Risk Analysis regarding the costs of a residential civil works project via Python

Authors

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v11i5.28203

Keywords:

Computer Simulation; Monte Carlo Method; Python Language; Analysis; Risk; Projects.

Abstract

It is essential to analyze the projects risks that you want to execute, especially in the construction sector, cause they are highly regarded as external conditions such as: climatic, political and public health issues. Most designers use a magnification factor to define the maximum cost, however, it can be considered an overpassed way. To innovate the risk analysis in Civil Construction, the present work carried out two simulations via computational Monte Carlo Method in the Python Programming Language. The first simulation was made using the Risk Oriented Identification Approach Method and the Precedence Diagram Method and PERT/CPM Tool. Based on the above considerations, the main goal is to present a comparison between two risk analysis methodologies to later help civil construction entrepreneurs to better assess the budgetary risks of their projects. Through the results obtained by the computer simulation process were possible the identification of possible costs, and from then on, planning the best project planning.

References

Almeida, G.F.; Sobral, L.S.; Oliveira, J. A.; Baltazar, B.T.; Silveira Neta, A.; Tavares, J.J.; Novais, B.F.; Rodrigues, R. M. G.; Cavalcanti, J. M. M.; Duarte, L.; Marçal, G. F.; Machado, R. S. S. (2021). Uso de simulação computacional para ensino e aprendizagem em cursos da área da saúde. Research, Society and Development. 10(15), e565101523522.

Câmara Brasileira da Indústria da Construção. (2021). PIB Brasil e construção civil. Recuperado de https://cbic.org.br/custo-com-materiais-de-construcao-aumentou-2505-em-12-meses/, acesso em 08 de março de 2021.

Dias, S. C., Da Silva, L. M. C., Nascimento, L. G., Oliveira, F. C., Lopes, S. J. C. & Sousa, L. M. (2020). Cenário da construção civil no Brasil durante a pandemia da COVID-19. 9(7). Research, Society and Development. e528974464.

Fermino, M., Dantas, F., Cândido, J., Costa, A. E., Paula, G. A. & Paula, G. L. S. (2013). Método de Monte Carlo para Análise de Risco. Vol. 3. Universidade do Algarve, Faro, Portugal.

Fernandes, C. A. B. A. (2005). Gerenciamento de riscos em projetos: Como usar o Microsoft Excel para realizar a simulação de Monte Carlo. Paraná-RS. http://www.pucrs.br/ciencias/viali/especializa/miaimafafis/material/ead/artigos/MonteCarloExcel.pdf.

Figueirêdo, P. R.; Lacerda, L.P.; Silva, J. M.; Brito, A. F. (2021). Estudo de simulação de um processo de produção de massa em uma padaria. Research, Society and Development, 10(13), e570101321850.

Freitas Filho, P. J. (2008). Introdução à modelagem e simulação de sistemas: com aplicações em Arena. Visual Books.

Gallardo, N. P., Ferreira, L. M. P., Souza, T. D., Mendes, M. dos S. A., Silva, M. S. D., & Borges A. M. (2020). Analysis of the cooling and heating load by computer simulation in two construction systems: Light Steel Frame and ceramic block masonry. Research, Society and Development, 9(11), e56191110313.

Gil, A. C. (2002). Como elaborar projetos de pesquisa (4ª ed.). São Paulo: Atlas.

Humphreys, G. C. (2014). Project management using earned value (3ª ed.). USA: Humphreys &Associates.

Iannoni, A. P.; Morabito, R. (2002). Análise do sistema logístico de recepção de cana-de-açúcar: um estudo de caso utilizando simulação discreta. Gestão & produção, Scielo Brasil, v. 9, n. 2, p. 107–127.

Joia, L. A., Soler, A. M., Bernat, G. B. & JR, R. R. (2013). Gerenciamento de riscos em projetos. Rio de Janeiro: FGV.

Lacerda, L. P. Figueirêdo, P. R. Brito, A. F & Silva, J. M. Aplicação da Teoria de Filas via Modelagem Computacional em uma Empresa de Lavagem de Veículos. 10(8). Research, Society and Development. e21910817188.

Lakatos, E. M.; Marconi, M. A. (1991). Metodologia científica. São Paulo: Atlas.

Landau, D. P.; Binder, K. (2000). A Guide to Monte Carlo Simulationsin Statistical Physics. CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS.

Martins, F. A. (2014). Análise de risco na construção - Método de Monte Carlo. In f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Civil). Departamento de Engenharia Civil, Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, Porto, Portugal.

Menezes, N. N. C. (2010). Introdução à Programação com Python: Algoritmos e lógica de programação para iniciantes. São Paulo: Novatec Editora Ltda.

National Aeronautics and Space Administration. (2015). Cost Estimating Handbook, Version 4.0.

Nunes, J. M., Longo, O. C., Alcoforado, L.F. & Pinto, G. O. (2020). O setor da construção civil e a atual crise econômica. Research, Society and Development, 9(9), e 393997274-e 393997274.

PMI. (2013). Um Guia do Conjunto de Conhecimento em Gerenciamento de Projetos – PMBOK. Pennsylvania.

Raybaut, P. (2017). Spyder-documentation. Vol. 3. Available online at: pythonhosted.org.

Rodrigues, E. M., Nunes, R. V., & Adriano, N. de A. (2010). A simulação de Monte Carlo como instrumento para a análise econômico-financeira em investimentos de risco - O caso de uma decisão de investimento na abertura de uma filial para revenda de equipamentos pesados no Estado do Ceará. Anais Do Congresso Brasileiro De Custos - ABC.

Silva, E. L. D. & Menezes, E. M. (2005). A pesquisa e suas classificações. Metodologia da pesquisa e elaboração de dissertação. 4. ed. rev. atual. – Florianópolis: UFSC.

Shonkwiler, R. W. & Mendivil, F. (2009). Explorations in Monte Carlo Methods (Undergraduate Texts in Mathematics). Sprinder.

Vergara, W. R. H., Teixaira, R. T. & Yamanari, J. S. (2017). Análise de riscos em projetos de engenharia: uso do PERT/COM com simulação. Revista Exacta, vol. 15, núm. 1, pp. 75-88.

Vieira, S. (2018). Estatística Básica (2ª ed.). São Paulo: Cengage Learning.

Vilcapoma, A. A. I., Moura, L. M., & Sampaio, L. M. D. (2014). Uso da simulação de Monte Carlo em projetos de construção de rodovias no norte fluminense. Universidade Federal Fluminense e Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Vuolo, J. H. (1996). Fundamentos da Teoria de Erros. São Paulo: Edgard Blücher.

Published

03/04/2022

How to Cite

SANTOS, J. A. L. .; CARDOSO, I. P. .; SILVA, J. M. da .; BRITO, A. F. . Risk Analysis regarding the costs of a residential civil works project via Python. Research, Society and Development, [S. l.], v. 11, n. 5, p. e20411528203, 2022. DOI: 10.33448/rsd-v11i5.28203. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/28203. Acesso em: 24 apr. 2024.

Issue

Section

Engineerings