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[MÚSICA] [MÚSICA]
Hola, ¿qué tal?
Estamos ya aquí nuevamente, vamos a ver la simulación Montecarlo
en el ejercicio de la construcción de la casa que habíamos comentado.
Aquí en la pantalla estamos viendo ya el cronograma
construido en Project donde si recordamos es un proyecto de
construcción donde empezamos con la actividad de desarrollo del contrato.
En la firma del contrato, hasta la entrega final.
Las duraciones que estamos viendo aquí son duraciones basadas en la duración
más probable de los tres escenarios que habíamos comentado.
Es decir, recordando, tengo un escenario optimista,
tengo un escenario más probable,
que es el que estamos viendo aquí en duración, y el escenario pesimista.
Estos datos de duración y de coste son
la información para los escenarios más probables.
Veamos que en la construcción nos llevaría 120 días en un escenario más probable
y 795.200 el presupuesto total en el escenario también más probable.
Aquí vemos las actividades críticas que están marcadas en rojo
y las actividades no críticas que están en color azul,
como la obtención de permisos y la electricidad, que tenemos ahí.
Este es un proyecto donde si no tuviéramos incertidumbre
pues este sería la duración y el presupuesto total.
El problema con este proyecto es que sí hay incertidumbre.
Decíamos que la duración y los costos podrían estar variando.
Entonces lo mejor es resolverlo con simulación Montecarlo.
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A continuación vamos a ver en la pantalla ya en la @Risk
como herramienta de cálculo pero ya puesto sobre Excel.
Aquí simplemente lo que estoy viendo es una hoja de cálculo de Excel
donde en la barra de menús, aquí en la extrema derecha,
tengo un complemento que es la @Risk donde nos da todos estos elementos de
trabajo o barra de herramientas que es lo que vamos a usar a continuación.
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El cronograma que estamos viendo ya está traducido a formato de Excel.
No es tan bonito como lo que sería el Project,
pero bueno, ya está traducido en esta herramienta.
¿Cómo hice para traducir ese archivo de Project a Excel?
En este complemento con @Risk, es en esta barra de herramientas donde vemos
proyecto, aquí, en esta parte si le doy clic,
aparece importar archivos que son con formato mpp.
Es decir, con archivos provenientes de Project.
Lo que hago es darle clic aquí y me da qué archivo
de Project quiero traducir o importar a esta hoja de cálculo.
Y pues ya previamente seleccioné el archivo que
estamos viendo en este momento.
Y por esto tenemos esta configuración.
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Como vemos, aquí, en la actividad de desarrollo del contrato
dura 29 días, pero este es en el escenario más probable.
¿Qué es lo que hice para ponerle que puede tener variabilidad?
Bueno, pues inserté una función de este complemento de @Risk que se llama definir
distribución de definir distribución y aquí me está poniendo que
es una función de probabilidad que describe la duración de esta actividad
con una distribución PERT que va desde 20 días hasta 32 días.
3 escenarios.
Y esta es una función muy propia de este programa Risk.
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Así también en el costo está puesta una función que sería la distribución normal,
que describiría el comportamiento de los costos para esta actividad.
Y así lo tengo que hacer para cada una de las actividades que tengo aquí.
Es decirle cuál sería la distribución de probabilidad que describe
la duración y el costo asociado a esto.
¿Cómo le digo al programa que este dato de 120 días es la salida del programa?
Bueno, pues previamente yo le puse aquí definir la salida, en agregar una salida.
Aquí vemos en la herramienta de menús agregar la salida y le puse
que la duración total de 120 días sería la variable de salida del modelo.
Igual la variable de salida para los costos sería la
que vemos aquí en este momento de 795.200.
¿Qué es lo que voy a hacer a continuación?
Pues aquí, por ejemplo, en la barra de herramientas me dice cuántas iteraciones
quiero que se den en este modelo de simulación, 1000 veces.
¿Qué quiere decir eso?
Que le voy a decir al programa que haga o calcule la ruta crítica,
los costos asociados a este proyecto 1000 veces,
y me de lo resultados asociados a estas iteraciones.
Aquí como ven puede obtener 100 veces, 500 veces, 1000, 10.000 veces.
Claro, entre más iteraciones tenga
pues el tiempo de procesamiento de la información va a ser más, ¿verdad?
Lo voy a dejar que son 1000 veces y aquí hay un comando que dice: comenzar
la simulación.
Entonces le voy a dar clic en comenzar la simulación.
Ahí, este, le estoy dando clic y el programa empieza a trabajar
y ahí me está dando pues los resultados de las 1000 iteraciones.
Ahí vamos viendo el cursor como va avanzando.
Y me está diciendo, pues, el resultado que estamos viendo a continuación.
Esta es la duración de este modelo, en el cual,
por ejemplo, vemos ahí el histograma de distribución de los resultados,
donde me dice que la duración promedio que tendríamos aquí sería de 119 días.
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esta casa o esta construcción que se termine antes de 120 días.
Ahí estoy ajustando aproximadamente a 120 días.
La probabilidad de que se de es de 57%.
Y la probabilidad de que no se cumpla con esa duración es de 42.8%.
Es decir, que prácticamente no sería
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Lo más adecuado si queremos tener un menor riesgo, es menos del 10%,
tener una fecha de entrega de 123 días, aproximadamente.
Lo cual nos da un cumplimiento del 90% y un no cumplimiento del 9.9%.
Pues sería negociar esta duración, ¿verdad?
Ahí estoy viendo la duración.
Bueno, si me voy al costo,
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Aquí, si queremos tener un presupuesto que va desde 728.000
hasta 868.000 unidades monetarias.
Esto es el 90% de probabilidad de que cumplamos con eso.
Si lo fijamos de otra manera en esta curva, pues entonces, por ejemplo,
vamos a asumir que tengo solamente 800.000
unidades monetarias para construir esta casa, la probabilidad
de que cumplamos con ese presupuesto sería del 54% aproximadamente.
Y la probabilidad de que no cumplamos con este presupuesto es del 45.2%.
Lo más probable es de que si queremos minimizar el riesgo
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fijemos un presupuesto de 850.000 unidades monetarias,
que nos da una probabilidad de cumplir con esto del 90% prácticamente.
Y del 10% de no cumplir con esto.
Este es un histograma que se puede representar de esta manera.
Hay otras formas de representarlo,
como habíamos visto en el video anterior, que sería esta curva.
Que pues es la distribución acumulada que tendríamos y prácticamente nos da
la misma información.
Como vemos esta es una aplicación de la simulación Montecarlo a un
caso a donde hay incertidumbre y estos serían los resultados que tendríamos.
Hola, ¿qué tal?
Espero que te haya gustado el ejercicio que acabamos de revisar
con la herramienta MS Project junto con @Risk
como herramienta de simulación Montecarlo y Excel.
Estas herramientas son bastante poderosas para analizar cuantitativamente
los riesgos y poder tomar las decisiones más adecuadas en los proyectos.
Dr. Filiberto González HernándezProfesor y Consultor
