Per i progetti in corso la curva ad "S" programmatica viene affiancata da un ramo di curva effettiva ottenuta dai dati storici osservati. E' auspicabile disporre di una curva strutturalmente stabile (non polinomiale) che consenta di interpolare efficacemente i dati storici e di effettuare flessibili proiezioni a finire
Dati:
Per il progetto (Problema 3.1) EPC (Engineering, Procurement, Construction) di 13 mesi precedentemente programmato si è iniziata da 6 mesi la realizzazione.
L'avanzamento percentuale progressivo registrato nei primi 6 mesi è: 0, 1.2, 5, 6, 10, 20. Dunque giunti al termine del 6° mese si ha un avanzamento fisico effettivo del 20% contro un 54% programmato. Tradotto in termini temporali il ritardo ammonta a circa 3 mesi e, se proiettato a finire risulta preoccupante in quanto il contratto prevede che il "Main contractor" paghi al "Client-Owner" una forte penale per ritardi superiori ad un mese. Si tratta dunque di trovare una Curva ad S di "Recovery" che interpoli bene i dati Effettivi (Achieved) registrati sino al 6° mese e che consenta di contenere il ritardo finale entro un mese (14 mesi invece dei 13 previsti inizialmente).Soluzione Curva ad "S" interpolante e Proiezione a finire
Per risolvere il problema si utilizza la stessa funzione esponenziale (strutturalmente stabile) impiegata per il Problema 3.1. 
Utilizzando semplicemente il mouse si trascina la curva di Forecast, assieme al suo simbolo, per 14 mesi. Per i primi 6 mesi si calcola poi la devianza tra i dati Achieved e Forecast. Questa devianza viene minimizzata variando le celle k, n, a della curva di Forecast. Dunque in questo caso i 3 parametri della curva vengono calcolati automaticamente in modo da interpolare al meglio i valori effettivi osservati. Per minimizzare la devianza si può usare, come fatto nel seguito, l'opzione non lineare del risolutore Excel.
![Problem solving e decision making [John Adair]](https://cdn.skuola.net/shared/thumb/159x141/news_foto/images/stories/problem_solving/john.adair2.png)
