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Estudos de Caso

A ENGCOMP usa o software @RISK da Palisade para definir o orçamento do projeto já em andamento das instalações de manutenção de frotas do Departamento de Defesa Nacional do Canadá

ENGCOMP é uma firma de consultoria em engenharia estrutural, mecânica e de custo sediada em Saskatchewan. A firma atua no setor de comércio e indústria pesada do Canadá e presta serviços de engenharia a indústrias de processamento de potassa, urânio, petróleo e gás, polpa e papel, processamento químico, assim como ao setor de processamento alimentício em Saskatchewan e Alberta.

A engenharia estrutural é base dos negócios da ENGCOMP, que também é especializada em análise de risco, estimação de custos, planejamento e automação computacional de tarefas.

A ENGCOMP foi contatada para ajudar o Departamento de Defesa Nacional (DND – Department of National Defence) do Canadá a definir o orçamento para a quarta fase de construção do projeto conhecido como FMF CB – Fleet Maintenance Facility Cape Breton – que já se encontra em andamento na base das forças armadas canadenses Esquimalt, em Victoria, na Colúmbia Britânica. A ENGCOMP usou o software de análise de risco @RISK da Palisade para realizar simulações Monte Carlo e quantificar a incerteza, com a finalidade de definir o orçamento e o cronograma do projeto.

Estado do projeto
O projeto FMF CB está em andamento há mais de 10 anos. O DND queria consolidar o FMF, que inclui instalações menores espalhadas por toda a área de Dockyard da base Esquimalt, em uma única instalação maior e modernizá-la. Para fazer isso, era necessário que o DND avaliasse o orçamento restante e o cronograma existente de conclusão da quarta fase de construção.

Embora já tivessem sido feitas avaliações de risco no projeto anteriormente, ainda não havia sido feita uma análise de risco efetiva baseada em simulação Monte Carlo. A simulação Monte Carlo – uma ferramenta de modelagem estatística quantitativa – é importante para este projeto, pois pode ajudar a reduzir a incerteza e aumentar substancialmente a probabilidade de êxito.

Jason Mewis, Presidente da ENGCOMP disse: “A análise de risco é crucial para o gerenciamento dos custos e do cronograma do projeto, e é necessário que ela inclua uma abordagem científica no que diz respeito a contingências e estimativas de reservas para os riscos. O conceito da simulação Monte Carlo existe há muito tempo, mas nunca foi amplamente aplicado; quando usado, geralmente é só na área de estimativas de custo de capital. Uma ferramenta baseada em simulação Monte Carlo, como o @RISK, ajuda a reduzir a incerteza e a aumentar substancialmente as chances de êxito do projeto.

A ENGCOMP desenvolveu um sistema que divide a simulação Monte Carlo em dois elementos: simulação para análise de contingências e simulação para análise de risco do projeto.

Uso do @RISK na definição do orçamento de contingência 
A contingência é um aspecto muito importante na elaboração de orçamentos. Para assegurar o êxito de um projeto, é necessário levar corretamente em conta a contingência. Ela consiste no montante que deve ser acrescentado a um orçamento de projeto para dar conta de todos os custos esperados de construção que não foram detalhados na elaboração do orçamento.

Como primeiro componente da análise de risco baseada em simulação Monte Carlo, a ENGCOMP teve de determinar, com um grau razoável de confiança, a quantia de contingência que deveria ser aplicada ao orçamento do projeto de modo que o orçamento final aprovado para o projeto FMF CB não fosse ultrapassado. A ENGCOMP usou o @RISK para quantificar a variabilidade potencial de fatores como os custos de mão-de-obra, de materiais e equipamentos, e a produtividade, para chegar à quantia de contingência que deveria ser alocada ao orçamento total do projeto.

A ENGCOMP avaliou a contribuição dos diversos pacotes de trabalho na estimativa de custo, a fim de determinar a quantia total de contingência necessária para o projeto. Um pacote de trabalho consiste em um conjunto de ações e tarefas necessárias para produzir um resultado específico. Normalmente, ele é definido por enunciados descritivos das atividades, dos recursos para as atividades em termos de habilidades e expertise, das estimativas de duração das atividades, do cronograma e dos riscos das atividades.

A ENGCOMP usou o @RISK para calcular o custo total do projeto com e sem a variabilidade estimada nos pacotes de trabalho. A diferença entre os dois totais resultou na contingência para o projeto.

Os resultados da simulação Monte Carlo do @RISK para análise de contingência indicaram que a maior parte da incerteza do orçamento é devida à volatilidade do mercado e às condições desconhecidas do local. As operações existentes do FMF localizam-se em instalações que eram usadas para operações industriais e que, historicamente, eram relativamente não-reguladas. As investigações do local indicaram a possibilidade de contaminação sob as estruturas antigas. Contudo, a necessidade de manter as operações em andamento excluía a opção de remover os prédios e realizar o teste mais completo necessário para saber definitivamente o tipo e grau da contaminação e os custos correspondentes à sua remoção e descarte. Portanto, era necessário que o DND designasse um orçamento substancial de contingência para atividades de demolição e descontaminação.

Uso do @RISK na modelagem de risco para
quantificar a contingência correspondentes a
reservas de risco e ao cronograma do projeto

O objetivo da análise de risco do projeto era fazer uma análise de contingência de nível mais avançado, quantificando os efeitos de todas as incertezas e riscos razoáveis do projeto.

Esse componente da simulação Monte Carlo do @RISK levou em conta itens que não eram necessários para a construção do projeto, mas que, caso ocorressem, o DND teria de pagar pelos mesmo dentro do custo do projeto. Esses fatores incluíam condições do mercado, questões ambientais, questões operacionais internas e mudanças organizacionais que poderiam, em conjunto, afetar o bom andamento e conclusão do projeto FMF CB. Por exemplo, a simulação feita pelo @RISK pode quantificar a incerteza referente a eventos imprevistos, como condições meteorológicas que poderiam impedir a construção, greves trabalhistas, demora na aprovação pelo órgão ambiental competente, falta de mão-de-obra, flutuações da moeda e questões de segurança – para mencionar apenas alguns dos fatores. Essas ocorrências podem afetar tanto o custo quanto o cronograma do projeto.

O @RISK possibilitou à ENGCOMP fazer uma estimativa do impacto da variabilidade e das incertezas relacionadas aos riscos, aos custos e ao cronograma. Essa avaliação permitiu fazer uma estimativa do orçamento do risco do projeto, assim como da reserva de risco e de contingência para o cronograma.

Um aspecto fundamental revelado pela análise de risco do projeto foi que, levando em conta todos os riscos e incertezas do projeto, há 85% de certeza de que o projeto FMF CB será concluído até janeiro de 2014.

Projeto é aprovado pelo Conselho do Tesouro do Governo
do Canadá apesar do alto grau de incerteza do custo

O DND do Canadá administra projetos de infraestrutura com alto grau de regulamentação e controle, como é de se esperar de um órgão governamental. Isso significa que obter aprovação da verba do projeto em tempo hábil foi um grande desafio para o DND. No caso do projeto de consolidação do FMF CB, este desafio foi ainda maior devido ao grande número de problemas técnicos e organizacionais. Portanto, era imprescindível que o orçamento fosse definido e apresentado de modo a demonstrar com segurança que seria bem-sucedido.

Mewis explicou: "Conseguimos ajudar o DND a definir o orçamento e também lhe fornecemos as ferramentas para defendê-lo. Com base em nossa análise de risco quantitativa, o DND teve condições de justificar com clareza ao Conselho do Tesouro do governo canadense por que deveria receber a verba para o projeto, apesar do grau de incerteza. Isso provavelmente não teria sido possível sem a análise detalhada e abrangente possibilitada pelo @RISK.

O projeto do FMF CB foi autorizado e está em andamento. Além disso, devido ao sucesso da análise de risco efetuada pela ENGCOMP, o DND procurou a empresa para possivelmente elaborar uma política referente à execução deste nível detalhado de análise baseada em simulação Monte Carlo para todos os futuros projetos do DND.

Outras informações

Distribuições usadas
Predominantemente, a ENGCOMP empregou a função Trigen, por meio da qual pôde levar em conta o erro inerente relacionado à estimativa subjetiva da incerteza. A equipe usou um processo estruturado de treinamento de calibração em todas as análises, de modo que os SMEs (Subject Matter Experts – ou especialistas) pudessem estimar a incerteza da melhor forma possível. Além disso, como às vezes não é possível calibrar totalmente os grupos, o processo destacou em que medida a equipe estava calibrada, dando à ENGCOMP a capacidade de ajustar os valores estimados para que apresentassem o nível de confiança adequado.

Em alguns casos, a ENGCOMP usou distribuição Pert, quando havia muito distorção na direção de um parâmetro específico da distribuição estimada.  Isso ajudou a nivelar a distribuição Triangular e a colocar menos ênfase nas caudas da análise.

Gráficos

Gráfico 1: Diagrama da segunda
curva S induzida por risco, da ENGCOMP

Este gráfico é usado para distinguir nitidamente os níveis variados da incerteza de custo encontrada no projeto.
A linha azul representa a estimativa de custo total básica. A curva S vermelha é derivada do processo de análise de contingência e representa a variabilidade da estimativa de custo do projeto. A diferença entre a linha azul e a curva S vermelha é o custo de "contingência" que deve ser aplicado ao custo total do projeto.

A curva S verde representa os resultados da análise de risco do projeto (PRA – Project Risk Analysis), que incluem o impacto da incerteza do cronograma e fatores de risco externos no custo total do projeto com contingência. Em qualquer dado nível de confiança, a diferença entre as duas curvas é o orçamento da reserva de risco.

Gráfico 2: Histograma do custo total do projeto

Este gráfico representa a população dos dados gerados durante a análise e mostra o formato geral da distribuição dos dados. O gráfico representa visualmente o custo total do projeto, incluindo o orçamento de contingência.

Gráfico 3: Gráfico de tornado

Este gráfico representa a análise de sensibilidade efetuada dentro de cada simulação. Ele apresenta os fatores determinantes dos custos que mais afetam o lucro geral, e a forma como eles se correlacionam ao custo total. Quanto mais comprida a barra, maior o impacto no lucro geral se o fator variar. Este gráfico mostra que a atividade de descontaminação induz a maior parte da incerteza na estimativa do custo total do projeto.

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