Aplicación del método dinámico de Monte Carlo en un proyecto de protección

Application of the dynamic Monte Carlo method in a maritime protection project

Resumen

En la actualidad, el entorno donde se realizan los proyectos es muy cambiante, por tanto es muy difícil estimar si se alcanzarán las metas del proyecto en costo, tiempo y calidad. Se consideró que para lograr la ejecución acelerada del proyecto de protección es imperativo la implantación de la gerencia de riesgo a través de la aplicación iterada de la simulación de Monte Carlo (MC) en el cronograma de actividades. La simulación de MC se empleó en la búsqueda de actividades que pueden ser aceleradas de acuerdo con la probabilidad de ocurrencia de cada camino crítico. Además, se incluyó el plan de respuestas dentro de la simulación de MC. Como resultado, se pudo captar la evolución dinámica de los riesgos a través del uso iterado de la simulación de MC. Esto permitió tomar acciones para corregir el rumbo y acelerar las actividades del proyecto.

Introducción

En la actualidad, el entorno donde se realizan los proyectos es muy cambiante, por tanto es muy difícil estimar si se alcanzarán las metas del proyecto en costo, tiempo y calidad. Tilk (2003) indica que aproximadamente el 50% de los proyectos finalizan tarde o por encima del presupuesto, 25% fallan completamente y solo el 25% alcanzan el éxito. En muchos casos, este pobre desempeño se debe a la inadecuada gestión del riesgo y la incertidumbre. Desde hace algunas décadas la gerencia del riesgo ha comenzado a formar parte de los proyectos y muchas han sido las herramientas cualitativas y cuantitativas desarrolladas para analizar, planificar y controlar los riesgos. Específicamente, la simulación de Monte ha sido una herramienta ampliamente usada para cuantificar el riesgo y su efecto sobre distintas etapas de los proyectos industriales (Mendez y Yamin, 2003; Hernández, 2002)

El Proyecto de Protección presentado fue necesario ejecutarlo de manera acelerada para cumplir con la exigencia de la certificación internacional. Se consideró que para lograr el éxito del proyecto era imperativo la implantación de la gerencia de riesgo a través de la aplicación iterada de la simulación de Monte Carlo (MC) en el cronograma de actividades.

Para realizar el análisis de riesgo cualitativo diversos autores usan matrices de riesgo. En éstas matrices se colocan los eventos riesgosos, la probabilidad de ocurrencia y el impacto en el proyecto, y con esa información se priorizan los eventos riesgosos (Landowne, 1999) (West, 2002) (Kidinger, 2000) (Kerzner, 2001). Dentro de la gerencia del riesgo del Proyecto de Protección, se aplicó un análisis cualitativo basado en matrices de riesgo, el cual estuvo orientado a la jerarquización de riesgos de acuerdo con su efecto en los objetivos del proyecto.

El análisis de riesgo cualitativo suministró muchos de los datos de entrada del modelo de simulación de Monte Carlo. Por otro lado, la aplicación iterativa de la simulación de Monte Carlo permitió visualizar y controlar el efecto de los riesgos durante el ciclo de vida de los proyectos. La simulación de MC se empleó en la búsqueda de actividades que pueden ser aceleradas de acuerdo con la probabilidad de ocurrencia de cada camino crítico.

El objetivo de este artículo es proponer la aplicación iterada del método de Monte Carlo con el fin de, modelar el comportamiento dinámico de los riesgos durante la ejecución de un Proyecto de Protección. Con esto, se logró proteger al proyecto del efecto de los obstáculos y aprovechar las oportunidades que se presentan durante la vida del proyecto.

Descripción del Proyecto

El proyecto de protección consiste en dotar a la instalación portuaria de las instalaciones físicas, sistemas, normas y procedimientos y recursos humanos que les permita cumplir con las exigencias del “Código Internacional de Protección de Buques e Instalaciones Portuarias (ISPS Code)”. Este código está dirigido a prevenir actos de terrorismo contra la actividad del transporte marítimo internacional, permitiendo la cooperación entre los buques y las instalaciones portuarias para detectar y prevenir los actos que supongan una amenaza para la protección en el sector del transporte marítimo. Así mismo, el código ISPS es de obligatorio cumplimiento por los países signatarios del Convenio Internacional de Seguridad de la Vida Humana en el Mar (SOLAS/74) El estricto cumplimiento de la fecha de terminación del proyecto impone un desarrollo acelerado del ciclo de vida del proyecto.

El objetivo principal del proyecto es obtener la certificación del Código ISPS, del cual se definieron los siguientes objetivos:

  1. Diseñar, procurar y construir la infraestructura necesaria para incrementar la seguridad y protección marítimas y a salvaguardar a quienes se encuentran a bordo y en tierra.
  2. Elaborar el Plan de Protección de la instalación.
  3. Entrenar al personal (Oficial de Protección de la Instalación Portuaria) con las prescripciones del Código Internacional de Protección.

Estos objetivos sirvieron de insumo para la definición del alcance y de la estructura desagregada de trabajo (Figura 1).

Estructura desagregada de trabajo del proyecto

Figura 1 Estructura desagregada de trabajo del proyecto

Para lograr éste alcance se estructuró un equipo de trabajo con personal de múltiples áreas dentro de la organización, con gran experticia y dedicado exclusivamente al proyecto.

Gerencia de Riesgos en el Proyecto de Protección

Se aplicaron los procesos de gerencia del riesgo incluidos en el PMBOK 2000 como herramienta esencial para hacer frente al reto de realizar aceleradamente un proyecto multifuncional de protección de instalaciones portuarias. La gerencia del riesgo fue aplicada desde la perspectiva de resolución de problemas, con el soporte de un enfoque dinámico del método de Monte Carlo. La gerencia de riesgo se enfocó en la duración del proyecto y, por tanto, en el análisis de duraciones probabilísticas de las actividades del proyecto.

Planificación de Gerencia de Riesgo

El Plan de Gerencia del Riesgo (PGR) se elaboró a partir de las directrices de la organización que lideriza el proyecto y se desarrolló de manera integrada al Plan de Ejecución del Proyecto (PEP). El plan de gerencia del riesgo elaborado para el proyecto permitió sistematizar y estructurar las acciones a tomar para lidiar con el riesgo y la incertidumbre. Además ayudó a los miembros del equipo de planificación y control a plantear los problemas y a buscar las soluciones.

Identificación de Riesgos

En esta etapa se determinaron cuáles eventos riesgosos pueden afectar el proyecto y documentando sus características y consecuencias.

Análisis de Riesgo Cualitativo

Este análisis permitió establecer niveles de prioridades para los riesgos identificados, de acuerdo a su efecto potencial en los objetivos del proyecto. Se evaluó el impacto y la probabilidad de ocurrencia en las actividades del proyecto, basado en el juicio experto en cada área del proyecto. Los resultados de este análisis fueron monitoreados durante todo el ciclo de vida del proyecto.

Se elaboró una matriz cualitativa de riesgos (Tabla 1) que muestra el índice de riesgo (IR), el cual integra el impacto y la probabilidad de ocurrencia de cada riesgo. El índice propuesto puede tomar uno de tres valores: Alto (A), Medio (M) o Bajo (B). La matriz cualitativa aplicada se basa en una escala para el impacto en tiempo de los riesgos (Tabla 2),

Escala para el IR (Lansdowne, 1999)

Tabla 1 Escala para el IR (Lansdowne, 1999)

Escala de impacto (Lansdowne, 1999)

Tabla 2 Escala de impacto (Lansdowne, 1999)

La matriz de riesgo fue actualizada a medida que el proyecto avanza, esto facilita la comprensión de la dinámica de los riesgos en el ciclo de vida del proyecto. Los resultados del análisis cualitativo de riesgos del proyecto se clasificaron como se muestra en la Tabla 3

Análisis de riesgo cualitativo

Tabla 3 Análisis de riesgo cualitativo

Análisis de Riesgo Cuantitativo

La simulación numérica mediante Monte Carlo permite que la duración resultante de una red lógica sea representada por una función de distribución, mediante la inclusión de funciones de distribución a cada una de las duraciones de actividades que constituyen el proyecto.

Un análisis de riesgo tradicional no incluye las acciones que la gerencia podría tomar para acelerar las actividades (Williams, 2003). Sin embargo, en éste caso de estudio se realizaron varias corridas periódicas, actualizando la red lógica con las decisiones tomadas tanto a nivel gerencial como de construcción.

Por ello, se realizó un procedimiento sistemático para incorporar dichas decisiones al análisis de riesgo. Un procedimiento para la etapa de planificación, donde se toman acciones antes de comenzar a ejecutar la obra, y otro procedimiento en la etapa de implantación del proyecto.

El comportamiento que tuvo el equipo de trabajo fue: comenzar tan pronto sea posible, evitando el efecto del estudiante, en lo posible realizar tareas en paralelo y asignar a una persona para realizar trabajo en 2 o más actividades (multitasking).

Durante la etapa de Planificación

Se aplicó un proceso sistemático para elaborar un modelo de simulación de Monte Carlo a partir de la red lógica de actividades del proyecto. Se asignaron funciones triangulares de distribución de probabilidades a la duración de cada actividad, tomando valores optimistas, pesimistas y más probables a partir de la consulta sistemática a expertos. Se utilizó el software Monte Carlo para Primavera, ya que permite la integración de la programación de las actividades con la evaluación del riesgo en tiempo. Se simuló el modelo para determinar el posible rango de fechas de culminación del proyecto y sus respectivas probabilidades de ocurrencia. Se tomó como criterio de evaluación que el proyecto debía finalizar a más tardar en la fecha indicada con una probabilidad de 80%. En los resultados, si la probabilidad de culminar a la fecha indicada es menor a 80%, es necesario tomar acciones para acelerar el proyecto e incrementar la probabilidad de cumplimiento. Este proceso se realizó de forma iterativa (Figura 2)

Procedimiento aplicado para simular en la planificación

Figura 2 Procedimiento aplicado para simular en la planificación

Durante la etapa de Implantación

Durante la implantación se continuó realizando el análisis cuantitativo mediante la simulación de Monte Carlo. El procedimiento iterativo aplicado en esta fase se presenta en la Figura 3. Este procedimiento permitió considerar el efecto de disminución de la incertidumbre o variabilidad de los parámetros del proyecto en el modelo de simulación.

Procedimiento aplicado para simular en la implantación

Figura 3 Procedimiento aplicado para simular en la implantación

Planes de Respuestas

El plan de respuesta aplicado fue diseñado a partir de los resultados del análisis de riesgo (cualitativo y cuantitativo). Se desarrollaron acciones para aprovechar las oportunidades y minimizar el efecto negativo de los obstáculos durante el ciclo de vida del proyecto. Las acciones contempladas en el plan pueden aplicarse para (PMBOK 2000, Kerzner 2001):

  • Evitar: se evita totalmente el evento, evitando algún impacto en lograr el objetivo del proyecto.
  • Transferir: el riesgo no se elimina, pero se transfiere para que otra entidad lo maneje (generalmente la contratista).
  • Mitigar: se reduce la probabilidad y/o impacto de un evento riesgoso. Tomar medidas para reducir el impacto y/o probabilidad es más efectivo que tratar de reparar las consecuencias después de que ocurra el evento.
  • Aceptar: A los riesgos con índices de riesgo bajo no se aplicó acción preventiva dentro del plan de respuestas. Sin embargo, se elaboró un plan de contingencia para hacer frente a los eventos riesgosos que pudiesen aparecer y que fueron aceptados o no fueron identificados.

Específicamente, el objetivo de las acciones contempladas en el plan de respuestas es: acelerar las actividades, solapamiento de actividades, redefinir las estrategias de ejecución y coordinación de actividades.

Revisión y Control de Riesgos

En el proyecto, se realizó un seguimiento semanal de los eventos riesgosos, a fin de determinar si los impactos y probabilidades de ocurrencia de algunos eventos se han minimizado o por el contrario han aumentado, e incluso verificar si ha surgido algún otro evento riesgoso que pueda alejarnos de lograr el objetivo del proyecto o alguna oportunidad de mejorar y reducir tiempo.

Durante la etapa de revisión y control de los riesgos se pusieron en práctica periódicamente las acciones contempladas en el plan de respuestas: acelerar las actividades, solapamiento de actividades, redefinir las estrategias de ejecución y coordinación de actividades. Las acciones de aceleración y solapamiento de actividades causan modificaciones en la red lógica del proyecto, incrementando la criticidad de la malla y la complejidad de la ejecución del proyecto. Por tanto, estas acciones fueron acompañadas de esfuerzos adicionales de coordinación y sincronización de las actividades del proyecto. Entonces, en la gerencia del riesgo aplicada, la simulación de Monte Carlo y el plan de respuestas se realimentan mutuamente (Figura 2, 3, y 4)

Realimentación mutua entre la simulación y el plan de respuestas

Figura 4 Realimentación mutua entre la simulación y el plan de respuestas

RESULTADOS

La programación determinística de las actividades se enfocó en estructurar el proyecto para ejecutarlo dentro de los 174 días disponibles. Los resultados de la simulación muestran las probabilidades del rango de duraciones posibles del proyecto, a través de curvas de distribución de probabilidades (Figura 5), incluyendo la probabilidad de ejecutar el proyecto en 174 días. En la Figura 5, se presenta una muestra de los resultados de las múltiples simulaciones de Monte Carlo realizadas para la instalación portuaria.

Función de Distribución Acumulada de la Instalación Portuaria

Figura 5 Función de Distribución Acumulada de la Instalación Portuaria

En la primera simulación realizada el día 63 del proyecto puede visualizarse una probabilidad de completar el proyecto en 174 días de 61%. De acuerdo con este resultado, fue necesario tomar acciones para incrementar la probabilidad de cumplimento a al menos 80%. Luego en la simulación del día 75, se visualiza una probabilidad de 91% de que el proyecto se complete en 174 días. En este gráfico se evidencia el efecto de las acciones tomadas para acelerar el proyecto. La simulación del día 89 arrojó una probabilidad de 98% de que el proyecto se complete en 174 días. Este comportamiento es debido a que a medida que pasa el tiempo durante la implantación del proyecto se van tomando medidas gerenciales y de construcción y existen actividades ejecutadas que tiene una certeza de 100%, sólo las actividades que faltan por ejecutar presentan variabilidad.

La variabilidad en los resultados es un indicador del nivel de incertidumbre que se enfrenta en el momento de hacer la simulación. Esta variabilidad proporciona un rango de acción donde es posible actuar, durante el ciclo de vida del proyecto.

Durante la ejecución, las acciones tomadas para acelerar las actividades incrementaron la complejidad del proyecto, con lo cual se cambio el panorama de los riesgos. Por ejemplo, en el desarrollo del proyecto hubo indefiniciones en la ingeniería, las cuales debieron ser solventadas en la construcción con el sobrecosto asociado. El apresuramiento en el desarrollo de la ingeniería ocasionó que se obviaran algunas revisiones. Este y otros inconvenientes produjeron retrasos en la ejecución de las actividades, los cuales se reflejaron en el gráfico de probabilidades acumulada, alertando continuamente acerca de la necesidad de tomar acciones correctivas. Sin embargo, el impacto de las acciones correctivas se redujo a medida que la variabilidad de los resultados de la simulación se reducía, mientras el proyecto se acercaba al final

CONCLUSIONES

La aplicación iterada de la simulación de Monte Carlo permite captar la evolución dinámica de los riesgos y evaluar el impacto de las acciones tomadas dentro del plan de respuestas. La implantación de un sistema de gerencia del riesgo potenció los beneficios de la simulación a través de un procedimiento sistemático de recolección de datos, que facilitó la iteración de la simulación.

REFERENCIAS

A Guide to the Project Management Body of Knowledge PMBOK (2000), Pensylvania USA, Project Management Institute

Hernandez, Hugo (2002). Evaluación del Riesgo en un Proyecto de Servicios Industriales mediante la simulación de Monte Carlo. Trabajo presentado en el III Congreso Iberoamericano de Gerencia de Proyectos. Carracas.

Kerzner, Harold (2001) Project Management A siystems approach to Planning Scheduling adn Controlling, 7° Edición, NY, USA.

Kidinger, John and John Darby (2000). Risk Factor Analysis- A New Qualitative Risk Management Tool. Proceedings of the Project Management Institute Anual Seminars & Symposium, Houston, Texas.

Landowne, Zachary (1999), Risk Matrix: An Approach for Prioritizing Risks and Tracking Risk Mitigation Progress. Proceeding of the 30th Annual Project Management Institute, Pensylvania USA

Méndez, Jolihtzahanna y Yamin R. (2003). Análisis de Riesgo de un Proyecto de Infraestructura para Pozos Nuevos. Trabajo presentado en el IV Congreso Iberoamericano de Gerencia de Proyectos. Brasil

Tilk, David (2003) Project Success through Project Risk Management. Pricewaterhousecoopers, LLP. Catálogo de servicios.

West, Jimmie (2002) Integrating Risk Analysis and Priorization: A Practitioner's Tool. Proceeding of the Project Management Institute Annual Seminars & Symposium

Williams, Terry (2003) Why Monte-Carlo Simulations of Project Networks are Wrong. Management Science: Theory, Method & Practice. Strathclyde Business School Research Paper No. 2003/13

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© 2004, Jolihtzahanna Mendez R., Hugo Hernández L.
Originally published as a part of 2004 Global Congress Latin America Proceedings – Buenos Aires, Argentina

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