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Análise Quantitativa de Risco – prazo

Stonner 2 Comentários 05.04.16 1610 Vizualizações Imprimir Enviar

Análise Quantitativa de Risco – prazo: após a análise qualitativa de riscos, é necessário implementar a análise quantitativa de riscos, a qual pode ter duas vertentes principais, Prazo e Custo. Neste artigo, iremos estudar o aspecto de prazo, e melhor entender porque os prazos estimados são tão distantes da realidade. Para ser notificado dos próximos artigos e vídeos, cadastre seu e-mail aqui em “Assine o Blogtek”. SEU E-MAIL NÃO será usado por terceiros.

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Análise Quantitativa de Risco – prazo: o prazo determinístico

Ao estimar prazos determinísticos para uma atividade, é usual adotarmos o que em estatísticas chamamos de moda, que é o valor mais frequente de uma distribuição. Por exemplo, se a soldagem de uma tubulação de aço carbono de 12”, schedule 40, geralmente leva 12 horas, este será o valor adotado.

Lançando estes prazos para todas as atividades de um projeto (empreendimento), teremos o prazo total do empreendimento, definido pelo caminho crítico, e as demais atividades terão folga.

Análise Quantitativa de Risco – prazo: o prazo estatístico

As discrepâncias entre os resultados de prazo determinístico e a realidade evidenciam que o prazo determinístico tem um viés muito otimista.

Os criadores da metodologia PERT (Program Evaluation Review Technique), desenvolvida ao longo do projeto Polaris, no auge da Guerra Fria, utilizaram além da moda (o prazo determinístico), o prazo mais otimista (a), e o prazo mais pessimista (b). Americanos são ricos em detalhes e explicitam que o prazo pessimista é o pior prazo em que se pode concluir uma atividade, “excepted the acts of God”.

A partir destes três valores (a, m, b), trabalha-se com o conceito de prazo esperado, calculado como te = (a+4m+b)/6. Esta fórmula aproxima este valor da mediana, que é o valor central de uma distribuição, ou seja, há 50% de probabilidade da atividade ser cumprida antes deste prazo, e 50% de probabilidade da atividade ser concluída após este prazo. Esta é a chamada distribuição triangular:

Distribuição triangular

Análise Quantitativa de Risco – distribuição triangular

Ainda assim, a utilização de métodos computacionais permite efetuar a simulação de Montecarlo, gerando valores aleatórios entre estes três pontos, gerando uma distribuição mais próxima da realidade:

Distribuição de Montecarlo

Análise Quantitativa de Risco – distribuição de Montecarlo

Ao utilizar a simulação de Montecarlo em um cronograma (alguns dos softwares mais utilizados para este fim são o @risk e CrystalBall), gerando resultados similares ao que vemos abaixo:

Exemplo de simulação de Montecarlo

Análise Quantitativa de Risco – exemplo

Note que o prazo determinístico neste exemplo (que é um exemplo REAL) tem a probabilidade de ser atingido menor do que 1%!!!

Breve, publicaremos mais artigos sobre análise quantitativa de risco (prazo), exemplificando porque os nossos prazos costumam ser tão errados. Para ser notificado dos novos artigos e vídeos, cadastre seu e-mail em “Assine o Blogtek”. SEU E-MAIL NÃO SERÁ USADO POR TERCEIROS.

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Stonner

Rodolfo Stonner, Engenheiro Mecânico pela UFRJ, atuou como Engenheiro de Equipamentos Sênior da Petrobras, e foi Gerente de Construção e Montagem das Obras Extramuros da Refinaria Abreu e Lima (RNEST), em Pernambuco. Atualmente aposentado, é consultor e instrutor nas áreas de Gerenciamento de Projetos e Gestão da Manutenção, e está atuando com a Deloitte na implantação do PMO para a Refinaria de Talara, Peru. Gosta de lecionar, trocar experiências e conhecimentos, é certificado como PMP (Project Management Professional) e RMP (Risk Management Professional) pelo PMI, e CRE (Certified Reliability Engineer) pela ASQ.

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  • Moschin

    Bom dia Stonner, amigos

    A escola de pensamento é o reducionista e determinística, mas a realidade se comporta como um modelo probabilístico.
    Executa-se o delineamento de cronograma pelo modelo determinístico (CPM) e depois, força a natureza a se comportar assim. E na maioria das vezes, os resultados são desastrosos.
    Por outro lado, de nada adianta fazer a variável oscilar (simulação de PERT ou de Monte Carlo, usando-se apenas a matemática pura. é importante que se entenda e quais os fatores que podem influenciar para que se atinja a duração otimista, e atuar para que aconteça, e que fatores atuam para levar o cronograma para a duração pessimista, e assim. atuar sobre eles, preventivamente.
    Publicamos recentemente no site do PMKB um artigo em que discutimos esse assunto.

  • Moschin

    Bom dia Stonner, amigos

    A escola de pensamento muito usada é o reducionista/determinística, mas a realidade se comporta como um modelo probabilístico o que faz com que o modelo deterministico seja por demais restrito.
    Executa-se o delineamento de cronograma pelo modelo determinístico (CPM) e depois, força-se a natureza a se comportar assim. E na maioria das vezes, os resultados são desastrosos.
    Por outro lado, de nada adianta fazer a variável oscilar (simulação de PERT ou de Monte Carlo, usando-se apenas a matemática pura. é importante que se entenda e quais os fatores que podem influenciar para que se atinja a duração otimista, e atuar para que aconteça, e que fatores atuam para levar o cronograma para a duração pessimista, e assim. atuar sobre eles, preventivamente.
    Publicamos recentemente no site do PMKB 3 artigos em que discutimos esse assunto.
    abs

    Moschin

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