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Estudios de Caso
Fluor fundamenta sus estimaciones globales de petróleo y gas basado en @RISK

El costo de una planta refinadora usualmente se mide en términos de cientos de millones de dólares pero puede ser tan alto como de US$1,500 millones. Independientemente de cuáles sean los costos, la presupuestación para estos enormes proyectos involucra muchas consideraciones complejas de ingeniería y de materiales. Para lidiar con las incertidumbres estratosféricas en las estimaciones de sus clientes, Fluor Corporation– la firma multinacional de ingeniería, construcción y administración de proyectos – ha estandarizado recientemente el uso de @RISK.

Waymon Lofton, quien está a cargo a nivel global de las estimaciones de negocios de petróleo y gas para Fluor, afirma que este cambio ha traído consigo tres grandes mejoramientos en la precisión y eficiencia de su proceso global de estimaciones. El primero, consiste en la normalización en sí misma. “Nuestros estimadores viajan. Van de oficina a oficina, y las herramientas que utilizarían en un lugar eran inconsistentes con las herramientas en la próxima. Pero su tiempo es siempre valioso, y siempre se encuentran altamente demandados. Nuestra meta era hacer que nuestros estimadores gastaran menos tiempo tratando de entender las cosas y más tiempo estimando.”

A continuación está la facilidad y velocidad incrementadas en la construcción de los modelos. Antes de que Waymon y sus colegas definieran una herramienta estándar, ellos compararon todos los paquetes de software del mercado y encontraron que @RISK era “el más fácil con las mayores capacidades”. Estas calificaciones se han demostrado a sí mismas una y otra vez. Inclusive, el equipo ha utilizado el software para desarrollar un modelo genérico que incluye a lo que Waymon se refiere como una “lista de verificación” de costos y de sus variabilidades. Esto ha mejorado aún más el proceso de estimación.

Finalmente, Waymon reporta un inesperado beneficio a la hora de estandarizar con @RISK: “el análisis de riesgos dentro de Fluor ha escalado a un nivel distinto debido al entrenamiento que Palisade ha dado del software.” Fluor encontró formas en las que podría lidiar más precisamente con aspectos estadísticos de sus modelos. Esto, por supuesto, hizo más precisos y confiables a sus modelos. Fluor se puede sentir ahora confiada que sus modelos de segunda generación apenas dan espacio para un error de +10%, -5%.

“Trabajamos cercanamente con Fluor para adaptar las licencias de @RISK a la medida de sus necesidades,” dice Dan Shikiar, Vicepresidente de Ventas y Desarrollo de Negocios de Palisade. “Fluor es un gran ejemplo de cómo las licencias corporativas de Palisade pueden beneficiar a muchas organizaciones – eficiencia mejorada, una mayor profundidad analítica y una utilización incrementada a lo largo de toda la organización.”

Lo que todos estos cambios implican es, de acuerdo con Waymon, a “un mejoramiento significativo sobre la forma en que solíamos hacer las cosas.”

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