Monte-Carlo Schedule Simulation

개요

Monte-Carlo Schedule Simulation은 프로젝트 관리에서 활동별 기간의 불확실성을 통계적으로 반영해 수천 번의 시뮬레이션을 통해 납기 가능성을 예측하는 기법입니다. 복잡한 프로젝트일수록 단일 일정 추정보다 훨씬 더 신뢰도 높은 예측 정보를 제공하여, 리스크 관리와 의사결정에 강력한 도구로 활용됩니다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명	비고
정의	확률적 일정 입력값을 기반으로 반복 시뮬레이션을 수행하여 납기 예측 분포를 생성하는 분석 기법	확률 모델 기반
목적	일정 지연 리스크 평가 및 납기 가능성 판단	불확실성 반영 일정 분석
기초 이론	몬테카를로 방법 (확률적 샘플링 기반 반복 실험)	예측 정확도 향상

“일정도 확률분포로 다루어야 한다”는 인식에서 출발한 실용적 통계 기법

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2. 특징

항목	Monte-Carlo 시뮬레이션	전통 일정 추정	비교 요약
입력값	범위(Optimistic, Most likely, Pessimistic)	단일 추정값	불확실성 반영 여부 차이
출력값	일정 완성일 분포, 누적 가능성 곡선	고정 납기일	리스크 기반 일정 가시성 확보
의사결정	예측 확률 기반 여유 일정 설정 가능	직관 중심 판단	과학적 일정 여유 분석 가능

주요 결과물인 CDF(Cumulative Distribution Function)로 일정 납기 신뢰도 파악 가능

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
활동 목록	일정의 구성 작업 리스트	시뮬레이션 단위 기반 구성
일정 범위 추정	각 작업별 Optimistic, Most Likely, Pessimistic 값	삼각 또는 베타 분포 기반 모델링
시뮬레이션 엔진	무작위 샘플링 반복 실행	수천~수만 번 일정 계산 수행
확률 분석 결과	완료 날짜의 확률분포, CDF, 신뢰구간 등	일정 리스크 커뮤니케이션 수단

PM 소프트웨어에서 Gantt 차트 기반 일정 구조와 통합하여 활용 가능

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	활용 사례
Triangular Distribution	3점 추정 기반 확률분포	간단하고 직관적 모델링 용이
PERT Beta Distribution	PERT 기반 일정 추정에 적합	프로젝트 일정 네트워크 모델 기반
Simulation Tools	Oracle Primavera Risk, @RISK, Kanbanize 등	일정/리스크 통합 예측 제공
Python/pandas + NumPy	오픈소스 기반 시뮬레이션 구현	AI 기반 일정 예측 자동화 가능

일정 관리, 리스크 분석, BI 도구 등과의 통합이 점차 확대 중

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5. 장점 및 이점

항목	설명	기대 효과
예측 신뢰도 향상	다양한 시나리오 기반 일정 시뮬레이션 제공	현실 기반 일정 계획 수립
리스크 기반 계획 수립	완성 확률 기준 일정 설정 가능	85% 납기 가능 일정 등 도출
의사결정 지원	고객/이해관계자에게 통계 기반 일정 설명 가능	일정 협상력 강화

현대 프로젝트에서 예측의 “설명가능성” 확보 수단으로 주목됨

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	활용 방식	고려사항
대형 건설 프로젝트	주요 공정별 일정 변동성 예측	외부 변수(날씨, 인허가 등) 시나리오 반영 필요
IT 제품 개발 일정	기능 단위 스프린트 일수 범위 추정	Historical 데이터 기반 추정 신뢰도 확보 필요
금융 프로젝트 거버넌스	마일스톤 납기 예측 확률 제공	결과 시각화 및 해석 능력 중요

시뮬레이션 횟수와 분포 유형 설정이 결과 신뢰도에 큰 영향

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7. 결론

Monte-Carlo Schedule Simulation은 복잡하고 불확실성이 큰 프로젝트에서 단순한 일정 추정을 넘어, 예측 신뢰도와 일정 리스크를 동시에 고려할 수 있게 해주는 통계 기반 의사결정 도구입니다. 프로젝트 관리자가 “얼마나 늦어질 수 있는가?” 또는 “지금 일정으로 90% 납기 가능성은 있는가?”와 같은 핵심 질문에 정량적으로 답할 수 있도록 해줍니다. 향후 AI 기반 자동화와 통합되며 더욱 확산될 전망입니다.