A simulação de Monte Carlo é uma técnica matemática que prevê possíveis resultados de um evento incerto. Anteriormente, escrevemos sobre os benefícios que ela oferece aos profissionais de P&D e organizamos webinars sobre o poder da simulação de Monte Carlo para ajudar os produtos a atender as especificações planejadas, prever a capacidade do processo e determinar as configurações ideais do processo. No entanto, a Monte Carlo também pode ser uma ferramenta poderosa para estimar a duração, ou mesmo o custo, de um projeto.
FORMA ANTIGA DE PREVER A DURAÇÃO: ACHISMO
Os cronogramas do projeto são frequentemente eventos incertos, especialmente quando os projetos são multifuncionais. Embora os gerentes de projeto normalmente chutem qual poderia ser o cronograma de um projeto, eles poderiam usar uma simulação simples para eliminar o trabalho de adivinhação.
Imagine um projeto de desenvolvimento de software que geralmente é construído em sprints de 2 semanas. Simplificando, vamos supor que todos os requisitos foram especificados e um grupo de desenvolvedores está pronto para trabalhar. Não é surpresa que o chefe pergunte: “Podemos ter esse novo recurso entregue até nossa conferência em 80 dias?”
Ao estimar um cronograma de projeto, o gerente de projeto considera um tempo de desenvolvimento de 3 a 4 sprints (42 a 56 dias), teste de qualidade de 1 a 2 sprints (14 a 28 dias) e 1 semana para implantação (7 dias). Uma abordagem mais cautelosa envolve adicionar prazos máximos: 56 dias para desenvolvimento, 28 dias para teste e 7 dias para implantação, resultando em 91 dias. Como alternativa, um gerente pode calcular a média das estimativas, chegando a 77 dias (49 dias para desenvolvimento, 21 dias para teste e 7 dias para implantação). No entanto, com uma solicitação de entrega de 80 dias pelo chefe, a certeza de cumprir o prazo se torna uma consideração crítica.
NOVA FORMA DE PREVER A DURAÇÃO: SIMULAÇÃO
Ninguém gosta de dizer ao chefe que isso não pode ser feito. Talvez, pior ainda, seja dizer ao chefe que você não tem certeza do resultado. É aqui que a simulação de Monte Carlo pode ajudar!
Como você pode ver no diagrama abaixo, inseri o dilema desse gerente de projeto no Minitab Engage para prever a duração do projeto. Inseri as três fases do projeto (em dias) e uma especificação superior de 80 dias, que é quando meu chefe imaginário quer apresentá-lo em nossa conferência de usuários.
Depois de executar a simulação, obtenho dois insights: primeiro, isso me mostra que meu resultado mais provável (destacado pela média, no meio da distribuição) é de 77 dias. Em segundo lugar, posso ver que há uma chance de 23,8% de que eu não atinja o prazo de 80 dias.
A SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO PERMITE UMA MELHOR TOMADA DE DECISÃO
Munido com a análise de dados, posso tomar algumas decisões informadas. Talvez uma chance de aproximadamente 76% de deixar meu chefe feliz não é algo ruim. Ou, mais provavelmente, preciso adicionar recursos adicionais ao projeto para garantir o sucesso. Poder dizer ao meu chefe meu nível de confiança e por que preciso realocar ou investir no cumprimento do prazo de 80 dias provavelmente resultará em uma conversa muito mais produtiva antes do projeto e uma maior compreensão no final do projeto, caso eu perca o prazo.
Quer ver como a simulação de Monte Carlo pode ajudar sua equipe? Entre em contato conosco.