2026-04-30T05:10:19Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/542742022-12-02T09:31:29Zcom_10324_38col_10324_852
Hortigüela Arozamena, Diego
2022-07-26T12:12:06Z
2022-07-26T12:12:06Z
2022
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/54274
La metodología CCPM (Critical Chain Project Management) aborda la
incertidumbre asociada a la duración de las actividades del proyecto
eliminando la protección implícita de cada actividad al mismo tiempo que
añade buffers de protección que absorben los posibles retrasos que pueden
sufrir las actividades del proyecto durante su ejecución. A pesar de que existen
múltiples métodos para el dimensionamiento de estos buffers, los métodos
tradicionales presentan ciertas limitaciones cuando se aplican en entornos de
incertidumbre. En este contexto, en este Trabajo Fin de Grado (TFG) se
comparan los métodos de dimensionamiento tradicionales con las técnicas
más recientes, basadas en simulación de Montecarlo, y se ilustra el proceso de
dimensionamiento de los buffers con ambos tipos de técnicas. Como resultado,
ilustramos que mediante simulación de Montecarlo podemos obtener unos
tamaños de buffers más próximos a lo esperable según la incertidumbre real
asociada a la naturaleza aleatoria de cada actividad del proyecto.
The Critical Chain Project Management (CCPM) methodology addresses the
uncertainty associated with the duration of project activities by eliminating the
implicit protection of each activity while adding protection buffers that absorb
the possible delays that project activities may suffer during their execution.
Although there are multiple methods for sizing buffers, traditional methods
present certain limitations when applied in uncertainty environments. In this
context, in this Final Degree Project (TFG) we compare traditional sizing
methods with the most recent techniques, based on Monte Carlo simulation,
and illustrate the buffer sizing process with both types of techniques. As a
result, we illustrate that by means of Monte Carlo simulation we can obtain
buffer sizes closer to what can be expected according to the real uncertainty
associated to the random nature of each project activity.
spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Programación de proyectos mediante cadena crítica. Dimensionamiento de buffers con simulación de Montecarlo.
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis