Table Of ContentUNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ
SETOR DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM
CIÊNCIA, GESTÃO E TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO
RUBENS JOSÉ ROSA
AVALIAÇÃO DA DISTRIBUIÇÃO BOOTSTRAP NA ANÁLISE
DOS RISCOS EM CRONOGRAMAS DE PROJETOS
CURITIBA
2017
RUBENS JOSÉ ROSA
AVALIAÇÃO DA DISTRIBUIÇÃO BOOTSTRAP NA ANÁLISE
DOS RISCOS EM CRONOGRAMAS DE PROJETOS
Plano de dissertação apresentado ao Programa de
Pós-graduação em Ciência, Gestão e Tecnologia
da Informação do Setor de Ciências Sociais
Aplicadas da Universidade Federal do Paraná,
como requisito parcial à obtenção do título de
Mestre em Ciência, Gestão e Tecnologia da
Informação.
Orientador: Prof. Dr. José Simão de Paula Pinto
CURITIBA
2017
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARANÁ. SISTEMA DE BIBLIOTECAS.
CATALOGAÇÃO NA FONTE
Rosa, Rubens José
Avaliação da distribuição bootstrap na análise dos riscos em
cronogramas de projetos / Rubens José Rosa. - 2017.
138 f.
Orientador: José Simão de Paula Pinto.
Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal do Paraná.
Programa de Pós- Graduação em Ciência, Gestão e Tecnologia da
Informação, do Setor de Ciências Sociais Aplicadas.
Defesa: Curitiba, 2017
1. Administração de projetos. 2. Bootstrap (Estatística). 3.
Avaliação de riscos. I. Pinto, Jose Simão de Paula, 1963-. II.
Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Sociais
Aplicadas. Programa de Pós- Graduação em Ciência, Gestão e
Tecnologia da Informação. III.Título.
CDD 658.4
Dedico este trabalho
à minha querida esposa Anai,
pelo companheirismo e incentivo.
E aos meus filhos, Braian e Rubiana,
os quais eu amo incondicionalmente.
AGRADECIMENTOS
Agradeço à minha esposa, Anai Rodrigues Rosa, por estar sempre ao meu
lado e me dar seu total apoio durante o mestrado, sem o qual eu não teria
conseguido concluí-lo.
Aos meus filhos, Braian Lucas Machado dos Santos e Rubiana Rodrigues
Rosa, pela compreensão e tolerância durante minha ausência no período do
mestrado.
Ao Professor José Simão de Paula Pinto, pela orientação e paciência na
confecção desse trabalho.
À professora Denise Margareth Oldenburg Basgal e professores Paulo
Afonso Bracarense Costa e Egon Walter Wildauer, por terem participado da banca
de avaliação deste trabalho e pelas valiosas contribuições dadas no momento da
qualificação.
Ao Programa de Pós-graduação em Ciência, Gestão e Tecnologia da
Informação da Universidade Federal do Paraná, representado pela professora
Denise Fukumi Tsunoda, e agradeço também aos professores Edson Ronaldo
Guarido Filho, Helena de Fátima Nunes Silva, Deborah Ribeiro Carvalho.
Resumindo, agradeço aos professores das disciplinas que cursei: Egon
Wildauer, José Simão, Edson Guarido, Helena Silva, Deborah Carvalho, Denise
Tsunoda, pois foram muito importantes para mim neste mestrado e, principalmente,
para o aprendizado obtido, que levarei para vida toda.
Agradeço ao meu superintendente, André Luís de Castro David, por ter
acreditado que a união Universidade-Empresa traz bons resultados a ambos os
segmentos, e me liberou para realizar este mestrado.
Agradeço aos meus colegas de trabalho, que apoiaram meus estudos e,
principalmente, à Marini Lucia Farinon, pela revisão e discussões sobre como aliar a
teoria à prática, e à Esther Ribeiro Wowk, pela revisão desta dissertação na fase
qualificação.
"A qualidade nunca é acidental;
é sempre o resultado de um
esforço inteligente."
John Ruskin
RESUMO
A análise de risco em cronogramas é um fator crítico para o sucesso do
planejamento e execução de projetos. Uma das formas de realizá-la é por meio da
simulação Monte Carlo, atribuindo distribuições de probabilidades à duração das
atividades do cronograma e simulando a execução do projeto várias vezes. O
problema é que isso aumenta a carga de trabalho para o gerente do projeto e o
obriga a ter conhecimentos em estatística. Para buscar resolver esse problema, esta
pesquisa foi elaborada para demonstrar que a distribuição bootstrap pode ser
utilizada na análise dos riscos em cronogramas de projetos, porque não seria
necessário definir outras distribuições de probabilidades nem estimar seus
parâmetros para executar a simulação Monte Carlo. Este estudo foi realizado por
meio da análise de correlação entre a distribuição bootstrap e a distribuição
triangular em uma amostra de 4.100 projetos fictícios nas mais diversas estruturas.
Os resultados mostram que existe correlação entre as duas distribuições e chegou-
se à conclusão de que a distribuição bootstrap (bootstrap-rate) pode ser utilizada na
análise dos riscos em cronograma de projetos.
Palavras-chave: bootstrap-rate; simulação Monte Carlo; análise de risco;
cronograma; gerenciamento de projetos; bootstrap.
ABSTRACT
Risk analysis in schedules is a critical factor for the success of project planning and
execution. One way to do this is using the Monte Carlo simulation, assigning
probability distributions to the duration of the schedule activities and simulating the
execution of the project several times. The problem is that this increases the
workload for the project manager and compels him to have knowledge in statistics. In
order to solve this problem, this research was designed to demonstrate that the
bootstrap distribution can be used in risk analysis in project schedules, because it
would not be necessary to define other probability distributions nor to estimate its
parameters for Monte Carlo simulation. This study was carried out through a
correlation analysis between the bootstrap distribution and the triangular distribution
in a sample of 4,100 fictitious projects in the most diverse structures. The results
show that there is a correlation between the two distributions and it was concluded
that the bootstrap-rate distribution can be used in the analysis of risks in a project
schedule.
Keywords: bootstrap-rate; Monte Carlo simulation; schedule; risk analysis; project
management; bootstrap.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Estratégias de pesquisa utilizadas ........................................................... 20
Figura 2 – Modelo do Corpo de Conhecimento em Gestão da Informação .............. 27
Figura 3 – As bases da gestão da informação para negócios ................................... 30
Figura 4 – Ciclo de vida da informação ..................................................................... 33
Figura 5 – Ciclo de vida: dos dados x de desenvolvimento de sistemas ................... 34
Figura 6 – Processos do gerenciamento do tempo do projeto .................................. 37
Figura 7 – Representação do relacionamento entre as atividades 𝑖 e 𝑗 .................... 39
Figura 8 – Rede para o projeto exemplo P1, baseado na Tabela 1 ........................... 40
Figura 9 – Rede para o projeto exemplo P2, baseado na Tabela 2 ........................... 41
Figura 10 – Níveis progressivo e regressivo do projeto exemplo P1 ......................... 48
Figura 11 – Níveis progressivo e regressivo do projeto exemplo P2 ......................... 49
Figura 12 – Taxonomia da Ignorância ....................................................................... 54
Figura 13 – Custo de mudanças x riscos e incerteza ................................................ 67
Figura 14 – Processos do gerenciamento dos riscos do projeto ............................... 68
Figura 15 – Perspectivas da identificação de riscos .................................................. 70
Figura 16 – Passos da análise de riscos dos cronogramas ...................................... 71
Figura 17 – Indicadores topológicos e índices de sensibilidades .............................. 81
Figura 18 – Variáveis do estudo ................................................................................ 82
Figura 19 – Diagrama de rede do projeto P0210 ...................................................... 99
Figura 20 – Gráfico de Gantt do projeto P0210 ....................................................... 100
Figura 21 – Distribuição da duração total do projeto P0210 .................................... 101
Figura 22 – Índice de significância das atividades do projeto P0210 ...................... 102
Figura 23 – Gráfico dos índices de sensibilidade para as atividades ...................... 104
Figura 24 – Proporção de igualdade entre DTP ≅ DTPs ......................................... 105
Figura 25 – Percentual de igualdade das distribuições da DTPs ............................. 107
Figura 26 – Percentual de projetos em relação ao valor-p da correlação entre os
índices de sensibilidade .......................................................................................... 108
Figura 27 – Índice de correlação para os índices de sensibilidade do cronograma 109
Figura 28 – Esquema geral da simulação bootstrap ............................................... 122
Figura 29 – Resultado da busca nas bases Science Direct e Web of Science ....... 127
Figura 30 – Quantidade de artigos publicados por ano ........................................... 128
Figura 31 – Relacionamento das palavras-chaves com periódicos em comum ...... 128
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