最近，我的公众号后台和公司茶水间，频繁出现这类灵魂拷问。作为某产研团队的“玄学交付大师”，我决定摊牌了：我们团队确实在“算命”——用蒙特卡罗模拟预测需求交付概率！
今天，就带大家看看这个“科学算命”的骚操作。

一、同事的困惑—为什么他们能“弹射下班”？

A团队10个需求，全部按时交付，但B团队却只交付了3个。问题出在哪？答案藏在需求的“不确定性”里。

二、交付神器——蒙特卡罗模拟

1. 科学算命，拒绝拍脑袋

蒙特卡罗模拟听起来高大上，其实就像火锅店老板算备菜量：

你知道了每桌点餐中肥牛的规律：

• 一般情况点3盘肥牛
• 最少点一盘
• 最多点5盘

根据历史数据模拟1000次“顾客点菜”，就能算出“备50盘够不够用”的概率。同理，把“肥牛”换成“需求开发工时”，就是我们的交付预测神器！

2. 第一步：建立“需求工时算命模型”

一般情况来说，需求规模小于4的需求，风险可控，符合正态分布。所以我们假设，一个规模2的需求，实际开发工时可能是：

正态分布：平均2小时，±1小时波动

而对于需求规模大于4的需求，风险不可控，可以使用三角分布。所以我们假设，一个规模5的需求，实际开发工时可能是：

三角分布：最乐观3小时，最可能5小时，最悲观8小时

3. 第二步：开始“算命”

假设本迭代有14个需求，总规模50故事点，团队可用工时60小时。

首先，设置不同需求规模的消耗工时分布

然后，统计不同需求规模的需求个数

模拟10000次

可以看到在60小时内完成14个需求的概率为25%

4. 第三步：调整计划，逆天改命

经过上面的初步预测，25%的概率想必在座的各位是不能容忍的，那么就需要调整计划，来让概率提高。

调整计划无非三种方式，砍需求、加人、延长工期。首先我们来尝试砍掉一个高风险需求，再次预测，概率提高到了78%，可喜可贺!

78%的概率可能还是有较大的概率无法全部交付，一般来说，工期是不能延长的，所以我们去其他团队借调1个开发，再次预测，概率提高到了98%！稳了稳了，这下稳了。

蒙特卡罗模拟的终极奥义：不是预测命运，而是创造命运！

三、为什么总规模相同，结果却不同？

回到开头两个团队的对比：

用蒙特卡罗模拟后，真相浮出水面：

• 开源版团队：需求颗粒度小，整体风险可控。
• IPD版团队：大规模需求占比超80%，延期风险极高。

四、让“不确定性”为你打工

过去，我们靠“项目经理的直觉”和“程序员的头发”对抗不确定性。现在，蒙特卡罗模拟让我们学会用概率思维掌控风险。

最后送大家一句话：

“不能测量的交付，都是玄学；

能用概率解决的焦虑，都不叫事儿！”