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Probabilidades -
Por que devemos criar cronogramas probabilisticos ?
O
mundo real é infinitamente mais complexo do que um jogo de
dados:
Mesmo em um ambiente controlado, com duas únicas variáveis
(2 dados)
não temos a capacidade de prever o futuro.
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Quanto
mais vezes os dados forem jogados, maior a tendência de
que os resultados obtidos se aproximem da distribuição
de frequência esperada. Ainda assim, não importa quantas
vezes os dados forem atirados a probabilidade de que o
total de resultados lançados seja igual aos resultados
esperados é praticamente nula.
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Nos
primeiros lançamentos, é muito mais provável que os resultados
sejam totalmente diferentes do esperado (figura 2). Uma
das razões (a mais óbvia) é que o gráfico de resultados
esperados foi elaborado considerando um mínimo de 12 jogadas
e antes de alcançarmos esta quantidade não há como distribuir
os resultados dentro do gráfico da forma adequada nem
que os resultados sejam exatamente os desejados (há menos
números sorteados do que esperados).
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Com
o passar do tempo, somando-se N jogadas, cada vez mais
poderemos ter resultados próximos ao esperado. A quantidade
de desvios dentro de uma amostra conhecida começa a ser
- em termos de distribuição de sua frequência - menos
comuns do que os resultados conforme a probabilidade calculada
inicialmente.
Quando
lidamos com estimativas em projetos
mesmo quando temos um enorme histórico de resultados
já obtidos em projetos praticamente iguais, nossas chances
de
conseguirmos prever o futuro e acertar com as estimativas
é muito pequena.
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Aproximações
matemáticas e análises históricas em centenas de projetos
demonstram que um Cronograma Determinístico (desenvolvido
com uma única duração estimada para cada atividade) tem
entre 25% a 35% de probabilidade de ser alcançado no prazo
previsto com sucesso. (Liberzon, 1° Seminário de Riscos
do DF, 2006).
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Uma
das principais razões para este fenômeno é por que além
de estarmos trabalhando apenas com médias que já possuem
uma variação esperada, temos que obter os resultados conforme
uma cadeia préviamente estabelecida (sequencia obrigatória
entre atividades) e ainda há fenômenos relacionados ao
comportamento humano que faz com que ganhos em durações
de atividades sejam desperdiçados e que as perdas sejam
propagadas para as atividades seguintes.
Curva
Beta
A Lei de Murphy
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No
extremo esquerdo, quase sem nenhum percentual de chance
de ocorrer, temos os valores OTIMISTAS para as atividades.
No extremo direito temos os valores PESSIMISTAS, cuja
probabilidade diminui em direção ao infinito.
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A
"área" da Curva Beta entre um valor "Otimista"
e "Mais Provável" é menor do que a "área"
da Curva entre o valor "Mais Provável" e o "Pessimista".
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Na
ilustração, a data 17/01 tem probabilidade de ocorrência
de 1%. A data mais provável seria 24/01 e portanto a área
da Curva Beta do dia 17/01 ao dia 24/01 tem 50% da frequëncia
de probabilidade de que os eventos aconteçam dentro desta
faixa numérica. No extremo direito, com cerca de 99% de
probabilidade de ocorrência temos o valor correspondente
a duração pessimista de uma determinada atividade.
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diz-se que a atividade irá terminar em 24/01 com 50% de
probabilidade de sucesso ou irá terminar em 03/02 com 99%
de probabilidade de sucesso. Pela natureza da curva, é impossível
se calcular a duração da atividade com 100% de probabilidade
de sucesso.
Cronogramas
Probabilisticos
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PERT
é um dos mecanismos conhecidos para o desenvolvimento
de Cronogramas Probabilisticos. Ele irá ampliar as chances
de sucesso de um projeto em relação à mesma rede criada
com CPM (Critical Path Method) por que irá reconhecer
a importância do acaso e preparar as atividades a suportarem
algum grau de desvio em função de probabilidades de sucesso.
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A
aplicação de Monte Carlo (simulações) também poderão dar
a equipe de projetos um entendimento da natureza dos riscos
e resultados simulados poderão indicar a data mais provável
de finalização de um projeto com base a um percentual
de confiança pré-estabelecido.
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Ainda
assim, nenhuma das duas técnicas estabelece um mecanismo
consistente para o acompanhamento do projeto em função
de contínuos replanejamentos, durante toda a vida do projeto.
O que de fato temos é a geração de um cronograma determinístico
(baseado em um único ponto) cujo cálculo deste ponto foi
feito em função de uma análise de probabilidade. Ou seja,
com o uso de PERT ou MONTE CARLO em suas aplicações habituais
o resultado é um "Cronograma baseado em cálculo de
probabilidades" e não um "Cronograma Probabilistico".
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O
Método SDPM - Success Driven Project Management - baseado
na experiência soviética com otimização de cronogramas
e desenvolvimento de redes baseado em restrições de recursos
entre as décadas de 60 a 80, foi apresentado no início
de 1990 por Vladimir Liberzon (The Spider Team, Rússia)
e vêm sido aplicado em centenas de projetos de médio e
grande porte, ultrapassando investimentos de USD 100 bilhões
de dólares em projetos onde os princípios de SDPM foram
aplicados.
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Em
SDPM, o projeto é criado com três cenários distintos e
é mantido durante todo o ciclo de vida do projeto em função
destes cenários. O cálculo de probabilidade de sucesso
de se atingir uma meta em termos de datas ou custos é
então realizado a cada nova medição de avanço de projeto.
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A
introdução as princípios de SDPM foi feita no Brazil por
Vladimir Liberzon em junho de 2006, durante o 1° Seminário
de Gerneciamento de Riscos do Distrito Federal. O primeiro
trabalho apresentado no Brasil em eventos do PMI aconteceu
durante o VI Seminário Internacional de Gerenciamento
de Projetos ("Rumo a Novas Fronteiras"), em
um trabalho desenvolvido por Russell Archibald (PMI Founder,
EUA), Vladimir Liberzon (Rússia) e Peter Mello (Brasil).
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adicionais:
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