Análisis de riesgos de los costes de un proyecto de obra civil residencial vía Python
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i5.28203Palabras clave:
Simulación por ordenador; Método de Monte Carlo; Lenguaje Python; Análisis; Riesgo; Proyectos.Resumen
Es fundamental hoy en día analizar los riesgos de los proyectos que se quieren implementar, principalmente en el sector de la construcción civil, ya que es altamente vulnerable las condiciones externas como el clima, la política y la salud pública. La mayoría de los diseñadores utilizan un factor de escala para definir el gasto máximo, pero es una forma acarcaica. Con el fin de modernizar el análisis de riesgos en la construcción civil, el presente trabajo elaboró dos simulaciones computacionales a través del Método Monte Carlo implementado en el Lenguaje de Programación Python. La primera simulación se realizó utilizando el Método de Enfoque de Identificación Orientado al Riesgo y la segunda el Método de Diagrama de Precedencia y la Herramienta PERT / CPM. Dado lo anterior, el principal objetivo es ayudar a los emprendedores de la Construcción Civil a evaluar mejor los riesgos presupuestarios de sus proyectos. A través de los resultados obtenidos por la simulación por computadora, fue posible identificar los posibles costos máximos y, a partir de ahí, planificar para organizar mejor el progreso del proyecto.
Citas
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.
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