En este ejemplo, @RISK se usa para el an谩lisis de riesgo y estimaci贸n de costos. La aplicaci贸n solicita al usuario una estimaci贸n de tres puntos de cada elemento de costo del proyecto para reconocer la incertidumbre que hay en estos elementos de costo. Se crea un registro de riesgo usando una simple interfaz de rejillas coloreadas. Luego, como los costos en la vida real pocas veces son independientes unos de otros, el usuario puede establecer correlaciones entre elementos de costos relacionados. Por 煤ltimo, se pueden definir sucesos de riesgo externos que afectar谩n al costo total de proyecto.
Despu茅s de introducir esta informaci贸n, la aplicaci贸n ejecuta una simulaci贸n de @RISK y presenta los resultados en tablas y gr谩ficos. Los resultados se pueden usar para identificar causas de riesgo y planificar estrategias de remedio.
Vea una imágen del modelo de estimación de costos
Ver una pel铆cula breve que ilustra los pasos para construir un modelo de estimación de costos:
En este ejemplo, @RISK se usa para analizar la inversi贸n de fondos para planificar una jubilaci贸n. La aplicaci贸n solicita al usuario los par谩metros de la cartera y las caracter铆sticas del perfil del cliente.
Una vez introducida la informaci贸n, la aplicaci贸n ejecuta una simulaci贸n @RISK para evaluar el funcionamiento de la cartera en a帽os futuros as铆 como los efectos de diferentes tasas de retirada de fondos despu茅s de la jubilaci贸n. Los resultados se presentan en tablas y gr谩ficos.
Vea una im谩gen del modelo para planificar una jubilaci贸n 1
Planificar una jubilaci贸n 2
Esta es un ejemplo de una aplicación de @RISK, orientada en analysis de optimizacion de un portafolio de acciones.
Desarrollo de campos petrol铆feros
Las compa帽铆as petrol铆feras deben evaluar nuevos campos o prospecciones de los que existen muy pocos datos. Bas谩ndose en datos s铆smicos, los analistas pueden estimar la distribuci贸n de probabilidad del tama帽o de la reserva. Con muy pocos datos reales disponibles, las compa帽铆as deben cuantificar y optimizar el Valor Actual Neto (VAN) de este activo. Debe optimizarse el n煤mero de pozos a perforar, el tama帽o de las instalaciones de procesamiento y la tasa de estado estacionario del campo.
Estos an谩lisis se pueden simplificar representando el perfil de producci贸n en tres fases:
(1) Establecimiento: El periodo en el que se perforan pozos para obtener suficiente producci贸n para llenar las instalaciones.
(2) Estado estacionario: Despu茅s de alcanzar la producci贸n deseada (estado estacionario), el periodo en el que la producci贸n contin煤a a ese ritmo siempre que la presi贸n del dep贸sito sea constante y hasta que se produce una fracci贸n determinada de las reservas. En las fases iniciales de desarrollo, esta fracci贸n s贸lo se puede estimar, y la producci贸n por encima de una cierta tasa influye en la duraci贸n del estado estacionario.
(3) Declive: El periodo en el que la tasa de producci贸n, P, se reduce en la misma proporci贸n en cada paso de tiempo, generando una funci贸n exponencial: P(t) = P(0) exp(-c*t), donde t es el tiempo desde que comenz贸 la fase del estado estacionario y c es una constante. Con s贸lo estimaciones del total de Petr贸leo del Tanque de Almacenamiento Inicialmente Almacenado (STOIIP = tama帽o de la reserva) y cantidades de recuperaci贸n de porcentaje, el objetivo es seleccionar una tasa de producci贸n, un tama帽o de instalaciones y un n煤mero de pozos con el fin de maximizar una medida econ贸mica. En este ejemplo, la medida usada es el P10 de la distribuci贸n VAN. Es decir, la compa帽铆a petrol铆fera quiere optimizar un valor del VAN con una confianza del 90% de alcanzarlo o superarlo.
Como hemos explicado, el problema no es ni trivial ni demasiado complejo. Una tasa de estado estacionario demasiado alta no pierde reservas, pero aumenta costos con pozos adicionales e instalaciones m谩s grandes. Sin embargo, los costos por unidad de las instalaciones se reducen con una producci贸n m谩s grande, por lo que puede ser apropiado seleccionar la tasa m谩s grande permitida y seleccionar unas instalaciones y un n煤mero de pozos que se adapten a esa selecci贸n.
An谩lisis de riesgo integrado de planificaci贸n-costos
Este ejemplo permite importar datos de Microsoft Project a Excel para recrear relaciones de precedencia dentro de la hoja de c谩lculo y realizar un an谩lisis de riesgo integrado con @RISK en Excel. Los ejemplos presuponen que todas las relaciones son Final-Principio (sin retardos) y que el proyecto usa un calendario de 7 d铆as / 8 horas.
Adem谩s, puede definir estimaciones de tres puntos del costo y la duraci贸n de las actividades del proyecto, y crear un registro de riesgo para el an谩lisis.
