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Compreendendo a análise de Monte Carlo em gerenciamento de projetos

Monte Carlo Analysis in Project Management
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Análise de Monte Carlo em Gerenciamento de Projetos

Um bom plano pode ajudá-lo na análise de risco, mas não pode garantir que seu projeto seja executado sem problemas.

Se você está associado a qualquer estágio do ciclo de vida de desenvolvimento de projetos de software, provavelmente concorda com esta citação. É importante ter um plano construído de maneira inteligente para concluir um projeto de software dentro do prazo. Além disso, é essencial repensar esse plano em várias etapas, para garantir que ele funcione!

Esse “repensar” envolve medidas manuais e automatizadas. Isso pode ajudá-lo a seguir a linha do tempo do projeto e atender aos requisitos do cliente. Gerenciamento de riscos e quantificação de riscos são os dois aspectos mais cruciais desse ‘repensar’.

Ambos garantem que um gerente de projeto diagnostica todos os riscos associados ao projeto com bastante antecedência e que possui todos os recursos e medidas para combatê-los. Existem muitas ferramentas automatizadas que podem oferecer grande ajuda, como Software de gerenciamento de projetos ProProfs, que é simples, mas muito eficaz de usar. Este software oferece muitas funcionalidades e ajuda os gerentes durante o ciclo de vida do projeto.

Existe uma técnica conhecida que ajuda os gerentes de projeto a detectar riscos potenciais: Análise de Monte Carlo. Então, vamos aprender mais sobre essa técnica, seus benefícios, deficiências etc. que a tornam uma escolha tão popular.

O que é Monte Carlo – Uma Breve Visão Geral

A análise de Monte Carlo é uma técnica de gerenciamento de risco, que os gerentes de projeto usam para estimar os impactos de vários riscos no custo e no cronograma do projeto. Usando esse método, é possível descobrir facilmente o que acontecerá com o cronograma e o custo do projeto, caso ocorra algum risco. Ele é usado em vários momentos durante o ciclo de vida do projeto para ter uma idéia de uma série de resultados prováveis ​​durante vários cenários.

Curvas de probabilidade de análise de Monte Carlo

Fonte da imagem

Vamos dar um exemplo para tornar as coisas mais claras.

Suponha que você esteja estimando a linha do tempo de um projeto e tenha apresentado o melhor cenário e o pior cenário. Se tudo correr conforme o seu plano, não haverá atrasos em relação às tarefas. Como resultado, você concluirá o projeto em 12 meses.

No entanto, se algo der errado, o tempo de conclusão do projeto aumentará no máximo até 15 meses. Esse é o pior cenário no que diz respeito ao crescimento dos negócios. É aqui que a análise de Monte Carlo entra em cena, pois permite encontrar estimativas quantificadas:

  • Chances de concluir o projeto em 12 meses: 15%
  • Chances de concluir o projeto em 13 meses: 50%
  • Chances de concluir o projeto em 14 meses: 80%
  • Chances de concluir o projeto em 15 meses: 100%

Com a ajuda desses dados quantificados, os gerentes de projeto não apenas têm uma idéia clara sobre o cronograma do projeto, mas também se comunicam com os superiores ou clientes sobre o andamento e os custos do projeto. Isso reduz as chances de brigas em potencial em grande parte e reforça o relacionamento com os clientes.

Em suma, a técnica de gerenciamento de risco de Monte Carlo oferece grande ajuda durante a programação e o custo do projeto, além de permitir que os gerentes de projeto lidem com demandas e expectativas irreais de altos e altos clientes da melhor maneira possível. Agora, é provável que você entenda por que a popularidade dessa técnica está subindo rapidamente.

Análise de Monte Carlo – Como funciona

Vamos entender essa técnica de maneira gradual.

  • Todas as tarefas de um projeto são alocadas e os dados são alimentados na automação de Monte Carlo.
  • Várias linhas do tempo são mostradas pela ferramenta, como as probabilidades de concluir uma tarefa em um número específico de dias (conforme discutido no exemplo dado acima).
  • Agora que os prováveis ​​cronogramas das várias tarefas são gerados, várias simulações são feitas nessas probabilidades. O número de gerenciamento de projetos de simulação de Monte Carlo varia em alguns milhares e todos eles geram as datas de término.
  • Portanto, o resultado da análise de Monte Carlo não é um SOLTEIRO valor, mas um CURVA DE PROBABILIDADE. Essa curva descreve as datas prováveis ​​de conclusão de várias tarefas e seus valores de probabilidade.
  • Essa curva permite que os gerentes de projeto apresentem o cronograma mais provável e inteligente da conclusão do projeto e enviem um relatório credível do cronograma do projeto aos clientes e à gerência superior.
  • Da mesma forma, a técnica de gerenciamento de projetos de Monte Carlo é usada para gerar o custo ou o orçamento de um projeto.

Até agora você deve ter entendido por que a simulação de Monte Carlo no Gerenciamento de Projetos é a melhor técnica para formular as mais credíveis planos do projeto.

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Custos do projeto e os cronogramas do projeto são vulneráveis ​​a vários tipos de riscos, como a falta de recursos. Monte Carlo, uma técnica de gerenciamento de riscos, é a melhor maneira de lidar com esses tipos de riscos. Por isso, está atraindo a atenção de mais gerentes de projeto a cada dia que passa.

Agora, vamos verificar os prós e contras dessa técnica.

Análise de Monte Carlo – Benefícios

  • Oferece dados objetivos e perspicazes para a tomada de decisão
  • Capacita os gerentes de projeto a criar um cronograma do projeto e um plano de custos mais práticos
  • Melhor avaliação em relação aos marcos do projeto
  • Melhor avaliação de excedentes de custo e excedentes de cronograma
  • Melhor quantificação de riscos

Análise de Monte Carlo – Limitações

  • A estimativa inicial do cenário de melhor caso, o cenário mais provável e o pior cenário são feitas pelo gerente de projeto.
  • Funciona da melhor maneira possível se você fornecer valores pertinentes em primeiro lugar. Portanto, o processo de avaliação pode dar errado se os dados errados forem inseridos.
  • A simulação de Monte Carlo no gerenciamento de projetos funciona para um projeto inteiro, em vez de tarefas individuais. Portanto, tudo precisa ser resolvido antes de ser usado.

Ufa, foi uma discussão bastante sobre a análise de Monte Carlo, vamos dar uma rápida olhada nas várias curvas de probabilidade e seus significados na próxima seção.

Curvas de Probabilidade de Análise de Monte Carlo – Tipos e Significados:

  1. Curva de Bell ou Curva Normal:

Os valores no meio da curva têm a probabilidade máxima de ocorrência.

  1. Curva Lognormal:

Possui valores assimétricos ou assimétricos que não podem ir abaixo de zero e têm potencial positivo ilimitado. Os estoques, reservas de petróleo e setores imobiliários têm essas curvas.

  1. Curva uniforme:

Todos os valores têm chances iguais de ocorrência. Essas curvas são encontradas principalmente em cenários de receitas futuras e custos de fabricação.

  1. Curva triangular:

O gerente insere os valores de melhor, pior e mais provável. A curva mostra as probabilidades mais prováveis ​​para os valores mais prováveis.

As curvas PERT e Discreta são os outros dois tipos de curvas. No PERT, os valores não são muito extremos, enquanto você obtém probabilidade individual na Distribuição de Curvas Discretas.

Então, isso nos leva à conclusão de nossa discussão sobre a Análise de Monte Carlo. Tentamos encobrir tudo, sejam benefícios, limitações, trabalho ou curvas de probabilidade. Esperamos que seja útil para todos os nossos leitores e eles começarem a usar a técnica de uma maneira melhor e mais inteligente para o gerenciamento de projetos e riscos.

Você pode dar uma olhada rápida nas várias perguntas frequentes relacionadas à técnica do projeto Monte Carlo na seção a seguir.


Perguntas frequentes

Q. O que se entende por simulação de Monte Carlo?

A simulação de Monte Carlo é uma técnica para encontrar dados objetivos sobre os custos e cronogramas do projeto, enviando os três valores a seguir:

  • Os valores do cenário de melhor caso
  • Os valores de cenário mais prováveis
  • Os piores valores

A simulação é uma técnica de gerenciamento de riscos, que permite que os gerentes de projetos comuniquem planos de custo e programação factuais e mais confiáveis ​​aos clientes e superiores.

Q. Por que Monte Carlo é famoso?

Monte Carlo é famoso por ser a melhor técnica de gerenciamento de riscos, na qual várias simulações são usadas para descobrir as chances de resultados diferentes em qualquer projeto, que de outra forma são muito complexos de determinar, devido a variáveis ​​aleatórias. A Análise de Monte Carlo é amplamente utilizada para avaliar os riscos e incertezas nos modelos de previsão e previsão.

P. Para que é utilizado o método de Monte Carlo?

Conforme mencionado acima, o método é usado para descobrir as chances da ocorrência de vários eventos ou riscos ou atividades durante a vida de um projeto, quando um grande número de variáveis ​​aleatórias torna muito difícil compreender o cenário geral.

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