SAMMENSTILL KARAKTERISER ANALYSER SETT MÅL

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "SAMMENSTILL KARAKTERISER ANALYSER SETT MÅL"

Transkript

1 SAMMENSTILL ANALYSER GJENNOMFØR KARAKTERISER SETT MÅL PLANLEGG

2 Første versjon Innarbeidet kommentarer fra AKG og RC Innarbeidet kommentarer fra RC Risikostyrt prosessforbedring SPIQ Side

3 Valg av forbedringstiltak Oppfølging av forbedringstiltak Risikostyrt prosessforbedring SPIQ Side

4 Dette notatet beskriver risikostyrt forbedring - hvordan bedriften kan velge å ta en viss risiko under forbedringsarbeidet, i stedet for å samle data for å starte med å skaffe seg en solid forståelse av nåsituasjonen. Det å skaffe seg en solid forståelse av sin egen nåsituasjon er en av de mest tidkrevende aktivitetene i tradisjonelt forbedringsarbeid. Alle prosessendringer medfører risiko, og alle forbedringsprosjekter bør derfor følge opp risikoen forbundet med endringer. En slik oppfølging er spesielt påkrevet når forbedringstiltaket er valgt ut fra subjektive vurderinger og ikke basert på målinger. Dette notatet består av fire deler: Risikostyrt forbedring Denne delen beskriver hva risikostyrt forbedring er. Generelle betraktninger omkring risiko og muligheter Denne delen beskriver forholdet mellom risiko og mulighet og bedrifters holdninger til risiko. Teknikker for risikostyring Denne delen beskriver teknikker som kan benyttes i risikostyrt forbedring, når de kan benyttes og hvordan. Eksempel Risiko = Sannsynlighet for hendelse x negativ effekt av hendelsen Mulighet = Sannsynlighet for hendelse x positiv effekt av hendelsen Forstå for å forbedre er utgangspunktet i tradisjonelt forbedringsarbeid. Forbedringssløyfa består av følgende hovedtrinn: 1. Forstå hva som egentlig er problemet. Definere tiltak for å løse problemet. 2. Gjennomføre de definerte tiltakene. 3. Se hvilken effekt tiltaket har hatt. 4. Institusjonalisere tiltak med positiv effekt. Å forstå hva som egentlig er problemet, krever normalt målinger og dersom bedriften ikke har utført målinger skaffet seg oversikt over nåsituasjonen kan dette være en lang og kostbar affære. Mange ønsker å droppe dette punktet, noe som gir økt risiko. Dette er en risiko bedriften kan velge å ta, men den må styres og kontrolleres. Risikostyrt prosessforbedring SPIQ Side

5 Utnytt muligheter, kontroller risiko Risikostyrt forbedring er et sett med enkle teknikker som hjelper oss med Definere forbedringstiltak endring i utviklingsprosessen - basert på anslag og erfaring i stedet for målinger. Styre og kontrollere risikoen - og mulighetene som de valgte prosessendringene gir. At vi kan starte forbedringsarbeidet uten forutgående målinger, betyr ikke at vi kan droppe målinger under selve forbedringsarbeidet. Det vi sparer ved bruk av risikostyrt forbedring, er målinger for å bestemme nåsituasjonen ikke måling av effekten av endringer. Effekten av endringene blir imidlertid målt opp mot anslag i stedet for objektive data. Vi kan ikke snakke om risiko uten samtidig å snakke om muligheter. Risiko og muligheter henger sammen, og på japansk har de f. eks. ikke noe eget ord for risiko. De kaller det farlige muligheter. En endring i utviklingsprosessen er en mulighet til å oppnå gevinst, samtidig som den medfører fare for tap. Å redusere risikoen for en prosess betyr ofte å redusere variasjonen eller planavvik. Prosessen må kunne utføres med tilnærmet samme resultat hver gang. Figur 1 viser avvik fra plan for to prosesser. Kurve 1 viser en forutsigbar og stabil prosess. Avvik fra plan ligger innenfor tolererbare grenser. Dette blir betraktet som den ideelle situasjonen. Vi har en forutsigbar prosess og dermed liten risiko når det gjelder gjennomføring av prosessen. Prosessen i kurve 2 har stor variasjon. Vi risikerer store overskridelser, men kan også ende opp langt bedre enn planlagt. At prosessen kan ende opp langt bedre enn plan, betyr at det finnes muligheter til gevinster og ikke bare til tap. En vanlig tilnærming til prosessforbedring er å starte med å få kontroll med prosessen, dvs. å få ned variasjonen for deretter å starte selve forbedringsaktiviteten. Dette kan ta lang tid. En annen tilnærming er derfor å ta tak i de tilfellene som går langt bedre enn planlagt. Ved å studere disse prosjektene og identifisere hva som gjorde at det ble vellykket, kan vi overføre denne kunnskapen til andre prosjekter. Det vil si at vi konsentrerer oss om de mulighetene som ligger i de gode prosjektene. Forutsigbarhet kan være viktig for en kunde. En enkelt kunde er ikke så opptatt av at den totale prosjektporteføljen går bra dersom hans prosjekt er det som går dårlig. Internt i en bedrift kan det derimot være like viktig å se på totalen, som å treffe hver gang. Bedriften kan tolerere å bomme stort enkelte ganger, dersom de fleste prosjektene går bra. Selv om muligheter og risiko er to sider av samme sak og kan behandles likt, innebærer de to forskjellige syn. Risiko er negative muligheter og muligheter er positiv risiko. Alle teknikker Risikostyrt prosessforbedring SPIQ Side

6 innenfor dette området heter noe med risiko. Det er derfor lett å kun tenke risiko, dvs. hva kan gå galt. Det er imidlertid like viktig å se hva som går godt, dvs. å utnytte mulighetene. Kurve 1 Kurve Generelt har vi to typer risiko: Dette er risiko som er en følge av bedriftens egne beslutninger og handlinger. Denne risikoen kan i prinsippet - gitt at det settes av nok ressurser bli forstått og kontrollert. Dette er risiko introdusert av omgivelsene, f. eks. kunder, konkurrenter, myndigheter eller ny teknologi. Denne risikoen er helt eller delvis utenfor bedriftens kontroll. Risiko kan deles inn i tre grupper avhengig av hvordan vi velger å behandle den: Risiko kan fjernes når vi forstår årsaken til den. Dette kan kreve målinger utført over lang tid. Risiko kan kontrolleres, oftest basert på subjektive data. Risiko som hverken kan fjernes eller kontrolleres. Dette er risiko som må aksepteres. En bedrifts holdninger til risiko vil ofte være styrt av omgivelsene, hvilken risiko bedriften må ta, og hvilke muligheter den har til å sette i verk tiltak for å redusere risikoen. Følgende karakteristika er viktige: Store bedrifter med mange samtidige og likeartet prosjekter kan samle store datamengder som gjør det mulig å forstå prosessen. Små bedrifter vil ha få prosjekter og få data. Disse dataene alene vil derfor ikke kunne gi klare svar på hva som påvirker prosessen. Risikostyrt prosessforbedring SPIQ Side

7 Store og stabile kunder betyr at type og mengden av krav vil være rimelig stabile. Dette øker mulighetene for å gjenbruke data fra tidligere prosjekter. For bedrifter med kunder som er opptatt av siste nytt, fleksibilitet og service, vil innsamlede data om prosessen normalt bli utdaterte ganske raskt. Sjeldne og forutsigbare teknologiskifter vil gjøre det mulig å holde prosessen rimelig stabil. Bedrifter som opererer innenfor områder med hyppige teknologiskifter må regne med at de fleste data blir utdaterte relativt raskt. Dette gjelder de fleste programvarebedrifter. Store organisasjonsmessige eller teknologiske endringer vil føre til at innsamlede data blir ugyldige. Hyppige organisasjonsendringer eller teknologiskifter vil derfor føre til at innsamlede data har kort levetid. Figur 2 viser to typiske risikoprofiler: en for en stor bedrift i en stabil omgivelse, og en for en liten bedrift med stor konkurranse. Det er i figuren antatt at samlet risiko er like stor i begge bedriftene. Det vil vanligvis ikke være tilfelle da en liten bedrift med stor konkurranse normalt vil måtte ta en større total risiko enn bedrifter som ikke er konkurranseutsatte. Små bedrifter må ofte ta større relativ risiko og går derfor også oftere konkurs. På den andre siden vil de oftere være i stand til å reagere raskt på endrede forutsetninger og rammebetingelser. Når slike bedrifter lykkes vil de være mer innovative og bryte flere barrierer enn det store bedrifter gjør. Stor bedrift i stabil ombgivelse Samlet risiko Liten bedrift med stor konkurranse Risiko som kan fjernes Risiko som kan kontrolleres Risiko som må aksepteres Risikostyrt prosessforbedring SPIQ Side

8 For bedrifter som lever i en ustabil omgivelse og med kort planleggingshorisont, er det et problem at de ikke er i stand til å samle nok data til å forstå prosessen. Det betyr at de har liten kunnskap om hvilke tiltak som bør settes inn og ingen muligheter til å kontrollere om de utførte endringene har noen effekt. En måte å løse dette problemet på er å benytte subjektive data. Den ekstra risikoen bedriften påtar seg, må da nøye vurderes og styres. Vi vil i dette kapitlet beskrive to teknikker for risikostyring basert på subjektive data. Teknikkene kan benyttes samlet eller hver for seg. Teknikkene er: Slike vurderinger benyttes til å få en oversikt over hvor stor risiko en endring innebærer. Vurderingen foretas for å skaffe beslutningsgrunnlag - enten før endring eller ved gjennomføring av endring. Slik kontroll benyttes til å identifisere risiko forbundet med prosessendringer. Dette inkluderer å identifisere årsak, dvs den hendelsen som gjør at risikoen inntreffer, konsekvens, samt tiltak som må iverksettes. I tillegg til disse to teknikkene kan vi bruke GQM og årsaksanalyse basert på subjektive data. Se bruksnotatene Årsaksanalyse og Etablering av måleplaner. Risikovurderinger er basert på anslag for effekten av en prosessendring. Som måleskala for effekt benyttes gjerne økonomisk gevinst, og vi snakker om tap og vinning. Det er imidlertid ikke noe i veien for å benytte andre måleskalaer, f.eks. produktivitetsøkning. Dette er vist i eksemplet i kapittel 5. Den mest brukte metoden for å få frem kvantitative anslag er Delphi-metoden. Metoden gir i sin enkleste form et sett av tripler laveste, mest sannsynlige og høyeste anslag. Delphi-metoden er beskrevet i bruksnotatet Innsamling og validering av måledata. Grafisk er det hensiktsmessig å vise anslaget som en trekantfordeling. Denne fordelingen er definert som følger: Anslag for både høyeste og laveste verdi får sannsynlighet null. Det betyr at vi tilordner en nullsannsynlighet til hendelsene x > høyeste anslag og x < laveste anslag. Den mest sannsynlige verdien gis høyeste sannsynlighet. Etter som vi lager en sannsynlighetsfordeling, vil avstanden fra x-aksen til toppen av trekanten være bestemt ved at arealet av trekanten den totale sannsynligheten - skal være lik en. Se også vedlegg A. Diagrammet som viser sannsynlighetsfordelingen tegnes ved å forbinde lavest verdi med mest sannsynlige og mest sannsynlige med høyeste verdi. Dersom det er vanskelig å tilordne numeriske verdier til effekten av en endring, kan vi i stedet benytte en kvalitativ måleskala, bestående av f. eks. Lav, Middels og Høy. Risikostyrt prosessforbedring SPIQ Side

9 Figur 3 viser en trekantfordeling. Den loddrette streken markerer nullpunktet på x-aksen (ingen effekt). Arealet på den negative delen av x-aksen - til venstre for nullpunktet - representerer tap. Arealet på den positive siden til høyre for nullpunktet - representerer vinning. Arealet til høyre for og til venstre for en gitt verdi på x-aksen angir hvilke muligheter det er for å havne henholdsvis bedre eller dårligere enn denne verdien. Areal = 1.0 Minste Mest sannsynlige Høyeste En første tolkning av diagrammet kan gjøres ved å se på formen og plasseringen av trekanten. Hvor stor er muligheten for tap? Hvor stor effekt kan vi oppnå? Vanligvis ønsker en bedrift å ha en formening om hvor stor effekt en endring må gi for at den skal være lønnsom. Da kan vi se på om arealet over denne verdien er større enn arealet under. Dersom vi tilordner numeriske verdier, kan vi finne sannsynligheten for å oppnå en gitt effekt. Dette er vist i Vedlegg A. Figur 4 til Figur 6 viser eksempler på trekantfordelinger. Felles for disse tre eksemplene er at det finnes muligheter for store positive effekter, men også lave eller til og med negative effekter som vil gi bedriften tap. Det er derfor to spørsmål bedriften må se på når diagrammet skal tolkes. Hvordan skal bedriften kunne øke sannsynligheten for å få det beste ut av endringen? Her må bedriften påvirke implementasjonen av endringen slik at resultatet kan flytte seg til høyre mot større effekt. Hvordan kan vi oppdage tidlig at vi holder på å havne i den negative enden av diagrammet, dvs. at vi oppnår lav eller negativ effekt? I dette tilfellet er det viktig med oppfølgingstiltak som kan hjelpe oss å redusere tapet f. eks. ved å stoppe forandringen i tide. Risikostyrt prosessforbedring SPIQ Side

10 Risiko for tap - Lav Ingen Lav Middels Høy Risiko for tap - Lav Ingen Lav Middels Høy Risiko for tap - Lav Ingen Lav Middels Høy

11 Risikokontroll består av tre aktiviteter: Identifisere potensielle risikoer for en aktivitet og hva som kan forårsake disse. Vurdere konsekvenser og sannsynlighet. Risiko er definert som produktet av sannsynlighet og konsekvens. Identifisere tiltak. Tiltakene vil tilhøre en av følgende kategorier: Tiltak som fjerner risiko Tiltak som hindrer risikoen i å oppstå Tiltak som hjelper oss å kontrollere risikoen etter at den har blitt et problem Informasjonen kan organiseres som vist i tabellen nedenfor: Aktivitet Identifisert risiko Sannsyn lighet Estimater Konsek vens Årsak Mulige tiltak A1 R1.1 P1.1 C1.1 R1.2 R1.3 A2 R2.1 R2.2 A<i>: Identifikator for aktivitet nr. i. R<i.j>: Risiko nr. j for aktivitet nr. i. P<i.j>: Estimert sannsynlighet for at risiko R<i.j> skal inntreffe. Sannsynligheten kan være kvantitativ - f. eks eller kvalitativ - f. eks. Middels. C<i.j>: Konsekvensen dersom R<i.j> inntreffer. Denne konsekvensen kan være kvantitativ f. eks. NOK eller kvalitativ f. eks. Høy. Årsak: Kort beskrivelse eller referanse til hendelse(r) som kan utløse risikoen. Ishikawadiagram (fiskebeinsdiagram) er en teknikk som kan benyttes for å finne de bakenforliggende årsakene. Se også bruksnotatet Årsaksanalyse. Tiltak: Kort beskrivelse eller referanse til en eller flere oppfølgingsaktiviteter, dvs aktiviteter som kan forhindre eller redusere konsekvensene av risikoen dersom den inntreffer.

12 Dersom vi ikke har kvantitative verdier, kan f.eks. tabellen nedenfor benyttes til å beregne risiko. Ofte Sannsynlig Sannsynlighet Usannsynlig Umulig 0.0 Konsekvens Katastrofal Høy Høy Middels Lav Kritisk Høy Middels Middels Lav Marginal Middels Middels Lav Lav Neglisjerbar Middels Lav Lav Lav Ut fra Tabell 2 vil vi f.eks. vurdere risikoen som Middels, hvis vi har en kritisk hendelse som vi anser for å være usannsynlig. For aktiviteter som er knyttet til et prosjekt eller en prosessendring, kan vi bruke tabellen nedenfor til å bestemme risikoen direkte. Vi trenger da ikke å bestemme sannsynlighet og konsekvens først. Kunnskap Høy Lav Erfaring Høy Lav Lav Her er bedriften på trygg grunn etter som den kun har aktiviteter hvor den har mye kunnskap og mye erfaring Middels Bedriften har lang erfaring innenfor området. Erfaringen er imidlertid ikke organisert eller undersøkt nærmere. Det er derfor noe usikkert hvilken verdi erfaringen har når bedriften beveger seg over i et område hvor den har lav kunnskap. Middels Høy Dette er et område hvor bedriften har dyp Lite kunnskap og lite erfaring, dvs. et teoretisk kunnskap. Kunnskapen stammer område med høy risiko. hovedsakelig fra studier og metodene er ikke anvendt av bedriften. Ut fra Tabell 3 vil vi f. eks. vurdere risikoen som Høy hvis vi skal gjøre noe som vi har gjort et par ganger før på et område hvor vi har lav kunnskap. Denne risikoen kan vi redusere til Middels ved å registrere, systematisere og tolke erfaringene, dvs. omgjøre erfaringene til kunnskap.

13 Som sagt tidligere, kan vi benytte de samme teknikkene for muligheter som for risiko. Vi må bare snu problemstillingen. Risikovurderinger består i å vurdere effekten av en endring. De kan derfor også benyttes til å fortelle oss hvilke muligheter som ligger i endringen. Figur 6 viser hvilken effekt en gitt endring kan gi. Mest sannsynlig er effekten liten. Det finnes imidlertid mulighet for stor positiv effekt. Denne kunnskapen må bedriften benytte aktivt ved å søke etter måter å implementere endringen slik at denne muligheten utnyttes. Risikokontroll består hovedsakelig av ei oppfølgingsliste. For alle aktiviteter der vi følger opp risiko, bør vi også følge opp de muligheter som finnes. Tabell 4 viser ei oppfølgingsliste for muligheter: Aktivitet Identifisert mulighet Sannsyn lighet Estimater Effekt Hendelse Mulighet A1 M1.1 P1.1 E1.1 M1.2 M1.3 A2 M2.1 M2.2 A<i>: Identifikator for aktivitet nr. i. M<i.j>: Muligheter nr. j knyttet til aktivitet i. P<i.j>: Estimert sannsynlighet for at muligheten M<i.j> skal inntreffe. Sannsynligheten kan være kvantitativ - f. eks eller kvalitativ - f. eks. Middels. E<i.j>: Effekten dersom M<i.j> inntreffer. Denne konsekvensen kan være kvantitativ f. eks. NOK eller kvalitativ f. eks. Høy. Hendelse: Kort beskrivelse eller referanse til hendelse(r) som gjør at muligheten kan utnyttes. Ishikawadiagram er en teknikk som kan benyttes her. Mulighet: Kort beskrivelse eller referanse til en eller flere oppfølgingsaktiviteter, dvs aktiviteter for å utnytte muligheten og tiltak for å fremme hendelsen(e) som gjør at vi kan utnytte mulighetene.

14 En typisk problemstilling er følgende: Kunden klager over for mange feil i produktet. Bedriften har ikke tid til å sette seg ned og samle inn data om utviklingsprosessen. De må gjøre noe nå. Situasjonen er velkjent. Mange bedrifter som skal starte forbedringsarbeid, har ikke tilgjengelig data om utviklingsprosessen. De har heller ikke tid og ressurser til å samle slike data før de starter. Derfor blir de nødt til å ta en viss risiko. De ønsker imidlertid å styre denne risikoen. En fornuftig fremgangsmåte kan da være: 1. Identifiser to til tre mulige forbedringstiltak. 2. Foreta en risikovurdering for å se hvilket tiltak som har størst mulighet og minst risiko. 3. Benytt risikostyring til å Utarbeide ei oppfølgingsliste for risiko Utarbeide ei oppfølgingsliste for muligheter 4. Velg tiltak ut fra en samla vurdering av resultatet fra punktene 2 og 3. Et eksempel på vurdering av forbedringstiltak er vist i kapittel 5. Vi antar her at bedriften har bestemt hvilket forbedringstiltak den vil satse på. Beslutningen kan være tatt på grunnlag av subjektive eller objektive data. Uansett, alle forbedringstiltak medfører endringer. Disse endringene gjøres for å oppnå en positiv effekt. Endringene innebærer imidlertid også en viss grad av usikkerhet - både risiko og muligheter. Selv om vi gjorde en prosessvurdering og utarbeidet oppfølgingslister før endringen ble iverksatt, så må disse revideres jevnlig. Årsaken til dette er at: Vi får mer kunnskap etter hvert som vi får data og kan skifte ut subjektive data med objektive data Omgivelsene kan ha endret seg, identifiserte risikoer kan ha forsvunnet, nye kan ha kommet til, osv. Nedenfor er det listet opp hvilke aktiviteter en slik revisjon bør bestå av for henholdsvis risikovurderinger og risikokontroll. Foreta nye risikovurderinger, basert på observasjoner av endringen så langt og på vurderinger når det gjelder framtida. Dersom den nye vurderingen er bedre enn forrige vurdering, baseres videre arbeid på de nye vurderingene. Dersom den nye vurderingen er dårligere enn ved forrige vurdering, bør selve endringen vurderes på nytt. Ny beslutning kan taes som skissert i kapittel

15 Sjekk hvorvidt noen risikoer kan strykes fra lista, f. eks. fordi den fasen av prosessen som er relevant er avsluttet Utfør en brainstormingssesjon, f. eks. ved hjelp av affinitetsdiagram, for å se om nye risikoer har kommet til. Affinitetsdiagram er beskrevet i bruksnotatet TKL 7 ledelsesteknikker. Revurder mulige årsaker til de gjenstående risikoer Revurder tiltakene Eksempel på risikostyring er vist i kapittel 5.

16 En bedrift planlegger å innføre gjenbruk av programvarekomponenter. Bedriften krever imidlertid at gjenbruk skal være lønnsomt allerede i det første prosjektet. Det betyr at bedriften ikke kan bruke tid på å bygge opp et bibliotek av gjenbrukbare programvarekomponenter. De må basere seg på de komponentene som allerede måtte være tilgjengelige eller etablere et gjenbruksbibliotek i det første prosjektet. For å finne ut hvor stor risiko en slik prosessendring vil kunne medføre, utførte bedriften en Delphi-prosess. Denne prosessen ble utført av en gruppe på seks personer, fire av bedriftens egne utviklere og to eksterne eksperter. De eksterne kom fra henholdsvis et universitet og et konsulentfirma. Når det gjaldt effekten av å innføre gjenbruk, var meningene svært delte i gruppa: alt fra en produktivitetsøkning på 40%, til en reduksjon i produktivitet på 10%. Mest sannsynlige verdi er en effekt på 30%. Bedriften ønsker en produktivitetsforbedring på minst 20%. Dette mener de er nødvendig for å kunne dekke kostnadene forbundet med innføring og drift av et komponentbibliotek. Resultatet er vist i Figur 7. Effektaksen angir prosentvis produktivitetsøkning positiv og negativ. Den loddrette streken markerer 0-punktet for effekten, dvs. ingen produktivitetsøkning. a h En første tolkning av diagrammet sier oss at det er en viss risiko for å få lavere produktivitet, men den er ikke stor. Produktiviteten vil etter all sannsynlighet øke. Produktiviteten må imidlertid øke med omkring 20% for at endringen skal være lønnsom. Arealet over og under 20% er omtrent like stort. Det betyr at bedriften har omtrent samme sjanse til økonomisk fortjeneste som til tap. Beregninger utført ved å benytte formlene i Vedlegg A gir: h * (0.4 (-0.1)) / 2 = 1.0 => h = 4 h / (0.3 - (-0.1)) = a / (0.2 - (-0.1)) => a = 3 P(Effekt < 20%) = a/2 * (0.2- (-0.1)) = 0.45 = 0.5 Selv med et så usikkert resultat, ønsket bedriften å starte arbeidet med å innføre gjenbruk. Risikoen må imidlertid kontrolleres, og de tok i bruk risikokontroll for å følge opp risiko og muligheter.

17 Affinitetsdiagram ble benyttet til å identifisere risiko og muligheter - se bruksnotatet TKL 7 ledelsesteknikker. Følgende risikofaktorer ble identifisert: Mangel på komponentleverandør. Store endringer i metoder og teknikker brukt i applikasjonsområdet. Økte utviklingskostnader for komponenter. Komponentene lever ikke opp til forventningene når det gjelder pålitelighet, vedlikeholdbarhet, osv. Følgende muligheter ble identifisert: Større produktivitet Færre feil Kortere tid til marked Skreddersydde leveranser Figur 8 og Figur 9 viser oppfølgingslistene for henholdsvis risiko og muligheter. Merk at begge listene beskriver hva bedriften forventer det første året. Sannsynligheten for å oppnå god effekt vil på lang sikt være større enn det som vises her. Verdiene som er benyttet for estimering av risiko er hentet fra Tabell 2. Estimater Aktivitet Identifisert risiko Sannsynl ighet Konse kvens Årsak Mulige tiltak Innføre gjenbruk av programvare komponenter Mangel på komponentleverandør Usannsynlig Katastrofal Leverandør legger ned eller går konkurs Sjekk alternative leverandører Endringer i applikasjonsområdet Usannsynlig Kritisk Uventa teknologiskifte Abonner på teknologioversikter (surveys) Prisøkning Sannsynlig Marginal Større marked eller generell prisøkning Aksepter For lav kvalitet Sannsynlig Kritisk Leverandør utvikler komponenter med for lav kvalitet Utfør kvalitetsrevisjoner hos leverandør Test utvalgte komponenter før leveransen aksepteres

18 Estimater Aktivitet Identifisert mulighet Sannsynlighet Effekt Hendelse Mulighet Innføre gjenbruk av programvare komponenter Større produktivitet Høy Middels Antall linjer kode pr. dagsverk øker Færre feil Middels Middels Færre feil oppdaget under FAT og SAT Kortere tid til marked Lav Høy Andel gjenbrukte komponenter i produktene øker Større andel av ressursene kan brukes til å følge med i applikasjonsområd et Droppe enhetstesting Kan ta større risiko f. eks. mhp. dagbøter. Skreddersydde leveranser Lav Høy Flere standard komponenter på markedet Bevege seg over på nye markeder

19 En trekantfordeling kan brukes til å gi oss svar på følgende spørsmål: Q1: Hva er sannsynligheten for at effekten av endringen er mindre enn x% Q2: Hva er sannsynligheten for at effekten av endringen vil være større enn y% x og y er de grensene vi selv setter for å iverksette den planlagte endringen. a h b y = 0.4 d x = 0.6 c = 0.8 Ved bruk av Delphi-metoden har vi funnet ut at i verste fall kan vi ha en negativ effekt på 30%, i beste fall en positiv effekt på 50% mens det mest sannsynlige er en 30% forbedring. Dette har vi avbildet i en trekantfordeling slik som vist i Figur 10. Grensene vi ønsker å se om effekten ligger innenfor er satt til henholdsvis 10% og 40%. For å regne på trekantfordelinger bruker vi enkle geometriske betraktninger. Når vi vet at arealet av trekanten skal være lik 1.0 kan vi sette opp følgende formel: h * c/2 = 1.0 => h = 2.5 h/x = a/y => a = 1.67 h/(c-x) = b/d => b = 1.25 P(Effekt < 10%) = a/2 * y = 0.33 = 0.3 P(Effekt > 40%) = b/2 * (c-d) = 0.06 = 0.1 Vi har rundet av svarene og benyttet kun en desimal. Trekantfordeling er kun en tilnærming og vi bør derfor ikke trekke konklusjoner på forskjeller som er mindre enn en tiendedel.

Risikostyring Intern veiledning

Risikostyring Intern veiledning Risikostyring Intern veiledning Versjon 1.0 Dette dokumentet er basert på «Risikostyring i staten, håndtering av risiko i mål og resultatstyringen», desember 2008 og «Risikostyring og intern kontroll i

Detaljer

MÅLING ANALYSE AV MÅLEDATA VHA SPC

MÅLING ANALYSE AV MÅLEDATA VHA SPC MÅLING ANALYSE AV MÅLEDATA VHA SPC 05.06.2013 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 2 Hvorfor benytte statistikk? Statistikk: beskrivelse og tolkning av kvantitative data Man kan trekke statistisk sikre

Detaljer

63,4. $QDO\VHRJSUHVHQWDVMRQDYPnOHGDWD 6RIWZDUH 3URFHVV,PSURYHPHQW IRUEHWWHU4XDOLW\

63,4. $QDO\VHRJSUHVHQWDVMRQDYPnOHGDWD 6RIWZDUH 3URFHVV,PSURYHPHQW IRUEHWWHU4XDOLW\ 63,4 6RIWZDUH 3URFHVV,PSURYHPHQW IRUEHWWHU4XDOLW\ SAMMENSTILL ANALYSER GJENNOMFØR KARAKTERISER SETT MÅL PLANLEGG $QDO\VHRJSUHVHQWDVMRQDYPnOHGDWD 9HUVMRQ 9 'DWR 6WDWXV,DUEHLG )RUIDWWHU.DUL-XXO:HGGH 7LOJMHQJHOLJKHW

Detaljer

Forskningsmetoder. INF1050: Gjennomgang, uke 13

Forskningsmetoder. INF1050: Gjennomgang, uke 13 Forskningsmetoder INF1050: Gjennomgang, uke 13 Kompetansemål Forskningsmetoder Hva? Hvorfor? Empiriske forskningsmetoder Eksperiment Case-studier Etnografi Aksjonsforskning Spørreskjema Systematisk litteraturstudie

Detaljer

Hvordan måle besparelser ved innføring av nye applikasjoner eller endringer i funksjonalitet?

Hvordan måle besparelser ved innføring av nye applikasjoner eller endringer i funksjonalitet? Notat 11.08.2016 KFH Hvordan måle besparelser ved innføring av nye applikasjoner eller endringer i funksjonalitet? Notatet er basert på Veileder Gevinstrealisering planlegging for å hente ut gevinster

Detaljer

Dokumentstudier, innholdsanalyse og narrativ analyse. Pensum: Dag Ingvar Jacobsen (2005): Hvordan gjennomføre undersøkelser, s. 163-231.

Dokumentstudier, innholdsanalyse og narrativ analyse. Pensum: Dag Ingvar Jacobsen (2005): Hvordan gjennomføre undersøkelser, s. 163-231. Dokumentstudier, innholdsanalyse og narrativ analyse. Pensum: Dag Ingvar Jacobsen (2005): Hvordan gjennomføre undersøkelser, s. 163-231. Tematikk: Oppsummere hovedpunktene fra sist forelesning. Dokumentstudier

Detaljer

Risikovurdering. Prosjektgruppen F S A T. Dokumentet gir en vurdering av risikobildet for organisasjonsprosjektet i FSAT høsten 2014.

Risikovurdering. Prosjektgruppen F S A T. Dokumentet gir en vurdering av risikobildet for organisasjonsprosjektet i FSAT høsten 2014. Risikovurdering Prosjektgruppen Dokumentet gir en vurdering av risikobildet for organisasjonsprosjektet i FSAT høsten 2014. F S A T 0 3. 1 2. 2 0 1 4 Innhold 1. Risikovurdering organisasjonsprosjektet...

Detaljer

MÅLINGER ~ STRATEGI OG METODE

MÅLINGER ~ STRATEGI OG METODE MÅLINGER ~ STRATEGI OG METODE 11.03.2013 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 2 HVORFOR MÅLE? 11.03.2013 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 3 Vi ønsker å. vite om tiltak skaper forbedring Hensikten

Detaljer

Hvordan analysere måledata vha statistisk prosesskontroll? 14.02.2013 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 2

Hvordan analysere måledata vha statistisk prosesskontroll? 14.02.2013 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 2 Hvordan analysere måledata vha statistisk prosesskontroll? 14.02.2013 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 2 Hvordan vet vi at en endring er en forbedring? Dødelighet ved coronar by-pass kirurgi før

Detaljer

SPIQ. TKL 7 ledelsesteknikker. Software Process Improvement for better Quality

SPIQ. TKL 7 ledelsesteknikker. Software Process Improvement for better Quality SPIQ Software Process Improvement for better Quality SAMMENSTILL ANALYSER GJENNOMFØR KARAKTERISER SETT MÅL PLANLEGG TKL 7 ledelsesteknikker Versjon:...V1.0 Dato:...2000-01-26 Status:...Godkjent Forfatter:...Kari

Detaljer

2. Virkninger av IKT. Ekaterina Denisova, Geir Martin Pilskog og Marina Rybalka.

2. Virkninger av IKT. Ekaterina Denisova, Geir Martin Pilskog og Marina Rybalka. Virkninger av IKT Nøkkeltall om informasjonssamfunnet 2009 Ekaterina Denisova, Geir Martin Pilskog og Marina Rybalka 2. Virkninger av IKT Statistikken om informasjonssamfunnet inneholder mye informasjon

Detaljer

Aktivitet Forberedelse, gjennomføring, rapportering og oppfølging av Risikoanalyse.

Aktivitet Forberedelse, gjennomføring, rapportering og oppfølging av Risikoanalyse. RISIKOANALYSE OG FAREREDUSERENDE TILTAK Hensikt Å etablere en skriftlig oversikt på hva som kan gå galt med tilhørende sannsynlighetsgrad for at det skjer med gradering av konsekvens. Videre fastlegge

Detaljer

MÅLINGER ~ STRATEGI OG METODE

MÅLINGER ~ STRATEGI OG METODE MÅLINGER ~ STRATEGI OG METODE 09.04.2013 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 2 HVORFOR MÅLE? 09.04.2013 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 3 Vi ønsker å. vite om tiltak skaper forbedring Hensikten

Detaljer

Forventningsavklaring. Forbedringskunnskap Innføring av et innsatsområdet Forbedringsmodellen og andre nyttige verktøy Suksesskriterier

Forventningsavklaring. Forbedringskunnskap Innføring av et innsatsområdet Forbedringsmodellen og andre nyttige verktøy Suksesskriterier Na 1 Forventningsavklaring Forbedringskunnskap Innføring av et innsatsområdet Forbedringsmodellen og andre nyttige verktøy Suksesskriterier Forbedringskunnskap Batalden og Stoltz (1993) Forbedringskunnskapens

Detaljer

Beregning av trafikkvolum ved hjelp av basiskurvemetoden - En innføring

Beregning av trafikkvolum ved hjelp av basiskurvemetoden - En innføring Beregning av trafikkvolum ved hjelp av basiskurvemetoden - En innføring SAMBA/5/ Magne Aldrin Ola Haug Januar 2 NR Norsk Regnesentral ANVENDT DATAFORSKNING NR-notat/NR-Note Tittel/Title: Beregning av trafikkvolum

Detaljer

10. Virkninger av IKT

10. Virkninger av IKT Ole-Petter Kordahl, Annette Kalvøy og Per Erik Gjedtjernet 10. Statistikken om informasjonssamfunnet inneholder mye informasjon om bruk og tilgang til IKT. Hvilke virkninger bruk av IKT har på henholdsvis

Detaljer

Gevinster ved innovative innkjøp, hvor vil vi og hvem skal med?

Gevinster ved innovative innkjøp, hvor vil vi og hvem skal med? Foto: Jo Michael Gevinster ved innovative innkjøp, hvor vil vi og hvem skal med? Nettverk for Innovative innkjøp Nasjonalt program for leverandørutvikling Kostnadseffektivitet Det offentlige må løpende

Detaljer

Ingen flere store offentlige ITprosjekter? Magne Jørgensen Simula, UiO og Scienta

Ingen flere store offentlige ITprosjekter? Magne Jørgensen Simula, UiO og Scienta Ingen flere store offentlige ITprosjekter? Magne Jørgensen Simula, UiO og Scienta Undersøkelse fra 2014: Prosjektstørrelse og suksessrate < 10 mill 10-100 mill > 100 mill Nytte 31% 47% 35% Kvalitet 24%

Detaljer

EN LITEN INNFØRING I USIKKERHETSANALYSE

EN LITEN INNFØRING I USIKKERHETSANALYSE EN LITEN INNFØRING I USIKKERHETSANALYSE 1. Forskjellige typer feil: a) Definisjonsusikkerhet Eksempel: Tenk deg at du skal måle lengden av et noe ullent legeme, f.eks. en sau. Botemiddel: Legg vekt på

Detaljer

Humetrica Organisasjonsanalyse

Humetrica Organisasjonsanalyse Humetrica Organisasjonsanalyse 2007-03-16 Innhold 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Faktorene 1 Ledelse 2 Utvikling 3 Teamwork 4 Rivalisering 5 Jobbtilfredshet 6 Medvirkning 7 Pasientorientering 8 Kvalitetsfokus

Detaljer

Tall fra Grunnskolens informasjonssystem (GSI) 2012/13

Tall fra Grunnskolens informasjonssystem (GSI) 2012/13 Tall fra Grunnskolens informasjonssystem (GSI) 2012/13 Innholdsfortegnelse Sammendrag 2 Innledning 2 Elevtall, grunnskoler og lærertetthet 2 Årsverk til undervisningspersonale og elevtimer 2 Spesialundervisning

Detaljer

Estimering av kostnader i IT-prosjekter. Stein Grimstad (Simula)

Estimering av kostnader i IT-prosjekter. Stein Grimstad (Simula) Estimering av kostnader i IT-prosjekter Stein Grimstad (Simula) 1 Planleggingsfasen.. 2 Gjennomføringen. 3 Overskridelser I gjennomsnitt sterk underestimering av kostnader. o 30-40% overoptimistiske i

Detaljer

INF1010 notat: Binærsøking og quicksort

INF1010 notat: Binærsøking og quicksort INF1010 notat: Binærsøking og quicksort Ragnhild Kobro Runde Februar 2004 I dette notatet skal vi ta for oss ytterligere to eksempler der rekursjon har en naturlig anvendelse, nemlig binærsøking og quicksort.

Detaljer

Copyright Assessio International AB. Alle rettigheter er forbeholdt.

Copyright Assessio International AB. Alle rettigheter er forbeholdt. Tolkningsrapport Navn: NN Testdato: 07-04-2017 Copyright Assessio International AB. Alle rettigheter er forbeholdt. Navn: E-postadresse: NN nn@gmail.com Fødselsår: 1990 Kjønn: Nasjonalitet: Bostedsland:

Detaljer

Characteristics of a good design

Characteristics of a good design Characteristics of a good design (PPT. side 1) Innledning Høykvalitetsdesign bør ha visse karakteristikker for å oppnå kvalitetsprodukter, dvs.: enkelt å forstå enkelt å implementere enkelt å teste enkelt

Detaljer

Endringsledelse i Drammen Taxi BA 2011. Glenn A. Hole

Endringsledelse i Drammen Taxi BA 2011. Glenn A. Hole Endringsledelse i Drammen Taxi BA 2011 Glenn A. Hole Trender i arbeidslivet Organisasjonsutvikling Organisasjonsutvikling er: basert på en planlagt innsats, styrt fra toppen av organisasjonen, som omfatter

Detaljer

10. Virkninger av IKT

10. Virkninger av IKT Mads Hansen-Møllerud 10. Statistikken om informasjonssamfunnet inneholder etter hvert mye informasjon om bruk og tilgang til IKT. Hvilke virkninger bruk av IKT har på henholdsvis privat næringsliv og offentlig

Detaljer

Rapport til undersøkelse i sosiologi og sosialantropologi

Rapport til undersøkelse i sosiologi og sosialantropologi Rapport til undersøkelse i sosiologi og sosialantropologi Problemstilling: Er det en sammenheng mellom kjønn og hva de velger å gjøre etter videregående? Er det noen hindringer for ønske av utdanning og

Detaljer

EKSAMEN ST0202 STATISTIKK FOR SAMFUNNSVITERE

EKSAMEN ST0202 STATISTIKK FOR SAMFUNNSVITERE Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag Side 1 av 7 Bokmål Faglig kontakt under eksamen: Bo Lindqvist, tlf. 97589418 EKSAMEN ST00 STATISTIKK FOR SAMFUNNSVITERE Torsdag

Detaljer

1 Sec 3-2: Hvordan beskrive senteret i dataene. 2 Sec 3-3: Hvordan beskrive spredningen i dataene

1 Sec 3-2: Hvordan beskrive senteret i dataene. 2 Sec 3-3: Hvordan beskrive spredningen i dataene 1 Sec 3-2: Hvordan beskrive senteret i dataene 2 Sec 3-3: Hvordan beskrive spredningen i dataene Todeling av statistikk Deskriptiv statistikk Oppsummering og beskrivelse av den stikkprøven du har. Statistisk

Detaljer

Forbedringskunnskap. Forståelse for virksomheter og tjenester som systemer med gjensidig avhengighet

Forbedringskunnskap. Forståelse for virksomheter og tjenester som systemer med gjensidig avhengighet Na 1 Forbedringskunnskap Forståelse for hvordan vi skaper læring og bygger kunnskap om hvordan vi skal endre, stegvis endring Forståelse for virksomheter og tjenester som systemer med gjensidig avhengighet

Detaljer

inattika Artikkel inattikas metode for risikohåndtering ved næringsbygg 03.11.2009, Sigurd Hopen inattika AS, Copyright 2009 Alle rettigheter

inattika Artikkel inattikas metode for risikohåndtering ved næringsbygg 03.11.2009, Sigurd Hopen inattika AS, Copyright 2009 Alle rettigheter inattika Artikkel inattikas metode for risikohåndtering ved næringsbygg 03.11.2009, Sigurd Hopen inattika AS, Copyright 2009 Alle rettigheter Risikovurdering av eiendommer med inattika Dokumentet beskriver

Detaljer

Analyse av nasjonale prøver i engelsk, lesing og regning på 5. trinn 2015

Analyse av nasjonale prøver i engelsk, lesing og regning på 5. trinn 2015 Analyse av nasjonale prøver i engelsk, lesing og regning på 5. trinn 2015 Sammendrag I snitt presterer elevene likt i engelsk og regning i 2014 og 2015. Endringen i prestasjoner fra 2014 til 2015 i engelsk

Detaljer

Tall fra Grunnskolens informasjonssystem (GSI) 2011-12

Tall fra Grunnskolens informasjonssystem (GSI) 2011-12 Tall fra Grunnskolens informasjonssystem (GSI) 2011-12 Innhold Sammendrag... 2 Tabeller, figurer og kommentarer... 4 Elevtall... 4 Utvikling i elevtall... 4 Antall skoler og skolestørrelse... 5 Gruppestørrelse...

Detaljer

Markedsstrategi. Referanse til kapittel 4

Markedsstrategi. Referanse til kapittel 4 Markedsstrategi Referanse til kapittel 4 Hensikten med dette verktøyet er å gi støtte i virksomhetens markedsstrategiske arbeid, slik at planlagte markedsstrategier blir så gode som mulig, og dermed skaper

Detaljer

Risikovurderingsverktøy

Risikovurderingsverktøy Risikovurderingsverktøy Økonomi- og styringsverktøy Sist redigert 27.05.2014 Excelbasert verktøy for identifisering, vurdering og dokumentasjon av risiko i virksomheter. Støtter risikovurderinger for alt

Detaljer

Oppgraderinger i SAP. Planlegge, organisere og gjennomføre en oppgradering til ECC 5.0/ECC 6.0. Sveinung Gehrken

Oppgraderinger i SAP. Planlegge, organisere og gjennomføre en oppgradering til ECC 5.0/ECC 6.0. Sveinung Gehrken Oppgraderinger i SAP Planlegge, organisere og gjennomføre en oppgradering til ECC 5.0/ECC 6.0. Sveinung Gehrken Gehrken Systems Agenda Vurdere 1 2 oppgradering 4 Erfaringer og hjelpemidler Planlegge oppgradering

Detaljer

INF1050 dagsorden 18. april 2007

INF1050 dagsorden 18. april 2007 INF1050 dagsorden 18. april 2007 Tema: Systemutviklingsprosessen Hvilke utviklingsmodeller kan vi velge mellom? Hvilke elementer inngår? Hvilke kriterier skal vi benytte for valg av modell? INF1050-systemutviklingsprosessen,

Detaljer

Organisatoriske programmer for mestring av førertrøtthet

Organisatoriske programmer for mestring av førertrøtthet Sammendrag: TØI-rapport 1081/2010 Forfattere: Ross Owen Phillips og Fridulv Sagberg Oslo 2010, 124 sider Organisatoriske programmer for mestring av førertrøtthet En lovende måte å takle trøtthet bak rattet

Detaljer

Planleggingsfasen.. Estimering av kostnader i IT-prosjekter. Overskridelser. Gjennomføringen. Stein Grimstad (Simula)

Planleggingsfasen.. Estimering av kostnader i IT-prosjekter. Overskridelser. Gjennomføringen. Stein Grimstad (Simula) Planleggingsfasen.. Estimering av kostnader i IT-prosjekter Stein Grimstad (Simula) 1 2 Gjennomføringen. Overskridelser I gjennomsnitt sterk underestimering av kostnader. o 30-40% overoptimistiske i gjennomsnitt

Detaljer

Kapittel 1: Data og fordelinger

Kapittel 1: Data og fordelinger STK Innføring i anvendt statistikk Mandag 8. august 8 Ingrid K. lad I løpet av dette kurset skal dere bli fortrolig med statistisk tenkemåte forstå teori og metoder som ligger bak knappene/menyene i vanlige

Detaljer

Forskningsmetoder i informatikk

Forskningsmetoder i informatikk Forskningsmetoder i informatikk Forskning; Masteroppgave + Essay Forskning er fokus for Essay og Masteroppgave Forskning er ulike måter å vite / finne ut av noe på Forskning er å vise HVORDAN du vet/ har

Detaljer

Analyse av nasjonale prøver i lesing, regning og engelsk på ungdomstrinnet 2015

Analyse av nasjonale prøver i lesing, regning og engelsk på ungdomstrinnet 2015 Analyse av nasjonale prøver i lesing, regning og engelsk på ungdomstrinnet 15 Sammendrag I snitt presterer elevene likt i engelsk og regning i 14 og 15. Endringen i prestasjoner fra 14 til 15 i engelsk

Detaljer

Forebygging av fall i helseinstitusjoner - om Extranet og målinger Side 2

Forebygging av fall i helseinstitusjoner - om Extranet og målinger Side 2 Forebygging av fall i helseinstitusjoner - om Extranet og målinger 04.11.2012 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 2 HVORFOR MÅLE? 04.11.2012 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 3 HVORFOR MÅLE?

Detaljer

IT-nytten i en virksomhet Bruk av IKT i virksomheter - G

IT-nytten i en virksomhet Bruk av IKT i virksomheter - G IT-nytten i en virksomhet Bruk av IKT i virksomheter - G Definisjoner Strategi Plan for hvordan virksomheten skal oppnå sine mål Sett av handlinger for å oppnå virksomhetens mål IT-strategi Plan for hvordan

Detaljer

Hvorfor (ikke) fastpris?!! Vinnerens forbannelse,! informasjonsasymmetri,! utvalgsrisiko,! opportunistisk adferd,! og! IT-kontrakter!!

Hvorfor (ikke) fastpris?!! Vinnerens forbannelse,! informasjonsasymmetri,! utvalgsrisiko,! opportunistisk adferd,! og! IT-kontrakter!! Hvorfor (ikke) fastpris?!! Vinnerens forbannelse,! informasjonsasymmetri,! utvalgsrisiko,! opportunistisk adferd,! og! IT-kontrakter!!! norsvin, 6. sept! Magne Jørgensen Fire spørsmål! Du legger inn bud

Detaljer

Reelle tall på datamaskin

Reelle tall på datamaskin Reelle tall på datamaskin Knut Mørken 5. september 2007 1 Innledning Tirsdag 4/9 var tema for forelesningen hvordan reelle tall representeres på datamaskin og noen konsekvenser av dette, særlig med tanke

Detaljer

Kontraktsformer og kvalitet. Sjefingeniør Torgeir Leland Vegdirektoratet - Byggherreseksjonen

Kontraktsformer og kvalitet. Sjefingeniør Torgeir Leland Vegdirektoratet - Byggherreseksjonen Kontraktsformer og kvalitet Sjefingeniør Torgeir Leland Vegdirektoratet - Byggherreseksjonen 1 Et lite tilbakeblikk til 2002 Hva ble sagt om kvalitet Kvalifiserte entreprenører må ha et kvalitetssystem

Detaljer

HVORDAN KAN MÅLINGER BIDRA TIL FORBEDRING? ved Maria Fornes

HVORDAN KAN MÅLINGER BIDRA TIL FORBEDRING? ved Maria Fornes HVORDAN KAN MÅLINGER BIDRA TIL FORBEDRING? ved Maria Fornes 1 Agenda Hvorfor måle? Analysere data - statistisk prosesskontroll Hva skal måles, og hvordan? 2 Hva er en måling? -temperatur -blodtrykk -puls

Detaljer

Nasjonale prøver i lesing, regning og engelsk på ungdomstrinnet 2015

Nasjonale prøver i lesing, regning og engelsk på ungdomstrinnet 2015 Nasjonale prøver i lesing, regning og engelsk på ungdomstrinnet 2015 Resultater fra nasjonale prøver på ungdomstrinnet høsten 2015 er nå publisert i Skoleporten. Her er et sammendrag for Nord-Trøndelag:

Detaljer

Hvorfor markedsundersøkelser?

Hvorfor markedsundersøkelser? Hvorfor markedsundersøkelser? Dekker vårt produkt et behov? Er det et marked av tilstrekkelig størrelse for vårt produkt? Finnes det relevante markedskanaler som vi kan få tilgang på For å få svar på disse

Detaljer

A-pressens kjøp av Edda media beregning av diversjonsrater

A-pressens kjøp av Edda media beregning av diversjonsrater A-pressens kjøp av Edda media beregning av diversjonsrater BECCLE - Bergen Senter for Konkurransepolitikk 10. Oktober 2012 Oversikt Diversjon og tolkningen av diversjonstall Bruk av diversjonsanalyser

Detaljer

Forstudierapport. Magne Rodem og Jan-Erik Strøm. 18. juni 2006

Forstudierapport. Magne Rodem og Jan-Erik Strøm. 18. juni 2006 Forstudierapport Magne Rodem og Jan-Erik Strøm 18. juni 2006 Innhold 1 Introduksjon 3 2 Bakgrunn for prosjektet 3 2.1 Beskrivelse av problemer og behov........................... 3 2.2 Kort om dagens systemer................................

Detaljer

Styret ved Vestre Viken HF 015/

Styret ved Vestre Viken HF 015/ Saksfremlegg Risikovurdering 3. tertial 2011 Dato Saksbehandler Direkte telefon Vår referanse Arkivkode 22.02.12 Jan Reidar Bergwitz-Larsen 913 67 503 Saksnr. Møtedato Styret ved Vestre Viken HF 015/2012

Detaljer

Eksempel på risikovurdering

Eksempel på risikovurdering Eksempel på risikovurdering Nedenfor finner du et eksempel på skjema for risiko og sårbarhetsmetoden (ROS). Det er et godt verktøy for å komme i gang med å kartlegge farer og problemer for få et bilde

Detaljer

Arbeidskraftsfond - Innland

Arbeidskraftsfond - Innland Arbeidskraftsfond - Innland INNHOLD INNLEDNING...3 ARBEIDSKRAFTEN OG OLJEFORMUEN...4 Hva er arbeidskraftsfond innland?... 4 Fremtidig avkastning fra oljefondet... 5 Hva skal til for å øke avkastningen

Detaljer

Konfigurasjonsstyring. INF1050: Gjennomgang, uke 11

Konfigurasjonsstyring. INF1050: Gjennomgang, uke 11 Konfigurasjonsstyring INF1050: Gjennomgang, uke 11 Kompetansemål Konfigurasjonsstyring Hva og hvorfor? I en smidig sammenheng Endringshåndtering Versjonhåndtering Systembygging Release -håndtering Del

Detaljer

Kortere gjennomføringstid i prosjekter

Kortere gjennomføringstid i prosjekter Kortere gjennomføringstid i prosjekter (Shortening the project life cycle) Et forskningsprosjekt i regi av Norsk senter for prosjektledelse Du har kanskje en antagelse om at din organisasjon har noe å

Detaljer

Forskningsmetoder i informatikk

Forskningsmetoder i informatikk Forskningsmetoder i informatikk Forskning; Masteroppgave + Essay Forskning er fokus for Masteroppgave + Essay Forskning er ulike måter å vite / finne ut av noe på Forskning er å vise HVORDAN du vet/ har

Detaljer

Forelesning 23 og 24 Wilcoxon test, Bivariate Normal fordeling

Forelesning 23 og 24 Wilcoxon test, Bivariate Normal fordeling Forelesning 23 og 24 Wilcoxon test, Bivariate Normal fordeling Wilcoxon Signed-Rank Test I uke, bruker vi Z test eller t-test for hypotesen H:, og begge tester er basert på forutsetningen om normalfordeling

Detaljer

Saksgang: Styret Helseforetakenes senter for pasientreiser ANS 31/10/2016

Saksgang: Styret Helseforetakenes senter for pasientreiser ANS 31/10/2016 Saksframlegg Referanse Saksgang: Styre Møtedato Styret Helseforetakenes senter for pasientreiser ANS 31/10/2016 SAK NR 53-2016 Halvårlig risikovurdering, Helseforetakenes senter for pasientreiser ANS per

Detaljer

QED 1 7. Matematikk for grunnskolelærerutdanningen. Bind 2. Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode

QED 1 7. Matematikk for grunnskolelærerutdanningen. Bind 2. Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode QED 1 7 Matematikk for grunnskolelærerutdanningen Bind 2 Fasit kapittel 4 Statistikk og kvantitativ metode Kapittel 4 Oppgave 1 La være antall øyne på terningen. a) Vi får følgende sannsynlighetsfordeling

Detaljer

Hvordan kan målinger bidra til forbedring? Side 2

Hvordan kan målinger bidra til forbedring? Side 2 Hvordan kan målinger bidra til forbedring? 05.09.2013 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 2 MÅLINGER HVORFOR & HVORDAN? 05.09.2013 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 3 MÅLINGER ~ KAN HA TRE

Detaljer

Perseidene 2015 fra Norge

Perseidene 2015 fra Norge Perseidene 2015 fra Norge Av Birger Andresen, Trondheim Astronomiske Forening (www.taf-astro.no) 2015 antas å bli et godt år for den flotte meteorsvermen Perseidene, i hvert fall for de som bor så langt

Detaljer

Rapport: Undersøkelse utseendepress

Rapport: Undersøkelse utseendepress Rapport: Undersøkelse utseendepress Temaet vårt er utseendepress på Horten Videregående Skole. Hvorfor?: Det angår oss siden det er vår skole, og vi omgir oss med dette hver dag. Det er spennende å se

Detaljer

Kan vi forutse en pendels bevegelse, før vi har satt den i sving?

Kan vi forutse en pendels bevegelse, før vi har satt den i sving? Gjør dette hjemme 6 #8 Kan vi forutse en pendels bevegelse, før vi har satt den i sving? Skrevet av: Kristian Sørnes Dette eksperimentet ser på hvordan man finner en matematisk formel fra et eksperiment,

Detaljer

Felles gevinstmetodikk i. Kongsbergregionen

Felles gevinstmetodikk i. Kongsbergregionen Felles gevinstmetodikk i SuksIT Kongsbergregionen Alle IKT-prosjekter i Kongsbergregionen skal benytte felles gevinstmetodikk m/ følgende maler: 1. Mal for prosjektvurdering (vurdere om prosjektet skal

Detaljer

Tall fra Grunnskolens informasjonssystem (GSI) 2013/14

Tall fra Grunnskolens informasjonssystem (GSI) 2013/14 Tall fra Grunnskolens informasjonssystem (GSI) 2013/14 Innhold Sammendrag... 2 Innledning... 2 Elevtall, grunnskoler og lærertetthet... 2 Årsverk til undervisningspersonale og elevtimer... 2 Spesialundervisning...

Detaljer

7 tegn på at dere bør bytte forretningssystem

7 tegn på at dere bør bytte forretningssystem 7 tegn på at dere bør bytte forretningssystem Å bytte forretningssystem er en beslutning som modner over tid. En rekke problemstillinger har ført til at dere stiller kritiske spørsmål ved løsningen dere

Detaljer

Planleggingsfasen.. Estimering av kostnader i IT-prosjekter. Gjennomføringen. Hvor gode er vi til å planlegge (estimere kostnader) ihht Standish Group

Planleggingsfasen.. Estimering av kostnader i IT-prosjekter. Gjennomføringen. Hvor gode er vi til å planlegge (estimere kostnader) ihht Standish Group Planleggingsfasen.. Estimering av kostnader i IT-prosjekter Magne Jørgensen Industriell Systemutvikling Institutt for Informatikk 1 2 Gjennomføringen. Hvor gode er vi til å planlegge (estimere kostnader)

Detaljer

Hvordan tenker Ptil? Våre erfaringer? Hvilken innsikt gir forskning og Ptils definisjon?

Hvordan tenker Ptil? Våre erfaringer? Hvilken innsikt gir forskning og Ptils definisjon? Hvordan tenker Ptil? Våre erfaringer? Hvilken innsikt gir forskning og Ptils definisjon? Seminar 30. mai 2017 om risikoforståelse Bjørnar Heide Initiativ i næringen Nye modeller Synliggjøring av usikkerhet

Detaljer

GJENNOMGANG UKESOPPGAVER 9 TESTING

GJENNOMGANG UKESOPPGAVER 9 TESTING GJENNOMGANG UKESOPPGAVER 9 TESTING INF1050 V16 KRISTIN BRÆNDEN 1 A) Testing viser feil som du oppdager under kjøring av testen. Forklar hvorfor testing ikke kan vise at det ikke er flere gjenstående feil.

Detaljer

Denne uken: kap. 6.1-6.2-6.3: Introduksjon til statistisk inferens. - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans

Denne uken: kap. 6.1-6.2-6.3: Introduksjon til statistisk inferens. - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans Denne uken: kap. 6.1-6.2-6.3: Introduksjon til statistisk inferens - Konfidensintervall - Hypotesetesting - P-verdier - Statistisk signifikans VG 25/9 2011 Statistisk inferens Mål: Trekke konklusjoner

Detaljer

Litt om forventet nytte og risikoaversjon. Eksempler på økonomisk anvendelse av forventning og varians.

Litt om forventet nytte og risikoaversjon. Eksempler på økonomisk anvendelse av forventning og varians. H. Goldstein Revidert januar 2008 Litt om forventet nytte og risikoaversjon. Eksempler på økonomisk anvendelse av forventning og varians. Dette notatet er ment å illustrere noen begreper fra Løvås, kapittel

Detaljer

Innhold. Forord... 11

Innhold. Forord... 11 Forord.................................................................. 11 Kapittel 1 Praktiske undersøkelser: spørsmål, spekulasjoner og fakta......... 13 1.1 Hva er poenget med empiriske undersøkelser?............................

Detaljer

Bedømmelse av usikkerhet

Bedømmelse av usikkerhet Bedømmelse av usikkerhet Karl Halvor Teigen Psykologisk institutt Universitetet i Oslo Hvorfor bedømmingspsykologi? All planlegging inneholder usikkerhet Graden av usikkerhet beror ofte på skjønn Usikkerhet

Detaljer

Detaljerte forklaringer av begreper og metoder.

Detaljerte forklaringer av begreper og metoder. Appendiks til Ingar Holme, Serena Tonstad. Risikofaktorer og dødelighet oppfølging av Oslo-undersøkelsen fra 1972-73. Tidsskr Nor Legeforen 2011; 131: 456 60. Dette appendikset er et tillegg til artikkelen

Detaljer

OM EXTRANET OG KAMPANJENS MÅLINGER (innsatsområdene UVI og SVK) 15.11.2012 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 2

OM EXTRANET OG KAMPANJENS MÅLINGER (innsatsområdene UVI og SVK) 15.11.2012 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 2 OM EXTRANET OG KAMPANJENS MÅLINGER (innsatsområdene UVI og SVK) 15.11.2012 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 2 HVORFOR MÅLE? 15.11.2012 - www.pasientsikkerhetskampanjen.no Side 3 HVORFOR MÅLE? Measurements

Detaljer

Sjokkanalyse: Fra sjokk til SSNIP

Sjokkanalyse: Fra sjokk til SSNIP Sjokkanalyse: Fra sjokk til SSNIP Lars Sørgard Seminar i Konkurransetilsynet 27. mai 20 Sjokk i Konkurransetilsynet 27.05.20 . Kort om sjokket Dagens tema Hva menes med et sjokk? Hvorfor er det relevant?

Detaljer

BESLUTNINGER UNDER USIKKERHET

BESLUTNINGER UNDER USIKKERHET 24. april 2002 Aanund Hylland: # BESLUTNINGER UNDER USIKKERHET Standard teori og kritikk av denne 1. Innledning En (individuell) beslutning under usikkerhet kan beskrives på følgende måte: Beslutningstakeren

Detaljer

Saksframlegg. BRUKERRELATERTE AVVIK/UHELDIGE HENDELSER I HELSE OG VELFERDSTJENESTEN Arkivsaksnr.: 10/9568

Saksframlegg. BRUKERRELATERTE AVVIK/UHELDIGE HENDELSER I HELSE OG VELFERDSTJENESTEN Arkivsaksnr.: 10/9568 Saksframlegg BRUKERRELATERTE AVVIK/UHELDIGE HENDELSER I HELSE OG VELFERDSTJENESTEN Arkivsaksnr.: 10/9568 ::: Sett inn innstillingen under denne linja Formannskapet tar sak om brukerrelaterte avvik/uheldige

Detaljer

DRI 3001 Våren Prosjektstyring mm Arild Jansen AFIN

DRI 3001 Våren Prosjektstyring mm Arild Jansen AFIN Temaer DRI 3001 2.forelesning Prosjektplan, litteratur og metode Litt mer om prosjektplanlegging Bruk av litteratur Undersøkelsesopplegg (enkel metodebruk) Mål for forelesningen: - Eksemplifisere prosjektplanlegging

Detaljer

Veiledning om tilsynets praksis vedrørende virksomhetenes målstyring (veiledning om målstyring)

Veiledning om tilsynets praksis vedrørende virksomhetenes målstyring (veiledning om målstyring) Veiledning om tilsynets praksis vedrørende virksomhetenes målstyring (veiledning om målstyring) Utgivelsesdato: 07.06.2010 1 Bakgrunn...2 2 Hensikt...2 3 Omfang...2 4 Sentrale krav...2 5 Generelt om målstyring...4

Detaljer

Deres ref. Vår ref. Dato 16/ /

Deres ref. Vår ref. Dato 16/ / Nærings- og fiskeridepartementet Deres ref. Vår ref. Dato 16/5493-1 16/00094 15.12.2016 NOU 2016:22: Aksjelovgivning for økt verdiskapning Ansvarlig myndighet: Nærings- og fiskeridepartementet Regelrådets

Detaljer

Effektevaluering av Ny GIV - foreløpige resultater

Effektevaluering av Ny GIV - foreløpige resultater 1 Effektevaluering av Ny GIV - foreløpige resultater Lars Kirkebøen (SSB), Marte Rønning (SSB), Edwin Leuven (UiO), Oddbjørn Raaum (Frischsenteret), Gaute Eielsen (SSB) Evalueringsseminar, 30. november

Detaljer

Vedlegg 2 Metodebeskrivelse for usikkerhetsanalysen. Kvalitetssikring (KS 1) av KVU for hovedvegsystemet i Moss og Rygge

Vedlegg 2 Metodebeskrivelse for usikkerhetsanalysen. Kvalitetssikring (KS 1) av KVU for hovedvegsystemet i Moss og Rygge Vedlegg 2 Metodebeskrivelse for usikkerhetsanalysen Kvalitetssikring (KS 1) av KVU for hovedvegsystemet i Moss og Rygge Innledning Terramar har en velprøvd tilnærming til og metodikk for gjennomføring

Detaljer

Veiledning for utarbeidelsen av økonomiske analyser som fremlegges for Konkurransetilsynet

Veiledning for utarbeidelsen av økonomiske analyser som fremlegges for Konkurransetilsynet Rev.dato: 16.12.2009 Utarbeidet av: Konkurransetilsynet Side: 1 av 5 Innhold 1 BAKGRUNN OG FORMÅL... 2 2 GENERELLE PRINSIPPER... 2 2.1 KLARHET OG TRANSPARENS... 2 2.2 KOMPLETTHET... 2 2.3 ETTERPRØVING

Detaljer

Styresak GÅR TIL: FORETAK: Styremedlemmer Helse Stavanger HF

Styresak GÅR TIL: FORETAK: Styremedlemmer Helse Stavanger HF Styresak GÅR TIL: FORETAK: Styremedlemmer Helse Stavanger HF DATO: 17.01.2017 SAKSBEHANDLER: Arild Johansen SAKEN GJELDER: Risikovurdering av overordnede styringsmål 2016 - evaluering av måloppnåelse ved

Detaljer

Bedre resultater i Nord-Trøndelag

Bedre resultater i Nord-Trøndelag Bedre resultater i Nord-Trøndelag Nå er resultatene fra de nasjonale prøver på ungdomstrinnet for høsten 2016 publisert i Skoleporten. Elever på 8. trinn gjennomfører nasjonale prøver i lesing, regning

Detaljer

Lars Sørgard: Konkurransestrategi, Fagbokforlaget, 1997.

Lars Sørgard: Konkurransestrategi, Fagbokforlaget, 1997. Kilde: Hjemmeside til Lars Sørgard (1997), Konkurransestrategi, Fagbokforlaget Nye oppgaver til Lars Sørgard: Konkurransestrategi, Fagbokforlaget, 1997. NB! For kun noen av disse oppgavene har jeg skrevet

Detaljer

ISO 27001 Syscom brukerforum 2013 Jørn Erik Hornseth og Torbjørn Remmen

ISO 27001 Syscom brukerforum 2013 Jørn Erik Hornseth og Torbjørn Remmen ISO 27001 Syscom brukerforum 2013 Jørn Erik Hornseth og Torbjørn Remmen Informasjonssikkerhet Visjon «Organisasjonen anerkjennes som ledende aktør innen informasjonssikkerhet» Oppdrag «Å designe, implementere,

Detaljer

Kapittel 2. Utforske og beskrive data. Sammenhenger mellom variable

Kapittel 2. Utforske og beskrive data. Sammenhenger mellom variable Kapittel 2 Utforske og beskrive data Sammenhenger mellom variable Relasjoner - eksempler Medisinsk studie: Lave kvinner har oftere hjerteattakk enn høye kvinner Forsikring: Tyngre biler har færre dødsulykker

Detaljer

Prøv å skrive alle svar på alle spørsmål i det tomme rom i disse sidene. Hvis du trenger mer plass, bruk ekstra sider.

Prøv å skrive alle svar på alle spørsmål i det tomme rom i disse sidene. Hvis du trenger mer plass, bruk ekstra sider. 1 For hver del, alle sub deler teller likt. Prøv å skrive alle svar på alle spørsmål i det tomme rom i disse sidene. Hvis du trenger mer plass, bruk ekstra sider. For hvert spørsmål, hvis du trenger å

Detaljer

Bilag 1 Kundens beskrivelse av Oppdraget

Bilag 1 Kundens beskrivelse av Oppdraget Bilag 1 Kundens beskrivelse av Oppdraget Avtalen punkt 1.1 Avtalens omfang Samferdselsdepartementet ønsker å få gjennomført en mikroøkonomisk studie av konkurranseflatene i godstransportmarkedet. I Nasjonal

Detaljer

Sorte svaner Hvordan håndterer vi usikkerhet? Terje Aven Universitetet i Stavanger

Sorte svaner Hvordan håndterer vi usikkerhet? Terje Aven Universitetet i Stavanger Sorte svaner Hvordan håndterer vi usikkerhet? Terje Aven Universitetet i Stavanger Risikostyring Det arbeid vi gjør og hvilke beslutninger vi tar Hindre ulykker, skader og tap Balansere ulike hensyn Risikostyring

Detaljer

Behandles av utvalg: Møtedato Utvalgssaksnr. Utvalg for tekniske saker 03.02.2010 10/10

Behandles av utvalg: Møtedato Utvalgssaksnr. Utvalg for tekniske saker 03.02.2010 10/10 SANDNES KOMMUNE - RÅDMANNEN Arkivsak Arkivkode Saksbeh. : 201000255 : E: 031 M00 &32 : Jan Inge Abrahamsen Behandles av utvalg: Møtedato Utvalgssaksnr. Utvalg for tekniske saker 03.02.2010 10/10 BRUKERUNDERSØKELSE

Detaljer

DRI 3001 Litteratur og metode Arild Jansen AFIN

DRI 3001 Litteratur og metode Arild Jansen AFIN Temaer DRI 3001 2.forelesning Prosjektplan, litteratur og metode Litt Praktisk prosjektplanlegging Bruk av litteratur Undersøkelsesopplegg (enkel metodebruk) Mål for forelesningen: - Eksemplifisere prosjektplanlegging

Detaljer

Metode for prosessforbedring

Metode for prosessforbedring Metode for prosessforbedring Gry-Lene Johansen Økonomiavd. NTNU Metode for prosessforbedring Fase 1: Etablering Fase 2: Kartlegge dages prosess Fase 3: Analyse og omforming Fase 4: Implementering Evaluering/

Detaljer

Sikkerhetskultur i transportsektoren

Sikkerhetskultur i transportsektoren Sikkerhetskultur i transportsektoren Beskrivelse, sammenligning og endring NFR, RISIT-programmet Lone Sletbakk Ramstad Studio Apertura, NTNU Samfunnsforskning AS Hva er spesielt med dette prosjektet? Ny

Detaljer

Veiledning Tittel: Veiledning for utarbeiding av økonomiske analyser Dok.nr: RL065

Veiledning Tittel: Veiledning for utarbeiding av økonomiske analyser Dok.nr: RL065 Veiledning Tittel: Dok.nr: RL065 Rev.nr: 02 Utarbeidet av: Konkurransetilsynet Side: 1 av 5 INNHOLD 1 Bakgrunn og formål... 2 2 Generelle prinsipper... 2 2.1 Klarhet og transparens... 2 2.2 Kompletthet...

Detaljer