Project risk management frameworks analysis and contingency evaluation criteria

Il presente elaborato di tesi ha l’obiettivo di creare un metodo di calcolo della riserva di Contingency e di definire un nuovo framework per la definizione dei rischi all’interno del mondo del Project Management. Il lavoro di tesi, inizia con una descrizione approfondita dei principali metodi che vengono utilizzati per l’identificazione dei rischi e di tutte le tecniche che portano alla definizione della riserva dedicata per la copertura dei rischi progettuali. La definizione del contingency è fondamentale nello sviluppo di un progetto, sia nella sua fase di pianificazione quanto nella fase di controllo, esecuzione e addirittura chiusura. Il rischio è uno degli elementi fondamentali di un progetto, ma ad esempio a differenza di alcuni elementi che costituiscono il progetto come ad esempio una risorsa materiale o non che viene usata solo per una determinata parte di un progetto, il rischio nasce al momento stesso della richiesta di un progetto e addirittura non muore nella maggior parte dei progetti neanche con la chiusura, in quanto spesso ci sono dei rischi che devono essere gestiti anche dopo la fase di chiusura di un progetto. L’obiettivo, ovviamente, della definizione di un numero che dovrà essere incorporato all’interno del prezzo che gli appaltatori (o appaltatore) dovranno fare al committente, quindi è una riserva che in alcuni progetti in cui la quota di rischio è molto elevata è fondamentale per la vincita/perdita di una gara d’appalto. Infatti, proprio per quest’ultimo motivo nei progetti di dimensioni più grandi del normale si è soliti utilizzare delle tecniche di risk management avanzate e anche delle risorse specializzate in queste particolari tecniche. Uno degli strumenti che verrà descritto all’interno dell’elaborato sarà la simulazione ed in particolare la simulazione Monte Carlo. La simulazione è uno degli strumenti più potenti utilizzati in ingegneria e molto utile anche nel mondo del rischio in quanto permette di creare un sistema che replichi la realtà e che quindi faccia risparmiare di molto in termini di costi, una buona simulazione però dipende dai dati in input che si hanno, ovviamente se si fa una simulazione utilizzando dei dati casuali il risultato da prendere sarà esattamente casuale come le decisioni che saranno prese nel caso in cui si segue questa sequenza scorretta di operazioni. Con lo sviluppo dell’informatica e della tecnologia, i rischi non vengono “gestiti” direttamente più dagli uomini ma dalle macchine che prendono delle decisioni in base a dei dati storici che vengono dati loro in pasto. L’uso della tecnologia nel modo del risk management è direttamente legata allo sviluppo di tecniche di programmazione altamente innovative come tutto il mondo del Machine Learning, infatti, una tecnica che è anche molto vicina proprio come struttura al mondo del rischio riguarda l’uso delle reti neurali artificiali. Si deve però sempre ricordare che la macchina è stata creata dall’uomo e quindi di conseguenza siccome l’uomo non è mai perfetto e commette degli errori, spesso i risultati che vengono dati come output da una macchina devono essere correttamente interpretati.