Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11422/977
Tipo: Relatório
Título: First steps in mining resource-constrained project-scheduling stochastic models for new valuable insights in project management
Autor(es)/Inventor(es): Alencar, Antônio Juarez
Rodrigues, Gelson Guedes
Schmitz, Eber Assis
Ferreira, Armando Leite
Mecena, Sérgio José
Resumo: Neste artigo descrevemos como arvores de classificação, uma família de métodos estatísticos não-paramétricos, pode ser utilizada juntamente com modelagem e simulação estocástica para o escalonamento de projetos com recursos escassos (RPCS) com vistas a fornecer aos gerentes um entendimento mais profundo dos projetos sobre sua responsabilidade. Este entendimento facilita a implementação de mudanças no planejamento das atividades, favorecendo a entrega de projetos dentro do prazo, de acordo com o orçamento e fluxo de caixa, e em sintonia com os requisitos que se comprometeram a satisfazer. Em adição discutimos as implicações das técnicas aqui apresentadas para a gerencia de projetos de grande complexidade e para a construção de estratégias de negócio.
Resumo : In this work we show how classification trees, a family of nonparametric statistical methods, can be used together with RCPS (Resource Constrained Project Scheduling) stochastic modeling and simulation to provide project managers with better insights into the project they run. Such insights make it easier for managers to anticipate changes in planning that favor projects to be delivered on time, within budget, and in compliance with available cash flow and the requirements they were set to satisfy. Also, we discuss the implications of these insights for both the management of complex projects and the construction of effective business strategies.
Palavras-chave: Escalonamento de projeto
Administração de projetos
Assunto CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Departamento: Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionais
In: Relatório Técnico NCE
Número: 0306
Data de publicação: 22-Jan-2007
País de publicação: Brasil
Idioma da publicação: eng
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Citação: ALENCAR, A. J. et al. First steps in mining resource-constrained project-scheduling stochastic models for new valuable insights in project management. Rio de Janeiro: NCE, UFRJ, 2006. 15 p. (Relatório Técnico, 03/06).
URI: http://hdl.handle.net/11422/977
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