APLICAÇÃO DA SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO PARA ESTIMATIVA DA DATA DE CONCLUSÃO DE UMA CAMPANHA DE OBRAS OFFSHORE
Aluno: Matheus Sepulvida
Orientador: Felipe Borges
Trabalho apresentado ao curso BI MASTER como estudo de caso para a disciplina de Otimização de Planejamento.
- O arquivo APLICAÇÃO DA SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO PARA ESTIMATIVA DA DATA DE CONCLUSÃO DE UMA CAMPANHA DE OBRAS OFFSHORE contem todas as informações sobre o estudo realizado.
- O arquivo PROJETO - OTIMIZAÇÃO E PLANEJAMENTO - MONTE CARLO se refere a base de dados principal utilizada no relatório no Power BI.
Este trabalho teve o objetivo de aplicar o método da Simulação de Monte Carlo, fazendo uso da estatística fazer uma previsão da data mais provável para o término de uma campanha de obras offshore. Para tanto foi proposta a padronização dos dados inseridos no cronograma de acompanhamento da obra no MS Project, com o intuito de coletar de forma confiável a duração real dos serviços e a conversão dos dados para o EXCEL, onde a simulação foi realizada. Além disto foram feitas comparações entre as informações referentes a duração, velocidade e serviços em andamento, para verificar se as premissas da Lei de Little utilizada no Kanban estavam sendo alcançadas, uma vez que o modelo proposto seguiu parte dessas premissas. Por fim foi aplicado o modelo com base em dados históricos, de modo a estimar a data mais provável de conclusão, obtendo um resultado muito semelhante ao obtido na realidade.
This work aimed to apply the Monte Carlo Simulation method, making use of statistics to forecast the most likely date for the end of an offshore works campaign. Therefore, it was proposed to standardize the data entered in the work monitoring schedule using MS Project, in order to reliably collect the services real duration and the of data conversion to EXCEL, in which the simulation was carried out. In addition, comparisons were made between information regarding lead time, throughput and work in progress, to verify whether the premises of Little's Law used in Kanban were being met, since the proposed model followed part of these premises. Finally, the model based on historical data was applied, in order to estimate the most probable date of completion, obtaining a result very similar to that obtained in reality.
Matrícula: 201.190.220
Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro
Curso de Pós Graduação Business Intelligence Master