Estudios de Caso


Pudimos ayudar al DND a definir el presupuesto y les dimos las herramientas para defenderlo. Basándonos en nuestro análisis de riesgo cuantitativo, el DND pudo justificar claramente frente al Departamento del Tesoro del Gobierno Federal que debía aprobar el capital para el proyecto a pesar del nivel de incertidumbre. Esto no habría sido posible sin el análisis detallado y completo que ofreció @RISK.
Jason Mewis, President, ENGCOMP
ENGCOMP usa el software @RISK de Palisade para definir el presupuesto de un proyecto continuo de mantenimiento de instalaciones para flotas del Departamento Canadiense de Defensa Nacional

ENGCOMP es una firma de consultoría en ingeniería estructural y mecánica y costos relacionado, con sede en Saskatchewan. Centrada en el mercado de la industria comercial y pesada de Canadá, proporciona servicios de ingeniería a las industrias de la potasa, uranio, petróleo y gas, pulpa y papel, y a las de procesamiento químico y procesamiento de alimentos de Saskatchewan y Alberta.

Siendo la ingeniería industrial su negocio principal, ENGCOMP también se especializa en el análisis de riesgo, la estimación de costos, la planificación y la automatización de tareas informáticas.

ENGCOMP fue contratada para ayudar al Departamento de Defensa Nacional (DND) de Canadá a definir el presupuesto de la cuarta fase de construcción de un proyecto continuo de Instalaciones para el Mantenimiento de Flotas de Cape Breton (FMF CB) ubicado en la Base de las Fuerzas Canadienses de Esquimalt (Victoria, BC). Usando @RISK, el software para el análisis de riesgo de Palisade, ENGCOMP realizó simulaciones Monte Carlo para cuantificar la incertidumbre en la definición del presupuesto y en la programación del proyecto.

Estado del proyecto
El proyecto FMF CB tiene un carácter continuo desde hace más de 10 años. El DND quería consolidar y actualizar el FMF, que incluye pequeñas instalaciones distribuidas por todo el área de los muelles de la base de Esquimalt, en un solo grupo de instalaciones. Para hacerlo, el DND necesitaba evaluar el presupuesto que quedaba en el proyecto y el programa existente para completar la cuarta fase de la construcción.

Aunque en el pasado se hicieron evaluaciones de riesgos para el proyecto, nunca se había realizado un verdadero análisis de riesgo con simulaciones Monte Carlo. La simulación Monte Carlo, una herramienta de modelación estadística cuantitativa, es importante para este proyecto porque puede ayudar a reducir la incertidumbre del presupuesto y a aumentar en gran medida la probabilidad de que el proyecto se terminara satisfactoriamente.

Jason Mewis, presidente de ENGCOMP, señala: “El análisis de riesgos es crucial para la administración de costos y programación de cualquier proyecto, y debe hacerse siguiendo un método científico para la estimación de márgenes y riesgos. Como concepto, la simulación Monte Carlo se conoce desde hace tiempo, pero su uso no es generalizado, y donde se usa, se aplica principalmente a la estimación de costos de capital. Una herramienta de simulación basada en el sistema Monte Carlo, como @RISK, puede ayudar a reducir la incertidumbre y aumentar en gran medida las posibilidades de éxito del proyecto”.

ENGCOMP desarrolló un sistema que divide la simulación Monte Carlo en dos: una simulación para el análisis de márgenes y otra para el análisis de riesgos en proyectos.

Uso de @RISK para definir el margen de un presupuesto
Los márgenes son un aspecto muy importante en la preparación de un presupuesto y deben tenerse en cuenta apropiadamente para asegurar el éxito del proyecto. Es la cantidad de dinero que es necesario añadir al presupuesto de un proyecto para cubrir todos los costos esperados de la construcción que no han sido especificados cuando se preparó el presupuesto.

Como primer componente del análisis de riesgo basado en simulación Monte Carlo, ENGCOMP tenía que determinar la cantidad de margen que era necesario aplicar al presupuesto del proyecto, con un nivel razonable de confianza, de modo que no se excediera el presupuesto final aprobado para el proyecto FMF CB. Usando @RISK, ENGCOMP trató de cuantificar la variabilidad potencial de factores como los precios de la mano de obra, los costos de materiales y equipo y la productividad, para determinar la cantidad de margen que debía asignarse al presupuesto general del proyecto.

ENGCOMP evaluó la parte que los diferentes paquetes de trabajo añadían a la estimación del costo para determinar el margen total necesario para el proyecto. Un paquete de trabajo es una serie de tareas de trabajo necesarias para generar un resultado específico. Típicamente se definen con declaraciones que describen actividades, recursos de habilidades y experiencia para realizar las actividades, estimaciones de duración de las actividades, programación de las actividades y riesgos de las actividades.

ENGCOMP utilizó @RISK para calcular el costo total del proyecto, con la variabilidad estimada de los paquetes de trabajo y sin ella. La diferencia entre los dos totales indicaba el margen del proyecto.

Los resultados de la simulación Monte Carlo en @RISK para el análisis del margen mostraban que la mayor parte de la incertidumbre del presupuesto se debía a la volatilidad del mercado y a las condiciones desconocidas del lugar de trabajo. Las funciones de FMF existentes se encuentran en instalaciones que se usan para funciones industriales que históricamente estaban relativamente poco reguladas. La investigación de los lugares de trabajo indicaba que había posible contaminación bajo estas antiguas estructuras. Sin embargo, la necesidad de mantener la continuidad de las operaciones impedía la posibilidad de quitar edificios para realizar pruebas más completas necesarias para determinar definitivamente la naturaleza y extensión de la contaminación y los costos relacionados con la limpieza y desecho. Por lo tanto, el DND debía asignar un margen significativo del presupuesto a la actividad de demolición y limpieza.

Uso de @RISK para modelar el riesgo con el fin de cuantificar el margen de la reserva de riesgo y de la programación del proyecto
El objetivo del análisis de riesgo del proyecto era profundizar el análisis de márgenes, cuantificando los efectos de todos los riesgos e incertidumbres razonables del proyecto.
Este componente de la simulación Monte Carlo de @RISK tenía en cuenta estos elementos que no son siempre necesarios en los proyectos de construcción, pero que si se presentaran, el DND debía pagarlos con el presupuesto del proyecto. Estos factores incluyen las condiciones del mercado, cuestiones medioambientales, asuntos de operación interna y cambios de organización que podrían afectar colectivamente a la terminación satisfactoria del proyecto FMF CB. Por ejemplo, la simulación de @RISK se diseñó para cuantificar la incertidumbre de sucesos imprevisibles como las condiciones climática que pudieran impedir la construcción, huelgas laborales, retrasos de los permisos medioambientales, escasez de mano de obra, fluctuaciones de la moneda y seguridad, por mencionar sólo unos pocos. Dichos sucesos pueden afectar tanto los costos del proyecto como su programación.

@RISK permitió a ENGCOMP estimar el impacto de la variabilidad e incertidumbre de los riesgos, costos y programación. Esta evaluación les permitió estimar el presupuesto para riesgos del proyecto así como el margen de la reserva de riesgos y la programación.

Uno de los hallazgos del análisis de riesgos del proyecto fue que, teniendo en cuenta todos los riesgos e incertidumbres del proyecto, había un 85 por ciento de certeza de que el proyecto FMF CB se terminaría para enero de 2014.

El proyecto consigue la aprobación del Departamento del Tesoro del Gobierno Federal a pesar del alto nivel de incertidumbre de costos
El DND de Canadá opera proyectos de infraestructura bajo un régimen altamente regulado y controlado, como se podría esperar dada la naturaleza de la organización. Eso significa que conseguir la aprobación de los fondos del proyecto a tiempo era uno de los grandes retos para el DND. Para el proyecto de consolidación FMF CB, este reto era aún mayor ya que existían numerosos problemas técnicos y de organización adicionales. Por lo tanto, era imperativo establecer y presentar el presupuesto de forma que demostrara con confianza que se conseguiría su terminación satisfactoria.

Mewis señala: “Pudimos ayudar al DND a definir el presupuesto y les dimos las herramientas para defenderlo. Basándonos en nuestro análisis de riesgo cuantitativo, el DND pudo justificar claramente frente al Departamento del Tesoro del Gobierno Federal que debía aprobar el capital para el proyecto a pesar del nivel de incertidumbre. Esto no habría sido posible sin el análisis detallado y completo que ofreció @RISK.”

El proyecto FMF CB ha sido autorizado y está en proceso. Además, debido al éxito del análisis de riesgo realizado por ENGCOMP, el DND está tratando con la compañía el posible establecimiento de una política para realizar análisis basados en simulaciones Monte Carlo con este nivel de detalle para todos los proyectos futuros del DND.

Información adicional
Distribuciones utilizadas

ENGCOMP usó predominantemente la función Trigen, que le permitió tener en cuenta el error inherente relacionado con la estimación subjetiva de incertidumbre. Usaron un proceso de entrenamiento de calibración estructurada en todos los análisis de forma que los ‘Expertos en al materia’ pudieran ofrecer la mayor “precisión” posible a la hora de estimar la incertidumbre. Además, como a veces los grupos de trabajo no se pueden calibrar completamente, el proceso destacaba en qué medida se había calibrado un grupo, dando a ENGCOMP capacidad para ajustar los valores estimados y reflejar el nivel apropiado de confianza.

{Hubo casos en los que ENGCOMP usó la distribución Pert si había mucha asimetría hacia un parámetro determinado en la distribución estimada. Esto ayudó a suavizar la distribución Triangular y a poner menos énfasis en los extremos de los análisis.

Gráficos

Gráfico 1: Segundo diagrama de Curva-S inducido por riesgo de ENGCOMP

Este gráfico se usa para distinguir claramente los niveles cambiantes de incertidumbre de costo que había en el proyecto.

La línea azul representa el costo base total estimado. La curva-S roja se genera con el proceso de análisis de margen y representa la variabilidad de la estimación de costo del proyecto. La diferencia entre la línea azul y la curva-S roja es el ‘margen’ de costo que debe aplicarse al costo total del proyecto.

La curva-S verde representa los resultados del análisis de riesgos del proyecto (PRA), que añade el impacto de la incertidumbre de programación y factores de riesgo externos al costo total del proyecto con margen. En cualquier nivel de confianza, la diferencia entre las dos curvas es el presupuesto de la reserva de riesgo.

Gráfico 2: Histograma del costo total del proyecto

Este gráfico representa la población de datos generada durante el análisis y ofrece la forma general de la distribución de datos. Muestra el costo total del proyecto incluyendo el margen de presupuesto.

Gráfico 3: El gráfico Tornado

Este gráfico representa el análisis de sensibilidad realizado con cada simulación. Muestra los factores del costo que tienen mayor impacto sobre el resultado final y como se correlacionan con el costo total. Cuanto más larga es la barra, mayor es el impacto que tiene sobre el resultado cuando varía. Este gráfico muestra que la actividad de limpieza de contaminación es la que mayor incertidumbre genera en la estimación del costo total del proyecto.

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