TODO TIEMPO PASADO …FUE MEJOR?

Todo tiempo pasado fue mejor

Por: Felix Soto Morales

Durante mi niñez y juventud siempre escuché esa frase por parte de mis padres y en general de la gente mayor.  Hoy en día yo mismo la utilizo.  Pues sí, considerando las leyes de la física podríamos dar por sentado que con el tiempo todo se degrada.  Mi cuerpo y el tuyo también se están degradando, nuestro planeta también lo está haciendo, la manzana que tienes dentro del refrigerador se está pudriendo y la que tienes en la cesta de frutas aún mas rápido.

Si lo llevamos al plano de lo que hablaban mis padres, entonces nos damos cuenta de que muchas cosas cotidianas han cambiado.  Antes los niños jugaban en las calles juegos que implicaban hacer ejercicio.  Hoy, la mayoría está pegada a su Play Station, al WiiU o al smartphone, como lo hace mi hija.  Antes tenías que declarar tu amor cara a cara para tener novia, hoy mandas un whatsapp; y así muchas otras cosas, la época en la que no existía el agua embotellada quedó atrás.  ¿Qué pasó?

Obviamente este es un post de control de proyectos, así que déjenme llevar esa misma filosofía a ese plano.

Recuerdo cuando en la universidad aprendí a programar actividades con el método AoA (Activity on Arrow) y AoN (Activity on Node).  Mi preferido siempre fue el primero, la actividad en la flecha.

ActivityonArrow

Sería en vano explicar las reglas de este método pues ya nadie lo usa, es obsoleto.  Fue aniquilado por el método de la ruta crítica (Critical Path Method-CPM) y los dichosos softwares que llegaron dizque “para facilitarnos la vida”.

Estos softwares se hacen cada día más complejos a través de sus diferentes versiones y cada vez más la gente común se aleja de ellos, por lo que pasan a ser softwares utilizados solamente por especialistas.  Cuando estudié en la universidad, el método AoA era para todos, no sólo para especialistas.  Económicamente, me he beneficiado de la complejidad de los softwares, a más complejo, más horas de enseñanza, por lo tanto más “money”.  Pero la pregunta es: ¿estamos mejor que antes en temas de planificación?  Mi respuesta es: No necesariamente.

Les pongo un ejemplo no muy simple.  Hoy en día, cuando se tiene que sustentar una extensión de plazo de un claim, prácticamente hay que llamar a un experto para haga dicho sustento con el software.  Este experto —según el caso— aplicará métodos como: Impacted vs Planned, Time impact analysis, collapsed as built, entre otros.  Qué manera de habernos complicado la vida!!!  Pero gracias a ello, incremento mi cuenta bancaria, jajaja 

Con el método AoA la demostración hubiese sido automática.  Lamentablemente ese método quedará tan sólo en el recuerdo, pues nunca existió un software que lo utilizara.  El CPM fue una avalancha que no dejó nada a su paso.

Sin embargo, hace no mucho vi una luz de esperanza.  Se llama NetPoint.  Tranquilos, no vendo ni promociono ese software, pero me pareció muy interesante porque sus desarrolladores han hecho un gran esfuerzo por regresar a los orígenes de la programación AoA/AoN …y adivinen cómo se promociona el software, dicen que son la mejor manera para presentar extensiones de plazo en claims.  Totalmente de acuerdo.  ¿Será cierto entonces que todo tiempo pasado fue mejor?

Netpoint

Imagen del software NetPoint

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III CHARLA BIMESTRAL – JUEVES DEL AACE INTERNATIONAL-PERÚ

Los invitamos a participar de este Tercer Encuentro, que se realizará el 21 de abril, en la Sede Corporativa de Graña y Montero:

3 Jueves AACE 1

Local: Av. Petit Thouars 4947, Miraflores, Lima

Hora: 7:00pm

Inscripciones hasta el 20 de abril: informes@aacei.org.pe

Miembros: Ingreso libre

No miembros: S/. 50.00

Encuentra mayores detalles en el siguiente brochure:

AACE Internacional III Jueves AACE

VAMOS A JUGAR!

Vamos a jugar

Por: Felix Soto Morales

Te planteo el siguiente juego, debes optar por una elección antes de acabar de leer este post.

Si estuvieras en Las Vegas, Atlantic City o Macau y te propusieran tener éxito en alguno de los siguientes eventos, ¿cuál escogerías?

  1. dados Lanzas 6 dados para obtener por lo menos un 6
  2. Lanzas 12 dados para obtener por lo menos dos 6
  3. Lanzas 18 dados para obtener por lo menos tres 6

Obviamente escogerías el evento con mayor probabilidad de éxito, ¿cierto?  Pero, ¿cuál es?

Este es un problema que le planteó Samuel Pepys nada menos que a Sir Isaac Newton hace ya más de 300 años.  De hecho se llama “el problema Newton-Pepys” y se enseña en escuelas de negocios cuando se aprende estadística.  En 1693, Pepys —su amigo personal— le planteó el problema y Newton respondió correctamente sin la utilización de las herramientas que hoy en día tenemos… Bueno, el tipo era un genio!!!

Hoy con un par de fórmulas de combinaciones podemos decidir sin ningún problema cuál de los tres eventos es el que tiene mayor probabilidad de éxito.  Como a mí no me gustan mucho las fórmulas, lo que haría sería abrir el software Oracle Crystal Ball (que sirve para modelar eventos de riesgo e incertidumbre en hojas Excel) y crearía un supuesto; aplicando una distribución binomial, la cual mide la probabilidad de éxito (p) en un número de ensayos o intentos (n).  Con eso sería suficiente para resolver el problema.

Alguno dirá: “pero claro, tú sabes usar ese software por lo tanto debes saber de estadística”; otro dirá “¡caray, Félix me quiere vender ahora un nuevo software!”, pues ni lo uno ni lo otro.

Este post está más orientado a aclarar que existen diferentes tipos de distribución probabilística para hacer análisis cuantitativo de riesgos y resolver diversos problemas.   Ajá, ahora te das cuentas a qué venía realmente el post.

Para hacer análisis cuantitativo de riesgos es necesario modelar eventos y todos estos eventos no se comportan de la misma manera.  Si al impacto de un evento de riesgo lo cuantifico con un solo valor, entonces no necesitaría de ninguna distribución probabilística, porque decidí sólo por un número.  Esto hace la mayoría de personas en una hoja Excel, asignar un número fijo a algo que realmente tiene incertidumbre. Ejemplo: hojas de Excel que muestran la utilidad de un call-center asumiendo un número de llamadas entrantes al mes.  ¿Acaso podrías colocar un valor fijo a eso? ¿Puedes pronosticar un número fijo de llamadas entrantes para el mes siguiente?, ¿para el día siguiente?, ¿para la hora siguiente? Yo no podría, me estaría engañando a mí mismo con un cálculo así.

Por otro lado, cuando decido que el impacto del evento tiene incertidumbre, debo aplicarle una distribución probabilística, y es ahí cuando debo decidir por una de las tantas distribuciones que existen: Poisson, Binomial, Normal, Logarítmica, etc.

Si quieres saber qué distribución probabilística utilizar y cuándo aplicarla a algún evento en particular, te sugiero que leas la Práctica Recomendada del AACE-International Nº 66R-11 “Selecting probability distribution functions for use in cost and schedule risk simulation models”, a mí me ha ayudado mucho y ya no cometo el típico error de analista de riesgo principiante que es aplicar distribución normal a todo.

Espero que el documento mencionado te sirva tanto como a mí.

Ah, me olvidaba… el evento que tiene mayor probabilidad de éxito es el A: Lanzar 6 dados y tratar de sacar un 6 tiene las mejores chances.

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PRIMAVERA P6, VERSIÓN 16

Primavera P6 vs16

Por: Felix Soto Morales

Mientras unos regresábamos del descanso de semana santa y otros celebraban el “Día de los inocentes” (en los países anglosajones, April’s fools se celebra el 1ro de Abril ), Oracle lanzó su primera versión de Primavera para este año, la versión 16.1.  Debo mencionar que para este año Oracle tiene prevista una actualización más para Octubre 2016.  Los primaveristas o primaverólogos —en esos términos se conoce, al menos aquí en Perú, a aquellos que manejan muy bien este software—, podrán acudir a fines de Junio a Sao Paulo para el Oracle Open World.  Evento magno de dicha compañía en diversas partes del planeta, en donde presentan las novedades de su amplia gama de software.

¿Qué trae de nuevo la versión 16?

Pues para el usuario común: no mucho.  Para la gente que trabaja en tecnologías de información sí ha habido cambios a nivel de base de datos e interfaces internas que, la verdad, como usuario final poco me preocupan; siempre y cuando se tenga a un buen TI al costado jajaja.

En el menú Tools o Herramientas de esta reciente versión, encontrarán la función Schedule comparison.  Esto no es más que la antigua función Claim digger, la cual en alguna versión anterior desapareció y luego se convirtió en poco estable.  No ha sido más que un gran cambio de nombre, realmente el nombre claim digger le quedaba muy grande a una simple función en la que se mencionan todos los cambios que ha habido en un cronograma con respecto de una versión anterior o de su línea base.

Primavera P6 vs16 Tools

Sin embargo, he podido comprobar que, ahora, esta función sí es estable y funciona dentro del visualizador de Primavera (P6 Visualizer); por lo tanto, aquellos que se quejaban de que el claim digger no cargaba en su máquina (entre ellos, yo), pues ahora no encontrarán fallas al respecto.

Primavera P6 vs16 Visualizer

Ahora bien; y ¿cuándo usar la función de Comparación de Cronogramas?

En mi experiencia lo he usado mucho para comparar las entregas de los cronogramas de contratistas.  He descubierto muchos cambios que al contratista le hubiese encantado esconder.  En una ocasión, el contratista quiso mandar un reclamo, pero gracias a la función Claim digger (hoy Schedule comparison) se vio fácilmente que había alargado el Lag o demora entre dos actividades para lograr la criticidad de la tarea.  Fue advertido que todas las veces que entregara su cronograma, iba a pasar por dicha herramienta y créanme, cada vez que reportaba una nueva actualización, nos decía de antemano los cambios que había hecho para que no lo tomáramos como un intento de engaño.

Buena herramienta, la utilicé por varios años como arma secreta, aunque al día de hoy he capacitado a tantas personas que ya no tiene ningún sentido mantener el secreto, jajaja.

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