Uma das principais ferramentas e técnicas da análise quantitativa dos riscos é a Simulação de Monte Carlo. O nome Monte Carlo surgiu durante a segunda guerra mundial no projeto Manhattan da construção da bomba atômica.
A técnica de Simulação de Monte Carlo consiste na geração de números aleatórios associados a um conjunto de distribuições probabilísticas em um intervalo de valores pré definidos. Durante a segunda guerra mundial, os físicos e matemáticos possuíam as fórmulas matemáticas, mas não dispunham na época de recursos computacionais como temos hoje, por esse motivo, a técnica só foi possível utilizar com precisão anos depois com o surgimento dos recursos computacionais.
A técnica de Simulação de Monte Carlo nos permite analisar com mais precisão estimativas de projetos de forma probabilísticas e migramos do mundo subjetivo para o mundo realístico.
A maioria dos projetos são feitos de forma determinística, ou seja, sem considerar que há variações e riscos associados, e o resultado muita das vezes são prazos não cumpridos e orçamentos estourados.
Há varias ferramentas no mercado que realizam a Simulação de Monte Carlo, desde ferramentas gratuitas com recursos mais limitados, mas possível de realizar análises até aqueles pagos com muitos recursos.
A maioria das ferramentas são um plugin do Microsoft Excel. Isso quer dizer que qualquer cenário que seja construído no Microsoft Excel é possível realizar análises com a Simulação de Monte Carlo.
O Software @Risk do fabricante palisade, faz a integração com o Microsoft Project, o que permite importar os campos do cronograma para o Microsoft Excel e realizar todas as análises. Até a versão 7 é possível fazer essa integração. A partir da versão 8 não há possibilidade de integração com o Microsoft Project, por decisão do fabricante.
No site do Blog Gerenciando Riscos em Projetos é possível fazer o download da versão 7.6.1, na sua versão trial de 15 dias.
Para um melhor entendimento como a técnica de Simulação de Monte Carlo pode ser útil no projeto, iremos expor abaixo um cenário real de projeto:
Nome do Projeto: Projeto de expansão de rede de telecomunicações
Descrição do Projeto: Instalação de equipamentos de rede NGN para uma grande operadora de telefonia fixa do Brasil em 8 sites divididos nos seguintes estados: Bahia, Pernambuco, Rio de Janeiro e São Paulo. Os equipamentos serão importados da china e haverá necessidade da contratação de terceirizadas, que estas serão responsáveis também por toda a documentação do projeto. O projeto também contratará engenheiros e um gerente de projeto.
Data de início do projeto: 13/01/2020
Data estimada de conclusão do projeto: 06/04/2020
Orçamento estimado do Projeto: R$ 130.024,00
Na figura 1 é mostrada o cronograma de forma sumarizada do caso real.
Figura 1 – Cronograma sumarizado no projeto de expansão de rede de telecomunicações
O cronograma foi concebido de forma determinística com data de conclusão em 06/04/2020 e orçamento R$ 130.024,00.
No projeto há algumas atividades críticas, como importação de equipamentos, contratação da terceirizada pela área de compras das empresas e alguns sites que são críticos.
Após importarmos o cronograma para o Microsoft Excel e modelarmos as atividades críticas, identificamos os resultados abaixo em gráficos e tabelas:
Figura 2 – Dados de conclusão do Projeto
Pelos gráficos e tabela mostrados acima em relação a data de conclusão do projeto, notamos que a data projetada inicialmente de 6 de abril de 2020 tem apenas 1% de chance de concluir nesta data. E no gráfico de tornado é notado que o item que mais contribui para uma data mais prolongada é a atividade de “importação dos equipamentos”.
Figura 3 – Dados de custo do projeto
Pelos dados mostrados na figura 3, notamos que orçamento do projeto definido tem uma chance de ser cumprido entre 10% e 20% e no gráfico tornado diz que os elementos que mais contribuem são os custos das empresas terceirizadas.
O término da instalação dos equipamentos nos sites do estado de São Paulo é considerado estratégica, e no início do projeto foi definido que as instalações estariam concluídas até 11 de março de 2020 (estimativa determinística). No entanto, pelo gráfico apresentado na figura 4 vemos que há apenas 10% de chance de atingir a meta. E notamos mais uma vez que a importação dos equipamentos é o item mais crítico do projeto, como podemos perceber no gráfico de tornado da figura 4.
Figura 4 – Dados da conclusão dos equipamentos nos sites do estado de São Paulo.
Ainda podemos gerar o gráfico de gantt probabilístico como mostrado na figura 5, para verificarmos as atividades que permaneceram mais tempo no caminho crítico do projeto e traçar ações para estas. E ainda associar uma planilha de registro de risco associado ao cronograma.
Figura 5 – Cronograma com gráfico de gantt probabilístico.
Essas são apenas alguns recursos a serem utilizados pela técnica de Simulação de Monte Carlo, mas com este caso real já é possível concluirmos que as análises podem ser muito úteis no nosso dia a dia.
Também é importante dizer que a técnica não irá dizer o que deve fazer, mas sim uma ajuda na toma de decisão pela empresa e seus gestores, como por exemplo, algo deve ser feito em relação a importação dos equipamentos para reduzirmos o prazo de entrega do projeto e também nos sites do estado de São Paulo, que foi considerada pela empresa um estado estratégico.
Assista abaixo um vídeo demonstrativo de análise de um cronograma de outro projeto;
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