Earned Value Management (EVM)

Earned Value Management (EVM) betreft een projectmanagementmethode die de prestaties van een project kwantificeert door de geplande waarde (PV), earned value (EV) en werkelijke kosten (AC) te integreren. Het biedt een gestandaardiseerde manier om de voortgang, kosten en prestaties van een project te meten en te voorspellen. EVM is ontwikkeld door het Amerikaanse ministerie van Defensie in de jaren 60 en wordt nu wereldwijd toegepast in verschillende sectoren, zoals bouw, IT en engineering (Fleming & Koppelman, 2016).

Wanneer is het raadzaam om EVM toe te passen?

EVM wordt vooral toegepast in complexe projecten waar nauwkeurige monitoring en controle van kosten en planning essentieel zijn. Het is uitermate geschikt voor:

1. Grote projecten: Waar budgetoverschrijdingen en vertragingen substantiele gevolgen hebben.
2. Projecten met strikte deadlines: Waar tijd een kritieke factor is.
3. Projecten met hoge onzekerheid: Waar risicomanagement en vroegtijdige signalering van afwijkingen belangrijk zijn
4. Overheids- en defensieprojecten: Waar transparantie en verantwoording vereist zijn.

Toelichting EVM-model

Het EVM-model bestaat uit drie kernvariabelen en afgeleide indicatoren:

1. Geplande Waarde (PV): De budgettaire waarde van het geplande werk tot een bepaald moment.
2. Earned Value (EV): De waarde van het daadwerkelijk voltooide werk.
3. Werkelijke Kosten (AC): De werkelijke kosten die zijn gemaakt om het werk te voltooien.

De kernindicatoren:

1. Cost Variance (CV): $CV=EV-AC$
   (Positief = onder budget, negatief = boven budget).
2. Schedule Variance (SV): $SV=EV-PV$
   (Positief = voor op schema, negatief = achter op schema).
3. Cost Performance Index (CPI): $CPI=\frac{EV}{AC}$
   ($CPI>1$ = efficiënt, $CPI<1$ = inefficiënt).
4. Schedule Performance Index (SPI): $SPI=\frac{EV}{PV}$
   

Voorspellende indicatoren:

1. Estimate at Completion (EAC): $EAC=\frac{BAC}{CPI}$
   (Voorspelling van de totale kosten bij voltooiing).
2. Variance at Completion (VAC): $VAC=BAC-EAC$
   (Verschil tussen het oorspronkelijke budget en de voorspelde kosten).

Toepassing van EVM: Rekenvoorbeeld

Om het EVM-model toe te passen, worden de navolgende stappen doorlopen: het definiëren van de kernvariabelen, het berekenen van de prestatie-indicatoren en het maken van voorspellingen voor de toekomst. Onderstaand een stapsgewijze uitleg met een rekenvoorbeeld.

Stap 1: Definieer de kernvariabelen

Stel je hebt een project met de volgende gegevens:

• Budget at Completion (BAC): Het totale budget voor het project is €100.000.
• Projectduur: Het project loopt over 10 maanden.
• Geplande voortgang: Elke maand wordt 10% van het werk voltooid, dus €10.000 per maand.

Na 5 maanden wil je de voortgang evalueren. De gegevens zijn als volgt:

• Geplande Waarde (PV): Het geplande werk na 5 maanden betreft: $5\times \text{€}10.000=\text{€}50.000$
  
• Earned Value (EV): Het daadwerkelijk voltooide werk is 40% van het project, derhalve $0,40\times \text{€}100.000=\text{€}40.000$
  
• Werkelijke Kosten (AC): De werkelijke kosten na 5 maanden betreft: €45.000.

Stap 2: Bereken de prestatie-indicatoren

1. Cost Variance (CV):
   $CV=EV-AC$
   $CV=\text{€}40.000-\text{€}45.000=-\text{€}5.000$
   Interpretatie: Het project is €5.000 boven budget.

2. Schedule Variance (SV):
   $SV=EV-PV$
   $SV=\text{€}40.000-\text{€}50.000=-\text{€}10.000$
   Interpretatie: Het project loopt €10.000 achter op schema.

3. Cost Performance Index (CPI):
   $CPI=\frac{EV}{AC}$
   $CPI=\frac{\text{€}40.000}{\text{€}45.000}=0,89$
   Interpretatie: Voor elke euro die is uitgegeven, wordt €0,89 aan waarde geleverd. Het project is derhalve inefficiënt qua kosten.

4. Schedule Performance Index (SPI):
   $SPI=\frac{EV}{PV}$
   $SPI=\frac{\text{€}40.000}{\text{€}50.000}=0,80$
   Interpretatie: Het project werkt aan 80% van de geplande snelheid. Het loopt derhalve achter op schema.

Stap 3: Maak voorspellingen voor de toekomst

1. Estimate at Completion (EAC):
   $EAC=\frac{BAC}{CPI}$
   $EAC=\frac{\text{€}100.000}{0,89}=\text{€}112.360$
   Interpretatie: Als het project in hetzelfde tempo doorgaat, zullen de totale kosten naar verwachting €112.360 bedragen.

2. Variance at Completion (VAC):
   $VAC=BAC-EAC$
   $VAC=\text{€}100.000-\text{€}112.360=-\text{€}12.360$
   Interpretatie: Het project zal naar verwachting €12.360 boven budget uitkomen.

3. Estimate to Complete (ETC):
   $ETC=EAC-AC$
   $ETC=\text{€}112.360-\text{€}45.000=\text{€}67.360$
   Interpretatie: Er is nog €67.360 nodig om het project te voltooien.

4. To Complete Performance Index (TCPI):
   $TCPI=\frac{BAC-EV}{BAC-AC}$
   $TCPI=\frac{\text{€}100.000-\text{€}40.000}{\text{€}100.000-\text{€}45.000}=\frac{\text{€}60.000}{\text{€}55.000}=1,09$
   Interpretatie: Om het project binnen het oorspronkelijke budget te voltooien, moet het team voortaan €1,09 aan waarde leveren voor elke euro die wordt uitgegeven.

Samenvatting van het rekenvoorbeeld

Welke kanttekeningen kunnen worden geplaatst bij EVM?

Hoewel EVM een buitengewoon krachtig hulpmiddel is, kunnen er enkele kanttekeningen worden geplaatst: 

1. Complexiteit: EVM vereist een gedetailleerde planning en monitoring, wat tijdrovend en kostbaar kan zijn (Kerzner, 2017).
2. Subjectiviteit in EV-meting: Het bepalen van de “earned value” kan subjectief zijn, vooral bij kwalitatieve deliverables (Naeni et al., 2011).
3. Niet geschikt voor alle projecten: EVM is minder effectief bij agile of iteratieve projecten waar de scope veelal verandert (Lipke, 2009).
4. Afhankelijkheid van accurate data: EVM is uitsluitend betrouwbaar wannneer de invoergegevens (PV, EV, AC) nauwkeurig zijn (Fleming & Koppelman, 2016).
5. Focus op kosten en tijd: EVM richt zich vooral op kosten en planning, echter negeert het andere -in sommige vallen kritieke- factoren zoals kwaliteit en stakeholdertevredenheid (Kerzner, 2017).

LITERATUUR

1. Fleming, Q. W., & Koppelman, J. M. (2016). Earned value project management (4th ed.). Project Management Institute.
2. Kerzner, H. (2017). Project management: A systems approach to planning, scheduling, and controlling (12th ed.). Wiley.
3. Lipke, W. (2009). Earned schedule: An extension to earned value management. PMI Global Congress.
4. Naeni, L. M., Shadrokh, S., & Salehipour, A. (2011). A fuzzy approach for the earned value management. International Journal of Project Management, 29(6), 764-772.