueDesign decision

Option 1

Option 2

Major equipment item cost $

Bulk material rates $/m3

Bulk material cost $

Contingency assessment methods & trends

23

Assessing input parameters

PMI Australia conference 2014

24

PMI Australia conference 2014

25

Describing a rangeCommon practice

Outcome1 23

1. Start in the middle and work out

2. Explain reason for choosing numbersAnchoring bias

Confirmation bias

PMI Australia conference 2014

26

Describing a rangeGood practice

1. Establish context

• Assumptions

• Sources of uncertainty

• Pessimistic and optimistic scenarios

2. Start with the extremes and work in

Pre‐empt confirmation

Break anchoring

PMI Australia conference 2014

27

Describing a rangeCommon practice

Outcome12 3

Assumptions

Sources of uncertainty

Scenarios

PMI Australia conference 2014

28

SummaryModelling using risk factors is generally simpler and more realistic than using structures based on risk events or line item ranging

Context setting and methods to limit anchoring are required to get realistic assessments of uncertain values’ ranges

It need not be hard work!

PMI Australia conference 2014

29

ContactDr Stephen GreyAssociate DirectorGrey@Broadleaf.com.au+61 412 223 256

If you would like further information about this topic please contact us. 

For further information visitwww.Broadleaf.com.au

© 2014 Broadleaf Capital International Pty Ltd. All rights reserved.