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Estudos de Caso
Usando Simulação de Monte Carlo para Análise de Custo de Pavimentação

Por Keith D. Herbold
Trechos da revista Public Roads de Novembro/Dezembro de 2000

Modelos de custo de ciclo de vida (LCCA) que estão sendo usados atualmente por agências estaduais rodoviárias tratam variáveis de entrada como valores fixos e discretos. Na verdade, muitas variáveis de entrada não são fixas; elas são incertas. Conduzindo um LCCA, é importante reconhecer a incerteza de variáveis de entrada e a incerteza que esta variabilidade cria nos resultados.

Para compreender melhor os aspectos práticos do uso da probabilidade e simulação de Monte Carlo em LCCA, a Federal Highway Administration (FHWA) desenvolveu um modelo e fez acertos com 10 agências estaduais rodoviárias, a American Concrete Pavement Association, e a National Asphalt Pavement Association para preparar estudos de caso ilustrando a aplicação da análise de risco para LCCA no design de pavimentações.

Antes de desenvolver um estudo de caso, cada participante recebeu treinamento em análise de risco usando o @RISK. O @RISK, um add-on para o Microsoft Excel que fornece uma maneira eficiente para incorporar funcionalidades de simulação em uma planilha.

Sem a ajuda da simulação, um modelo em planilha revelará apenas um resultado, geralmente o cenário mais provável ou médio. Análise de risco em planilha usa tanto um modelo em planilha quanto a simulação para analisar automaticamente o efeito da variação dos inputs no output do sistema modelado.

Este artigo resume os resultados dos estudos de caso, que mostram que com um treinamento limitado em princípios de probabilidade e na aplicação de software de análise de risco, o pessoal das agências rodoviárias estaduais pode aplicar a abordagem probabilística para seus procedimentos atuais de análise de custo de ciclo de vida. Assim eles podem responder três questões básicas: O que pode acontecer? Qual a probabilidade que ocorra? Quais são as consequências se ocorrer? Aplicando este informação o tomador de decisão pode selecionar as soluções melhores e mais efetivas em custo para fornecer os maiores benefícios de longo prazo.

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