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Metodología de cadena de eventos

Diagrama de cadena de eventos La metodología de cadena de eventos es una técnica de análisis de redes que se centra en identificar y gestionar eventos y las relaciones entre ell...

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Diagrama de cadena de eventos

La metodología de cadena de eventos es una técnica de análisis de redes que se centra en identificar y gestionar eventos y las relaciones entre ellos (cadenas de eventos) que afectan a los cronogramas de los proyectos . Es una técnica de modelado de incertidumbre para la planificación. La metodología de cadena de eventos es una extensión del análisis cuantitativo de riesgos de proyectos con simulaciones de Monte Carlo. Representa el siguiente avance más allá del método de la ruta crítica y la gestión de proyectos de cadena crítica . [ 1 ] La metodología de cadena de eventos intenta mitigar el efecto de los sesgos motivacionales y cognitivos en la estimación y la planificación . [ 2 ] Mejora la precisión de la evaluación de riesgos y ayuda a generar cronogramas de proyectos ajustados al riesgo más realistas. [ 3 ]

Historia

La metodología de cadena de eventos es una extensión de la simulación Monte Carlo tradicional de cronogramas de proyectos donde las incertidumbres en la duración y los costos de las tareas se definen mediante una distribución estadística. [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] Por ejemplo, la duración de una tarea puede definirse mediante tres estimaciones puntuales: baja, base y alta. Los resultados del análisis son un cronograma del proyecto ajustado al riesgo, tareas cruciales y probabilidades de que el proyecto se complete a tiempo y dentro del presupuesto. Definir las incertidumbres utilizando una distribución estadística proporciona resultados precisos si hay datos históricos confiables sobre la duración y el costo de tareas similares en proyectos anteriores. Otro enfoque es definir las incertidumbres utilizando eventos de riesgo o impulsores de riesgo, que pueden asignarse a diferentes tareas o recursos. [ 7 ] [ 8 ] La información sobre las probabilidades y el impacto de tales eventos es más fácil de obtener, lo que mejora la precisión del análisis. Los riesgos pueden registrarse en el Registro de Riesgos . La metodología de cadena de eventos se propuso por primera vez en el período 2002-2004. [ 9 ] Está implementada total o parcialmente en varias aplicaciones de software. [ 10 ] La metodología de cadena de eventos se basa en seis principios y tiene una serie de resultados.

Principios

Momento de riesgo y estado de actividad

Diagrama de cadena de eventos para una actividad

Las actividades (tareas) no constituyen un procedimiento continuo y uniforme. Se ven afectadas por eventos externos que transforman una actividad de un estado a otro. Una de las propiedades importantes de un evento es el momento en que ocurre durante el transcurso de una actividad. Este momento, en la mayoría de los casos, es probabilístico y puede definirse mediante una distribución estadística . El estado original se denomina estado base, mientras que los demás estados se denominan estados excitados. Por ejemplo, si el equipo finaliza su trabajo en una actividad, puede pasar a otras. La noción del estado de una actividad es importante porque ciertos eventos pueden o no ocurrir cuando la actividad se encuentra en un estado determinado. Esto significa que el estado de una actividad está condicionado por los eventos. Los eventos pueden ser locales, afectando a tareas o recursos específicos, o globales, afectando a todas las tareas o recursos.

Cadenas de eventos

Los eventos pueden estar relacionados entre sí, creando cadenas de eventos. Estas cadenas pueden afectar significativamente el curso del proyecto. Por ejemplo, los cambios en los requisitos pueden retrasar una actividad. Para acelerarla, el director del proyecto asigna un recurso de otra actividad, lo que conlleva un incumplimiento del plazo. En última instancia, esto puede provocar el fracaso del proyecto. La relación entre eventos puede variar. Un evento puede desencadenar uno o varios eventos.

Los eventos pueden correlacionarse entre sí sin que uno desencadene otro. En este caso, si se ha producido un riesgo, se producirá otro y viceversa. Un evento asignado a una actividad puede ejecutar otra actividad o grupo de actividades. En muchos casos, se trata de la ejecución de planes de respuesta a riesgos. Por ejemplo, el evento "se descubre un defecto estructural" puede provocar una o varias actividades de "reparación". Los eventos pueden provocar que se produzcan otros eventos, ya sea de forma inmediata o con un retraso. El retraso es una propiedad de la suscripción al evento. El retraso puede ser determinista, pero en la mayoría de los casos es probabilístico. Además, los riesgos pueden transferirse de una actividad a otra. Para definir cadenas de eventos, necesitamos identificar un "emisor", el evento que inicia la cadena de eventos. El evento emisor puede provocar uno o más eventos que afectan a múltiples actividades. Estos se denominan eventos "receptores". A su vez, los eventos receptores también pueden actuar como eventos emisores.

Diagramas de cadena de eventos

Ejemplo de diagrama de cadena de eventos: amenazas y oportunidades locales y globales con diferentes probabilidades e impactos.

El diagrama de cadena de eventos es una visualización que muestra las relaciones entre eventos y tareas, y cómo los eventos se afectan entre sí. [ 11 ] [ 12 ] La forma más sencilla de representar estas cadenas es mediante flechas asociadas a ciertas tareas o intervalos de tiempo en el diagrama de Gantt. A continuación, se presentan algunas reglas importantes:

  • Los diagramas de cadenas de eventos representan los eventos como flechas en los diagramas de Gantt.
  • Las flechas que apuntan hacia abajo representan amenazas. Las flechas que apuntan hacia arriba representan oportunidades.
  • Los problemas se muestran como una flecha dentro de un círculo. El color de la flecha que indica el problema es rojo (oscuro).
  • Los riesgos cerrados o transferidos se muestran con líneas discontinuas. El color de la flecha es blanco. Los asuntos cerrados se muestran dentro de un círculo con un borde discontinuo.
  • Los estados excitados se representan elevando la sección correspondiente de la barra en el diagrama de Gantt.
  • Los colores representan el impacto calculado del riesgo. Los impactos mayores se representan en rojo o tonos más oscuros. Los impactos menores se representan en verde o tonos más claros. El tamaño de la flecha representa la probabilidad.
  • Las cadenas de eventos se muestran como líneas que conectan flechas que representan eventos.
  • Las cadenas de eventos pueden desencadenar otra actividad. En este caso, la línea de la cadena de eventos se conectará con el inicio de la actividad mediante una flecha opcional.
  • Las cadenas de eventos pueden desencadenar un grupo de actividades. En este caso, dicho grupo de actividades estará rodeado por el recuadro o marco, y la línea de la cadena de eventos se conectará a la esquina del recuadro o a la primera actividad dentro del marco.

Mediante el uso de diagramas de cadena de eventos para visualizar eventos y cadenas de eventos, el modelado y el análisis de riesgos e incertidumbres se pueden simplificar significativamente.

Ejemplo de diagrama de cadena de eventos con cadena de eventos críticos y actividad desencadenada por el evento.

Otra herramienta que puede utilizarse para simplificar la definición de eventos es una tabla de estados. Las columnas de la tabla de estados representan eventos; las filas representan los estados de una actividad. La información para cada evento en cada estado incluye cuatro propiedades de la suscripción al evento: probabilidad, momento del evento, estado excitado e impacto del evento.

Simulación de Monte Carlo

Una vez definidos los eventos y las cadenas de eventos, se puede realizar un análisis cuantitativo mediante simulación de Monte Carlo para cuantificar el efecto acumulativo de los eventos. [ 13 ] Las probabilidades e impactos de los riesgos asignados a las actividades se utilizan como datos de entrada para la simulación de Monte Carlo del cronograma del proyecto. [ 14 ] En la mayoría de los proyectos es necesario complementar la varianza basada en eventos con incertidumbres como distribuciones relacionadas con la duración, el tiempo de inicio, el costo y otros parámetros.

En la metodología de cadena de eventos, el riesgo no solo afecta el cronograma y el costo, sino también otros parámetros como la seguridad, el rendimiento, la tecnología, la calidad y otros objetivos. En otras palabras, un evento puede pertenecer a diferentes categorías. [ 15 ] El resultado del análisis mostraría la exposición al riesgo para diferentes categorías, así como una puntuación de riesgo integrada del proyecto para todas ellas. Esta puntuación se calcula en función de las ponderaciones relativas de cada categoría de riesgo.

Cadenas de eventos críticos

La simulación de Monte Carlo permite, mediante análisis de sensibilidad , identificar eventos individuales o cadenas de eventos. Estas cadenas se identifican analizando las correlaciones entre los parámetros principales del proyecto, como la duración o el coste, y las cadenas de eventos. Se denominan «eventos críticos» o «cadenas de eventos críticos». Al identificar eventos críticos o cadenas de eventos críticos, se pueden definir estrategias para minimizar sus efectos negativos: evitar, transferir, mitigar o aceptar. La clasificación de eventos y cadenas de eventos se realiza para todas las categorías de riesgo (relacionadas con el cronograma y no relacionadas con él) como parte de un único proceso. La probabilidad, el impacto y la puntuación de riesgo integrados se calculan mediante ponderaciones para cada categoría de riesgo.

Control de proyectos con eventos y cadenas de eventos

El seguimiento del progreso de la actividad garantiza que se utilice información actualizada para realizar el análisis. Durante el transcurso del proyecto, la probabilidad y el tiempo de los eventos se pueden recalcular en función de los datos reales. La principal razón para el seguimiento del rendimiento es pronosticar la duración y el coste de una actividad si esta se completa parcialmente y se le asignan ciertos eventos. La metodología de cadena de eventos reduce automáticamente la probabilidad de riesgo y el impacto en función del porcentaje de trabajo completado. Se puede realizar un análisis avanzado utilizando un enfoque bayesiano. Es posible monitorizar la probabilidad de que un proyecto cumpla con un plazo específico. Esta probabilidad se actualiza constantemente como resultado del análisis de Monte Carlo. Los eventos críticos y las cadenas de eventos pueden ser diferentes en las distintas fases del proyecto.

fenómenos

Actividades repetidas

Actividad repetida

En ocasiones, ciertos eventos pueden provocar el inicio de una actividad que ya se ha completado. Este es un escenario muy común en proyectos reales; a veces, una actividad anterior debe repetirse en función de los resultados de una actividad posterior. La metodología de cadena de eventos simplifica el modelado de estos escenarios. No es necesario actualizar el cronograma original del proyecto; basta con definir el evento y asignarlo a una actividad que apunte a la actividad anterior. Además, se debe definir un límite para la cantidad de veces que se puede repetir una actividad.

Cadenas de eventos y respuesta al riesgo

Plan de mitigación

Si se produce un evento o una cadena de eventos durante el transcurso de un proyecto, puede requerir algún esfuerzo de respuesta ante riesgos.

La ejecución de los planes de respuesta ante riesgos se activa mediante eventos que ocurren cuando una actividad se encuentra en un estado de alerta. Estos eventos pueden intentar transformar la actividad de dicho estado a un estado normal. Los planes de respuesta consisten en una actividad o un grupo de actividades (un pequeño cronograma) que amplían el cronograma del proyecto si se produce un evento determinado. La solución consiste en asignar el plan de respuesta a un evento o cadena de eventos. El mismo plan de respuesta puede utilizarse para uno o más eventos.

Asignación de recursos en función de los eventos

Un posible evento es la reasignación de un recurso de una actividad a otra, lo cual puede ocurrir bajo ciertas condiciones. Por ejemplo, si una actividad requiere más recursos para completarse en un plazo determinado, esto activará un evento para reasignar el recurso de otra actividad. La reasignación de recursos también puede ocurrir cuando la duración de una actividad alcanza un plazo límite o el costo supera un valor determinado. Los eventos pueden utilizarse para modelar diferentes situaciones con los recursos, como permisos temporales, enfermedades, vacaciones, etc.

Véase también

Referencias

  1. ↑ Virine, Lev; Trumper, Michael (2007). Decisiones de proyecto: El arte y la ciencia . Berrett-Koehler Publishers. ISBN 978-1567262179.
  2. ↑ Robyn M. Dawes y Bernard Corrigan, ''Modelos lineales en la toma de decisiones'' Psychological Bulletin 81, n.º 2 (1974): 93–106.
  3. ↑ Virine, Lev (2013). Análisis de riesgos cualitativo y cuantitativo integrado de carteras de proyectos. En Actas del Simposio de Gestión de Riesgos Empresariales. 22-23 de abril de 2013, Chicago, IL
  4. ↑ Vose, David (2008). Análisis de riesgos: una guía cuantitativa (3.ª ed.). Gran Bretaña: Wiley. ISBN  978-0-470-51284-5.{{cite book}}: CS1 mantenimiento: ubicación del editor ( enlace )
  5. ↑ Hillson, David (2012). Gestión práctica del riesgo: La metodología ATOM (2.ª ed.). Berrett-Koehler Publishers. ISBN  978-1567263664.
  6. ↑ Hillson, David (2009). Managing Risk in Projects (Fundamentals of Project Management) . Routledge. ISBN 978-0566088674.
  7. ↑ Hulett, David (2009). Análisis práctico de riesgos de programación . Routledge. ISBN 978-0566087905.
  8. ↑ Hulett, David (2011). Análisis integrado de riesgos de costos y cronograma . Routledge. ISBN 978-0566091667.
  9. ↑ Virine, Lev (2013). Análisis de riesgos cualitativo y cuantitativo integrado de carteras de proyectos. En Actas del Simposio de Gestión de Riesgos Empresariales de 2013, 22-24 de abril, Chicago, IL
  10. ↑ Virine, Lev. y Trumper, Michael. (2015). Predecir lo impredecible: cómo analizar los riesgos de un proyecto utilizando la metodología de cadena de eventos. PM Network, 29(9), 28–29
  11. ↑ Virine, Lev y McVean, Jason. (2004). Modelado visual de problemas empresariales: flujo de trabajo y patrones, en Actas de la Conferencia de Simulación de Invierno de 2004, Washington DC.
  12. ↑ Virine, Lev y Rapley, Lisa. (2003). Visualización de modelos de negocio probabilísticos, en Actas de la Conferencia de Simulación de Invierno de 2003, Nueva Orleans, LA.
  13. ↑ Avlijas, Goran (2018). "Examinando el valor de la simulación de Monte Carlo para la gestión del tiempo de proyectos" (PDF) . Management: Journal of Sustainable Business and Management Solutions in Emerging Economies . 24 : 11. doi : 10.7595/management.fon.2018.0004 . S2CID 67095960 . 
  14. ↑ Williams, T. «Por qué las simulaciones de Monte Carlo de redes de proyectos pueden inducir a error». Project Management Journal, vol. 35, núm. 3, (2004): 53-61
  15. ↑ Agarwal, Ruchi y Virine, Lev (2017). Análisis de riesgos de proyectos mediante el método Monte Carlo. En Raydugin, Y. (ed.) Manual de investigación sobre el aprovechamiento del riesgo y las incertidumbres para una gestión eficaz de proyectos. IGI Global; 1.ª edición.

Lecturas adicionales

  • Arnaud Doucet, Nando de Freitas y Neil Gordon, Métodos secuenciales de Monte Carlo en la práctica , 2001, ISBN 0-387-95146-6.
  • Hammond, JS y Keeney, RL y Raiffa, H., Decisiones inteligentes: Una guía práctica para tomar mejores decisiones (1999). Harvard Business School Press
  • D. Kahneman y A. Tversky (eds.) (1982). Juicio bajo incertidumbre: heurísticas y sesgos . Cambridge University Press. ISBN 0-521-28414-7
  • Keeney, RL, Pensamiento centrado en el valor: Un camino hacia la toma de decisiones creativas (1992). Harvard University Press. ISBN 0-674-93197-1
  • Matheson, David y Matheson, Jim, La organización inteligente: Creación de valor a través de la I+D estratégica (1998). Harvard Business School Press. ISBN 0-87584-765-X
  • Raiffa, Howard, Análisis de decisiones: Lecturas introductorias sobre elecciones en condiciones de incertidumbre (1997). McGraw Hill. ISBN 0-07-052579-X
  • Robert CP y G. Casella. «Métodos estadísticos de Montecarlo» (segunda edición). Nueva York: Springer-Verlag, 2004, ISBN 0-387-21239-6
  • Skinner, David, Introducción al análisis de decisiones (segunda edición) (1999). Probabilístico. ISBN 0-9647938-3-0
  • Smith, JQ, Análisis de decisiones: Un enfoque bayesiano (1988), Chapman and Hall. ISBN 0-412-27520-1
  • Virine, L. y Trumper M., ProjectThink: Por qué los buenos gerentes toman malas decisiones en materia de proyectos (2013), Gower Pub Co. ISBN 978-1409454984
  • Virine, L. y Trumper M., Análisis de riesgos de proyectos simplificado al máximo (2017), World Scientific Publishing. ISBN 978-9814759373
  • Metodología de la cadena de eventos en detalle
  • Guía de gestión de riesgos para sistemas de tecnología de la información (julio de 2002)
  • Gestión de proyectos mediante la metodología de cadena de eventos.
  • Decisiones de proyecto: Cómo tomar mejores decisiones de proyecto, analizar y gestionar los riesgos del proyecto y gestionar proyectos exitosos.
  • Redes de Petri para la gestión de proyectos y la nivelación de recursos.
  • Manual de Gestión de Riesgos de la NASA (noviembre de 2011)