估算项目收益需要用点概率

2022/1/8 0:54:42 人评论 次浏览 分类:营销与管理  文章地址:http://yunrun.com.cn/community/4100.html

化工企业的工艺优化工程师或者持续改进工程师提出一个项目点子(idea),如果傻不愣登直接跑到领导那里汇报项目方案,告诉领导这个方案该如何改造如何实施。通常会被驳回,特别是这个方案需要公司花点钱,领导要求补充项目收益、项目投资、投资回收期等详细经济性评估。有些工程师拿不出这些数据,可能是懒得弄这些非技术问题,也可能是不会算这些问题,很多好的idea就死在这里了。

投资较大的技改项目,例如增加一台大设备,例如大型塔器还是换热器,公司对这类投资超过500万的项目比较慎重,一般会形成项目组,工艺、设备、土建、管道等不同专业的工程师在一起,基于相对靠谱的物料平衡以及热量平衡,会算一下项目收益以及项目投资费用。


但一些日常持续改进类项目,收益和投资都较小,可能年化收益只有一两百万元。对这种项目公司不会组织技术部或者工程部的工程师形成项目组,而由项目提出者都自己来估算项目收益和投资。根据六西格玛项目的D(定义)-M(测量)-A(分析)-I(改进)-C(固化)流程,项目负责人需要在项目定义阶段把某待改善的关键指标KPI当前值作为项目基线,并确定一个新的数值作为项目目标,基于现状与目标两者的差异,计算出年化收益。


但评估者利用历史数据作现状分析时会发现,该KPI在过去的一段参考期内并非一个固定值,这个KPI每一天都不一样,表现为一个随机数。很显然,KPI受系统性因素影响,也受不可控或难控制的随机因素影响,从而KPI结果体现为一个随机数。这种情况下,评估者通常将问题简化,取历史参考期内该KPI的均值作为基线,再取未来KPI的均值作为项目目标,从而基于均值计算出项目收益。这种取均值方法,领导通常都能接受。


使用简单均值评估项目绩效一般没多大问题,但是在项目验收时可能会出现尴尬:验收期内的指标未达到目标,特别验收期比较短时,KPI均值与目标值可能有较大偏差。出现这种偏差,面对领导的质疑,化工工程师通常会面红耳赤,无法解释。其实这种偏差并非说明项目立项与实施有问题,而是属于随机抽样导致的随机误差,是否有问题取决于这个随机误差是否落在置信区间内。


工程师们过分习惯确定性世界,对1.1>1.0确定不疑;如果对他们说1.1=1.0,肯定觉得提这个结论的人脑子有病。但是熟悉概率与数理统计的人,不接受任何一个单点数值,而是接受一个数值区间,这个区间与标准差以及置信水平alpha有关。所以,结论1.1=1.0可能正确,正确与否取决于这个随机变量的标准差以及使用的置信水平,数理统计中的假设检验便是用来解决这类问题的。工程师需要改变传统的确定性思维,能够用概率的思想分析问题。


再回到项目收益评估问题上来,在一个验收期内的KPI其实也呈现为随机数。两个随机数之间的差又是什么?表现为什么形式?年化收益的合理区间又是什么样的区间呢?


如果知道两个KPI随机数的概率分布,并且知道基于这两个KPI随机数的年化收益函数形式,从理论上可以推导出年化收益的概率分布。但是这种函数推导实在太费脑子,不建议使用。采用随机抽样的蒙特卡洛模拟法(Monte Carlo Method)是评估结果概率分布的好方法,通过成千上万次对输入随机因素进行随机抽样,每次抽样后立即计算函数值,然后得到成千上万个函数值,从而可得到函数结果的分布。


蒙特卡洛方法虽好,但是在Excel里面实现并非容易的事,Excel里面每行一个存储采样和计算结果,1000次模拟就需要1000行。如果有多个随机变量,所需的行数与随机变量个数呈指数增长,想想就繁琐。幸好有了Crystal Ball这个Excel插件,利用Crystal Ball做蒙特卡洛模拟及其方便。


这里以某精馏塔操作优化的节能收益评估为例,说明基于Crytal Ball插件如何估计年化收益区间。该项目的KPI是该精馏塔处理进料的蒸汽单耗,基于KPI蒸汽单耗水平的变化评估该操作优化节能项目的年化收益。


第一步:收集了项目参考期内的该精馏塔在正常操作负荷下的蒸汽单耗,做基本统计分析。

使用Crystal Ball拟合参考期内KPI即蒸汽单耗的概率分布,发现正态分布可以较好地描述该分布,该正态分布均值为1.61,标准差为0.046。

第二步:确定项目目标,项目目标为蒸汽单耗均值为1.51,依然为正态分布,标准差为0.02(本文不作如何定这个目标的讨论)。


第三步:根据常规方法,在Excel中写出基于现状与目标两者差的年化收益计算公式。按照均值计算得到年化收益为3.36 百万元。


第四步:对“原操作蒸汽单耗”以及“改进操作蒸汽单耗”两个输入单元格定义概率分布


第五步:将“年节省”单元格定义为预测变量。


第六步:设定蒙特卡洛模拟次数为10000,开始模拟,等待结果。


第七步:分析结果,年化收益仍然表现为正态分布,平均年化收益为3.36百万元(与基于均值估算的结果一样),年化收益范围在[1.0,6.0]百万之间,但是有80%的概率落在[2.16,4.55]百万元之间。


基于这个结果,项目提出者可以这样向领导汇报,“这个项目的平均年化收益为3.36百万元,但我有80%的把握项目年化收益在 2.16到 4.55百万元之间。“ 领导听了这种陈述,就会觉得你很靠谱,而且有点牛。


如果你懒得用蒙特卡洛法来模拟,非要用平均值来汇报,不要说“我有50%的把握,项目年化收益为3.36百万元”, 而是应该说“我有50%的把握,项目年化收益超过3.36百万元”。

成飙
作者:成飙/来源:仪表圈

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