Subido por Edwin Caicedo Delgado

Técnicas de optimización de recursos

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Edwin Caicedo Delgado
A00306092
Técnicas de optimización de recursos
El PMI nos indica como técnicas de optimización de recursos las siguientes:
Nivelación de recursos
Es una técnica en la cual las fechas de inicio y finalización se ajustan sobre la base de las
restricciones de los recursos, con el objetivo de equilibrar la demanda de recursos con la
oferta disponible. La nivelación de recursos se puede utilizar cuando los recursos
compartidos o críticos necesarios se encuentran únicamente disponibles en determinados
momentos o en cantidades limitadas, cuando han sido sobrecargados, o cuando se desea
mantener la utilización de recursos en un nivel constante.
El problema de esta técnica radica en que provoca un aumento del riesgo en los proyectos
afectados.
La sobreasignación la podemos detectar a través de los histogramas que nos ofrece la
propia herramienta.
Como la asignación que deseamos para nuestros proyectos es del 100% de los
colaboradores por cada tarea asignada, optaremos por la nivelación basada en la cadena
crítica:
Gracias a esta nivelación podemos determinar la duración de la asignación de cada uno de
los colaboradores en todas las fases del proyecto.
Equilibrio de recursos
Es una técnica que ajusta las actividades de un modelo de programación, de modo que las
necesidades de recursos del proyecto no excedan ciertos límites de recursos predefinidos.
En este método la ruta crítica no se ve modificada el margen temporal del proyecto. Por lo
que este método sólo permite la optimización de los recursos dentro del margen de holgura
del proyecto.
Análisis de escenarios
Los resultados del análisis del escenario pueden usarse para evaluar la viabilidad del
cronograma del proyecto bajo condiciones adversas, y para preparar planes de
contingencia y respuesta para superar o mitigar el impacto de situaciones inesperadas.
Simulación
Los modelos de simulación, también llamados métodos de Monte Carlo son cálculos
probabilísticos computarizados que usan generadores de números aleatorios para extraer
muestras de las distribuciones de probabilidad. A través de estas simulaciones podemos
determinar los efectos del riesgo para los modelos de coste y de programación que son
demasiado complejos para métodos analíticos comunes. Podemos incorporar
explícitamente el conocimiento de riesgo del equipo de proyecto para los eventos de costo
y riesgo del proyecto. La implementación exitosa de los métodos de Monte Carlo requiere
de conocimientos y capacitación. Gracias a las simulaciones Monte Carlo podemos obtener
información detallada sobre los impactos del riesgo sobre el coste, el calendario del
proyecto y las asignaciones de recursos.
La información del histograma de análisis de Monte Carlo es útil para entender la desviación
media y el estándar de los resultados del análisis. El gráfico acumulativo es útil para
determinar los presupuestos de los proyectos y valores de contingencia en niveles
específicos de certidumbre o confianza. Además de mostrar gráficamente información, los
métodos de Monte Carlo producen valores numéricos para la estadística; parámetros tales
como la media, la desviación estándar, el rango de distribución y la asimetría.
Árboles de Probabilidad
Son diagramas simples que muestran el efecto de una secuencia de eventos múltiples y
pueden usarse para evaluar cursos específicos de acción. Son especialmente útiles para
modelar las interrelaciones entre variables relacionadas mediante el modelado explícito de
condiciones de probabilidad condicional entre las variables del proyecto. Son poderosos
métodos que permiten examinar tanto los datos como los riesgos del modelo. Su aplicación
requiere experiencia significativa. Su ámbito de uso se circunscribe sólo en los proyectos
más difíciles y complejos.
Fuentes



PMBOK 5ª Edición – Project Management Institute (http://www.pmi.org/)
http://www.recursosenprojectmanagement.com/planificacion-de-los-recursos/
PROGRAMACIÓN DE PROYECTOS MEDIANTE RECURSOS DETERMINADOS
POR LAS ESPECIFICACIONES TÉCNICAS Y RECURSOS DEPENDIENTES DE
LA DURACIÓN. PROPUESTA APLICABLE A MICROSOFT PROJECT – Josep
Tarrés i Turon
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