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Programación de proyectos mediante cadena crítica. Dimensionamiento de buffers con simulación de Montecarlo. Hortigüela Arozamena, Diego Poza Garcia, David Jesús Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales 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. 2022-07-26T12:12:06Z 2022-07-26T12:12:06Z 2022 info:eu-repo/semantics/bachelorThesis https://uvadoc.uva.es/handle/10324/54274 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional