En este curso, aprenderás a manejar el riesgo del proyecto mediante la identificación, el análisis y la comunicación de los cambios inevitables. En cualquier proyecto pueden suceder imprevistos. Después de este curso, podrás describir y aplicar los elementos necesarios para medir e informar sobre el alcance del proyecto, el cronograma y los costos. Te equiparemos con las herramientas necesarias para gestionar el cambio de la forma menos perjudicial posible para tu equipo y otros interesados en el proyecto.
Uso y aplicación de la Simulación Montecarlo con MicroSoft Project
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From the course by Tecnológico de Monterrey
La gestión de los riesgos y la administración de los cambios en el proyecto
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Tecnológico de Monterrey
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Course 3 of 4 in the Specialization Administración de Proyectos: Principios Básicos
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Manejando los riesgos del proyecto
En este módulo, conocerás las técnicas para identificación y análisis cualitativo y cuantitativo de los riesgos, la forma de redactarlos y de priorizarlos. Asimismo, podrás enlistar las estrategias para responder a los riesgos en el proyecto y aprenderás a usar la aplicación de la simulación Montecarlo utilizando la herramienta @Risk junto con MicroSoft Project 2013.
Meet the Instructors
Dr. Filiberto González HernándezProfesor y Consultor
Departamento de ingeniería industrial y de sistemas
[MÚSICA] [MÚSICA]
Hola, ¿qué tal, cómo estás?
Estamos en el curso, la gestión de los riesgos y la administración de los cambios
en el proyecto.
En este video, vamos a ver, el uso y la aplicación de
la simulación Montecarlo junto con el programa o la herramienta llamada
@Risk y el programa Microsoft Project, la versión 2013.
Al finalizar este video, conocerás la aplicación de la simulación Montecarlo
usando estas herramientas computacionales, @Risk de la empresa Palisade
y Microsoft Project 2013, vamos a comenzar con este aprendizaje.
Primeramente, recordemos lo que es la simulación Montecarlo.
La simulación Montecarlo es un proceso iterativo, es un proceso dinámico, que
requiere de una gran cantidad de cálculos computacionales, cálculos matemáticos,
que lo que buscamos aquí es imitar la realidad de un problema para resolverlo.
Este método, este algoritmo, tiene bastantes años que se utiliza para
muchas aplicaciones en el ámbito de proyectos, en el ámbito financiero para
precisamente evaluar en los riesgos que tenemos en esas problemáticas.
Aquí recordando, tenemos el modelo, un diagrama que nos representa lo que sería,
las variables que tenemos que usar en un programa de planeación de proyectos,
en donde una de las variables de entrada fundamentales que tenemos que definir
es la duración de nuestras actividades,
la cantidad de recursos, los costos que tenemos asociados a las actividades,
lo que es la secuenciación de las actividades.
Para con estas variables, lo que tenemos que hacer es
describir el comportamiento que tendríamos en dichas variables.
Esto es, debido a que vamos a usar una simulación Montecarlo cuando tenemos
incertidumbre, cuando tenemos variabilidad en cuánto a los valores que podrían
adoptar estas variables o estos parámetros que tenemos ahí.
Ahí podemos ver las variables de entrada que acabo de mencionar.
Tenemos que generar variables
o generadores aleatorios para replicar el comportamiento de estas variables.
Esto quiere decir que por ejemplo, si un actividad tenemos la
incertidumbre de cuánto tiempo va a durar, desde 1 día hasta 20 días, tendremos que
describir cómo sería ese comportamiento en una distribución de probabilidad.
Esto puede ser una distribución normal, puede ser una distribución exponencial.
Tenemos que determinar ese comportamiento a través de las distribuciones de
probabilidad que es el segundo bloque que estamos viendo en este diagrama.
Esta información lo que tenemos que hacer es generar un cronograma de trabajo,
un plan de tiempo que ya hemos analizado en ocasiones anteriores.
Ahí estoy representando lo que es un cronograma de un proyecto donde hay
actividades, la ruta crítica.
Esto, usando por ejemplo, el programa de computadora Microsoft Project
y lo que vamos a hacer junto con otro programa que se llama @Risk,
es replicar o simular, el comportamiento de este cronograma que tenemos ahí,
muchas veces de manera dinámica, como si hiciéramos este proyecto,
cientos de veces, miles de veces, que lo que tenemos que replicar.
Y el resultado de esto, vamos a tener que recopilar la información que es lo que
vemos ahí, recopilar esta información de los resultados que se generarían
de hacer esta simulación, esta réplica, esta imitación de la realidad muchas veces
y tienes que procesar estadísticamente para generar lo que sería histogramas,
que nos van a describir el comportamiento de estos resultados que básicamente es la
duración del proyecto o el presupuesto que tendríamos ahí.
Ese histograma que lo podríamos describir a través de distribuciones
clásicas como la distribución normal y a través de eso,
pues vamos a hacer el análisis estadístico para determinar la media,
la varianza, el rango de esos resultados que tendríamos ahí.
Con esta información lo que vamos a hacer es tomar decisiones acerca
del nivel de riesgo que podríamos tener en nuestro plan de trabajo.
En términos generales, digamos este es el
modelo que nos representa lo que es una simulación Montecarlo.
Hacer esto nos va a generar como resultado una curva,
que es la que estamos viendo ahí, que representan los resultados que tendríamos,
por ejemplo de lo que sería el presupuesto de trabajo para ese proyecto.
Esa curva es el acumulado de lo que tendríamos a lo largo de las
cientos de réplicas o miles de réplicas que estemos haciendo ahí.
¿Para qué nos sirve esta curva, el resultado de esta simulación?
Pues básicamente para calcular los porcentajes de probabilidad
que tendríamos, en tener cierto presupuesto que queremos buscar, ¿verdad?
Ahí tengo la media y tengo el presupuesto total
este que tenemos estimado y basado en esto podríamos determinar cuál es el porcentaje
de cumplimiento que tendríamos con ese presupuesto aprobado.
Este es un resultado que nos representa el
costo del proyecto pero así también podría ser la duración del proyecto estimado.
Para hacer esto, en términos computacionales pues,
hay programas de computadoras bastante poderosos.
Uno de los programas o herramientas computacionales más populares es la
herramienta conocida como @Risk, de la empresa Palisade.
Este programa lo que hace realmente es a través de macros de Excel,
pues, replica de acuerdo a las variables que le estamos dando a nuestro modelo,
como duración, actividades, secuencias, costos, replica muchas veces
el comportamiento que nosotros decimos que representa esas variables que tenemos ahí.
Este programa corre sobre Excel y bueno pues,
es una de las herramientas más populares y poderosas para evaluar
los riesgos prácticamente en cualquier ámbito o disciplina profesional y aquí
lo vamos a ver con el proyecto.
La otra herramienta que ya hemos conocido en anteriores
videos es el Microsoft Project 2013.
Esta herramienta nos va a servir para realizar o construir un cronograma del
proyecto basado pues, en la información que tenemos típica de cualquier proyecto
en términos de actividades, secuencias, recursos que tenemos involucrados.
Estos dos programas se pueden conjuntar y trabajar de manera colaborativa
para poder hacer la simulación de lo que acabamos de describir.
Vamos a verlo con un caso de estudio, que este caso de estudio es
la construcción de una casa residencial donde pues, el problema que tenemos en
esta obra, en esta construcción es de que tenemos incertidumbre.
Vamos a ver primero los datos que tenemos a continuación,
donde nos describe las actividades de este pequeño proyecto.
Como nos dice primero,
vamos a desarrollar el contrato, después vamos a hacer la firma del contrato,
obtención de financiamientos, permisos, construcción y así respectivamente.
Ahí estamos viendo las predecesoras, o las actividades que van anteriores.
La duración típica que podríamos pensar que tendríamos
en un proyecto si no tuviéramos incertidumbre.
Esto nos dice que, por ejemplo desarrollar el contrato nos lleva 29 días,
la firma del contrato se lleva 1 día y así respectivamente.
Y ahí podemos ver una columna que nos dice los recursos
asociados a cada una de esas actividades.
Por ejemplo, hay un abogado, hay un arquitecto en la primera actividad.
Hay albañiles, hay 4 albañiles, hay 2 ayudantes, plomeros, etcétera,
que son los recursos humanos y materiales asociados a las actividades descritas ahí.
Todo está bien hasta este punto pero, si tuviéramos incertidumbre,
vamos a ver en la siguiente tabla,
no sabemos cuánto exactamente va a durar cada una de esas actividades.
Que eso es un problema típico en cualquier proyecto, por ejemplo desarrollar
el contrato, podría ir desde 20 días hasta 35 días.
Lo más probable sería 29, ahí estoy viendo tres escenarios posibles que
podríamos tener para cada una de esas actividades.
Por ejemplo, lo que sería la construcción,
podría llevarse desde 40 días hasta 75 días.
Ahí tenemos evidentemente una incertidumbre y para resolver esta
incertidumbre y generar un cronograma de trabajo más realista, pues sería,
usarlo por ejemplo, este concepto de simulación.
Vamos a ver en la siguiente tabla,
que también asociado a la duración de las actividades con incertidumbre,
también tendríamos los costos que estarían con la incertidumbre.
Por ejemplo, desarrollar el contrato nos puede costar desde 60310
hasta 96820 dólares, por ejemplo.
La firma del contrato es una actividad determinística
si no hay variabilidad en cuánto a la duración, y tampoco en cuánto a su costo.
Ahí vemos que puede costar 3120 en un escenario optimista, 3120 en un escenario
más probable y en el escenario pesimista nos costaría exactamente lo mismo.
Pero por ejemplo la construcción que es una de las actividades más caras que
tenemos aquí en este pequeño proyecto, nos puede costar desde 225000| hasta 425900.
Es decir tenemos un, un alto grado de incertidumbre aquí y utilizar un método de
cálculo como el de la ruta crítica no nos daría un programa de trabajo muy realista.
Entonces tenemos riesgo y la herramienta más adecuada o el método
más adecuado para determinar ese plan de trabajo sería la simulación Montecarlo,
por lo tanto lo que vamos a hacer en este caso que estamos describiendo, es hacer
una simulación usando la herramienta @Risk para este, para este pequeño proyecto.
Vamos a ver a continuación cómo se hace esta simulación Montecarlo.
[MÚSICA]
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