Isbergsmetaforen har varit en stor källa till inspiration för utvecklingsgruppen. I dagens projektkultur läggs huvudfokus oftast på att styra projekten på det som brukar kallas TKI, (Tid, Kostnad och Innehåll). Det är dock bara toppen av isberget. TKI är inte något man styr på, utan något man behöver styra mot. Lyckas projektet leverera kravställd kvalitet, i tid och inom budget är det snarare ett resultat av att underliggande processer och arbetssätt fungerar. Det är dessa underliggande faktorer, projektets samlade funktion, som i PQi-modellen benämns som ”projektkvalitet”. Arbetet har därför fokuserats på att skapa bra mått och göra projektkvaliteten mätbar.
Alla som har erfarenhet av att leda byggprojekt vet exempelvis att en mindre lyckad upphandling lätt resulterar i en dålig projektstart. Då blir svårt att leverera på TKI. Detta oavsett hur duktig man är på tidsplanering och kostnadsuppföljning. Lägger vi sedan till risker för dåligt fungerande samverkan, planering, motivation och engagemang etc, så inser vi att det inte räcker att styra på de hårda parametrarna tid, kostnad och innehåll för att lyckas. Vi måste mäta projektkvaliteten, det vill säga de underliggande faktorer som avgör om vi lyckas med projektet eller inte.
Nyckeltal som beskriver projektets kvalitet
Mätmodellen för PQi är uppbyggd av ett antal frågor som bildar femton olika indikatorer. Exempelvis är indikatorn ”Kommunikation” uppbyggd av tre underliggande frågor. På toppen av modellen finns den övergripande indikatorn PQi – Project Quality Index. PQi används med fördel som ett övergripande nyckeltal för en organisations projektverksamhet. Andra exempel på indikatorer, som är lämpliga att använda som KPI:er eller nyckeltal är Samverkan, Förutsättningar för BIM, Miljö och arbetsmiljö, samt Arbetsklimat.
PQi-modellens konstruktion gör det möjligt att studera samband och drivkrafter för väl fungerande projekt. Olika frågor har olika stor påverkan på projektet och vissa är viktigare än andra att fokusera på för att höja projektkvaliteten.
Mätmodellen är statistiskt validerad, både av Binosight och av oberoende statistiker. För att bedöma en mätmodells kvalitet används ett begrepp som kallas förklaringsgrad. PQi-modellen har en förklaringsgrad på ca 65-70% vilket ses som ett bra värde. Det innebär att om projektkvaliteten exempelvis sjunker med tio enheter kan modellen till ungefär två tredjedelar förklara vad detta beror på. Omvänt kan den även ge stöd för vad en organisation behöver satsa på för att förbättra sin projektkvalitet mot ett uppsatt mål.