Análise de Riscos em Projetos e Simulação de Monte Carlo

RESUMO:  Este artigo apresentou a importância da análise de riscos em projetos através da Simulação de Monte Carlo, com o objetivo de reduzir a probabilidade e o impacto dos eventos negativos e aumentar a probabilidade e o impacto dos eventos positivos em um projeto, seja com relação ao planejado de custo, prazo e qualidade, durante o desenvolvimento e implantação do mesmo. Neste estudo, foi dado um enfoque para os riscos vinculados ao prazo, através da análise de cronograma e caminho crítico.

INTRODUÇÃO

Não é de hoje que a palavra risco é empregada em todas as situações vividas pelo ser humano, sendo mais conhecida como a probabilidade de um evento/condição ocorrer ou não, combinado com o impacto que ele trará, ou seja, a magnitude das perdas e ganhos envolvidos na ação realizada. Historicamente, porém, segundo vários estudos, o primeiro registro da palavra risco, em castelhano (riesgo), oriunda do século XIV, ainda não possuía a conotação de perigo potencial. Para este sentido, sugere-se que ela tenha origem do latim resecum, “o que corta”, para “perigo oculto no mar” em situações relacionadas às viagens marinhas.

Especificamente para projetos, segundo uma das mais importantes e renomadas instituições voltada à atividade de gerenciamento de projetos, o PMI – Project Management Institute, o risco do projeto é um evento ou condição incerta que, se ocorrer, terá um efeito positivo (oportunidade) ou negativo (ameaça) sobre pelo menos um objetivo do projeto, como tempo (Cronograma), orçamento (CapEx e/ou OpEx), escopo ou qualidade, podendo afetar direta ou indiretamente o retorno sobre investimento (VPL).

A análise de riscos abrange o Projeto de forma multidisciplinar e deve ser realizada em todas as fases do Projeto, desde o desenvolvimento (FEL 02 e FEL 03) até a construção (engenharia detalhada, obra, comissionamento e start-up). A seguir são apresentados exemplos de critérios usualmente utilizados para a classificação das probabilidades e dos impactos dos riscos identificados, bem como a matriz com os índices de exposição aos riscos. Vale ressaltar que os valores considerados para classificação do risco variam de projeto para projeto de acordo com as suas especificidades, e devem ser definidos pelos gerentes de acordo com a estratégia de cada empresa.

 Tabela 1: Critérios para classificação das probabilidades dos riscos

Tabela 2: Critérios para classificação dos impactos dos riscos

Tabela 3: Matriz do índice de exposição ao risco

O processo de gerenciamento de risco compreende, basicamente, conforme o PMI (2008), as etapas de planejamento do gerenciamento de risco, com as estratégias e responsáveis definidos; identificação e análise qualitativa e quantitativa dos riscos; planejamento de respostas aos riscos (plano de ação), com os executores e as datas limites para conclusão de cada e o monitoramento e controle dos riscos, com os indicadores de desempenho.

Como já informado, um risco pode afetar diversas áreas de um Projeto, principalmente o custo, prazo e qualidade. Neste artigo, será abordado o risco com especial foco para o prazo, ou seja, a influência dos riscos no cronograma, os atrasos ou antecipações do início de operação (“start-up”) planejado. Para este estudo de simulação de riscos em cronograma, uma das opções de software mais utilizada pelos especialistas é o @Risk for Project.

REFERENCIAL TEÓRICO

Simulação, usualmente, se refere a algum tipo de método analítico que possui a intenção de representar um sistema real, e ela é realizada, principalmente, quando outras análises possuem uma matemática mais complexa.  O objetivo da simulação é demonstrar a distribuição e características dos possíveis valores de uma variável dependente, depois de determinados os possíveis valores e comportamentos das variáveis independentes a ela relacionadas. Os modelos de simulação são muito utilizados para analisar uma decisão envolvendo risco, que é um modelo no qual o comportamento de um ou mais fatores não possuem certeza absoluta. Dessa forma, estes fatores são definidos como variáveis aleatórias, e os seus comportamentos são descrito por uma distribuição de probabilidade. (MOORE;WEATHERFORD, 2005).

Essa distribuição de probabilidade é realizada pela simulação de Monte Carlo, uma técnica usada há séculos, mas que ganhou mais destaque devido a sua grande importância na Segunda Guerra Mundial com o Projeto Manhattan. Este projeto visava a construção da bomba atômica, e Ulam, von Neumann e Fermi consideraram a possibilidade de utilizar o método que envolvia a simulação direta de problemas de natureza probabilística relacionados com o coeficiente de difusão do nêutron em certos materiais (CAMPOS, 2011).

Para a análise de cronogramas, adota-se a técnica estatística para determinação da probabilidade de uma atividade do cronograma tornar-se parte do caminho crítico. É realizada então a Simulação de Monte Carlo, na qual esta probabilidade é obtida pela simples contagem do número de vezes em que a atividade tornou-se parte do caminho crítico com relação ao número total de simulações realizadas, ou seja, é uma análise quantitativa. Na simulação de Monte Carlo, cada variável de um modelo de avaliação é representada por uma função densidade de probabilidade, ou por um intervalo de valores possíveis, e não por um simples valor, como na avaliação determinística (CAMPOS 2011).

Ribeiro (2012) cita que a Simulação de Monte Carlo consiste na simulação com milhares de rodadas onde, a cada rodada, o sistema escolhe aleatoriamente um valor na faixa das distribuições de duração de atividades (entradas) e este passa a ser o novo valor no cronograma do projeto. Assim, cada um dos conjuntos formados pelos valores sorteados representa um cenário possível na execução do cronograma (saídas). Naturalmente, o conjunto é sempre diferente a cada rodada. Os resultados dessas amostragens são então registrados em tabelas para obtenção das curvas de distribuição do prazo final do projeto. E as distribuições mais comuns são a normal, a uniforme, a logarítmica e a triangular.

Por meio destas simulações, a equipe de planejamento realiza a análise de riscos no cronograma com mais precisão, ao determinar as atividades com maior potencial de se tornarem parte do caminho crítico e antecipando assim o controle e monitoramento das ações necessárias para mitigar tais riscos de atraso no Projeto.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

A partir deste estudo foi possível verificar a importância do gerenciamento dos riscos em um projeto, já que ao identificá-lo, medi-lo e avaliá-lo, torna-se possível compreendê-lo e tomar decisões mais confiáveis de estimativas que direcionam para o sucesso do Projeto, ao melhorar a produtividade e reduzir as perdas ou até mesmo eliminar uma possível falha que seria fatal para a execução do mesmo.

É importante salientar a importância de que todo risco identificado deve ser tratado, por meio da necessidade da elaboração de um plano de gestão de riscos baseado no mapa de riscos e nas informações pertinentes do Projeto. Esse plano deve estabelecer principalmente as ações de respostas aos riscos e deve ser acompanhado pelos responsáveis designados, observando-se sempre as datas para a conclusão de cada ação, devendo sempre ser atualizadas a partir da evolução do Projeto, por meio da análise do avanço físico realizado X planejado.

Por fim, conforme Lustosa, Ponte e Dominas (2004), podemos concluir que o Método de Monte Carlo é um modelo de simulação que utiliza a geração de números aleatórios para atribuir valores às variáveis que se deseja conhecer. Os números podem ser obtidos por diversos processos aleatórios (como tabelas, gráficos, roletas, etc.), ou ainda, através do computador, por meio de funções específicas. É por meio da simulação de Monte Carlo que se torna possível classificar o risco quanto à sua probabilidade de ocorrência e, como no caso estudado, auxiliar a equipe de planejamento nos estudos do cronograma/caminho crítico e assim viabilizar a tomada de decisão baseada nos números para atender aos prazos estabelecidos do Projeto.

REFERÊNCIAS

• AGUIAR, G. de; ALVES, C. da C.; HENNING, E. Gerenciamento de Projetos: Simulação de Monte Carlo via a Ferramenta Simular. XXX Encontro Nacional de Engenharia de Produção – ENEGEP. São Carlos. 12-15 out. 2010. Disponível em: <http://www.labceo.com.br/bibliografia/archive/files/h-16_4e64260394.pdf>.

• RIBEIRO, Fernando S. Proposta de Metodologia para Estudos Geotécnicos em Projetos de Pavimentos Ferroviários. Disponível em: <http://www.nugeo.ufop.br/joomla/attachments/article/11/Dissertacao%20FSgavioli%20revfinal%2028.05.pdf>.

• Project Management Institute / Brasil. Disponível em: <http://brasil.pmi.org>.

• Site <http://profcesarcampos.com.br/>.

Sobre o Autor: 

Fillipe Abreu é formado em Engenharia de Energia pela PUC Minas, Especialista em Engenharia de Planejamento, cursando Administração de Empresas pela UFMG e Gestão de Projetos pelo Ietec. Atualmente é Engenheiro de Planejamento na empresa MCA Auditoria e Gerenciamento, no Projeto Vargem Grande Itabiritos – Vale, em Itabirito/MG.

Aluno do curso de Pós-graduação: Engenharia de Planejamento, Turma 06 – Instituto de Educação Tecnológica – IETEC,  21 de setembro de 2013.

E-mail de contato: abreu_fc@yahoo.com.br

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