ADMINISTRACION DE RIESGOS EN PROYECTOS CON @RISK PARA PROJECT

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ADMINISTRACION DE RIESGOS EN PROYECTOS CON @RISK PARA PROJECT
TOPICO
HORAS DETALLE
24,0
1
2
Introducción al @RISK
Uso del RISKView
2,6
0,7
3
Introducción a la selección de
funciones de distribución
0,5
4
Selección de distribuciones
apropiadas con datos disponibles
1,1
5
Selección de distribuciones basadas
en el criterio experto
0,6
6
Introducción al @RISK para Project
1,8
7
Distribuciones de probabilidad para
@RISK para Project
1,8
Este curso está diseñado para introducir los conceptos y
métodos necesarios para desarrollar análisis de riesgo
defendibles utilizando @RISK 4.0 Professional y Project de
Microsoft para administradores de proyectos. Los
participantes descubrirán cómo traducir la información
conocida sobre los riesgos de un proyecto en un modelo que
pueda ser utilizado para cuantificar la exposición al riesgo y la
evaluación de estrategias de mitigación.Se presentarán
algunos ejemplos a los estudiantes como ejercicios de clase.
Estos ejemplos demostrarán las variadas capacidades de
modelación de @RISK así como también la interpretación de
los resultados de análisis de riesgo. Al completar este curso,
los participantes habrán sido expuestos a todas las
características de modelación en @RISK y poseerán los
requisitos necesarios para desempeñar análisis de riesgo en
plantillas previamente creadas en Project de Microsoft. Esta
guía no está diseñada para enseñar conceptos de
administración de proyectos o cómo utilizar el Project. Se
asume que el estudiante tiene dominio del MS-Project.
Preliminares, celdas de variabilidad, celdas de salida, revisión de
estructura del modelo @Risk, correlación de variables, ajuste de la
simulación, selección de reportes de Excel, inicio de simulación,
revisión de resultados, verificación de convergencia de los
resultados de distribución, distribuciones utiles para el analista de
riesgos principiante
Examen visual de distribuciones, examen de la funcionalidad de
sobreposición en RISKview, distribuciones Truncadas, el Artista de
Distribuciones en @RISK. Exploración de distribuciones de
probabilidad seleccionadas disponibles en @RISK
Introducción, reducción de las alternativas, estándar de la industria,
distribución Normal, distribución Lognormal, distribuciones normal
truncada y lognormal truncada, distribución Pert, distribución Beta
General, distribuciones Discretas, distribuciónn binomial, otras
Distribuciones, estimación de distribuciones usando datos,
estimación de distribucones basada en la información de expertos,
decidiendo entre distribuciones alternativas.
Este capítulo provee una introducción a un tema importante: Cómo
seleccionar la distribución correcta. De hecho, hay siempre más
de una manera de resolver un problema. Aquí se discuten detalles
sobre algunas de las distribuciones más útiles para representación
de la incertidumbre.
Este capítulo introduce la versión de BestFit que se encuentra
integrada dentro de Risk 4.5 (Profesional e Industrial). Si usted
dispone de datos, BestFit proveerá distribuciones tentativas de una
biblioteca de más de 20 distribuciones Risk. No existe ninguna
garantía de que se pueda encontrar una “buena” distribución. Es
posible que los datos sean tan irregulares, que ninguna distribución
paramétrica funcione. En tal caso, se requerirá del buen juicio.
Este capítulo introducirá al usuario con el interfaz del @RISK para
Project. Una descripción completa de los menús del programa, las
barras de herramientas y las vistas será presentada utilizando un
simple ejercicio práctico.
Este capítulo introducirá las diversas funciones de distribución de
entrada que están disponibles en el @RISK para Project. Los
estudiantes aprenderán cómo definir gráficamente y organizar las
distribuciones de probabilidad para los distintos elementos de
incertidumbre de un calendario de proyectos. Algunas
características como los argumentos opcionales en las
distribuciones, las tablas de entrada de parámetros y las categorías
de riesgo, serán introducidas más adelante.
8
Resultados de simulación con
@RISK para Project
2,2
9
Introducción a Técnicas de
Modelamiento @RISK
2,9
10
Técnicas de Modelación de Riesgo 1
1,5
11
Técnicas de Modelación de Riesgo 2
1,5
12
Técnicas de Modelación de Riesgo 3
1,5
13
Distribuciones conrrelacionadas en
@RISK para Project
1,6
14
Variables de política con @RISK para
Project
1,5
15
Ejemplo integrador de gestión de
proyectos
2,2
@RISK provee un integral conjunto de resultados de simulación.
Aún cuando la capacidad de profundizar en los datos y en reportar
todos los aspectos de la simulación están disponibles, muchas
veces el caso es que el analista solamente desea unas cuantas
magnitudes y gráficos. Este capítulo proveerá un conjunto básico
de reglas a seguir a la hora de inspeccionar los resultados y
reportar los aspectos más relevantes de una simulación.
Dado que Project posee capacidades limitadas como una
herramienta de modelación y no posee realmente una verdadera
matriz o tabla, su habilidad para representar las relaciones
funcionales y frecuentemente lógicas entre las variables de un
proyecto son limitadas. @RISK complementa al Project al proveer
un conjunto de características de modelación que permiten
representaciones más avanzadas del riesgo.
Este ejemplo demostrará como utilizar las funciones de
Ramificación Probabilística y de SI/ENTONCES (“IF/THEN”) para
modelar un evento de riesgo que provoque realizar trabajos
adicionales. El trabajo adicional tendrá tanto un componente fijo
como un componente de riesgo.
En este ejercicio veremos formas de modelar recursos
relacionados a riesgos utilizando Variables Globales y funciones
RiskIf(). Aquí se encuentra un resumen de la información
disponible:
En este ejercicio buscaremos formas de modelar los recursos
relacionados al riesgo utilizando calendarios probabilísticos.
Este capítulo introducirá el concepto de riesgos correlacionados.
El método por medio del cual la asociación de variables aleatorias
se mide, se conoce como “Correlación”. Utilizando Excel, primero
veremos cómo medir la correlación entre variables aleatorias.
Luego veremos cómo especificar la correlación en un modelo
@RISK.
En @RISK, una variable de política no está sujeta a riesgo. Por el
contrario, es una variable que puede ser ajustada por el analista.
Por ejemplo, un contratista preparando una propuesta para un
trabajo podría analizar distintos escenarios en donde se evalúen
diferentes alternativas a fuentes de materiales con diferentes
costos unitarios para e proyecto. Este tipo de análisis le permite al
contratista analizar la disyuntiva entre la utilización de distintas
fuentes de materiales y escoger la más económica. En este
ejemplo, la variable que representa cual fuente de materiales se
escogerá es la variable de política.
Se realiza un ejemplo completo de un proyecto informático
observando todas las técnicas cubiertas en el curso.