Целью данной работы является создание способа прогнозирования длительности инновационного проекта с гибким управлением на основе метода Монте-Карло и экспертной оценки. Объектом исследования выступает проект с гибким управлением, предметом - календарное планирование такого проекта. Работа проведена на базе принципов гибкой методологии, в частности на базе фреймворка Scrum. Для вычисления длительности проекта использовался метод Монте-Карло (многократная генерации случайных чисел), комбинированный с эмпирической оценкой трудозатрат в единицах Story Points. Это позволяет совместить формализованность математических методов с точностью используемых на практике эмпирических инструментов, а также сделать оценки вероятностными. В результате выполнения работы разработан способ прогнозирования длительности проектов, позволяющий точечно и интервально оценить временные затраты на выполнение набора задач. Результат применим в проектах с гибкой методологией, работающих в рамках фреймворка Scrum с участием систем управления проектами: Jira, AirTable, YouTrack, GitLab. Способ был апробирован на основе данных реальных проектов — для набора задач в рамках этих проектов были определены точечные и интервальные оценки их длительности. Средняя относительная ошибка уменьшилась в сравнении с аналогичным способом оценки, основанным на методе Монте-Карло и времени такта, в то время как процент точности интервальных оценок значимо не изменился.

The purpose of this work is creating the method that forecasts the duration of  the agile innovative projects based on the Monte Carlo simulation and expert estimation. The object of the study is an agile project, the subject is the scheduling of an agile project. The research is based on the agile principles, in particular, on the basis of the Scrum framework. Monte Carlo simulation (i.e. multiple generation of random numbers) is combined with an empirical estimate of effort in Story Point units and used to calculate the duration of the project. Thus, the formalization of mathematical method  blends with the accuracy of empirical tools used in practice, and allows to make a probabilistic prediction. The scientific result of this work is the project duration forecasting method, which allows estimating effort of a set of tasks as single exact value and range of possible values. The result is applicable in agile projects with Scrum framework and project management tools like Jira, AirTable, YouTrack, GitLab. The method was tested within experiment with data from real projects. For each project, the sample set of tasks were estimated as the exact value and range of possible durations. The mean magnitude of relative error has decreased in comparison with a similar method of forecasting which is based on the Monte Carlo simulation and takt time, while the accuracy of interval forecast has not changed significantly.

• РЕФЕРАТ
• ABSTRACT
• СОДЕРЖАНИЕ
• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ С ГИБКИМ УПРАВЛЕНИЕМ
  • 1.1 Понятие проекта и и роль его формализации
  • 1.2 Популярные математические подходы в планировании
  • 1.3 Математический подход в условиях гибкого управления и Scrum
  • Выводы по главе 1
• ГЛАВА 2. СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЛИТЕЛЬНОСТИ НА ОСНОВЕ МЕТОДА МОНТЕ-КАРЛО И ЭКСПЕРТНОЙ ОЦЕНКИ
  • 2.1 Подход и научный результат
  • 2.2 Описание исходного способа оценки
  • 2.3 Описание представленного способа оценки
  • 2.4 Значимость внесённых изменений
  • 2.5 Допущения и ограничения
  • Выводы по главе 2
• ГЛАВА 3. АПРОБАЦИЯ СПОСОБА НА ОСНОВЕ ДАННЫХ РЕАЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ
  • 3.1 Оценка эффективности способа
  • 3.2 Данные для апробации способа
  • 3.3 Обработка данных
  • 3.4 Вычисление эффективности оценки
  • Выводы по главе 3
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• Приложение 1
• Приложение 2