Tahmin Yerine Olasılık: Monte Carlo ile Teslim Tarihi Belirlemek

“Bu iş listesi ne zaman biter?” sorusuna tek bir tarihle cevap vermek, gelecekteki her haftanın ortalama bir hafta olacağını varsaymaktır. Oysa bazı haftalar beş iş biter, bazı haftalar iki. Monte Carlo simülasyonu bu değişkenliği tahmine katmanın pratik bir yoludur.

Mantığı

1. Ekibin geçmiş haftalarda tamamladığı iş sayılarını al. Örneğin: 6, 4, 7, 3, 5, 8, 5, 4, 6, 2.
2. Gelecek her hafta için bu değerlerden birini rastgele seç ve kalan iş bitene kadar topla.
3. Bunu binlerce kez tekrarla.
4. Sonuçlara bak: simülasyonların %85'i kaç haftada bitti?

Sonuç tek bir tarih değil, bir olasılık dağılımıdır. “40 iş %50 olasılıkla 8 haftada, %85 olasılıkla 9 haftada biter” gibi.

Neden işe yarar?

• Tahmin toplantısı gerektirmez. İşleri puanlamak yerine yalnızca sayarsın.
• Gerçek değişkenliği yansıtır. İyi ve kötü haftalar zaten verinin içindedir.
• Paydaşla doğru konuşmayı sağlar. “Kesin tarih” yerine “bu tarihte bitme ihtimali yüzde 85” demek beklentiyi doğru yönetir.

Doğru kullanım için

• Yeterli veri: En az 6–10 haftalık veri daha güvenilir sonuç verir.
• Benzer büyüklükte işler: İşler çok farklı boyutlardaysa büyükleri bölmek tahmini iyileştirir.
• Kapsam büyümesi: İş listesi zamanla büyüyorsa kalan iş sayısına makul bir pay ekle.
• Koşullar değiştiyse: Ekip yapısı veya teknoloji değiştiyse eski veriler geleceği temsil etmeyebilir.

İki farklı soru

• Ne zaman biter? Kalan iş sayısı sabit, bitiş tarihi tahmin edilir.
• Bu tarihe kadar ne kadar iş biter? Tarih sabit, kaç işin tamamlanabileceği tahmin edilir. Sürüm kapsamını belirlemek için idealdir.

Aracı kullan

Monte Carlo Teslim Tahmini aracına geçmiş haftalık tamamlanan iş sayılarını ve kalan iş sayısını girdiğinde 10.000 simülasyonu tarayıcında saniyenin altında çalıştırıyor; %50, %70, %85 ve %95 olasılıklı tarihleri ve dağılım grafiğini gösteriyor. Aynı aracı “bu tarihe kadar kaç iş biter?” sorusu için de kullanabilirsin.