ガスタービンメーカー向けのプロジェクト管理デジタルツインの開発

ガスタービンメーカー向けのプロジェクト管理デジタルツインの開発

問題点

世界最大のタービンメーカーの一社は、生産するガスタービンが、今後5年間の非常に有望なポートフォリオを持っており、楽観的な30%の純利益率を計画していました。同社のポートフォリオは、1000のプロジェクトで構成される100以上のプログラムで構成され、各プロジェクトは多数のフェーズで構成されていました。過去の良好なパフォーマンスに依存して、同社は信頼性を中心に戦略的競争力を構築し、納期の遅れに対してペナルティーを、早期のパフォーマンスに対してボーナスを提供できるようにしました。

その5年間のポートフォリオの約1年後、経営陣は、プログラムを完了するために必要なプロジェクトの一部が大幅な遅延に直面していることに気付きました。プロジェクトとプログラムレベルで追加したバッファが、これらの予期しない遅延を吸収するのに十分であることを望んでいました。これらの遅延と、受注残が増えているにもかかわらず営業チームが新しいプログラムの標準リードタイムを約束しているという事実を考慮して、同社は顧客と株主のコミットメントを満たすことができるかどうかを懸念していました。

優れた意思決定と正確な予測を困難にするのは、プロジェクト環境の管理者が直面しているVUCCA(ボラティリティ、不確実性、複雑性、制約、あいまいさ)だけではありません。非線形性があることも事実です。小さな変更は、運用上および財務上のパフォーマンスに大きな影響を及ぼす可能性があり、その逆も同様です。私たちが開発したこのプロジェクトポートフォリオデジタルツインのような動的シミュレーションモデルは、管理者がこの課題を克服するのに役立ちます
Dr Alan Barnard

今日、クライアントと株主への信頼できるコミットメントは、より高いレベルのVUCCA(ボラティリティ、不確実性、複雑さ、制約、あいまいさ)によりますます困難になっています。また、プロジェクトベースの企業が複雑な適応システムの基準を満たしているという事実により、多くの場合、小さな変更が大きなプラスまたはマイナスの影響を引き起こす可能性があります。従来のポートフォリオおよびプロジェクト計画ソフトウェアでは、動的な相互依存関係、リソースの制約、および変動性をすべて考慮することができないため、リーダーシップチームが直面した次の重要な質問に答えることができませんでした。

会社とそのCCPMソフトウェアプロバイダーおよび実装パートナーは、制約理論ベースの研究および革新サービスの主要な研究所であるGoldratt Research Labs(GRL)の支援を求めました。GRLは、製造プロジェクト管理戦略をシミュレートするために、同社のプログラムとプロジェクトのポートフォリオのデジタルツインを開発できることを提案しました。これには、新しいCCPMとAgile Planning & Execution社のルールを実装することで、Work-in-Process(WIP)を制限し、適切な実行優先順位を有効にしてマルチタスクと非同期実行に起因する遅延を減らすことの運用上および財務上の影響を定量化するテストが含まれていました。

従来の製造プロジェクト管理とクリティカルチェーン製造プロジェクト管理の違い

製造業のデジタルツインが答えることができるもう1つの質問は、最も適切なWIP制御メカニズムとは何か、そのようなメカニズムに対して適切なWIP制限は何かということでした。プログラムレベルでWIPを制御する場合、プロジェクトレベル、またはプログラムレベルでWIPを制御し、キャパシティに制約のあるリソースが使い果たされた場合により多くのプロジェクトをリリースするハイブリッドレベルが必要でした。最も経験のあるCCPMおよびAgile Planning & Execution社の専門家でさえ、これらの質問に答えることができませんでした。

このプロジェクトでのGRLの目的は2つありました。まず、高精度のデジタルツインを開発し、経営陣の重要な質問に答えるための意思決定支援ツールを提供する。次に、この機会を利用して、開発中の自己構成可能なデジタルツインプラットフォームをさらに開発およびテストし、同様の課題を持つ他のクライアントのプログラム、プロジェクト、およびフェーズのポートフォリオをシミュレートする。

デジタルツインは、製造プロジェクト管理が以下を解決するために設計されました:

解決策

GRLは、長年にわたりAnyLogicシミュレーションソフトウェアを使用して、従来のサプライチェーンおよびプロジェクト管理プラクティスとTOCベストプラクティスを使用した場合の運用上および財務上の影響を予測できる製造シミュレーションモデルを構築しています。これらのモデルは、TOCのベストプラクティスを実装した場合に企業がどれだけ優れたパフォーマンスを発揮できるか、そしてこれを行うための最速、単純、低コスト、低リスクの方法を示すために使用されます。

このプロジェクトでは、次の理由から、AnyLogic製造シミュレーションソフトウェアを使用してデジタルツインを構築することにしました:

製造プロジェクト管理シミュレーションツールのデモ

GRLはすでにAnyLogicで製造プロジェクト管理最適化プラットフォームを作成していたため、開発者はあらゆる環境に対応する自己構成可能なデジタルツインを作成していました。彼らは他のビジネスおよび産業分野でそれをテストしたうえで、今回の特定のプロジェクトの目的のためにそのノウハウを活用しました。

このモデルでは、エージェントベースと離散イベントの両方のシミュレーション手法が使用されました。モデルへの入力は、顧客のプロジェクト管理システムからExcelに直接エクスポートされた、ポートフォリオ全体の完全な作業分解構造情報でした。また、リソースの場所、リソースの利用可能性、遅延完了ペナルティ、早期完了ボーナスなどを説明する追加のExcelシートもありました。製造プロジェクト管理シミュレーションモデルは、従来のプロジェクト計画および実行方法を使用してシナリオを実行するか、または 制約理論のCCPMルールのベストプラクティスを使用することができました。

ベースラインシナリオは、企業が次のような従来のルールを引き続き使用した場合に、シミュレートされたプロジェクト管理ポートフォリオにかかる時間を確認するために設計されました:

製造プロジェクト管理シミュレーションモデルは、次の3つの方法のいずれかで実行できるように設計されています:

シミュレーション出力には、ユーザーがさまざまなシナリオで特性を比較できるシミュレーションソフトウェアレポート、詳細なExcelレポート、および特定のプロジェクトまたはフェーズ実行の詳細なログが含まれます。

結果

GRLは、4つのシナリオの運用上および財務上の結果を会社の経営陣に提示しました。最初のベースラインシナリオでは、計画された5年間のプログラムポートフォリオを完了するために、従来の製造プロジェクト管理に従った場合の結果を示しました。過去の支出戦略を引用した高い純利益については、プロジェクトを時間通りに行い利益を上げるためには不十分であることが明らかでした。実際、製造プロジェクトの管理シミュレーションでは、恐ろしいことに、会社が2年以上遅れて1億8,100万ドルの損失を被る可能性が高いことが示されました。

製造プロジェクト管理シミュレーションの結果

他の3つのシナリオは、CCPM実装の一部として3つの異なるWIP制御メカニズムを実装した場合に、会社がプログラムをオンタイムでどれだけ改善できるか、全体的な収益性パフォーマンスに焦点を当てました。

デジタルツインは、企業にとって、プロジェクトレベルでのWIP制御が最良の選択肢であると思われることを示しました。同社は9か月後にポートフォリオ全体を完成させる予定でしたが、それでも1億400万ドルの純利益が得られます。さらに、すべてのプログラムとプロジェクトにペナルティとボーナスがあるわけではないため、シナリオを実行して最適な優先順位付けルールを特定し、最大の遅延完了ペナルティと早期完了ボーナスを持つプログラムとプロジェクトを確保することで、より良い財務結果を得ることに最高の優先度が与えられました。

プロジェクトポートフォリオのデジタルツインシミュレーションで作成された4つのシナリオにより、企業のリーダーシップチームとプロジェクト管理チームは、プロジェクトの計画と実行ルールの変更がプロジェクトポートフォリオのパフォーマンスと収益性に最大のプラスの影響を与えることを特定できました
Jaco-Ben Vosloo

GRLの製造プロジェクト管理シミュレーションでは、AnyLogic生産シミュレーションプラットフォームを使用して、プロジェクト環境をモデル化できる再利用可能で自己構成可能なプロジェクト管理デジタルツインを作成できることも示しました。簡単に構成でき、会社のプロジェクト管理システムと統合でき、タスク期間の変動性やその他のランダムなイベントを考慮して、従来のルールとCCPMルールを使用して起こりそうな結果を正確に予測でき、リソースの割り当てと優先順位付けの変更の影響も判断できます。

The AnyLogic Conferenceで紹介したDr.Alan BarnardとJaco-Ben Voslooのビデオをご覧ください。または、彼らのプレゼンテーションをダウンロードしてください。

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