{"id":17809,"date":"2022-10-25T13:44:00","date_gmt":"2022-10-25T11:44:00","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/?p=17809"},"modified":"2026-02-11T14:52:36","modified_gmt":"2026-02-11T13:52:36","slug":"entspannt-ans-ziel-dank-besserer-zeitplanung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/entspannt-ans-ziel-dank-besserer-zeitplanung\/","title":{"rendered":"Entspannt ans Ziel – dank besserer Zeitplanung"},"content":{"rendered":"\n\n\n

Von Susanne M\u00fcller, Teilnehmerin des CAS Requirements Engineering<\/a> <\/p>\n\n\n\n

Software-Projekte \u00fcberziehen ihren Zeitplan im Durchschnitt um gut einen Drittel<\/a>. Das geschieht selbst dann, wenn die Verantwortlichen bereits geplante Features weglassen und zus\u00e4tzliche finanzielle Mittel ins Projekt pumpen.<\/p>\n\n\n\n

Versp\u00e4tungen im Projekt haben viele Ursachen: Bugs, Personalausf\u00e4lle, unklare Ziele und so weiter. Am wichtigsten sind aber psychologische Gr\u00fcnde<\/a>. Die meisten von uns rollen die Zeitsch\u00e4tzung \u00abvon innen\u00bb auf: Wir betrachten die einzelnen Teile des Problems, und versuchen so, den Gesamtzeitaufwand herauszufinden.<\/p>\n\n\n\n

Zu optimistische Sch\u00e4tzungen sind ein wichtiges Thema im Projektmanagement. Die Autorin identifiziert das Hauptproblem: n\u00e4mlich psychologische Gr\u00fcnde<\/p>Programmleiter Martin Jud<\/a> zu diesem Blogbeitrag aus dem CAS Requirements Engineering<\/a>.<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

\u00abPlanungsfehlschluss\u00bb \u00fcberwinden <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dieses Vorgehen verleitet zu optimistischen Sch\u00e4tzungen. Wir nehmen keine R\u00fccksicht darauf, wie lange \u00e4hnliche fr\u00fchere Aufgaben gedauert haben. Auch nehmen wir an, dass es keine Verz\u00f6gerungen geben wird \u2013 obwohl wir es besser wissen m\u00fcssten. Neuropsychologinnen und -psychologen nennen das einen Planungsfehlschluss <\/a>(planning fallacy).<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Planungsirrtum: Wir lernen, dass wir nichts lernen. Obwohl es in fr\u00fcheren Projekten immer wieder Unvorhergesehenes gab, nehmen wir an, dass im n\u00e4chsten Projekt alles l\u00e4uft wie geplant. (Darstellung: S. M\u00fcller, Elemente via <\/em>noun-project<\/em><\/a>: Fahrrad \u2013 Jeevan Kumar, Big Foot \u2013 Mat Rutherford, Berg \u2013 H. Alberto Gongora.)<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

So lassen sich Fehleinsch\u00e4tzungen abwenden<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Effizienter w\u00e4re es, ein Projekt \u00abvon aussen\u00bb einzusch\u00e4tzen<\/a>: Betrachte es also als nur eine Arbeit unter vielen. Dabei st\u00fctzt du dich auf die Zeitverteilung \u00e4hnlicher fr\u00fcherer Projekte, um den Zeitrahmen des aktuellen Vorhabens abzusch\u00e4tzen.<\/p>\n\n\n\n

Allerdings hat man in der Praxis kaum Daten von 100+ Projekten, wie sie f\u00fcr diese sogenannte Referenzklassen-Prognose (reference class forecasting) n\u00f6tig w\u00e4ren. Zum Gl\u00fcck kann man die Planung aber auch mit einfachen Kniffen in die richtige Richtung lenken.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
Referenzklassen-Prognose: Wir schauen, wie lange \u00e4hnliche Vorhaben gedauert haben. Anschliessend berechnen wir mit statistischen Methoden, wie lange unser Projekt wahrscheinlich dauern wird (Darstellung: S. M\u00fcller).<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Mit diesen f\u00fcnf Tipps den Zeitaufwand besser einsch\u00e4tzen <\/strong><\/p>\n\n\n\n

  1. Lass jemand anderen deinen Arbeitsaufwand sch\u00e4tzen: <\/strong>Der Planungsirrtum betrifft nur unsere eigenen Aufgaben. Projekte von anderen sehen wir hingegen in einem pessimistischeren Licht. Wir werden eher auf m\u00f6gliche Hindernisse aufmerksam<\/a>.
    <\/li>
  2. Lass das Worst-Case-Szenario in die Sch\u00e4tzung einfliessen: <\/strong>Sch\u00e4tze die denkbar schlechteste (P), die wahrscheinlichste (W) und die bestm\u00f6gliche Projektdauer (O). Verwende den gewichteten Durchschnitt (= (P + 4 x W + O) \/ 6) daraus. Das f\u00fchrt zu realistischeren Werten. Diese sogenannte \u00ab3-point-Estimation\u00bb regt zudem dazu an, fr\u00fchzeitig \u00fcber m\u00f6gliche Risiken nachzudenken.
    <\/li><\/ol>\n\n\n\n
    \"\"<\/a>
    Bei der sogenannten \u00ab3-point Estimation\u00bb fliessen der Best und der Worst Case in die Berechnung ein (Darstellung: S. M\u00fcller).<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
    1. Erfasse deine Projektarbeitszeit <\/strong>Zeitmess-Tools wie Toggl<\/a><\/strong> unterst\u00fctzen dich dabei. Es ist wichtig, auch unproduktive Zeit mitzumessen: Dazu geh\u00f6ren beispielsweise Unterbrechungen oder Momente, in denen du Projektzeit kurzfristig f\u00fcr etwas anderes aufwendest. So baust du dir schrittweise deine eigene Datenbank auf, mit der du deine Sch\u00e4tzungen \u00fcberpr\u00fcfen kannst. Sch\u00e4tzt du den Aufwand regelm\u00e4ssig zu hoch oder zu tief ein, so kannst du deine Werte mit deinem pers\u00f6nlichen Fudge-Faktor<\/a> multiplizieren.
      <\/li>
    2. Mach eine <\/strong>Monte-Carlo-Simulation<\/strong><\/a>: <\/strong>Das EvidenceBased Scheduling<\/a> st\u00fctzt sich auf diese Methode. Das Grundprinzip ist einfach: F\u00fcr jede Projektaufgabe ziehst du zuf\u00e4llig einen Wert aus den Zeiten vergangener Projekte. F\u00fcr ein Projekt mit 45 Aufgaben ziehst du also 45 Zufallswerte und berechnest die Gesamtzeit. Wiederholst du das 100 Mal, kannst du aus der entstehenden Zeitverteilung ableiten, wie lange das Projekt wahrscheinlich dauern wird.
      <\/li>
    3. Plane mit nat\u00fcrlichen Zeitabschnitten: <\/strong>Wenn du den Aufwand in Stunden ermitteln willst, kann es n\u00fctzlich sein, die Aufgaben als 90-Minuten-Bl\u00f6cke zu sch\u00e4tzen<\/a>. Diese Dauer entspricht dem menschlichen Rest-Activity-Zyklus<\/a>. Pro Arbeitstag plant man vier solche Bl\u00f6cke ein: zwei am Morgen (vor und nach der Kaffeepause) und zwei am Nachmittag (dito). Das macht die Sch\u00e4tzung greifbarer und schliesst in jeden Tag einige Stunden Pufferzeit f\u00fcr andere T\u00e4tigkeiten ein.<\/li><\/ol>\n\n\n\n
      \"\"<\/a>
      Teile deinen Arbeitstag zum Sch\u00e4tzen in vier Bl\u00f6cke \u00e0 90 Minuten ein (Darstellung: S. M\u00fcller).<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

      #NoEstimates als Alternative <\/strong><\/p>\n\n\n\n

      Wenn es mit dem Sch\u00e4tzen trotzdem nicht klappt, braucht man nicht zu verzweifeln. Die #NoEstimates<\/a>-Bewegung h\u00e4lt wenig vom Sch\u00e4tzen der Aufgabendauer. Sie schl\u00e4gt vor, Zeitsch\u00e4tzungen beiseitezulegen, und empfiehlt vielmehr, dass man beispielsweise die Anzahl der pro Sprint erledigten User Stories voraussagen<\/a> soll.<\/p>\n\n\n\n

      \"\"<\/a>
      Zeitsch\u00e4tzungen werden h\u00e4ufig als verbindliche Deadlines missbraucht. Daher empfiehlt #NoEstimates, sich besser auf Sprint-Throughput zu st\u00fctzen (Komposition: S. M\u00fcller, Meme via awwmemes.com).<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

      Frage in die Runde: Wie sch\u00e4tzt du den Zeitaufwand oder folgst du der #NoEstimates-Bewegung? Bitte schreib deine Best-Practice-Beispiele hier zuunterst in die Kommentarspalte.  <\/em><\/p>\n\n\n\n

      Ver\u00f6ffentlicht am 24.2.2022

      Hinweis: Dieser Blogbeitrag wurde im Rahmen eines Leistungsnachweises f\u00fcr dasCAS       Requirements Engineering<\/a> verfasst. Er wurde gepr\u00fcft und redaktionell aufbereitet.<\/p>\n\n\n

      \n\t
      \n\t\t
      \n\t\t\t
      \"Susanne<\/a>
      Susanne M\u00fcller<\/figcaption><\/figure>\n

      Geht Fehlplanungen auf den Grund<\/strong>: Susanne M\u00fcller bloggt aus dem Unterricht des CAS Requirements Engineering<\/a>. Sie hat einen Doktortitel in Mikrobiologie und ist Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Universit\u00e4tsspital Z\u00fcrich. Sie hat bereits einige IT-Projekte beobachtet, die den vorgesehenen Zeitrahmen gesprengt haben. Darum interessiert es sie, warum wir immer wieder dieselben Fehler machen.<\/p>\n

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      IT-Projekte brauchen eine gute Zeitplanung. Wenn wir versuchen, einen Zeitaufwand zu sch\u00e4tzen, f\u00fchrt uns die menschliche Psyche aber oft an der Nase herum. 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