Programación Personalizada: Ejemplos
A continuación se ofrecen varios ejemplos de aplicaciones personalizadas programadas por el equipo de Programación Personalizada de Palisade. Todas ellas se programaron con el XDK de @RISK en Excel.  

 

Estimación de costos

En este ejemplo, @RISK se usa para el análisis de riesgo y estimación de costos. La aplicación solicita al usuario una estimación 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 último, se pueden definir sucesos de riesgo externos que afectarán al costo total de proyecto.

Después de introducir esta información, la aplicación ejecuta una simulación de @RISK y presenta los resultados en tablas y gráficos. 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 película breve que ilustra los pasos para construir un modelo de estimación de costos:

 

Planificación de jubilaciones

En este ejemplo, @RISK se usa para analizar la inversión de fondos para planificar una jubilación. La aplicación solicita al usuario los parámetros de la cartera y las características del perfil del cliente.

Una vez introducida la información, la aplicación ejecuta una simulación @RISK para evaluar el funcionamiento de la cartera en años futuros así como los efectos de diferentes tasas de retirada de fondos después de la jubilación. Los resultados se presentan en tablas y gráficos.

Vea una imágen del modelo para planificar una jubilación 1
Planificar una jubilación 2


Optimización de portafolio

Esta es un ejemplo de una aplicación de @RISK, orientada en analysis de optimizacion de un portafolio de acciones.

 

Desarrollo de campos petrolíferos

Las compañías petrolíferas deben evaluar nuevos campos o prospecciones de los que existen muy pocos datos. Basándose en datos sísmicos, los analistas pueden estimar la distribución de probabilidad del tamaño de la reserva. Con muy pocos datos reales disponibles, las compañías deben cuantificar y optimizar el Valor Actual Neto (VAN) de este activo. Debe optimizarse el número de pozos a perforar, el tamaño de las instalaciones de procesamiento y la tasa de estado estacionario del campo.

Estos análisis se pueden simplificar representando el perfil de producción en tres fases:

(1) Establecimiento: El periodo en el que se perforan pozos para obtener suficiente producción para llenar las instalaciones.

(2) Estado estacionario: Después de alcanzar la producción deseada (estado estacionario), el periodo en el que la producción continúa a ese ritmo siempre que la presión del depósito sea constante y hasta que se produce una fracción determinada de las reservas. En las fases iniciales de desarrollo, esta fracción sólo se puede estimar, y la producción por encima de una cierta tasa influye en la duración del estado estacionario.

(3) Declive: El periodo en el que la tasa de producción, P, se reduce en la misma proporción en cada paso de tiempo, generando una función exponencial: P(t) = P(0) exp(-c*t), donde t es el tiempo desde que comenzó la fase del estado estacionario y c es una constante. Con sólo estimaciones del total de Petróleo del Tanque de Almacenamiento Inicialmente Almacenado (STOIIP = tamaño de la reserva) y cantidades de recuperación de porcentaje, el objetivo es seleccionar una tasa de producción, un tamaño de instalaciones y un número de pozos con el fin de maximizar una medida económica. En este ejemplo, la medida usada es el P10 de la distribución VAN. Es decir, la compañía petrolífera 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 más grandes. Sin embargo, los costos por unidad de las instalaciones se reducen con una producción más grande, por lo que puede ser apropiado seleccionar la tasa más grande permitida y seleccionar unas instalaciones y un número de pozos que se adapten a esa selección.

 

Análisis de riesgo integrado de planificación-costos

Este ejemplo permite importar datos de Microsoft Project a Excel para recrear relaciones de precedencia dentro de la hoja de cálculo y realizar un análisis 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 días / 8 horas.

Además, puede definir estimaciones de tres puntos del costo y la duración de las actividades del proyecto, y crear un registro de riesgo para el análisis.

 

 

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