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Cranfield University usa @RISK para Demonstrar Benefícios de Investir em Confiabilidade de Produtos A Cranfield University é uma instituição totalmente devotada à pós-graduação com uma reputação mundial por sua excelência e experiência nos setores aeroespacial, automotivo, defesa, engenharia, meio ambiente e água, saúde, gerenciamento e manufatura. É uma das cinco melhores universidades de pesquisa no Reino Unido e combina estudos e qualificações acadêmicas com o foco comercial e de negócios dos setores. Começando com Design do Produto e @RISK A Escola de Ciências Aplicadas da Cranfield usa o software @RISK da Palisade para calcular a probabilidade de falha dos equipamentos submarinos de produção de óleo e gás, e o custo total ao longo do ciclo de vida do projeto, se o mesmo for realizado. O @RISK é um add-in do Excel que usa Simulação de Monte Carlo para mostrar todos os potenciais cenários, fornecendo ao tomador de decisão a fotografia mais completa possível. Equipamentos submarinos de óleo e gás podem ser exigidos para funcionar abaixo de 2000m do nível do mar. Isto significa que a falha de qualquer produto ou componente do produto tem enormes ramificações. Há as considerações práticas do trabalho de reparo difícil, bem como os aspectos financeiros. Por exemplo, o custo de um navio de suporte podem ser superior a US$ 200.000 por dia dependendo da severidade do problema e o tempo que se leva para restaurar um sistema a seu funcionamento normal, o custo total da intervenção pode ser superior a US$ 10.000.000. Adicionalmente pela duração de tempo fora de operação, o óleo e gás não está sendo produzido, o que resulta em um custo de oportunidade. @RISK Combina Técnicas de Análise de Risco Tradicionalmente as disciplinas são desenvolvidas de forma isolada, então é difícil obter uma estimativa precisa do custo total do sistema em quebra ao longo do seu ciclo de vida. O @RISK combina inputs do RAM e do LCC – como definidos pelos gerentes de projetos da Cranfield, em um modelo, e então roda milhares de simulações para mostrar uma distribuição de todas os possíveis resultados de perfomance das instalações, a probabilidade de cada resultado ocorrer e as implicações de custo do ciclo de vida para cada resultado de performance. @RISK Dá Confiança para Investir em Desenvolvimento do Produto A confiabilidade de cada componente de um sistema pode ser convertida em um distribuição de “tempo de falha” – ou seja a probabilidade de quanto tempo levará até necessitar reparo. Estes elementos todos são definidos como distribuição de inputs para o modelo no @RISK, que ajuda a calcular a que ponto no seu ciclo de vida o produto possui maior probabilidade de falhar. @RISK provê aos usuários finais uma escolha de outputs como o Valor Presente Líquido (VPL), a Taxa Interna de Retorno, Custo Técnico Padrão (o preço mínimo de venda de óleo necessário para que a instalação seja lucrativa), Custo de Ciclo de Vida e disponibilidade do Sistema, que eles selecionarão dependendo de suas necessidades. Por exemplo, usando o modelo de distribuição que mostra o break even (o ponto no qual o VPL de um projeto chega primeiro a zero) é uma medida útil de confiabilidade – quanto mais robusto for um sistema, mais cedo poderá gerar lucro. Uma das funcionalidades mais úteis do @RISK é sua habilidade de gerar representações gráficas do que ocorreria ao invés de fornecer um output do que é esperado ocorrer (um valor médio). Como resultado, as companhias podem calcular precisamente que nível de investimento no design do produto fornecerá o melhor ROI no longo prazo. @RISK Pesa a Significância de Componentes Individuais Por exemplo, o componenteA possui uma taxa de falha alta, mas é fácil de manter, logo não causa problemas grandes se parar de funcionar. Por outro lado, o componente B, embora mais confiável, leva um longo tempo para ser reparado quando falha e assim possui um efeito mais adverso no sistema completo e custo total do tempo de quebra. De forma geral, o @RISK demonstra que é mais benéfico investir em um componente B mais robusto. Woods conclui: “A análise de sensibilidade do @RISK significa que podemos pesar a significância de falha para cada elemento de uma peça complexa de um equipamento. Usuários finais são então completamente informados e podem precisamente apontar onde investir em maior design do produto, dando a confiança que eles estão fazendo o uso mais efetivo de seus recursos.”
Mais Detalhes Funcionalidades Chave do software @RISK usadas neste projeto pela Cranfield
@RISK fornece aos usuários uma análise de sensibilidade avançada que dá uma indicação clara de como a confiabilidad e de cada componente individual afeta a performance da disponibilidade do sistema total. Técnicas específicas de análise de risco
Distribuições usadas neste projeto pela Cranfield
'Telas' de Exemplos
O segundo diagrama é uma distribuição de probabilidade cumulativa indicando o VPL potencial das três opções. Os outputs gráficos do @RISK ilustram que, embora as opções 1 e 3 observem o mesmo valor médio (esperado), a curva mais acentuada da opção 1 indica menos incerteza (ou seja, este resultado é menos provável). Este tipo de gráfico fornece aos tomadores de decisão mais informações nas quais podem basear suas escolhas e é de valor particular para aqueles que são avessos aos riscos e querem evitar o conhecido tanto quanto possível (e podem selecionar a opção 2 que oferece a menor incerteza).
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