A estimativa de trabalho sempre foi um problema na gestão de projetos. Mais especificamente, o esforço principal é fazer uma previsão realista e precisa de quando você terminará o projeto e entregará valor às partes interessadas.
Ao tentar resolver este problema, gerentes voltaram sua atenção em direção a estatísticas para fazer previsões com base em dados. Poucas ferramentas fornecem mais certeza na antecipação de resultados futuros como a simulação Monte Carlo.
Na gestão Lean, onde a melhoria contínua é a filosofia seguida, fazer previsões realistas por ser uma tarefa assustadora. Para desafiar seu time e se comprometer a um prazo razoável, você precisa contar com dados assim como com a experiência.
O que é a Simulação Monte Carlo?
A simulação Monte Carlo é uma técnica matemática que permite que você leve em considerações os riscos e o ajuda a tomar decisões com base em dados. Ela é baseada nos dados históricos que são rodados em um grande número de simulações aleatórias para projetar o resultado provável de projetos futuros sob as circunstâncias similares.
Desde que a simulação foi introduzida no meio do século 20, ela provou ser uma maneira realista de apresentar a probabilidade de eventos futuros, sem atirar no escuro.
Simulações Monte Carlo para a Previsão de Tempo de Ciclo e Taxa de Transferência
Logicamente, as simulações Monte Carlo se encaixaram na gestão Ágil/Lean. Elas são um recurso “obrigatório” nas soluções de software professionais para aplicar a metodologia. Com sua ajuda, você pode fazer previsões probabilísticas sobre um dos principais indicadores de desempenho em Lean – taxa de transferência.
Um grande benefício é o fato de que você pode visualizar as taxas de transferências passadas do seu time e fazer uma previsão a partir de dois ângulos diferentes:
- Quantas tarefas você pode colocar na coluna concluído do seu quadro Kanban em um número de dias predefinido
- Quando você provavelmente será capaz de concluir um número X de tarefas
Quantas Tarefas Podemos Finalizar em X Dias?
Quando usar a simulação Monte Carlo para prever quantos cartões seu time pode concluir em X dias, você só precisa selecionar um período de tempo passado e obter os dados da taxa de transferência para o período.
A simulação usará uma equação estatística que usa a taxa de transferência de um dia aleatória no período de tempo passado predefinido e simula várias opções de quantos itens de trabalho o time provavelmente concluirá em um dia aleatório no futuro.
Por exemplo, você pode usar os dados da taxa de transferência do seu time no quadro Kanban para o último mês (por exemplo, abril) e fazer uma previsão probabilística de quantas tarefas eles serão capazes de finalizar em maio. Digamos que no dia 2 de abril, seu time teve uma taxa de transferência de 20 tarefas.
A simulação usará estes dados e irá supor que esta é a quantia de tarefas que eles poderão concluir em 15 de maio. Para projetar a provável taxa de transferência de 29 de maio, a Simulação Monte Carlo usará a taxa de transferência de outro dia aleatório em abril.
Este processo precisa ser repetido, pelo menos, mil veze para obter um prognóstico estatisticamente acreditável. Por isso, a maioria das ferramentas permitem que você rode a simulação por até 100 mil vezes.
A maneira mais conveniente de visualizar os resultados de uma simulação Monte Carlo para a gestão Lean está no formato de um histograma.
Semelhantemente ao gráfico de dispersão de tempo de ciclo, o prognóstico é na forma de porcentagens. O gráfico mostrará os resultados da simulação e a probabilidade de você atingir um certo nível de taxa de transferência. Logicamente, com um número maior de tarefas finalizadas, a porcentagem de convicção cairá.
Por exemplo, se os resultados estiverem entre 35 e 135 tarefas, você terá mais de 99 por cento de certeza de que seu time colocará 35 cartões Kanban em concluído e menos de 1 por cento de chance de completarem 135 tarefas.
Quando Podemos Concluir X Tarefas?
A previsão de quando você espera que um número específico de tarefa seja concluído também é importante na gestão Lean. Como já mencionado, a simulação pode ser usada para exibir precisamente este tipo de dado.
O mecanismo é o mesmo, mas em vez de mostrar quantos itens de trabalho você deve esperar em uma certa data, a simulação informa quanto tempo provavelmente levará para terminar um número específico de tarefas no seu quadro Kanban.
Isto pode ser especialmente útil quando você estiver rodando um portfólio Kanban, já tiver detalhado seu trabalho em um número preciso de tarefas e deseja saber quanto tempo, realisticamente, seu time precisará para concluí-las.
Em conclusão, as simulações Monte Carlo podem ser a luz que você precisa para parar de atirar no escuro quando se trate de prazos. Embora elas sejam complexas e difíceis de entender no início, a adoção de simulações Monte Carlo pode ser a chave para atingir uma melhoria contínua.
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In Summary
A simulação Monte Carlo é uma ferramenta analítica poderosa para a gestão de projetos Lean que extrai dados históricos do seu fluxo de trabalho e o ajuda a:
- Prever resultados futuros da sua taxa de transferência e tempo de ciclo.
- Prever a quantidade de trabalho que pode ser concluída em um período de tempo predefinido.
- Organizar a capacidade do seu time para períodos de tempo futuros, com base em previsões precisas.
Quando usar a simulação Monte Carlo para prever quantos cartões seu time pode concluir em X dias, você só precisa selecionar um período de tempo passado e obter os dados da taxa de transferência para o período.
A previsão de quando você espera que um número específico de tarefa seja concluído também é importante na gestão Lean. Como já mencionado, a simulação pode ser usada para exibir precisamente este tipo de dado.
