Post on 31-Mar-2016
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Jairo Abraham Bernal Villanueva Ingeniero de sistemas Especialista en proyectos informáticos Especialista en gestión de proyectos de ingeniería Magister en gestión de proyectos Project Management Professional (PMP), Project Management
Institute Profesor de Gestión de Proyectos de la Universidad Distrital Profesor de Gerencia de Proyectos de la Universidad EAN Socio fundador de Dirigiendo Proyectos Amplia experiencia como director de proyectos de diversa índole Consultor empresarial en gestión organizacional de proyectos
Correo-E: jabernal@dirigiendoproyectos.com jabernal@ieee.org
© Jairo Abraham Bernal Villanueva
Objetivos
Identificar el concepto de riesgos en proyectos Identificar los procesos de la gestión de riesgos Revisar de modo somero los procesos de
planeación, identificación y análisis cualitativo de riesgos. Revisar el proceso de análisis cuantitativo de
riesgos. Identificar herramientas de fácil acceso para
realizar análisis cuantitativo de riesgos.
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Gestión de riesgos en los proyectos
¿Qué es un riesgo? PMBoK: Un evento o condición incierta que, si
sucede, tiene un efecto en por lo menos uno de los objetivos del proyecto. Los objetivos pueden incluir el alcance, el cronograma, el costo y la calidad. NTC-ISO 31000: Efecto de la incertidumbre
sobre los objetivos
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Gestión de los Riesgos –Conceptos
Tolerancia al Riesgo: El nivel de riesgo que el equipo de trabajo y el patrocinador del proyecto, pueden aceptar, para continuar con el proyecto hasta su terminación.
Activadores: Las primeras señales o indicaciones de que el riesgo se va a producir.
Incertidumbre: Estado, incluso parcial, de deficiencia de información relacionada con la comprensión o el conocimiento de un evento, su consecuencia o probabilidad.
Gestión de riesgos en los proyectos
Aumentar la probabilidad y el impacto de los eventosque puedanafectar de forma positivaal proyecto.
Anticiparse y gestionar la
incertidumbre
Disminuir la probabilidad y el impacto de los eventosque puedanafectar de forma negativaal proyecto.
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Problemas vs. RiesgosProblema Evento que está ocurriendo e
impactando el proyecto. Solucionable, requiere acción
inmediata Descubierto (normalmente de
forma reactiva) durante la ejecución del proyecto.
Ejemplo No hay disponibilidad de
infraestructura para la instalación del producto.
Faltan los recursos necesarios para el inicio de cierta actividad
Hay retraso en el cronograma
Riesgo Evento que puede ocurrir y
causar impacto en el proyecto. Es gestionable Puede y debería ser identificable
previamente Puede convertirse en un
problema.
Ejemplo Comportamiento del cambio del
dólar. Modificación en la normatividad
que aplica al proyecto. Los equipos que se adquieran
no son compatibles con la infraestructura actual.
Objetivos del Proyecto
Gestión de Riesgos – ConceptosCAUSAS
RIESGO(EVENTO)
Efectos negativos Efectos positivos
ACTIVADOR
ACTIVADOR
ACTIVADOR
ALCANCE TIEMPO COSTOS CALIDAD
Impacto
Si ocurre OportunidadesAmenazas
Como resultado de «Causa» puede ocurrir «Evento» lo que provocaría «Impacto»
Prevención
Detección
CorrecciónCorrección
Componentes de los Riesgos Evento de riesgo. Probabilidad de ocurrencia. Impacto de los efectos de su ocurrencia. Criticidad.
Probabilidad, es la posibilidad u oportunidad de ocurrencia de un evento. Impacto, es el efecto en el proyecto si el evento
de riesgo ocurre. Medida de Riesgo (criticidad). Se utiliza una
matriz o Probabilidad x Impacto
Procesos de la gestion de riesgos en los proyectos
1. Planificarla gestiónde riesgos Incertidumbre
Anticipación y Gestión
2. Identificarlos riesgos
3. Analizarcualitativamente
los riesgos
4. Analizarcuantitativamente
los riesgos
5. Planificar la respuesta a los
riesgos6. Controlarlos riesgos
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Planificar la gestión de riesgos
¿Como vamos a identificar los riesgos?
¿Cómo haremos el análisis cualitativo?
¿Cómo haremos el análisis cuántitativo?
¿Cómo planificaremos la respuesta?
¿Cómo controlaremos los riesgos?
Plan de gestión de riesgos del proyecto
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Identificación de riesgos
Revisión de documentación
Lluvia de ideas
Técnica Delphi Listado de riesgos
identificadosAnálisis de supuestos
Análisis POAM o DOFA
Juicio de expertos
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Análisis cualitativo
Evaluar la probabilidad
Evaluar el impacto
Calificar los riesgos
Probabilidad Amenazas Oportunidades Muy Alta Alta Media Baja Muy Baja Impacto Muy
Leve Leve Moderado Alto Muy Alto Muy Alto Alto Moderado Leve Muy
Leve
Priorización Riesgos Bajos Riesgos Medios Riesgos Altos
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Análisis cuantitativo de riesgos
Criticidad = Probabilidad x Impacto; Alto Riesgo > 0.25
Probabilidad
0.90
0.70
0.50
0.30
0.10
0.900.700.500.300.10Impacto
0.090.070.050.030.01
0.270.210.150.090.03
0.450.350.250.150.05
0.630.490.350.210.07
0.810.630.450.270.09
ERRÓNEO
Análisis Cuantitativo
Análisis Cualitativo
Analiza los riesgos de forma descriptiva
Evalúa la probabilidad de ocurrencia y el impacto en los objetivos si se produce
Se priorizan los riesgos para su posterior tratamiento
Lidera el análisis cuantitativo de riesgos
Análisis CuantitativoPredice los resultados del proyecto a partir de los efectos de los riesgos
Utiliza distribuciones de probabilidad para caracterizar la probabilidad y el impacto
Utiliza modelos de proyecto (estimados de cronograma y costos)
Utiliza un método cuantitativo, requiere herramientas especializadas
Estima la probabilidad de cumplimiento de los objetivos
Identifica los riesgos con mayor efecto sobre el riesgo global del proyecto
© Jairo Abraham Bernal Villanueva
Distribuciones de probabilidad
0,00000
0,05000
0,10000
0,15000
0,20000
0,25000
0,30000
0,35000
0,40000
0,45000
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Distribuciones de probabilidad
0,00%
5,00%
10,00%
15,00%
20,00%
25,00%
30,00%
35,00%
40,00%
7,5 8,5 9,5 10,5 11,5 12,5 13,5
Optimista 8Más probable 9Pesimista 13
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Estructura del Análisis Cuantitativo de Riesgos
Priorización de los Riesgos(Análisis Cualitativo)
Examinar Interrelaciones entre los Riesgos
Recopilar Información de Alta Calidad de los Riesgos
Modelo de Proyecto(Cronograma, Costos)
Realizar Análisis Cuantitativo
(Simulación de Montecarlo, Análisis de Árboles de
Decisión)
Resultados• Probabilidad de Éxito• Cálculo de contingencia• Riesgos de alta prioridad
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Árboles de decisiónUn director de proyecto analiza ofertas de distintos proveedores para tercerizar uno de los productos del proyecto:El proveedor 1 ofrece el producto por 9 millones de pesos, el proveedor 2 por 10 millones de pesos, desarrollar el producto internamente costaría 8 millones de pesos.Analizando la documentación de proyectos anteriores se encuentra lo siguiente: Hay un 30% de probabilidad de que el proveedor 1 entregue con 45 días
de retraso lo que ocasionaría una multa de 3 millones y medio de pesos. Por otra parte con el proveedor 3 hay una probabilidad del 15% de que
entregue con una semana de retraso, lo que ocasionaría una multa de 500 mil pesos.
Desarrollar el producto internamente implica un 60% de probabilidad de que se entregue con 60 días de retraso lo que ocasionaría una multa de 5 millones de pesos.
Identificar cuál es la mejor alternativa y cuánto es el valor de la reserva que se debe ubicar.
© Jairo Abraham Bernal Villanueva
Árboles de DecisiónDefinición de la decisión Nodo de decisión Nodo de posibilidad Valor neto del
camino
Decisión por tomar Entrada: Costo de cada decisiónSalida: Decisión tomada
Entrada: Probabilidad del escenario, recompensa o multa si ocurreSalida: Valor monetario esperado (EVM)
Calculados: Beneficios menos costos a lo largo del camino
Desarrollar o contratar
Proveedor 1$ 9 M
Proveedor 2$ 10 M
Desarrollo interno $ 8 M
Multa$ 3,5 M
Sin Multa$ 0 M
Multa$ 0,5 M
Sin Multa$ 0 M
Multa$ 5 M
Sin Multa$ 0 M
30 %
70 %
60 %
40 %
15 %
85 %
$ 12,5 M = $ 9 M + $ 3,5 M
$ 9 M = $ 9 M + $ 0 M
$ 15 M = $ 10 M + $ 5 M
$ 8,5 M = $ 8 M + $ 0,5 M
$ 10 M = $ 10 M + $ 0 M
$ 8 M = $ 8 M + $ 0 M
$ 12,5 M
$ 9 M
$ 10,5 M
$ 10 M
$ 13 M
$ 8 M
$ 10,05 M = 0,3 * $ 12,5 M + 0,7 * $ 9 M
$ 10,075 M = 0,15 * $ 10,5 M + 0,85 * $ 10 M
$ 11 M = 0,6 * $ 13 M + 0,4 * $ 8 M
Nodo de decisión
Nodo de posibilidad
Fin de la rama
DecisiónProveedor 1$ 10,05 M
La opción seleccionada es la 1 con $ 9M y una reserva de $ 1,05 M
Reserva de Contingencia
Actividad Costo Probabilidad de Riesgo
Impacto de Riesgo
Reserva
A $ 9M 25% $ 2 M $ 0,5 MB $ 12 M 30% $ 6 M $ 1,8 MC $ 10 M 10% $ 4 M $ 0,4 MD $ 6 M 15% $ 4 M $ 0,6 ME $ 25 M 12% $ 5 M $ 0,6 MTotales $ 62 M $ 3,9 M
Como resultado del análisis cuantitativo podemos establecer la reserva de contingencia de una manera más “objetiva” y con un soporte matemático.
© Jairo Abraham Bernal Villanueva
Estimación PERT
¿Cuál será el rango de la duración total del proyecto con 1 sigma?¿Cuál será el rango de la duración total del proyecto con 2 sigma?¿Si el tiempo impuesto por el patrocinador es de 52 días, cuánto es la probabilidad de cumplir?
En un proyecto hay sólo cinco actividades críticas y tienen una duración estimada que se presenta en la tabla a continuación:
Actividad Optimista Más probable Pesimista Estimado Desviación estándar
A 3 6 9 6 1B 5 11 23 12 3C 6 9 18 10 2D 4 10 22 11 3E 2 8 14 8 2Totales:
𝑧𝑧 =𝑡𝑡𝑝𝑝 − 𝑡𝑡𝑒𝑒𝜎𝜎
=52 − 47
5,2=
55,2
= 0,96=DISTR.NORM.ESTAND(0,96)
La probabilidad es de 83,15%
Varianza
19494
2747 5,20
Simulación MonteCarlo
1. Diseñar el modelo a similar.2. Especificar distribuciones de probabilidad para las variables aleatorias relevantes.3. Incluír posibles dependencias entre variables.4. Muestrear valores de las variables aleatorias5. Calcular el resultado del modelo según los valores del muestreo (iteración) y registrar el resultado6. Repetir el proceso hasta tener una muestra estadísticamenterepresentativa7. Obtener la distribución de frecuencias del resultado de lasiteraciones8. Calcular media, desviación y otras variables estadísticas.
Análisis de Montecarlo
Tiempo ProbabilidadActividad A 1,5 20,00%
2 40,00%3 40,00%
Actividad B 2,5 30,00%2,8 15,00%3 45,00%
3,3 10,00%Actividad C 4 30,00%
4,2 40,00%4,7 30,00%
Actividad D 2,3 10,00%2,5 12,00%2,7 13,00%2,8 60,00%2,9 5,00%
Actividad E 3,1 40,00%3,5 45,00%4 15,00%
Se tiene un proyecto con cinco actividades críticas. Al revisar la base de datos histórica de proyectos de la organización se encuentran actividades similares a las que se deben realizar, se obtienen los tiempos reales de duración de las actividades y se calcula con ellos la probabilidad de ocurrencia.Se solicita elaborar un análisis de Montecarlo que suministre la probabilidad de cumplir con el objetivo de tiempo de 16 días.
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Montecarlo con datos PERT
¿Cuál será el rango de la duración total del proyecto con 1 sigma?¿Cuál será el rango de la duración total del proyecto con 2 sigma?¿Si el tiempo impuesto por el patrocinador es de 52 días, cuánto es la probabilidad de cumplir?
En un proyecto hay sólo cinco actividades críticas y tienen una duración estimada que se presenta en la tabla a continuación:
Actividad Optimista Más probable Pesimista
A 3 6 9B 5 11 23C 6 9 18D 4 10 22E 2 8 14
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Montecarlo con datos PERTfunction [vector]=pertrand(opt, mprob, pes, cantidad)
// Esta función calcula un vector de k elementos // con distribución PERT, los parámetros son:// opt: Valor optimista// mprob: Valor más probable// pes: Valor pesimista// tomando k = 2k = 2;a = 1 + k * (mprob - opt) / (pes - opt);b = 1 + k * (pes - mprob) / (pes - opt);vector = grand(cantidad, 1, 'bet', a, b) * (pes - opt) + opt;
endfunction
http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/pert_van/ESTIMSUB.pdf
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Montecarlo con datos PERTn=20000;clear datos;A=pertrand(3,6,9,n);B=pertrand(5,11,23,n);C=pertrand(6,9,18,n);D=pertrand(4,10,22,n);E=pertrand(2,8,14,n);datos = [A B C D E A+B+C+D+E];clear A;clear B;clear C;clear D;clear E;
Actividad Optimista Más probable Pesimista
A 3 6 9B 5 11 23C 6 9 18D 4 10 22E 2 8 14
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SoluciónDefinición de la
decisiónNodo de decisión Nodo de posibilidad Valor neto del
camino
Decisión por tomar Entrada: Costo de cada decisiónSalida: Decisión tomada
Entrada: Probabilidad del escenario, recompensa o multa si ocurreSalida: Valor monetario esperado (EVM)
Calculados: Beneficios menos costos a lo largo del camino
Desarrollar o contratar
Planta grande$ 3 M
Planta pequeña$ 1,5 M
Utilidades$ 5 M
Utilidades$ 3,25 M
Utilidades($ 0,95) M
Utilidades$ 2,5 M
Utilidades$ 2,1 M
Utilidades$ 1,5 M
50 %
20 %
20 %
30 %
30 %
50 %
$ 2 M = $ 5 M - $ 3 M
$ 0,25 M = $ 3,25 M - $ 3 M
($ 3,95) M = - $ 3 M - $ 0,95 M
$ 0,6 M = $ 2,1 M - $ 1,5 M
$ 1 M = $ 2,5 M - $ 1,5 M
$ 0 M = $ 1,5 M - $ 1,5 M
$ 2 M
$ 0,25 M
($ 3,95) M
$ 1 M
$ 0,6 M
$ 0 M
($ 0,135) M = 0,5 * $ 2 M + 0,2 * $ 0,25 M + 0,3 * (-3,95) M
$ 0,62 M = 0,5 * $ 1 M + 0,2 * $ 0,6 M + 0,3 * 0 M
Nodo de decisión
Nodo de posibilidad
Fin de la rama
DecisiónPlanta grande$ 0,62M
Solución del punto 3ID ACTIVIDAD PREDECESORAS
DURACIÓN (Semanas)O MP P TE DE V
A Elegir Bodega - 1 3 5 3 0,67 0,44B Crear Plan - 3 4,5 9 5 1,00 1,00C Requisitos de Personal B 2 3 4 3 0,33 0,11D Diseñar medios A, C 2 4 6 4 0,67 0,44E Remodelar interiores D 4 7 16 8 2,00 4,00F Elegir Personal a Trasladar C 1 1,5 5 2 0,67 0,44G Contratar nuevos empleados F 2,5 3,5 7,5 4 0,83 0,69H Trasladar oficinas F 1 2 3 2 0,33 0,11I Realizar arreglos financieros B 4 5 6 5 0,33 0,11J Asegurar el entrenamiento F 1 3 5 3 0,67 0,44K Capacitar al personal H, G, J 1,5 3 4,5 3 0,50 0,25
Totales 20 2,36 5,56
TS = 22Z = 0,85
Probabilidad = 80,19%
Probabilidad = 95,00%Z = 1,64
TE = 23,88
Probabilidad=DISTR.NORM.ESTAND() Z=DISTR.NORM.ESTAND.INV()
Conclusiones
1El análisis cuantitativo de riesgos no essimplemente dar valores a probabilidad e impacto y multiplicar.
2Si se cuenta con información de calidad esrecomendable realizar análisis cuantitativo.
3Se pueden utilizar herramientas de fácilacceso para realizar el análisis cuantitativo.
© Jairo Abraham Bernal Villanueva