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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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? 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

Nettbaserte filmtjenester overtar

Nettbaserte filmtjenester overtar Nettbaserte filmtjenester overtar Sammen med BI har Film & Kino gjennomført en undersøkelse om bruken av online filmtjenester. I dette notatet presenteres noen av resultatene. I tillegg har Film & kino

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

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

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

NOTAT. Fastsette mål- og resultatkrav innenfor rammen av disponible ressurser og forutsetninger gitt av overordnet myndighet.

NOTAT. Fastsette mål- og resultatkrav innenfor rammen av disponible ressurser og forutsetninger gitt av overordnet myndighet. NOTAT Til: Møtedato: 13.12.07 Universitetsstyret Arkivref.: 200706432-1 Risikostyring ved Universitetet i Tromsø Bakgrunn Som statlig forvaltningsorgan er Universitetet i Tromsø underlagt Økonomiregelverket

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

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

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

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

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

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

ECON1810 Organisasjon, strategi og ledelse Forelesning ved Diderik Lund 15.03.04

ECON1810 Organisasjon, strategi og ledelse Forelesning ved Diderik Lund 15.03.04 Opsjoner En finansiell opsjon er en type kontrakt med to parter Utstederen (the issuer eller writer) (som kan være en person eller et selskap) påtar seg en forpliktelse Opsjonen gir motparten (som blir

Detaljer

Risikovurdering av elektriske anlegg

Risikovurdering av elektriske anlegg Risikovurdering av elektriske anlegg NEK Elsikkerhetskonferanse : 9 november 2011 NK 64 AG risiko Fel 16 Hvordan gjør de det? Definisjon av fare Handling eller forhold som kan føre til en uønsket hendelse

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

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

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

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

Gevinstrealisering, - en praktisk tilnærming til OU-prosesser

Gevinstrealisering, - en praktisk tilnærming til OU-prosesser Gevinstrealisering, - en praktisk tilnærming til OU-prosesser NSFs ehelsekonferanse 14. mai 2009 Knut Hellwege Prosjektleder/Spesialrådgiver IKT Helse Sør-Øst RHF knut.hellwege@helse-sorost.no, Mobil:934-01665

Detaljer

Mal til Risiko og sårbarhetsanalyse Helse, miljø og sikkerhet

Mal til Risiko og sårbarhetsanalyse Helse, miljø og sikkerhet Mal til Risiko og sårbarhetsanalyse Helse, miljø og sikkerhet (april 2008) 1 Innledning Systematisk helse-, miljø- og sikkerhetsarbeid innebærer at arbeidsgiver skal kartlegge farer og problemer og på

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

Styret finner vedlagte rammeverk for et helhetlig kvalitetssystem som interessant.

Styret finner vedlagte rammeverk for et helhetlig kvalitetssystem som interessant. BERGEN OG OMLAND HAVNEVESEN Dato: 9. april 2010 BGHAS /10 Bergen og Omland havnestyre Helhetlig kvalitetssystem i BOH KBOL HAV-8610-201003247-3 Bakgrunn I de senere årene har risikostyring og intern kontroll

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

Årsstudium i statsvitenskap

Årsstudium i statsvitenskap Årsstudium i statsvitenskap Studienavn Årsstudium i statsvitenskap 60 Varighet 1 år Organisering Nettstudier Hensikten med studiet er å gi grunnleggende kunnskap om og forståelse av politiske og administrative

Detaljer

gylne regler 1. Sett realistiske mål og tenk langsiktig 2. Invester regelmessig 3. Spre risiko 4. Vær forsiktig med å kjøpe aksjer for lånte penger

gylne regler 1. Sett realistiske mål og tenk langsiktig 2. Invester regelmessig 3. Spre risiko 4. Vær forsiktig med å kjøpe aksjer for lånte penger gylne regler 7 nøkkelen til fremgang 1. Sett realistiske mål og tenk langsiktig 2. Invester regelmessig 3. Spre risiko 4. Vær forsiktig med å kjøpe aksjer for lånte penger 5. Hold deg informert og følg

Detaljer

Representasjon av tall på datamaskin Kort innføring for MAT-INF1100L

Representasjon av tall på datamaskin Kort innføring for MAT-INF1100L Representasjon av tall på datamaskin Kort innføring for MAT-INF00L Knut Mørken 3. desember 204 Det er noen få prinsipper fra den første delen av MAT-INF00 om tall som studentene i MAT-INF00L bør kjenne

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

Statistisk behandling av kalibreringsresultatene Del 3. v/ Rune Øverland, Trainor Elsikkerhet AS

Statistisk behandling av kalibreringsresultatene Del 3. v/ Rune Øverland, Trainor Elsikkerhet AS Statistisk behandling av kalibreringsresultatene Del 3. v/ Rune Øverland, Trainor Elsikkerhet AS Denne artikkelserien handler om statistisk behandling av kalibreringsresultatene. Denne artikkelen har kalibreringskurve

Detaljer

OVERFLATE FRA A TIL Å

OVERFLATE FRA A TIL Å OVERFLATE FRA A TIL Å VEILEDER FOR FORELDRE MED BARN I 5. 7. KLASSE EMNER Side 1 Innledning til overflate... 2 2 Grunnleggende om overflate.. 2 3 Overflate til:.. 3 3 3a Kube. 3 3b Rett Prisme... 5 3c

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

Risikostyring. Dr. ing Øystein H. Meland

Risikostyring. Dr. ing Øystein H. Meland Risikostyring Dr. ing Øystein H. Meland Risiko NS 5814 Krav til risikoanalyser: Risiko er uttrykk for den fare som uønskede hendelser representerer for mennesker, miljø eller materielle verdier. Risikoen

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

Oppfølging av avvik og uønskede hendelser

Oppfølging av avvik og uønskede hendelser Veiledning om: Oppfølging av avvik og uønskede hendelser 1 Bakgrunn 2 2 Hensikt 2 3 Omfang 2 4 Sentrale krav i regelverk 2 Krav i sikkerhetsstyringsforskriften og kravforskriften 3 Fastsette årsak 3 Evaluere

Detaljer

befolkningens helsetilstand og hvordan helsen fordeler seg i en befolkning folkehelsearbeid: samfunnets innsats for å

befolkningens helsetilstand og hvordan helsen fordeler seg i en befolkning folkehelsearbeid: samfunnets innsats for å Folkehelse befolkningens helsetilstand og hvordan helsen fordeler seg i en befolkning folkehelsearbeid: samfunnets innsats for å påvirke faktorer som direkte eller indirekte fremmer befolkningens helse

Detaljer

Forelesning i konsumentteori

Forelesning i konsumentteori Forelesning i konsumentteori Drago Bergholt (Drago.Bergholt@bi.no) 1. Konsumentens problem 1.1 Nyttemaksimeringsproblemet Vi starter med en liten repetisjon. Betrakt to goder 1 og 2. Mer av et av godene

Detaljer

Hasardidentifikasjon. Hvordan finne ut hva som kan gå GALT FØR det går galt.

Hasardidentifikasjon. Hvordan finne ut hva som kan gå GALT FØR det går galt. Hasardidentifikasjon Hvordan finne ut hva som kan gå GALT FØR det går galt. 1 Hasard (trussel, uønsket hendelse) 2 Hendelse/situasjon som potensielt kan medføre skade på mennesker eller miljø. Bilkollisjon,

Detaljer

Matematikk 1000. Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 6. Løsningsforslag

Matematikk 1000. Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 6. Løsningsforslag Matematikk 1000 Øvingsoppgaver i numerikk leksjon 6 Løsningsforslag Oppgave 1 Funksjoner og tangenter 2.1: 15 a) Vi plotter grafen med et rutenett: > x=-3:.1:3; > y=x.^2; > plot(x,y) > grid on > axis([-2

Detaljer

Vet du hva vi kan bruke et regneark på pc-en til?

Vet du hva vi kan bruke et regneark på pc-en til? Vet du hva vi kan bruke et regneark på pc-en til? 14 Vi starter med blanke regneark! Regneark MÅL I dette kapitlet skal du lære om hva et regneark er budsjett og regnskap hvordan du kan gjøre enkle utregninger

Detaljer

Kort om finansiell risiko og risikostyring. Småkraftdagane i Ålesund

Kort om finansiell risiko og risikostyring. Småkraftdagane i Ålesund Kort om finansiell risiko og risikostyring Småkraftdagane i Ålesund 19. mars 2015 Sparebanken Møre Markets v/ Louis H Nordstrand Risiko på godt og vondt De har løst problemet, men til hvilken risiko?..og

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

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

Eksplisitt risikometode for bruk i byggeprosjekter

Eksplisitt risikometode for bruk i byggeprosjekter Eksplisitt risikometode for bruk i byggeprosjekter BegrensSkade fagdag 26.november 2015 Unni Eidsvig, NGI. Bjørn Vidar Vangelsten, Torgeir Haugen, Bjørn Kalsnes 2015-12-02 1 Innhold Bakgrunn og relevante

Detaljer

Grafisk løsning av ligninger i GeoGebra

Grafisk løsning av ligninger i GeoGebra Grafisk løsning av ligninger i GeoGebra Arbeidskrav 2 Læring med digitale medier 2013 Magne Svendsen, Universitetet i Nordland Innholdsfortegnelse INNLEDNING... 3 GRAFISK LØSNING AV LIGNINGER I GEOGEBRA...

Detaljer

NOTAT. Til: NHO Service. Kopi: Dato: 22.09.10

NOTAT. Til: NHO Service. Kopi: Dato: 22.09.10 NOTAT Til: Fra: Kopi: Dato: 22.09.10 Sak: NHO Service Ressurs- og effektivitetsanalyse av kommunale helse- og omsorgstjenester, renhold og FDV (forvaltning, drift og vedlikehold av kommunale bygninger)

Detaljer

Hva er risikostyring?

Hva er risikostyring? Hva er risikostyring? EBL workshop - DNV innlegg Tore Magler Wiggen, Senior Consultant / Lawyer, Cleaner Energy, DNV Energy. 22.10.2008 Agenda Risiko definisjon og begreper Risikovurdering risikoanalyse

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

UiB :: INF111 :: Øving 2

UiB :: INF111 :: Øving 2 UiB :: INF111 :: Øving 2 En øving skrevet av Martin Kolbeinsvik Innholdsfortegnelse 1 Sjakk og språkoversettelse...2 Omfang og verdensbilde...3 Gyldighet og dens relevans...3 Gyldighetsbetont omfang...4

Detaljer

Viktige læringsaktiviteter

Viktige læringsaktiviteter Viktige læringsaktiviteter Læringsaktiviteter som dekkes av Aktiviteter Stille spørsmål. Utvikle og bruke modeller. = dekkes Planlegge og gjennomføre undersøkelser. Analysere og tolke data. Bruke matematikk,

Detaljer

Høgskolen i Sør-Trøndelag Avdeling Trondheim Økonomisk Høgskole EKSAMENSOPPGAVE

Høgskolen i Sør-Trøndelag Avdeling Trondheim Økonomisk Høgskole EKSAMENSOPPGAVE Høgskolen i Sør-Trøndelag Avdeling Trondheim Økonomisk Høgskole EKSAMENSOPPGAVE MET1002 Statistikk Grunnkurs 7,5 studiepoeng Torsdag 14. mai 2007 kl. 09.00-13.00 Faglærer: Sjur Westgaard (97122019) Kontaktperson

Detaljer

Bygge en trygg trapp LÆRERVEILEDNING. Presentasjon av sammenhengen

Bygge en trygg trapp LÆRERVEILEDNING. Presentasjon av sammenhengen 1 Bygge en trygg trapp LÆRERVEILEDNING Presentasjon av sammenhengen Oppgaven dreier seg om å bygge en trygg trapp for en privatbolig ved hjelp av en vanlig trekonstruksjon, slik en snekker eller tømrer

Detaljer

Kommentarer til boka Regneark for barnetrinnet 1

Kommentarer til boka Regneark for barnetrinnet 1 Kommentarer til boka Regneark for barnetrinnet (Ideen er den samme, men skjermbildene noe forskjellige i ulike versjoner av Excel) Arket Om regneark Endre cellebredden Plasser markøren midt mellom to kolonner.

Detaljer

HMS-forum 2013. Tirsdag 12 mars 2013. Risikovurdering som verktøy i daglige beslutninger

HMS-forum 2013. Tirsdag 12 mars 2013. Risikovurdering som verktøy i daglige beslutninger HMS-forum 2013 Tirsdag 12 mars 2013. Risikovurdering som verktøy i daglige beslutninger Arild A. Danielsen Risk Manager arild.danielsen@fada.no 1 Risikovurdering Det vanlige er at risiko er et uttrykk

Detaljer

Ofte stilte spørsmål.

Ofte stilte spørsmål. Ofte stilte spørsmål. Spm.1 Hvordan kan det dokumenteres / bevises at de ansatte er kjent med visjon, formål og kvalitetspolitikk? SVAR.1 Dette kan vises gjennom samme type tilbakemeldinger fra hver av

Detaljer

Innovasjon og usikkerhet

Innovasjon og usikkerhet Innovasjon og usikkerhet ABB Robotics, Bryne Fredag 9.mars 2012 Eric Brun Produktutvikling og usikkerhet Usikkerhet om begrensninger og muligheter i prosjektet Kostnader for endringer Planlegging Lansering

Detaljer

RISIKOANALYSE (Grovanalyse)

RISIKOANALYSE (Grovanalyse) RISIKOANALYSE (Grovanalyse) Mars Side 1 av 7 Risikoanalyse(Grovanalyse) Ifølge Norsk Standard (NS 5814) er begrepet risiko definert som: «Uttrykk for den fare som uønskede hendelser representerer for mennesker,

Detaljer

Undersøkelse om kundetilfredshet 2009

Undersøkelse om kundetilfredshet 2009 Undersøkelse om kundetilfredshet 2009 Høytytende tetningsteknologi Velkommen til James Walkers tredje spørreundersøkelse om kundetilfredshet. Da vi satte i gang med vår første spørreundersøkelse i 2006,

Detaljer

Leica Viva TS11: Avansert Manuell totalstasjon med bildefunksjonalitet

Leica Viva TS11: Avansert Manuell totalstasjon med bildefunksjonalitet Leica Viva TS11 Leica Viva TS11: Avansert Manuell totalstasjon med bildefunksjonalitet 6 oktober 2010 Leica Geosystems har gleden av å presentere sin nye manuelle totalstasjon, Leica Viva TS11. Denne moderne

Detaljer

Utforsking av funksjonsuttrykk og de tilhørende grafene ved hjelp av GeoGebra

Utforsking av funksjonsuttrykk og de tilhørende grafene ved hjelp av GeoGebra Anne-Mari Jensen Utforsking av funksjonsuttrykk og de tilhørende grafene ved hjelp av GeoGebra Innledning I ungdomsskolen kommer funksjoner inn som et av hovedområdene i læreplanen i matematikk. Arbeidet

Detaljer

Vurdering av kvaliteten på undersøkelser om virkninger av trafikksikkerhetstiltak

Vurdering av kvaliteten på undersøkelser om virkninger av trafikksikkerhetstiltak Sammendrag: Vurdering av kvaliteten på undersøkelser om virkninger av trafikksikkerhetstiltak TØI-rapport 984/2008 Forfatter(e): Rune Elvik Oslo 2008, 140 sider Denne rapporten presenterer en undersøkelse

Detaljer

Kontinuerlig forbedring i den praktiske hverdagen i Skatteetaten. Lucie Aunan, Programleder Kristin Paulgaard, prosessveileder Skatt Nord

Kontinuerlig forbedring i den praktiske hverdagen i Skatteetaten. Lucie Aunan, Programleder Kristin Paulgaard, prosessveileder Skatt Nord Kontinuerlig forbedring i den praktiske hverdagen i Skatteetaten Lucie Aunan, Programleder Kristin Paulgaard, prosessveileder Skatt Nord Vi kommer til å fokusere på Skatteetatens tilnærming til lean Organisering

Detaljer

CSM Hva betyr dette for oss? Mona Tveraaen Kjetil Gjønnes Monika L. Eknes Jernbaneverket

CSM Hva betyr dette for oss? Mona Tveraaen Kjetil Gjønnes Monika L. Eknes Jernbaneverket CSM Hva betyr dette for oss? Mona Tveraaen Kjetil Gjønnes Monika L. Eknes Jernbaneverket Introduksjon Hensikt Gjennomgang av de ulike elementene i CSM hvordan disse håndteres hos oss våre tolkninger diskusjon

Detaljer

Hvor i All Verden? Del 2 Erfaren Scratch PDF

Hvor i All Verden? Del 2 Erfaren Scratch PDF Hvor i All Verden? Del 2 Erfaren Scratch PDF Introduksjon Hvor i All Verden? er et reise- og geografispill hvor man raskest mulig skal fly innom reisemål spredt rundt i Europa. Dette er den andre leksjonen

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

2. Om kvalitetssystemet til Oslo Kommune

2. Om kvalitetssystemet til Oslo Kommune Memo TIL: NHO SERVICE FRA: Oslo Economics EMNE: KVALITET I SYKEHJEM DATO: 22. mars 2013 1. Innledning På oppdrag fra NHO Service har Oslo Economics tidligere utarbeidet en analyse av kvalitet og kostnader

Detaljer

Tall fra Grunnskolens informasjonssystem (GSI) 2014/15

Tall fra Grunnskolens informasjonssystem (GSI) 2014/15 Tall fra Grunnskolens informasjonssystem (GSI) 2014/15 Innhold Sammendrag... 2 Innledning... 2 Elevtall, grunnskoler og lærertetthet... 2 Årsverk til undervisningspersonale og elevtimer... 2 Spesialundervisning...

Detaljer

Vedlegg til høringsbrev

Vedlegg til høringsbrev Vedlegg til høringsbrev 1. Prognoser for befolkningsvekst i perioden (rapportens pkt 8.2.1) Rapportens beregninger bygger på SSBs og Oslo kommunes befolkningsframskrivinger fra 2012 og 2014. Det er fra

Detaljer

Arbeidskraftsfond - Innland

Arbeidskraftsfond - Innland Arbeidskraftsfond - Innland 1. desember 2015 Spekter er en arbeidsgiverforening som organiserer virksomheter med over 200 000 ansatte og er dominerende innen sektorene helse, samferdsel og kultur. VÅRE

Detaljer

Løsningsforslag til oppgaver - kapittel 5

Løsningsforslag til oppgaver - kapittel 5 Løsningsforslag til oppgaver - kapittel 5 5.1 a) b) Kostnader Inntekter Mengde Variable kostnader Differansekostnader Per enhet Salgsinntekt Per enhet Totalt Totalt Differanseinntekt - - 75 75 17 17 1

Detaljer

b) i) Finn sannsynligheten for at nøyaktig 2 av 120 slike firmaer går konkurs.

b) i) Finn sannsynligheten for at nøyaktig 2 av 120 slike firmaer går konkurs. Eksamen i: MET 040 Statistikk for økonomer Eksamensdag: 31 Mai 2007 Tid for eksamen: 09.00-13.00 Oppgavesettet er på 4 sider. Tillatte hjelpemidler: Alle trykte eller egenskrevne hjelpemidler og kalkulator.

Detaljer

Kvantitative metoder datainnsamling

Kvantitative metoder datainnsamling Kvantitative metoder datainnsamling Pensum: Dag Ingvar Jacobsen (2005): Hvordan gjennomføre undersøkelser?, side 235-303 og 380-388. Tematikk: Oppsummering fra sist forelesning. Operasjonalisering. Utforming

Detaljer

Gjelder fra: 19.08.2014. Godkjent av: Fylkesrådet

Gjelder fra: 19.08.2014. Godkjent av: Fylkesrådet Dok.id.: 1.3.1.7.0 Metode beskrivelse av arbeidsprosess og risiko- og Utgave: 1.00 Skrevet av: Camilla Bjørn Gjelder fra: 19.08.2014 Godkjent av: Fylkesrådet Dok.type: Styringsdokumenter Sidenr: 1 av 7

Detaljer

Ved KHiB brukes åtte kriterier som felles referanseramme for vurdering av studentenes arbeid ved semestervurdering og eksamen:

Ved KHiB brukes åtte kriterier som felles referanseramme for vurdering av studentenes arbeid ved semestervurdering og eksamen: VURDERING OG EKSAMEN I KHiBS BACHELORPROGRAM I KUNST 1. Introduksjon til vurderingskriteriene I kunst- og designutdanning kan verken læring eller vurdering settes på formel. Faglige resultater er komplekse

Detaljer

UTVIKLINGSTREKK OG RAMMEBETINGELSER

UTVIKLINGSTREKK OG RAMMEBETINGELSER UTVIKLINGSTREKK OG RAMMEBETINGELSER Utviklingstrekk og perspektiver i Vest-Agder I dette avsnittet beskrives noen utviklingstrekk som gir bakgrunn for fylkeskommunens virksomhet og innsats på de forskjellige

Detaljer

Grafisk arbeid. Artikkelen er skrevet av Henning Handå for Studentliv

Grafisk arbeid. Artikkelen er skrevet av Henning Handå for Studentliv Grafisk arbeid Artikkelen er skrevet av Henning Handå for Studentliv Artikkelen er opprinnelig utarbeidet i til bruk for deltagere på Studentlivs kurs i PR og markedsføring. Samtidig fungerer den også

Detaljer

Behandling mot soppsjukdommer i vårhvete etter VIPS-varsel

Behandling mot soppsjukdommer i vårhvete etter VIPS-varsel 118 Abrahamsen, U. / Bioforsk FOKUS 10 (1) mot soppsjukdommer i vårhvete etter VIPS- Unni Abrahamsen Bioforsk Landbruk Unni.abrahamsen@bioforsk.no Innledning svært klimaavhengige. Hyppigheten av regn er

Detaljer

Forelesning 21 Repetisjon: Utvikling av empiribasert teori. Forenklet fremstilling av analyseprosessen. Koding av intervjutekst.

Forelesning 21 Repetisjon: Utvikling av empiribasert teori. Forenklet fremstilling av analyseprosessen. Koding av intervjutekst. Forelesning Repetisjon: Utvikling av empiribasert teori Grounded theory (Glazer & Strauss 967) Organiser egen data inn i begrepskategorier Finn ut hvordan disse begrepene er relatert til hverandre Hvis

Detaljer

LABORATORIERAPPORT. RL- og RC-kretser. Kristian Garberg Skjerve

LABORATORIERAPPORT. RL- og RC-kretser. Kristian Garberg Skjerve LABORATORIERAPPORT RL- og RC-kretser AV Kristian Garberg Skjerve Sammendrag Oppgavens hensikt er å studere pulsrespons for RL- og RC-kretser, samt studere tidskonstanten, τ, i RC- og RL-kretser. Det er

Detaljer

Brannscenarier Hvilke scenarier må analyseres? Hvordan velge analysemetode? Trondheim 5. januar 2011

Brannscenarier Hvilke scenarier må analyseres? Hvordan velge analysemetode? Trondheim 5. januar 2011 Brannscenarier Hvilke scenarier må analyseres? Hvordan velge analysemetode? Trondheim 5. januar 2011 Audun Borg 1 Sammendrag Brannscenario Brannscenarier i koder og standarder. Valg av brannscenario ved

Detaljer

Risikoerkjennelse og samfunnssikkerhet. Samfunnssikkerhet, DSB konferanse Mandag 4.2.2013 Av: Kenneth Pettersen

Risikoerkjennelse og samfunnssikkerhet. Samfunnssikkerhet, DSB konferanse Mandag 4.2.2013 Av: Kenneth Pettersen Risikoerkjennelse og samfunnssikkerhet Samfunnssikkerhet, DSB konferanse Mandag 4.2.2013 Av: Kenneth Pettersen Min forskningsbakgrunn Studier av ulykkers opphav og forebygging Knytte organisasjoner til

Detaljer