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Joint Confidence Level (JCL) – Todos nós gerentes de projeto, engenheiros, administradores, estão habituados (e cansados) a lidar com projetos cujos custos e prazos estouraram. Recentemente publicamos aqui no Blogtek o artigo “Erros nas estimativas iniciais de custo e prazo: como evitar”, em que mostramos um gráfico empírico da NASA que mostra quão enormes são os erros cometidos nas estimativas iniciais. Além dos erros cometidos, há o fato de que as análises de prazo e de custo são realizadas em separado. Se você quiser ser notificado dos próximos artigos, cadastre seu e-mail aqui ao lado, em Assine o Blogtek! SEU E-MAIL NÃO SERÁ USADO POR TERCEIROS.
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Inúmeros softwares de planejamento permitem realizar análises probabilísticas de custo e prazo (Monte Carlo). Basicamente, consiste em, ao introduzir as atividades, informar os valores mais otimistas, mais pessimistas e valor médio para o custo e prazo de cada atividade, que o software irá realizar alguns milhares de simulações, e irá gerar gráficos que lhe irão informar qual a probabilidade que o projeto seja executado no prazo X, ou que o custo seja Y.
No entanto, estas variáveis são distintas, portanto NÃO permitem que informar que o projeto tem tal probabilidade de ser realizado até a data X E (note que a conjunção mudou, agora são probabilidades simultâneas) tem tal probabilidade de ser realizado ao custo Y. A menos que…
Ao fazermos as simulações, podemos ter a informação de que a probabilidade de o projeto ser executado numa determinada data é 70%, mas isto não significa que a probabilidade de ser executado em um determinado custo seja também de 70%.
A proposta do Joint Confidence Level (JCL) é permitir estimativas CONJUNTAS de prazo e custo.
Para cada simulação, é gerado um possível valor de custo e uma possível data de término. Temos, portanto, para cada simulação, um par ordenado (data x custo). Plotando estes gráficos teremos um gráfico de dispersão.
Imagine que para um determinado projeto, ao serem colocados os valores otimista, médio e pessimista para cada atividade (prazo e custo), tenha gerado, após 1.000 simulações, prazos de término do projeto que variam entre 25/03/2018 e 19/11/2018, e custos que variam entre 500 milhões reais e 1.500 milhões de reais.
Os 1.000 pares ordenados gerados a partir desta simulação fictícia estariam assim representados, em um gráfico Excel:
Joint Confidence Level (JCL) – gráfico de dispersão
Imaginemos que para o cliente do projeto a data limite seja 22/08/18. Qual a probabilidade que este projeto seja executado neste prazo?
Joint Confidence Level (JCL) – análise de prazo
Facilmente pode-se através do Excel ver quantos pontos ficaram abaixo da linha de corte da data referida, e concluímos que a probabilidade de que o projeto seja executado nesta data é de 45,1%.
Se o valor máximo que o cliente pode dispender é de 1.200 milhões de reais, qual a probabilidade de o custo ficar abaixo deste valor?
Joint Confidence Level (JCL) – análise de custo
E qual seria a probabilidade de o projeto ser executado até 22/08/2018 E em custo inferior a 1.200 milhões de reais? Um primeiro pensamento seria de multiplicar as probabilidades, obtendo 45,1% x 68,0% = 30,7%. Porém, são variáveis distintas, e observando se o gráfico abaixo considerando simultaneamente as limitações de prazo e custo, veremos que a probabilidade de atender a ambos limites será de 40,1%.
Joint Confidence Level (JCL) – análise de custo e prazo
Ainda não há muitos softwares disponíveis para realizar esta análise conjunta, mas é sempre viável transportar os dados para o Excel e construir o gráfico de dispersão. É importante notar que esta é uma maneira de abordar em conjunto o Prazo e o Custo em termos probabilísticos.
Estaremos sempre abordando tópicos de Gerenciamento de Projetos, Gestão da Manutenção, Liderança e Gestão aqui no Blogtek. Para manter-se informado sobre os próximos artigos, cadastre seu e-mail em Assine o Blogtek! SEU E-MAIL NÃO SERÁ USADO POR TERCEIROS.
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.
Mais uma matéria excelente Stonner! Obrigado por compartilhar.
Obrigado, Cláudio. Vi o assunto há algum tempo, achei interessante, e me pus a pesquisar. Muitas vezes os gerentes ou clientes acham que as probabilidades de cumprimento de prazo e custo estao integradas entre si, porém geralmente nao é assim. Grato pelo comentário!
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