利用掙值管理進行項目控制的研究分析

本文通過文獻梳理軟件Hiscite在SCI庫中進行關鍵詞搜索并對結果進行分析得出現有文獻中研究掙值管理（EVM）和項目控制類文獻的趨勢以及未來的研究潛在領域。

項目管理和項目控制的主要目標是在預算內完成一個項目，并在規定的期限之前完成，同時滿足客戶的要求。項目控制的目標是通過應用掙值管理（EVM）等技術來衡量和評估項目的實際進度，以便按時完成項目并在預算內完成項目。以時間和成本控制為重點，基線時間表或計劃值（PV）作為評估項目實際表現的起點。通常情況下，計劃和實際值的發展被假定為遵循S曲線模式。這意味著與早期階段和后期階段相比，項目中期的工作量更大。在項目開始時，對計劃的持續時間和成本進行初步估計。本文利用軟件HistCite在Web Of Science核心庫中以“Earned Value”為主題進行搜索并分析其被引數及被引關系等對掙值管理的研究現狀進行了分析研究。本文通過研究問題、研究成果、研究方法以及未來研究方向四個方面進行說明。

一、研究問題

通過整理文獻，對利用掙值管理進行項目控制的相關文獻研究發現在一下三個方面研究的較多：

（一）針對掙值管理（EVM）的假設

EVM方法是基于自上而下的控制方法，因為它定義了項目層面的績效度量標準，只是當指標顯示績效不佳時，建議深入到工作分解結構（WBS）中。EVM定義了活動水平的容差限制，這可以被認為是更準確的，但是會增加項目經理的工作量，尤其是在多項目環境中。因此學者們對問題檢測與控制工作之間的平衡進行的研究頗多。

在項目網絡生成之后，大多數項目控制技術（包括EVM）在工作包或活動之間承擔嚴格的優先關系，這種做法在項目執行中產生了線性進展。但由于活動之間的依賴關系不一致，所以不可避免地會有返工的風險。所以項目執行過程中不同工序之間的傳遞問題也是學者們研究的重點。

（二）項目進展中遇到的障礙研究

具體項目執行項目控制時會在數據采集、性能測量以及管理者制定決策上發生障礙。首先項目數據采集中，由于這個過程通常非常耗時且容易出錯，所以采用自動化技術的趨勢正在增加，特別是在大型建筑工地。為了跟蹤目的，射頻識別（RFID）和超寬帶（UWB）是常見的技術，以便于收集和處理有關資源使用的信息。在性能測量時，傳統的EVM績效指標：CPI，SPI和SPI（t）不能用于在通常被稱為項目最重要階段的可靠預測。需要結合項目的其他數據進行測量。實際中EVM確定性地預測完成時的時間和成本，并通過點估計（Det）表示輸入和輸出。項目經理只有在定義了可接受性能的閾值時才能對項目作出決策。

（三）項目控制中多個項目的管理研究

通常，項目經理或其團隊負責并行執行多個項目，在這種情況下會出現一系列額外的問題。應將稀缺資源分配給項目（Res），并且向有關各方提供有效的信息流對于有效決策（流程）而言更為重要。

二、研究成果

通過對文獻的總結，對研究的成果匯總如下：

在績效評估上，學者們提出了對傳統EVM指數的改進：如SPI（t）等；將質量作為監控目標其整合研究主要集中在調度階段；同時提出新的指標創建模糊指數合并風險指標或根據項目具體情況對指標進行調整。在預測上，學者們采用貝葉斯預測、卡爾曼濾波、神經網絡等進行研究。在觸發行動研究上，學者提出控制時間間隔不一定需要等距，可以前端或者末端加載以提高管理工作效率；EVM在區分自然變異和項目計劃的系統性偏差方面存在不足等。在分析工具上，利用到了激光掃描、復雜傳感器、RFID標簽、GPS信號等。

三、研究方法

文獻提到的研究方法有觀測分析、擴展的EVM分析、統計分析、人工智能、電腦分析以及其他方法。其中統計分析涉及到假設檢驗、方差分析、因子分析、數據包絡分析、曲線擬合技術、統計控制圖、貝葉斯統計等。人工智能方法有神經網絡、支持向量機等。電腦分析利用到了蒙特卡洛方法。另外還有遺傳算法、動態規劃、關鍵鏈等其他研究方法。在分析方法上，利用了點估計或者對置信區間以及隸屬函數等方法。

四、未來研究方向

通過對文獻梳理，未來的研究應該集中在擴大測試程序，無論是通過一個大型和多樣化的歷史數據集，或通過精心設計的模擬實驗。此外，從確定性技術向概率性方法的轉變可能適用于某些研究問題，例如檢測到不可接受的性能。另外，除了時間和成本之外，其他目標函數的整合可以被納入到控制模型中，以更真實地評估性能。最后一個尚未得到重視的研究領域是糾正措施程序的制定，實施和分析。（作者單位為內蒙古工業大學經濟管理學院）