@Risk

Facultad de Administración de Proyectos

Curso: “Planificación de los Riesgos”

Trabajo Grupal de Investigación:

Software @Risk for Project

Elaborado:Eduardo Gutiérrez Carbajal

Helmer Pérez MartínezLuis Diego Quesada

Luis Mariano FernándezWalter Alpizar Arguello

Profesor Mario López.MAP-93

19 de Noviembre 2012

Índice de Contenido

ÍNDICE DE CONTENIDO………………………………………………………..…...…2

RESUMEN EJECUTIVO……………………………………………………………......3

INTRODUCCIÓN………………………..………………………………………............4

DESARROLLO DEL TRABAJO…………………………………………………..……5

CONCLUSIONES……………………………………………………………..….……..7

BIBLIOGRAFÍA…………………………………………………………………………..8

ANEXOS………………………………………………………………………………….9

19 de Noviembre Página 2

Resumen Ejecutivo

El presente trabajo grupal de investigación se fundamente en el análisis del

software @Risk for Project de la compañía Palisade, dicha aplicación utiliza la

simulación de Monte Carlo para mostrar los posibles resultados de un proyecto

utilizando como input la o las variables que el usuario defina y que puedan

impactar el proyecto.

Se procederá con la aplicación de la herramienta con el caso de estudio proyecto:

“FIESTA DE CELEBRACIÓN DE LA EMPRESA” utilizado para el desarrollo de

otros trabajos del curso

La utilidad de la herramienta es que logra con un importante grado de confianza

determinar qué tareas son más importantes para posteriormente analizar,

identificar y administrar los riesgos apropiadamente.

También el software es un optimizador ya que a través de sus logaritmos permite

identificar un número de iteraciones suficiente para dar con un resultado óptimo

una vez calculado las necesidades de corridas de las variables.

El otro importante aporte para cualquier Director de Proyecto son los índices de

sensibilidad o gráficos de tornado que permiten identificar aquellos elementos que

más influyen en los resultados de la simulación.


Introducción

El presente análisis tiene como objetivo conocer el software @Risk for Project, el

importante valor agregado que genera para cualquier Director de Proyecto que

desea eliminar los sesgos producto de juicios subjetivos y elementos carentes de

fundamentos estadísticos matemáticos.

Con la aplicación de @Risk al caso “FIESTA DE CELEBRACIÓN DE LA

EMPRESA” se permitirá evidenciar el potencial valor agregado del software, su

fácil uso y como con índices importantes de confianza se pueden optimizar los

cronogramas y presupuestos y aplicar dichas variables a la identificación y

administración de los riesgos.


Desarrollo del Trabajo

El @RISK para Project

El @RISK para Project utiliza la simulación Monte Carlo para mostrarle todos los

posibles resultados en su proyecto – y le dice a usted qué tan probable es de que

los mismos ocurran. Esto significa que finalmente usted posee el panorama más

completo posible. Usted puede determinar qué tareas son más importantes y

luego administrar los riesgos apropiadamente. Aún cuando no existe paquete de

software que pueda pronosticar el futuro, el @RISK para Project le puede mostrar

a usted la mejor estrategia basada en la información disponible. ¡Esta no es una

mala garantía!

El poder de la simulación Monte Carlo radica en la visualización de los resultados

posibles que ésta crea. Simplemente al ejecutar una simulación, el @RISK para

Project lleva a su modelo de proyecto desde la representación de justamente un

único posible resultado a la representación de miles de ellos. Con el @RISK para

Project, usted podrá contestar preguntas como ¿Cuál es la probabilidad de

completar determinado punto de control intermedio a tiempo y bajo control

presupuestario? O bien, ¿cuáles son las probabilidades de que determinada fase

de un proyecto sea completada antes de un día en particular?

Defina la incertidumbre con facilidad

La escogencia de cual función de distribución de @RISK debe utilizarse es

tarea fácil. El @RISK para Project viene con un visualizador de

distribuciones que le permite a usted previsualizar varias distribuciones

antes de seleccionarlas. Usted también puede utilizar sus propios datos

históricos y la herramienta integrada de ajuste de datos del @RISK para

Project seleccionará la mejor función con los parámetros adecuados.


Presente resultados con gráficos asombrosos

El @RISK para Project provee un amplio rango de gráficos para poder

interpretar y presentar sus resultados a otros. El Gráfico de Gantt de

@RISK le permite a usted visualizar los resultados de simulación

directamente en el gráfico de Gantt nativo de Project. Las curvas de

histograma y acumulativas muestran la probabilidad de ocurrencia de

distintos resultados. Utilice gráficos sobrepuestos y de resumen para

comparaciones más avanzadas. Los menúes de clic derecho y las útiles

barras de herramientas hacen de la navegación un dos por tres.

Identifique las tareas más importantes

El @RISK para Project le provee a usted con análisis de sensibilidad y

escenarios para determinar los factores críticos en sus modelos. Use el

Análisis de Sensibilidad para jerarquizar los factores inciertos en su modelo

de acuerdo al impacto que éstos tienen por sobre sus resultados. Visualice

claramente los resultados con un diagrama de Tornado fácil de interpretar,

y luego lleve a cabo acciones gerenciales consecuentes al respecto.

Modelación condicional y planeación de contingencias

La versión Profesional del @RISK para Project incluye un conjunto de

funcionalidades de ramificación que le permiten a usted construir planes de

contingencia si determinados eventos ocurren. Cuantifique fácilmente los eventos

probabilísticos en su modelo.

INDUSTRIA APLICATIONES

AEROESPACIAL Estimación de costos

CONSTRUCCIÓN

Cálculo de la programación

Planes de contingencia

Presupuesto de proyección

Planificación de recursos

DEFENSA Aeronaves y la adquisición de


equipo

Tropa de implementación

y planificación de la misión

MEDIO AMBIENTE La planificación de limpieza de

tóxicos

TECNOLOGÍA DE LA

INFORMACIÓN

Sistemas de programación

de lanzamiento

FABRICACIÓN Programación de la producción

Planta de cierre

MINERÍA

Explosión de planificación

Recuperación de los yacimientos

mineros

PETRÓLEO Y GAS

Perforación de pozos de

perforación de la construcción

Exploración análisis

PRODUCTOS FARMACÉUTICOS

Fondo para la planificación

Proyectos de investigación

y desarrollo

TRANSPORTE Gobierno el cumplimiento de la

regulación

Simulación Monte Carlo

La Simulación Monte Carlo es un método estadístico.

Numérico no determinístico usado para aproximar expresiones matemáticas, que

son complejas y costosas de evaluar con exactitud.


Este método es llamado así en referencia a los casinos de Monte Carlo del

Principado de Mónaco, ciudad que es la capital de los juegos de azar. El

generador de los números aleatorios de la simulación es comparado con

las ruletas de juego de la ciudad.

El método data del año 1944 y a la fecha ha mejorado enormemente con el

desarrollo de las computadoras.

Lo que realiza Monte Carlo es tomar valores aleatorios de un parámetro (por

ejemplo la duración de una actividad o el costo de un entregable) dentro de un

rango definido, con el objetivo de obtener la envolvente de resultados totales del

modelo, analizado a través del total de iteraciones realizadas.

Otro resultado importante que arroja la simulación son los índices de sensibilidad o

gráficos de tornado. Estos gráficos nos permiten identificar aquellos elementos

que más influyen en los resultados de la simulación. Su aplicación más importante

radica en la optimización de los cronogramas y presupuestos.

Funcionalidades y Beneficios de @RISK para Project

FUNCIONALIDADES

Perfecta integración dentro de Microsoft Project Motor de simulación avanzado 37 funciones de distribución incluidas Visualizador de distribuciones y ajuste de datos Correlación de variables de entrada Gráficos de calidad de presentación Diagrama de Gantt en @RISK Reportes en Excel Análisis de sensibilidad y escenarios Indices críticos Ramificación probabilística y condicional Calendarios probabilísticos Función “Vary” de variabilidad Categorías de riesgo


Variables globales Tablas de entrada de parámetros

BENEFICIOS No hay necesidad de exportar datos para llevar a cabo un análisis de

riesgos; rápidamente se realizan análisis Análisis rápido y profundo Represente virtualmente cualquier factor incierto con una modelación precisa Fácil y precisa definición de los factores inciertos Represente la dependencia entre variables relacionadas para una

modelación precisa Visualice el impacto del riesgo y comunique efectivamente a los involucrados Visualice la verdadera ruta crítica de forma tal que se puedan administrar

efectivamente los recursos Todos los gráficos y cuadros puede ser exportados a Excel para una fácil

distribución a otros Identifique las tareas individuales que poseen

el mayor impacto sobre los resultados, y los escenarios particulares que conducen a ciertos resultados

Evalúe la importancia de las tareas al observar el porcentaje de tiempo en que éstas aparecen en la ruta crítica

Establezca planes de contingencia para eventos contingentes

Cuantifique la detención del trabajo debido a eventos tales como el clima o una huelga

Haga variar un valor respecto de su promedio para mayor flexibilidad en la modelación

Aplique la misma incertidumbre a tareas similares de la misma categoría; ahorre tiempo al no tener que ajustar tareas una por una

Mantenga valores a ser referidos por cualquier cálculo a ser realizado por @RISK para Project para una mayor conveniencia en la modelación

Añada rápidamente o modifique los parámetros de funciones de @RISK sin tener que abrir cada función individualmente


Conclusiones

Permite valorar uno de los aspectos más importantes, como lo son los riesgos y con esto poder evaluar las posibles alterativas de acción para cada uno de estos.

Este software es una herramienta más de la administración eficaz de proyectos, permitiendo realizar proyecciones de datos importantes del proyecto y que permitirán servir de criterio para la toma de decisiones.

No hay que ser expertos matemáticos y con conocimientos estadísticos para la utilización del software ya que es fácil de usar y muy comprensible.

No hay que realizar importaciones de datos para realizar las simulaciones, ya que es compatible tanto como MS Project, Excel etc.

Bibliografía

@Risk for Project de,

http://www.palisade.com/riskproject/


http://www.palisade.com/riskproject/

Anexos

Simulation Results forProyecto Aniversario

Empresa/Costo

Summary Information

Project NameProyecto_Aniversario_Empresa.mp

p

Number of Simulations 1

Number of Iterations 100

Number of Inputs 3

Number of Outputs 1

Sampling Type Monte Carlo

Simulation Start Time 18/11/2012 12:26

Simulation Stop Time 18/11/2012 12:26

Simulation Duration 00:00:01

Random Seed 1502673332

Summary StatisticsStatisti

c Value %tile ValueMinimum 14220,210 5% 14300,250

Maximum 15041,600 10% 14407,570

Mean 14668,075 15% 14446,620

Std Dev 192,8816403 20% 14510,400

14.2 14.5 14.8 15.1

5% 90% 5% 14.3003 14.9831

Mean=14668.07

Distribution for Proyecto AniversarioEmpresa/Costo

Values in Thousands

0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000

Mean=14668.07

14.2 14.5 14.8 15.1

@RISK Trial VersionFor Evaluation Purposes Only

14.2 14.5 14.8 15.1

5% 90% 5% 14.3003 14.9831

Mean=14668.07


Val

ues

in 1

0^ -

3

Values in Thousands

0.000

0.500

1.000

1.500

2.000

2.500

Mean=14668.07

14.2 14.5 14.8 15.1


Variance 37203,32716 25% 14537,170

Skewness -0,088140858 30% 14567,660

Kurtosis 2,414256738 35% 14588,390

Median 14646,270 40% 14604,740

Mode 14646,270 45% 14629,400

Left X 14300,250 50% 14646,270

Left P 5% 55% 14676,140

Right X 14983,090 60% 14732,450

Right P 95% 65% 14763,850

Diff X 682,8398438 70% 14778,010

Diff P 90% 75% 14804,020

#Errors 0 80% 14837,860

Filter Min 85% 14861,090

Filter Max 90% 14936,850

#Filtered 0 95% 14983,090

SensitivityRank Name Regr Corr

#1 Lógistica de actividad formal/Costo (Dist.2) / Task 15 0,842 0,709

#2 Selección y Alquiler del local/Costo (Dist.1) / Task 13 0,626 0,573

#3Preparación actividades entretenimiento/Costo (Dist.3) / Task 17 0,342 0,079

#4

#5

#6

#7

#8


14.2 14.5 14.8 15.1

5% 90% 5% 14.3003 14.9831

Mean=14668.07


Values in Thousands

0.000

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000

Mean=14668.07

14.2 14.5 14.8 15.1


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