몬테 카를로 시뮬레이션은 불확실한 이벤트에 대해 가능한 결과를 예측하는 수학적 기법입니다. 당사는 이전에 R&D 전문가에게 제공하는 이점에 대해 글을 쓰고 몬테 카를로 시뮬레이션의 힘에 대해 웨비나를 주최하여 제품이 의도된 사양을 충족하고 공정 능력을 예측하며 최적의 공정 설정을 결정하는 데 도움을 주었습니다. 또한 몬테 카를로는 프로젝트의 지속 시간 또는 비용을 추정하는 데도 효과적인 도구일 수 있습니다.
지속 시간을 예측하는 한 가지 방법: 추정치
프로젝트 타임라인은 특히 프로젝트가 여러 부서에 걸쳐 진행될 때 불확실한 이벤트가 되는 경우가 많습니다. 프로젝트 관리자는 일반적으로 프로젝트의 타이밍을 추측하는데, 이때 간단한 시뮬레이션을 사용하여 추정치를 얻을 수 있습니다.
일반적으로 2주 스프린트를 기반으로 하는 소프트웨어 개발 프로젝트가 있다고 생각해 봅시다. 프로젝트 업무를 간소화하기 위해 모든 요구 사항이 지정되었으며 개발자 그룹이 작업할 준비가 되었다고 가정해 보겠습니다. 이런 상황에서 상사가 “80일 후에 컨퍼런스에서 이 새로운 기능을 사용할 수 있을까요?”라고 묻는 일은 흔한 일입니다.
프로젝트 타임라인을 추정할 때 프로젝트 관리자는 개발 시간이 3~4회 스프린트(42~56일), 품질 테스트가 1~2회 스프린트(14~28일), 배포가 1주일(7일)이라고 간주합니다. 보다 신중한 접근 방식을 사용할 경우 개발 기간 56일, 테스트 기간 28일, 배포 기간 7일이라는 최대 기간이 추가되어 91일이 소요됩니다. 또는 관리자가 평균 추정치로 77일(개발의 경우 49일, 테스트의 경우 21일, 배포의 경우 7일)을 도출할 수 있습니다. 하지만 상사가 80일로 납품 요청을 하면 마감 기한 준수의 확실성이 매우 중요한 고려 사항이 됩니다.
지속 시간을 예측하는 새로운 방법: 시뮬레이션
상사에게 못한다고 말하는 것을 좋아하는 사람은 없습니다. 하지만 상사에게 결과가 어떨지 모르겠다고 말하는 것이 더 안 좋습니다. 바로 이 때에 몬테 카를로 시뮬레이션이 도움이 될 수 있습니다!
아래 다이어그램에서 볼 수 있듯이 프로젝트의 기간을 예측하기 위해 Minitab Engage에 이 프로젝트 관리자의 딜레마를 입력했습니다. 프로젝트의 3단계(일수)와 80일의 상한 규격을 입력했습니다. 이때 80일째 되는 날은 가상의 상사가 사용자 컨퍼런스에서 발표하려는 날입니다.
시뮬레이션을 실행한 후 두 가지 통찰력을 얻게 됩니다. 첫째는 보시다시피 가장 가능성이 높은 결과(분포 중간에 평균으로 강조 표시)가 77일이라는 점이고, 둘째는 기한인 80일을 맞추지 못할 확률이 23.8%라는 것입니다.
몬테 카를로 시뮬레이션으로 의사 결정 개선
여러 가지 데이터 분석을 진행한 저는 몇 가지 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 상사를 만족스럽게 할 확률이 76%에 불과할지도 모릅니다. 아니면 성공을 보장하기 위해 프로젝트에 리소스를 더 추가해야 할 수도 있습니다. 상사에게 어느 정도 확신하는지 그 레벨을 말하고 80일 기간을 맞추기 위해 재할당하거나 투자해야 하는 이유를 말할 수 있으면 프로젝트 전에 훨씬 더 생산적인 대화를 나누고 마감일을 맞추지 못하더라도 프로젝트 종료 시 훨씬 더 많은 이해를 얻을 수 있습니다.
