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Tipo: Dissertação
Título: Análise dos riscos presentes nos custos da construção civil pelo método Monte Carlo
Título em inglês: Analysis of the risk present in the costs of civil construction by the Monte Carlo method
Autor(es): Pinto, Isabelly Christiny Monteiro de Souza
Orientador: Campos, Vanessa Ribeiro
Coorientador: Barros Neto, José de Paula
Palavras-chave: Engenharia de estruturas;Monte Carlo, Método de;Orçamento;Construção civil - Custos;Empreendimentos
Data do documento: 2017
Citação: PINTO, I. C. M. S. Análise dos riscos presentes nos custos da construção civil pelo método Monte Carlo. 2017. 85 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil)-Centro de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil: Estruturas e Construção Civil, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017.
Resumo: Com um mercado cada vez mais competitivo e um consumidor bastante exigente, todo e qualquer empreendimento requer um estudo de viabilidade econômica, um orçamento detalhado e um rigoroso acompanhamento físico-financeiro da obra. Nesse sentido, o controle de custos, obtido a partir do orçamento, consiste na monitoração da execução de ajustes no cronograma a fim de adequá-lo ao plano e fazer os replanejamentos se necessário. Enquanto isso, a avaliação do risco econômico envolvido no sistema de produção permite o planejamento e a execução das atividades considerando as possíveis variações envolvidas. Para avaliação desse risco, a técnica da simulação de Monte Carlo vem sendo empregada, sendo, dentre os métodos que utilizam probabilidade na análise dos riscos, o mais simples e prático. O objetivo geral desta pesquisa consiste em avaliar os riscos que envolvem os custos de um empreendimento residencial de grande porte. Para tanto, como principal estratégia de pesquisa adotou-se a simulação de dados com caráter quantitativo, que propiciará no desenvolvimento de um método que se objetiva em identificar os riscos referentes aos custos de um empreendimento. Essa simulação de dados deu-se devido o setor da construção civil não possuir os dados necessários para o desenvolvimento do modelo através do uso de técnicas computacionais para simular o funcionamento de sistemas produtivos a partir de modelos matemáticos. Como resultado a pesquisa mostrou a análise do orçamento, que por sua vez, foi dividida em três partes: orçamento total; custos indiretos; e custos diretos. Para tanto, realizou-se a simulação com 100.000 iterações com o programa @risk. Considerando o orçamento total, verificou-se 48,1% de probabilidade do orçamento ocorrer dentro do intervalo de confiança. Nesse caso, considerou-se uma análise se sensibilidade composta por três cenários, em que apenas os cenários I e III tornaram-se boas alternativas para melhoria do orçamento. Para os custos indiretos, averiguou-se uma probabilidade de apenas 11% dos custos ocorrerem dentro do intervalo de confiança. Para tanto fez-se uso de um único cenário, que refletiu uma probabilidade 42,2%. Para os custos indiretos sem ajustes verificou-se uma probabilidade de 61,8%. Nesta analise considerou-se dois cenários, mas os mesmos não se apresentarem de maneira positiva. Diante dos resultados apresentados é possível concluir que o principal fator que leva o orçamento total a uma probabilidade relativamente baixa está relacionado as grandes variações apresentadas nas atividades dos custos indiretos. Contudo, é possível concluir sobre a análise de riscos que quanto maior a severidade (impacto), menor a probabilidade de ocorrência, e consequentemente maior será o risco desse orçamento. Diante dos resultados exibidos, o modelo apresentou-se como uma boa alternativa para auxiliar os futuros empreendedores na tomada de decisão.
Abstract: With an increasingly competitive market and a very demanding consumer, every venture requires an economic feasibility study, a detailed budget and a rigorous physical-financial monitoring of the work. In this sense, cost control, obtained from the budget, consists of monitoring the execution of adjustments in the schedule in order to adapt it to the plan and to do the redesignations if necessary. Meanwhile, the evaluation of the economic risk involved in the production system allows the planning and execution of the activities considering the possible variations involved. To evaluate this risk, the Monte Carlo simulation technique has been employed, being the most simple and practical among the methods that use probability in the risk analysis. The overall objective of this research is to evaluate the risks that involve the costs of a large residential project. For this purpose, the main research strategy was the simulation of quantitative data, which will allow the development of a method that aims at identifying the risks related to the costs of an enterprise. This simulation of data was due to the construction sector not having the necessary data for the development of the model through the use of computational techniques to simulate the operation of productive systems from mathematical models. As a result the research showed the analysis of the budget, which in turn was divided into three parts: total budget; indirect costs; And direct costs. For that, the simulation was performed with 100,000 iterations with the program @risk. Considering the total budget, there was a 48.1% probability of the budget occurring within the confidence interval. In this case, it was considered a sensitivity analysis composed of three scenarios, in which only scenarios I and III became good alternatives for improving the budget. For indirect costs, a probability of only 11% of the costs occurred within the confidence interval. For this purpose, a single scenario was used, which reflected a probability of 42.2%. For indirect costs without adjustments, a probability of 61.8% was found. In this analysis two scenarios were considered, but they did not present themselves in a positive way. Given the results presented, it is possible to conclude that the main factor that leads the total budget to a relatively low probability is related to the large variations presented in indirect costs activities. However, it is possible to conclude from the risk analysis that the greater the severity (impact), the lower the likelihood of occurrence, and consequently the greater the risk of that budget. Given the results presented, the model presented as a good alternative to help future entrepreneurs in decision making.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/27017
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