Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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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 |
| Unidade produtora: | 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). |
| Aparece nas coleções: | Relatórios |
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