On the project risk baseline: Integrating aleatory uncertainty into project scheduling

Acebes, Fernando; Poza, David; González-Varona, José M.; Pajares, Javier; López-Paredes, Adolfo

doi:10.1016/j.cie.2021.107537

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“…The interview questions extracted compelling evidence of why projects fail at alarming rates when using EVM. Aleatory risk and Provisioning issues are the strongest risk factor creating harm to projects (Acebes et al, 2021). The emerging themes aligned well with the contextual literature and the body of knowledge contributing to the business practice of project management.…”

Section: Interpretation Of Study Findingssupporting

confidence: 52%

“…The specific risk patterns are major factors for failing projects related to aleatory and epistemic risk factors after escalation caused severe damage to a project's scope, time, and budget. Aleatory risk is the most harmful of the two risk factors (Acebes et al, 2021). Project managers choosing to mitigate risk will increase their chances of managing successful projects.…”

Section: Interpretation Of Study Findingsmentioning

confidence: 99%

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Challenges and opportunities of completing successful projects using Earned Value Management

Stone¹

2023

OJBM

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This research proposed analyzing projects from a risk uncertainty perspective by using EVM to predict the systemic (Epistemic Risk) and provisioning (Aleatory risk) uncertainties to achieve project success. The results of the study synthesized empirical findings with theories and concepts. To bridge the gap, this research study focuses on minimizing or alleviating epistemic and aleatory risk uncertainties. The research method included a qualitative exploratory study with thematic analysis. The participants for the study were project managers with a PMP certification and EVM knowledge who worked on government contract requirements and members of the local chapter of the Project Management Institute.

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Section: Interpretation Of Study Findingssupporting

confidence: 52%

Section: Interpretation Of Study Findingsmentioning

confidence: 99%

Challenges and opportunities of completing successful projects using Earned Value Management

Stone¹

2023

OJBM

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“…É incorporada aos modelos de finanças, gestão de projetos e operações fornecendo como resultado aproximações para as distribuições de probabilidade dos parâmetros que estão sendo estudados, permitindo a identificação dos riscos mais significativos que implicam em um estudo de mitigação (WANHUA; RUIYU, 2008). Acebes et al (2021) diz que técnicas quantitativas, tal como a Simulação de Monte Carlo, tem sito empregada extensivamente para estimar os riscos do projeto, sendo adequada devido ao fato de apresentar uma gama de possíveis resultados, bem como a probabilidade destes resultados serem atingidos.…”

Section: Metodologiaunclassified

Análise de riscos em projetos complexos associados ao prazo

De Assis,

De Mattos

2024

OLEL

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A indústria da construção é uma das mais dinâmicas, arriscada e desafiadora. Com isso, o setor apresenta muitos problemas de gerenciamento alinhado a uma exigência cada vez maior em relação ao desempenho tanto nos aspectos de qualidade e custos, quanto nos aspectos associados aos riscos do empreendimento não terminar no prazo contratado. Neste cenário, as organizações precisam ser mais competitivas para sobreviverem às condições impostas pelas partes interessadas e, neste contexto, a análise dos riscos que impactam no prazo do projeto tem-se tornado um fator crítico de sucesso. No entanto, a maioria dos modelos de gestão de riscos avaliam os riscos como eventos independentes, desconsiderando as inter-relações existentes entre as atividades críticas e os riscos. A fim de vencer esta limitação o objetivo deste trabalho foi analisar os riscos com foco no cronograma em um projeto complexo do setor de mineração contemplando informações aleatórias de diferentes situações relacionadas às atividades e não somente a duração da atividade, assim com a interação entre as variáveis. E, por meio de simulação de Monte Carlo na análise dos riscos foi possível identificar e definir planos de mitigação com os resultados alcançados. Como resultado, em uma análise sem correlação entre as atividades foi identificado que existe a probabilidade de 41,81% das atividades do caminho crítico estarem entre a duração planejada e a média, e com correlação esta probabilidade é de 25,33%. Isto é, com a análise e seus resultados auxilia um gestor de projeto a desenvolver estratégias de mitigação, bem como a monitoramento dos riscos identificados, melhorando o processo de tomada de decisão e, consequentemente, aumentando a taxa de sucesso do projeto.

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“…Primjerice, u kolokvijalnom jeziku je značenje sljedeće rečenice potpuno jasno i razumljivo: "Vremenska prognoza za sljedeći tjedan je neizvjesna." Nasuprot tomu, u kontekstu upravljanja projektima ne postoji jednoznačna definicija koncepta neizvjesnosti [38,39], već različiti autori predlažu različite interpretacije projektne neizvjesnosti. Osim toga, u znanstvenom području koje se odnosi na upravljanje projektima može se ustvrditi isprepletenost koncepata neizvjesnosti i rizika, ali i dodatnih srodnih pojmova kao što su: "prijetnje" (eng.…”

Section: Nesigurnost U Građevinskim Projektimaunclassified

“…Project Management Institute) [9] Nesigurnost u procesu modeliranja velikih projekata koji su zahtjevniji u pogledu generiranja projektne mreže, npr. projekti izgradnje tunela [54] Različite vrste nesigurnosti Aleatorna i epistemična nesigurnost [39,[49][50][51][52] Pogreška, nepreciznost, varijabilnost, neodređenost, dvosmislenost, neznanje [55] Područja nesigurnosti…”

Section: Interpretacija Koncepta Nesigurnosti U Dosadašnjim Istraživa...unclassified

Multi-objective Optimisation Model for Resilient Construction Scheduling under Uncertain Conditions

Milat¹

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Construction projects are complex undertakings that involve a large number of participants, while their realization is limited by available resources. Moreover, competitive market conditions impose short deadlines and high performance standards, that negatively impact uncertain conditions of project execution. In order to enhance the reliability in the planning process of construction projects, this doctoral research applies optimization methods for creating resilient baseline schedules. In the context of project scheduling, resilience is described as a proactive approach that minimizes the deviations between planned and realized states. This is achieved through suitable allocation of time floats, so the ability of the baseline plan to absorb uncertain impacts is improved. Hence, reliability is improved in the domain of construction management under uncertainty. This doctoral dissertation describes the novel multi-objective optimization model which can be used to enable the creation of a reliable baseline plan for a construction project. The result of the optimization process is depicted as the set of alternative baseline proposals. Further simulation and taxonomic analysis illustrate the impact of uncertainty on the project objectives. Therefore, an analytical assessment of resilience considering the potential baseline solutions facilitates decision making in construction management. Results of this research have shown that the application of the proposed methodology for proactive resilient scheduling reduces the negative impact of uncertainty. Moreover, by use of the customized metaheuristic algorithm, it is shown that the proposed resilient scheduling approach leads to more accurate forecasting and the planning calculations for a complex construction project can be accepted with increased confidence levels.

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On the project risk baseline: Integrating aleatory uncertainty into project scheduling

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Challenges and opportunities of completing successful projects using Earned Value Management

Challenges and opportunities of completing successful projects using Earned Value Management

Análise de riscos em projetos complexos associados ao prazo

Multi-objective Optimisation Model for Resilient Construction Scheduling under Uncertain Conditions

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