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    估算項目收益需要用點概率

    2022/1/8 0:54:42 人評論 次瀏覽 分類:營銷與管理  文章地址:http://www.xzycr.cn/community/4100.html

    化工企業的工藝優化工程師或者持續改進工程師提出一個項目點子(idea),如果傻不愣登直接跑到領導那里匯報項目方案,告訴領導這個方案該如何改造如何實施。通常會被駁回,特別是這個方案需要公司花點錢,領導要求補充項目收益、項目投資、投資回收期等詳細經濟性評估。有些工程師拿不出這些數據,可能是懶得弄這些非技術問題,也可能是不會算這些問題,很多好的idea就死在這里了。

    投資較大的技改項目,例如增加一臺大設備,例如大型塔器還是換熱器,公司對這類投資超過500萬的項目比較慎重,一般會形成項目組,工藝、設備、土建、管道等不同專業的工程師在一起,基于相對靠譜的物料平衡以及熱量平衡,會算一下項目收益以及項目投資費用。


    但一些日常持續改進類項目,收益和投資都較小,可能年化收益只有一兩百萬元。對這種項目公司不會組織技術部或者工程部的工程師形成項目組,而由項目提出者都自己來估算項目收益和投資。根據六西格瑪項目的D(定義)-M(測量)-A(分析)-I(改進)-C(固化)流程,項目負責人需要在項目定義階段把某待改善的關鍵指標KPI當前值作為項目基線,并確定一個新的數值作為項目目標,基于現狀與目標兩者的差異,計算出年化收益。


    但評估者利用歷史數據作現狀分析時會發現,該KPI在過去的一段參考期內并非一個固定值,這個KPI每一天都不一樣,表現為一個隨機數。很顯然,KPI受系統性因素影響,也受不可控或難控制的隨機因素影響,從而KPI結果體現為一個隨機數。這種情況下,評估者通常將問題簡化,取歷史參考期內該KPI的均值作為基線,再取未來KPI的均值作為項目目標,從而基于均值計算出項目收益。這種取均值方法,領導通常都能接受。


    使用簡單均值評估項目績效一般沒多大問題,但是在項目驗收時可能會出現尷尬:驗收期內的指標未達到目標,特別驗收期比較短時,KPI均值與目標值可能有較大偏差。出現這種偏差,面對領導的質疑,化工工程師通常會面紅耳赤,無法解釋。其實這種偏差并非說明項目立項與實施有問題,而是屬于隨機抽樣導致的隨機誤差,是否有問題取決于這個隨機誤差是否落在置信區間內。


    工程師們過分習慣確定性世界,對1.1>1.0確定不疑;如果對他們說1.1=1.0,肯定覺得提這個結論的人腦子有病。但是熟悉概率與數理統計的人,不接受任何一個單點數值,而是接受一個數值區間,這個區間與標準差以及置信水平alpha有關。所以,結論1.1=1.0可能正確,正確與否取決于這個隨機變量的標準差以及使用的置信水平,數理統計中的假設檢驗便是用來解決這類問題的。工程師需要改變傳統的確定性思維,能夠用概率的思想分析問題。


    再回到項目收益評估問題上來,在一個驗收期內的KPI其實也呈現為隨機數。兩個隨機數之間的差又是什么?表現為什么形式?年化收益的合理區間又是什么樣的區間呢?


    如果知道兩個KPI隨機數的概率分布,并且知道基于這兩個KPI隨機數的年化收益函數形式,從理論上可以推導出年化收益的概率分布。但是這種函數推導實在太費腦子,不建議使用。采用隨機抽樣的蒙特卡洛模擬法(Monte Carlo Method)是評估結果概率分布的好方法,通過成千上萬次對輸入隨機因素進行隨機抽樣,每次抽樣后立即計算函數值,然后得到成千上萬個函數值,從而可得到函數結果的分布。


    蒙特卡洛方法雖好,但是在Excel里面實現并非容易的事,Excel里面每行一個存儲采樣和計算結果,1000次模擬就需要1000行。如果有多個隨機變量,所需的行數與隨機變量個數呈指數增長,想想就繁瑣。幸好有了Crystal Ball這個Excel插件,利用Crystal Ball做蒙特卡洛模擬及其方便。


    這里以某精餾塔操作優化的節能收益評估為例,說明基于Crytal Ball插件如何估計年化收益區間。該項目的KPI是該精餾塔處理進料的蒸汽單耗,基于KPI蒸汽單耗水平的變化評估該操作優化節能項目的年化收益。


    第一步:收集了項目參考期內的該精餾塔在正常操作負荷下的蒸汽單耗,做基本統計分析。

    使用Crystal Ball擬合參考期內KPI即蒸汽單耗的概率分布,發現正態分布可以較好地描述該分布,該正態分布均值為1.61,標準差為0.046。

    第二步:確定項目目標,項目目標為蒸汽單耗均值為1.51,依然為正態分布,標準差為0.02(本文不作如何定這個目標的討論)。


    第三步:根據常規方法,在Excel中寫出基于現狀與目標兩者差的年化收益計算公式。按照均值計算得到年化收益為3.36 百萬元。


    第四步:對“原操作蒸汽單耗”以及“改進操作蒸汽單耗”兩個輸入單元格定義概率分布


    第五步:將“年節省”單元格定義為預測變量。


    第六步:設定蒙特卡洛模擬次數為10000,開始模擬,等待結果。


    第七步:分析結果,年化收益仍然表現為正態分布,平均年化收益為3.36百萬元(與基于均值估算的結果一樣),年化收益范圍在[1.0,6.0]百萬之間,但是有80%的概率落在[2.16,4.55]百萬元之間。


    基于這個結果,項目提出者可以這樣向領導匯報,“這個項目的平均年化收益為3.36百萬元,但我有80%的把握項目年化收益在 2.16到 4.55百萬元之間。“ 領導聽了這種陳述,就會覺得你很靠譜,而且有點牛。


    如果你懶得用蒙特卡洛法來模擬,非要用平均值來匯報,不要說“我有50%的把握,項目年化收益為3.36百萬元”, 而是應該說“我有50%的把握,項目年化收益超過3.36百萬元”。

    成飆
    作者:成飆/來源:儀表圈

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