A RiskAdvisory de Calgary, Alberta é uma firma de consultoria e software que ajuda empresas de serviço de médio porte a manusear as muitas incertezas que cercam cada aspecto de suas operações – quanta energia produzir, quando produzi-la e como precificá-la. O lado de desenvolvimento de software da companhia, que logo atingirá o status de companhia independente fornece aos clientes pacotes de risco totalmente integrados que incluem funções de frente de loja, meio de campo e back office. No atual ambiente atual desregulamentado em que as empresas de serviço competem, considerar o risco em todas as operações é uma necessidade e requer simulações gigantes.

Parker Sjogren foi para a RiskAdvisory para auxiliar na criação do novo componente de Monte de Carlo da aplicação Energy Bookrunner – um software que pode acomodar de forma eficiente montanhas de dados detalhados sobre geração de energia, negócios e condições de mercado usando tanto lógica de amostragem quanto lógica de negócios. A informação de “Earning-at-Risk” resultante que o software fornece é usada pelos clientes da empresa de serviços para guiar muitas decisões complexas.

Para efetiviamente considerer todos os fatores de risco requeridos, a RiskAdvisory buscou o Kit de Desenvolvimento do @RISK (RDK) pelo seu poderoso mecanismo de simulação de Monte Carlo. Quando Parker começou a experimentar a incorporação do modelo de simulação no modelo baseado em Oracle, o software percorreu a grande parede de dados em cinco dias rodando em um PC de última geração. Embora impressionante, isto não atendia as necessidades dos clientes para informações de último minuto. Então Parker se consultou com a equipe técnica da Palisade e começou a usar o novo RDK 4.0. Com forte assistência técnica da Palisade a parede de cinco dias foi reduzida para rodar modelos imensos em menos de 3 horas – mais de quarenta vezes mais rápido!

Mike Busby, o especialista de gerenciamento de risco que trabalha diretamente com os executivos das empresas de serviço diz que esta nova velocidade é essencial para os tomadores de decisão. Em menos de três horas, o software pode processar dados históricos sobre o portfolio de geração e carregar as necessidade para uma planta com 18 geradores, rodando 10.000 iterações por cada mês de um dado ano, e projetar uma distribuição de resultados. A capacidade de ver literalmente dezenas de milhares de possíveis cenários – e sua probabilidade de ocorrência – com tantas diversas variáveis se mostrou de valor incalculável. No tumulto dos mercados de energia de hoje em dia, Busby diz, “ele ajuda as pessoas a dormirem de noite.”

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