Optimización y Control de Proyectos: Estrategias Cuantitativas y Ágiles

Optimización y Control de Proyectos: Estrategias Cuantitativas y Ágiles

Este documento detalla la aplicación de metodologías avanzadas para la gestión y optimización de proyectos, abordando tanto la evaluación de riesgos mediante simulaciones estadísticas como la mejora del flujo de trabajo a través de herramientas ágiles.

Sección 1: Evaluación de Riesgos con Simulación Monte Carlo (Noemí)

La simulación Monte Carlo es una poderosa herramienta estadística utilizada para modelar la probabilidad de diferentes resultados en un proceso que no puede predecirse fácilmente debido a la intervención de variables aleatorias. En este contexto, el equipo ha aplicado esta metodología para estimar el beneficio potencial de un proyecto.

Metodología Aplicada

El proceso de simulación se llevó a cabo siguiendo los siguientes pasos:

1. Identificación de Factores Clave: Se identificaron las variables críticas que influyen en el beneficio del proyecto, tales como:
   • Profit (Beneficio)
   • Sales (Ventas)
   • Price (Precio)
   • Fixed Cost (Costes Fijos)
   • Variable Cost (Costes Variables)
2. Definición de Rangos y Probabilidades: Para cada una de las variables identificadas, se establecieron rangos específicos y se les asignó una probabilidad de ocurrencia estimada.
3. Formulación del Modelo: Se definió un modelo matemático para calcular el beneficio, manteniendo algunas variables constantes y variando otras. Un ejemplo de la fórmula utilizada es:

   Beneficio = (Precio - Coste Variable) x Ventas - Costes Fijos

4. Realización de Simulaciones: Se ejecutaron 500 simulaciones en Excel, generando 500 valores aleatorios para cada variable dentro de sus rangos definidos.
5. Cálculo y Agrupación de Beneficios: Con los valores aleatorios obtenidos, se calculó el beneficio que la empresa obtendría en cada una de las 500 simulaciones. Posteriormente, las simulaciones con beneficios similares se agruparon.
6. Generación de Histograma y Curva de Probabilidad:
   • Se creó un histograma que visualiza la distribución de los beneficios obtenidos en las simulaciones.
   • Adicionalmente, se graficaron las probabilidades de cada uno de los rangos mediante una curva de probabilidad.

Interpretación de Resultados

El punto de intersección entre la curva de probabilidad y la barra del histograma indica la probabilidad de que la empresa obtenga el beneficio representado por dicha barra. En este caso, el gráfico muestra que el proyecto tiene aproximadamente un 70% de probabilidad de generar 4.500.000 € anuales. Este resultado sugiere que el riesgo asociado al proyecto no es considerablemente alto.

Características del Proyecto (Modelo Diamond)

Según el modelo Diamond, las características de este proyecto se describen como:

• Complexity: Assembly (Ensamblaje)
• Technology: Low Tech (Baja tecnología)
• Novelty: New to Market (Novedad en el mercado)
• Pace: Fast Competitive (Ritmo competitivo rápido)

Sección 2: Gestión Ágil del Flujo de Trabajo (Carmen)

Esta sección detalla la implementación y seguimiento de metodologías ágiles para la gestión del proyecto, incluyendo el uso de Kanban, el Diagrama de Flujo Acumulativo (Cumulative Flow Chart) y el Gráfico de Control (Control Chart).

Kanban: Gestión Visual del Trabajo

El equipo ha implementado un tablero Kanban para visualizar y gestionar el flujo de trabajo. Las características clave son:

• Miembros del Equipo: 4
• Límite de Actividades en Curso (WIP): Máximo 4 actividades simultáneas.
• Columnas del Tablero:
  • Backlog (Pendientes)
  • To Do (Por hacer)
  • In Progress (En curso)
  • Done (Hecho)
• Filas (Fases del Proyecto): El tablero se ha dividido en 3 filas, representando las diferentes fases del proyecto.
• Etiquetas de Tareas: Cada tarea incluye la siguiente información:
  • Código ID
  • Responsable
  • Descripción de la tarea
  • Prioridad

Diagrama de Flujo Acumulativo (Cumulative Flow Chart)

El Diagrama de Flujo Acumulativo (CFC) se ha utilizado para visualizar el flujo de trabajo y detectar problemas de manera inmediata. El eje Y representa los hitos (o fases del trabajo: Done, In Progress, To Do, de abajo hacia arriba), mientras que el eje X representa los días. Las fases del proyecto se dividieron en tres hitos principales:

• Hito 1 (Fecha límite: 16 de abril): Se observó una acumulación de trabajo a medida que se acercaba la fecha límite, resultando en tareas pendientes que no pudieron ser introducidas en el sistema y se trasladaron al Hito 2.
• Hito 2 (Fecha límite: 6 de mayo): El equipo mejoró su ritmo de trabajo, logrando finalizar todas las tareas pendientes. La "parte azul" (representando tareas pendientes) se redujo a cero, indicando la finalización exitosa de las tareas.
• Hito 3 (Hito final: 7 de junio): Similar al Hito 1, hubo una acumulación de tareas hacia el final. Sin embargo, el equipo logró completar todas las tareas pendientes del proyecto, finalizando sin trabajos pendientes.

Es importante destacar que algunas tareas sufrieron retrasos debido a circunstancias externas, como la coincidencia del proyecto con la impartición de teoría en clase, lo que generó falta de conocimiento en ciertos temas y, consecuentemente, demoras.

Diagrama de Flujo Acumulativo del Trabajo en Progreso (WIP)

Se realizó un CFC específico para el trabajo en progreso (WIP). Al inicio, las tareas en progreso estaban constantemente al límite del límite establecido. No obstante, durante el segundo hito, se observó una mejora significativa en la gestión del equipo, lo que llevó a una disminución del trabajo en progreso. A medida que el proyecto avanzaba y se acercaba a su finalización, el trabajo volvió a acumularse. Sin embargo, el equipo de proyecto, como se muestra en la gráfica, respetó en todo momento el límite de WIP impuesto, concluyendo que las condiciones iniciales fueron acatadas.

Gráfico de Control (Control Chart)

El Gráfico de Control se utilizó para monitorear el Lead Time, que es el tiempo que transcurre desde que una actividad entra en la columna "To Do" hasta que se completa ("Done"). El gráfico muestra cuántas tareas se finalizaron cada día y el tiempo que se tardó en completarlas. La media del Lead Time calculada fue de 5 días. Se observó que a medida que se acercaban las fechas de entrega de los hitos, el volumen de trabajo realizado también aumentó, lo que es un patrón común en la gestión de proyectos.