Algunas herramientas que utilizamos en Programación de Proyectos, como las redes de flechas, se basan en la teoría de grafos. Conceptos como nodo, arco, flecha, camino, bucle, etc. son necesarios conocerlos de forma previa al estudio de las técnicas de programación. Os dejo a continuación unos Polimedias de la profesora Cristina Jordán donde se explican brevemente los conceptos básicos de esta teoría. Espero que os gusten.
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V. (2007). Gestión de recursos, en Martínez, G.; Pellicer, E. (ed.): Organización y gestión de proyectos y obras. Ed. McGraw-Hill. Madrid, pp. 13-44. ISBN: 978-84-481-5641-1. (link)
YEPES, V.; PELLICER, E. (2008). Resources Management, in Pellicer, E. et al.: Construction Management. Construction Managers’ Library Leonardo da Vinci: PL/06/B/F/PP/174014. Ed. Warsaw University of Technology, pp. 165-188. ISBN: 83-89780-48-8.
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; ALCALÁ, J. (2012). Técnicas de planificación y control de obras. Editorial de la Universitat Politècnica de València. Ref. 189. Valencia, 94 pp. Depósito Legal: V-423-2012
A continuación os paso un artículo publicado en abierto sobre la programación de proyectos aplicando lógica difusa y la teoría del valor ganado. Espero que sea de vuestro interés.
ABSTRACT:
This paper aims to present a comprehensive proposal for project scheduling and control by applying fuzzy earned value. It goes a step further than the existing literature: in the formulation of the fuzzy earned value we consider not only its duration, but also cost and production, and alternatives in the scheduling between the earliest and latest times. The mathematical model is implemented in a prototypical construction project with all the estimated values taken as fuzzy numbers. Our findings suggest that different possible schedules and the fuzzy arithmetic provide more objective results in uncertain environments than the traditional methodology. The proposed model allows for controlling the vagueness of the environment through the adjustment of the α-cut, adapting it to the specific circumstances of the project.
PONZ-TIENDA, J.L.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2012). Complete fuzzy scheduling and fuzzy earned value management in construction projects.Journal of Zhejiang University-SCIENCE A (Applied Physics & Engineering, 13(1):56-68. DOI:10.1631/jzus.A1100160.
La cristalización simulada (también llamado recocido simulado) “Simulated Annealing, SA” constituye una de las estrategias a las que se recurre en la resolución de los problemas de optimización combinatoria. Kirkpatrick, Gelatt y Vecchi la propusieron por primera vez en 1983 y Cerny en 1985 de forma independiente. Estos autores se inspiraron en los trabajos sobre Mecánica Estadística de Metrópolis et al. (1953). La metaheurística despliega una estructura que se inserta cómodamente en la programación, mostrando además una considerable habilidad para escapar de los óptimos locales. Fue una técnica que experimentó un auge considerable en la década de los 80 para resolver los modelos matemáticos de optimización.
La energía de un sistema termodinámico se compara con la función de coste evaluada para una solución admisible de un problema de optimización combinatoria. En ambos casos se trata de evolucionar de un estado a otro de menor energía o coste. El acceso de un estado metaestable a otro se alcanza introduciendo “ruido” con un parámetro de control al que se denomina temperatura. Su reducción adecuada permite, con una elevada probabilidad, que un sistema termodinámico adquiera un mínimo global de energía. Conceptualmente es un algoritmo de búsqueda por entornos, que selecciona candidatos de forma aleatoria. La alternativa se aprueba si perfecciona la solución actual (D menor o igual que cero); en caso contrario, será aceptada con una probabilidad (e(-D/T) si D>0, donde T es el parámetro temperatura) decreciente con el aumento de la diferencia entre los costes de la solución candidata y la actual. El proceso se repite cuando la propuesta no es admitida. La selección aleatoria de soluciones degradadas permite eludir los mínimos locales. La cristalización simulada se codifica fácilmente, incluso en problemas complejos y con funciones objetivo arbitrarias. Además, con independencia de la solución inicial, el algoritmo converge estadísticamente a la solución óptima (Lundy y Mees, 1986). En cualquier caso, SA proporciona generalmente soluciones valiosas, aunque no informa si ha llegado al óptimo absoluto. Por contra, al ser un procedimiento general, en ocasiones no resulta competitivo, aunque sí comparable, ante otros específicos que aprovechan información adicional del problema. El algoritmo es lento, especialmente si la función objetivo es costosa en su tiempo de computación. Además, la cristalización simulada pierde terreno frente a otros métodos más simples y rápidos como el descenso local cuando el espacio de las soluciones es poco abrupto o escasean los mínimos locales.
Os dejo un vídeo explicativo:
Referencias
CERNY, V. (1985). Thermodynamical approach to the traveling salesman problem: an efficient simulated algorithm. Journal of Optimization Theory and Applications, 45: 41-51.
LUNDY, M.; MEES, A. (1986). Convergence of an Annealing Algorithm. Mathematical programming, 34:111-124.
METROPOLIS, N.; ROSENBLUTH, A.W.; ROSENBLUTH, M.N.; TELLER, A.H.; TELER, E. (1953). Equation of State Calculation by Fast Computing Machines. Journal of Chemical Physics, 21:1087-1092.
GONZÁLEZ-VIDOSA-VIDOSA, F.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; CARRERA, M.; PEREA, C.; PAYÁ-ZAFORTEZA, I. (2008) Optimization of Reinforced Concrete Structures by Simulated Annealing. TAN, C.M. (ed): Simulated Annealing. I-Tech Education and Publishing, Vienna, pp. 307-320. (link)
Es más, ¿es posible que un ordenador sea capaz de diseñar de forma automática estructuras óptimas sin darle ninguna pista o información previa? Estoy convencido que a la vuelta de un par de años, todos los programas comerciales tendrán paquetes de optimización estructural que permitirán reducciones de coste en torno al 5-15% respecto a los programas actuales. Ya os adelanto que esta nueva tecnología va a traer consigo nuevas patologías en las estructuras de hormigón, que con la optimización se parecen más a las estructuras metálicas. Con el tiempo habrá que introducir capítulos o restricciones en las futuras versiones de la EHE o de los Eurocódigos. En este post vamos a continuar comentando aspectos relacionados con la modelización matemática, la optimización combinatoria, las metaheurísticas y los algoritmos.
Toda esta aventura la empezamos en el año 2002, con el primer curso de doctorado sobre optimización heurística en la ingeniería civil, que luego hemos ido ampliando y mejorando en el actual Máster Oficial en Ingeniería del Hormigón. Ya tenemos varias tesis doctorales y artículos científicos al respecto para aquellos de vosotros curiosos o interesados en el tema. Para aquellos que queráis ver algunas aplicaciones concretas, os recomiendo el siguiente capítulo de libro que escribimos sobre la optimización de distintas estructuras con un algoritmo tan simple como la cristalización simulada. Para aquellos otros que tengáis más curiosidad, os dejo algunas publicaciones de nuestro grupo de investigación en el apartado de referencias.
Os paso, para abrir boca, una forma sencilla de optimizar a través de este Polimedia. Espero que os guste.
Referencias:
MOLINA-MORENO, F.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2017). Carbon embodied optimization for buttressed earth-retaining walls: implications for low-carbon conceptual designs.Journal of Cleaner Production, 164:872-884. https://authors.elsevier.com/a/1VLOP3QCo9NDzg
GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; FRANGOPOL, D.M. (2017). Multi-Objective Design of Post-Tensioned Concrete Road Bridges Using Artificial Neural Networks.Structural and Multidisciplinary Optimization, 56(1):139-150. doi: 10.1007/s00158-017-1653-0
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2017). Heuristics in optimal detailed design of precast road bridges.Archives of Civil and Mechanical Engineering, 17(4):738-749. DOI: 10.1016/j.acme.2017.02.006
MOLINA-MORENO, F.; GARCÍA-SEGURA; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2017). Optimization of Buttressed Earth-Retaining Walls using Hybrid Harmony Search Algorithms.Engineering Structures, 134:205-216. DOI: 10.1016/j.engstruct.2016.12.042
GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety.Engineering Structures, 125:325-336. DOI: 10.1016/j.engstruct.2016.07.012.
MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Structural design of precast-prestressed concrete U-beam road bridges based on embodied energy.Journal of Cleaner Production, 120:231-240. DOI: 10.1016/j.jclepro.2016.02.024
GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PÉREZ-LÓPEZ, E. (2015). Hybrid harmony search for sustainable design of post-tensioned concrete box-girder pedestrian bridges.Engineering Structures, 92:112-122. DOI: 10.1016/j.engstruct.2015.03.015 (link)
LUZ, A.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; MARTÍ, J.V. (2015). Diseño de estribos abiertos en puentes de carretera obtenidos mediante optimización híbrida de escalada estocástica.Informes de la Construcción, 67(540), e114. DOI: 10.3989/ic.14.089
MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2015). Memetic algorithm approach to designing of precast-prestressed concrete road bridges with steel fiber-reinforcement.Journal of Structural Engineering ASCE, 141(2): 04014114. DOI:10.1061/(ASCE)ST.1943-541X.0001058(descargar versión autor)
YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MORENO-JIMÉNEZ, J.M. (2015). A cognitive approach for the multi-objective optimization of RC structural problems.Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(4):1024-1036. doi:10.1016/j.acme.2015.05.001
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2015). Cost and CO2 emission optimization of precast-prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm.Automation in Construction, 49:123-134. DOI: 10.1016/j.autcon.2014.10.013 (link)
GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; ALCALÁ, J. (2014). Optimization of concrete I-beams using a new hybrid glowworm swarm algorithm. Latin American Journal of Solids and Structures, 11(7):1190 – 1205. ISSN: 1679-7817. (link)
MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; LUZ, A. (2013). Diseño automático de tableros óptimos de puentes de carretera de vigas artesa prefabricadas mediante algoritmos meméticos híbridos.Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.rimni.2013.04.010.
TORRES-MACHÍ, C.; YEPES, V.; ALCALA, J.; PELLICER, E. (2013). Optimization of high-performance concrete structures by variable neighborhood search.International Journal of Civil Engineering, 11(2):90-99 . ISSN: 1735-0522. (link)
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MARTINEZ-MARTIN, F.J.; GONZALEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2012). Multi-objective optimization design of bridge piers with hybrid heuristic algorithms.Journal of Zhejiang University-SCIENCE A (Applied Physics & Engineering, 13(6):420-432. DOI: 10.1631/jzus.A1100304. ISSN 1673-565X (Print); ISSN 1862-1775 (Online). (link)
MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2013). Design of prestressed concrete precast road bridges with hybrid simulated annealing.Engineering Structures, 48:342-352. DOI:10.1016/j.engstruct.2012.09.014. ISSN: 0141-0296.(link)
YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; ALCALÁ, J.; VILLALBA, P. (2012). CO2-Optimization Design of Reinforced Concrete Retaining Walls based on a VNS-Threshold Acceptance Strategy.Journal of Computing in Civil Engineering ASCE, 26 (3):378-386. DOI: 10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000140. ISNN: 0887-3801. (link)
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CARBONELL, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; YEPES, V. (2011). Heuristic optimization of reinforced concrete road vault underpasses.Advances in Engineering Software, 42(4): 151-159. ISSN: 0965-9978. (link)
MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2011). Estudio paramétrico de pilas para viaductos de carretera.Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, 27(3):236-250. (link)
MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; ALCALÁ, J. (2011). Design of tall bridge piers by ant colony optimization.Engineering Structures, 33:2320-2329.
PEREA, C.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; HOSPITALER, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2010). A parametric study of optimum road frame bridges by threshold acceptance.Indian Journal of Engineering & Materials Sciences, 17(6):427-437. ISSN: 0971-4588. (link)
PAYÁ-ZAFORTEZA, I.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2010). On the Weibull cost estimation of building frames designed by simulated annealing.Meccanica, 45(5): 693-704. DOI 10.1007/s11012-010-9285-0. ISSN: 0025-6455. (link)
MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2010). Design of prestressed concrete precast pedestrian bridges by heuristic optimization.Advances in Engineering Software, 41(7-8): 916-922. http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2010.05.003
MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2010). Heuristic Optimization of RC Bridge Piers with Rectangular Hollow Sections.Computers & Structures, 88: 375-386. ISSN: 0045-7949. (link)
PAYÁ, I.; YEPES, V.; HOSPITALER, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2009). CO2-EfficientDesign of Reinforced Concrete Building Frames.Engineering Structures, 31: 1501-1508. ISSN: 0141-0296. (link)
YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PEREA, C.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2008). A Parametric Study of Optimum Earth Retaining Walls by Simulated Annealing. Engineering Structures, 30(3): 821-830. ISSN: 0141-0296. (link)
PEREA, C.; ALCALÁ, J.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Design of Reinforced Concrete Bridge Frames by Heuristic Optimization.Advances in Engineering Software, 39(8): 676-688. ISSN: 0965-9978. (link)
PAYÁ, I.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Multiobjective Optimization of Reinforced Concrete Building Frames by Simulated Annealing.Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 23(8): 596-610. ISSN: 1093-9687. (link)
PAYÁ, I.; YEPES, V.; CLEMENTE, J.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2006). Optimización heurística de pórticos de edificación de hormigón armado.Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, 22(3): 241-259. [Heuristic optimization of reinforced concrete building frames]. (link)
Dentro de los objetivos de la filosofía Lean Construction para producir resultados óptimos se encuentra hacer que la producción, y, por tanto, también el valor, fluya sin interrupciones, de un modo continuo. Para ello se pone en práctica el llamado flujo tenso (pull) según la demanda del cliente para evitar la sobreproducción. Kanban es una parte fundamental del flujo tenso, considerándose como un subsistema del Just in Time (JIT). El JIT constituye un sistema de organización de la producción que permite aumentar la productividad, reduciendo el costo de la gestión y por pérdidas en almacenes debido a acciones innecesarias.
El método kanban se origina inicialmente por la empresa automotriz de Toyota en el año de 1956, once años después de la segunda guerra mundial. Dado la necesidad de generar competencia en el ámbito de un mercado internacional y poder competir con firmas tales como Ford y Chevrolet en cuanto a producción y entrega más próxima. El modelo Kanban se inspiró en los supermercados, concretamente en la “comunicación” entre el cliente y el producto, ya que en estos sitios se ofrecen los productos al consumidor cuando lo necesitan en la cantidad que lo necesitan. Viéndolo como una línea de producción corresponde ofrecerles a los obreros los componentes que necesiten para realizar su tarea en el momento que lo necesiten y en la cantidad que necesiten, garantizando la eficiencia.
Kanban es una traducción libre del japonés de “tarjeta”, siendo un sistema de información basado en señales que controla de modo armónico la fabricación de los productos necesarios en la cantidad y tiempo necesarios en cada uno de los procesos. Una tarjeta kanban es una autorización para producir y/o mover existencias empleada para controlarlas y poner al descubierto problemas u oportunidades de cambio. La principal función de esta tarjeta es ser una orden de trabajo: un dispositivo de dirección automática que nos da información acerca de qué nos da información acerca de que se va a producir, en qué cantidad, mediante que medios y como transportarlo. Se diseña para evitar la sobreproducción y para asegurarse de que los componentes pasan de un subproceso al siguiente en el orden adecuado. De este modo se diseña un sistema de relleno que controla las cantidades producidas. Los componentes se reponen únicamente cuando sea necesario y en la cantidad adecuada.
Es importante mencionar que este tipo de tarjeta no funciona como método kanban si no contiene la mayoría de la siguiente información:
Nombre y/o código del puesto o máquina que procesará el material requerido.
Iniciales o código del encargado de procesar.
Nombre y/o código del material procesado o por procesar, requerido.
Cantidad requerida de ese material (resaltada o en letra más grande).
Destino del material requerido.
Capacidad del contenedor de los materiales requeridos.
Momento en el que fue procesado el material.
Momento en el que debe ser entregado al proceso subsiguiente.
Número de turno.
Número del lugar de almacén principal.
Estado del material procesado.
Se pueden omitir algún tipo de información mencionada anteriormente, pero esta debe ir diligenciada correctamente con el material. De esta manera se convierte en una orden; de tal manera que en el momento de la entrega se genera una resolución de la orden.
En lugar de utilizar kanban diseñados específicamente para ello, se pueden poner en marcha otros sistemas reutilizables tales como contenedores, palets o bandas codificadas (o coloreadas) que designan materiales específicos. Al dejar el embalaje para el suministrador en una ubicación específica implica una solicitud para rellenar con el componente adecuado, sin necesidad de que se produzca ninguna comunicación oral o escrita.
El flujo tenso del producto desde aguas arriba se indica mediante un kanban de retirada (withdrawal). El flujo tenso del cliente retira componentes del “supermercado”; este se define como un lugar de capacidad limitada para almacenar el producto proveniente del proceso de suministro. El supermercado se rellena emitiendo un kanban de producción cuando el inventario es demasiado bajo. Este kanban de producción da la orden adecuada al proceso de suministro para producir más componentes. El proceso de suministro emite las unidades necesarias para reponer lo extraído. Este método evita la sobreproducción, pero permite un inventario rígido que se sitúa entre los procesos de suministro y del cliente.
La alternativa al Kanban es producir anticipándose a las necesidades basándose en predicciones, caso habitual en los sistemas push. Estos sistemas tienden a incrementar la cantidad de pérdidas (por ejemplo, largos tiempos de espera o inventarios excesivamente grandes) dado que están basados en la estimación e incluyen factores adicionales para tener en cuenta la incertidumbre. La incertidumbre puede manifestarse en mayor o menor medida en un proyecto; en ese caso los sistemas pull están mejor preparados para adaptarse que los sistemas push.
En el sector de la construcción es aplicable este sistema pull a los procesos por lotes, como puede ser la fabricación y transporte del hormigón o del aglomerado. En este caso existe un proceso del cliente (el contratista principal), el cual emite una orden para el proceso de suministro (la planta de aglomerado) y recibe el producto como resultado. Estos procesos por lotes no admiten ningún tipo de inventario del producto, dado que el producto es perecedero.
Os dejo algunos vídeos explicativos que espero sean de vuestro interés.
También se puede utilizar este método para la gestión de proyectos y tareas para equipos.
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
YEPES, V. (2001). Garantía de calidad en la construcción. Tomo 1.Servicio de Publicaciones de la Universidad Politécnica de Valencia. SP.UPV-660. Depósito Legal: V-3150-2001.
YEPES, V. (2001). Garantía de calidad en la construcción. Tomo 2. Servicio de Publicaciones de la Universidad Politécnica de Valencia. SP.UPV-961. Depósito Legal: V-3151-2001.
Toda actividad necesita recursos para ejecutarse. La programación de los recursos disponibles constituye un tema crucial para lograr que la obra esté finalizada en los plazos y costes establecidos. Consiste en asociar los recursos a sus tareas respectivas y ver cómo se ensamblan en el conjunto de la obra. Se emplea para ello una representación gráfica de los recursos necesarios a lo largo del tiempo; recibe el nombre de diagrama de carga. Estos histogramas proporcionan un medio gráfico eficaz para observar su evolución temporal y para analizar los períodos de carencia previsibles por superposición con los diagramas de recursos disponibles (véase la figura).
La limitación de recursos en la realización de una obra provoca conflictos que pueden resolverse mediante métodos de nivelación y de asignación. Los primeros laminan el diagrama de cargas sin producir retrasos en el plazo programado. Los métodos de asignación, por otra parte, pretenden que los recursos necesarios no superen los disponibles, pero con la condición de que el retraso provocado sea el mínimo posible. Con ayuda de las diversas técnicas de redes, se habrá establecido un camino crítico y unas holguras para cada una de las actividades. La prioridad en la asignación de los recursos será mayor cuanto menor sea la holgura disponible para cada una de las actividades.
Dada la dificultad de resolver estos problemas, se suelen utilizar métodos heurísticos que proporcionan soluciones suficientemente buenas con tiempos de cálculo razonables. El método de Burgess-Killebrew para la nivelación, o el método de Wiest-Levy para la asignación de recursos constituyen algunos ejemplos de heurísticas.
El algoritmo de Burgess-Killebrew es uno de los algoritmos pioneros en este campo; está considerado también como uno de los más eficientes. El diagrama de carga del recurso busca la actividad no crítica que tenga la fecha temprana de finalización más avanzada. Esta actividad retrasa su finalización unidad a unidad de tiempo hasta agotar su holgura. Se elige como fecha más temprana de finalización de la actividad la que haga mínima la suma de los cuadrados de las cargas. Se repite esta pauta con todas las tareas no críticas, teniendo prioridad aquella actividad que posea mayor holgura, en caso de que la fecha temprana de finalización más avanzada de dos tareas coincida. Una vez realizado con todas, se vuelve a iniciar un nuevo ciclo de iteraciones hasta que finalizada una iteración no resulte posible disminuir la suma de los cuadrados de las cargas.
El algoritmo de Wiest-Levy se sustenta en la programación de las actividades que puedan ejecutarse con los recursos disponibles. No obstante, esta programación puede ser revisada en posteriores iteraciones. Cuando la carga es superior a las disponibilidades, se recurre a retrasar alguna actividad, eligiendo entre las no críticas, la que resuelva el problema con el menor retraso. Si existen dos actividades que reúnen las mismas condiciones, se retrasa primero la de mayor holgura, con lo que las actividades críticas se retrasan cuando no hay otra opción.
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V. (2007). Gestión de recursos, en Martínez, G.; Pellicer, E. (ed.): Organización y gestión de proyectos y obras. Ed. McGraw-Hill. Madrid, pp. 13-44. ISBN: 978-84-481-5641-1.
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
YEPES, V.; PELLICER, E. (2008). Resources Management, in Pellicer, E. et al.: Construction Management. Construction Managers’ Library Leonardo da Vinci: PL/06/B/F/PP/174014. Ed. Warsaw University of Technology, pp. 165-188. ISBN: 83-89780-48-8.
Una metodología adoptada con frecuencia para realizar un control efectivo de los costes es la del análisis del valor ganado. Permite un control económico-temporal del proyecto considerando las repercusiones económicas que produce un retraso en el plazo. Las variaciones, tanto de tiempo como de coste respecto de la planificación prevista deben ser corregidas, lo antes posible, de modo que el proyecto pueda cumplir los objetivos previstos. Para calcular estas variaciones se definen tres variables básicas (utilizando la nomenclatura propuesta por el Project Management Institute):
Coste presupuestado del trabajo planificado (PV).
Coste presupuestado del trabajo realizado (EV) o valor ganado.
Coste real del trabajo realizado (AC).
PV representa el coste previsto originalmente contra el cual se mide el rendimiento real. Desde el punto de vista del contrato, PV es el presupuesto contratado menos el beneficio previsto por la empresa. Para un período determinado, PV se determina sumando los costes de cada una de las tareas finalizadas y de la parte proporcional de las tareas en curso.
Usando las definiciones anteriores pueden obtenerse las siguientes variaciones (en las que los valores negativos indican un exceso sobre lo previsto):
CV (variación del coste) = EV – AC
SV (variación del tiempo) = EV – PV
Ambas pueden transformarse en porcentajes:
CVP (variación del coste) = (EV – AC) / EV
SVP (variación del tiempo) = (EV – PV) / PV
Y también en índices:
CPI (índice de coste consumido) = EV / AC
SPI (índice de tiempo consumido) = EV / PV
Si los índice son iguales a la unidad, el rendimiento es el previsto. Si son superiores a la unidad, el rendimiento es superior al planeado. Finalmente, si son inferiores a la unidad, su rendimiento es inferior al previsto. Estos índices se utilizan normalmente para predecir tendencias y llevar a cabo acciones correctivas, si fuese necesario.
Para entender mejor esta técnica y su formulación, os dejo unos vídeos explicativos sobre el tema. Espero que os gusten.
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V. (2007). Gestión de recursos, en Martínez, G.; Pellicer, E. (ed.): Organización y gestión de proyectos y obras. Ed. McGraw-Hill. Madrid, pp. 13-44. ISBN: 978-84-481-5641-1. (link)
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
YEPES, V.; PELLICER, E. (2008). Resources Management, in Pellicer, E. et al.: Construction Management. Construction Managers’ Library Leonardo da Vinci: PL/06/B/F/PP/174014. Ed. Warsaw University of Technology, pp. 165-188. ISBN: 83-89780-48-8.
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; ALCALÁ, J. (2012). Técnicas de planificación y control de obras. Editorial de la Universitat Politècnica de València. Ref. 189. Valencia, 94 pp. Depósito Legal: V-423-2012.
En numerosas ocasiones, es necesario proyectar, ejecutar y conservar otras obras accesorias necesarias para que la obra principal se pueda realizar. Así, por ejemplo, se deben construir desvíos de tráfico para que una carretera pueda seguir funcionando mientras se construye un puente. Otras veces es necesaria una cimentación provisional para sujetar una grúa de puerto durante la construcción de un dique rompeolas. También sirve como ejemplo la ejecución de un tablestacado por medio de perfiles metálicos que permita la contención de tierras mientras se realiza un vaciado.
Una obra temporal también puede ser parte indispensable de la construcción de una unidad de obra, por ejemplo, con la técnica de la precarga se consigue mejorar la capacidad portante y disminuir la deformabilidad de un suelo. Para ello, es necesario acumular, durante un periodo dilatado de tiempo (meses), acopios de material que luego debe ser retirado. Otro ejemplo de obra temporal inherente a un procedimiento constructivo es la ejecución de toda una estructura provisional, como la cimbra y su encofrado, para poder verter el hormigón de un puente realizado «in situ».
Otras veces las obras temporales tratan de mantener los servicios o las servidumbres de terceros que se ven afectados por la obra principal. Así, tramos de canales o acequias de riego, carreteras de acceso vecinales, drenajes provisionales o pantallas antirruido podrían ser obras o instalaciones que duran mientras se ejecutan las obras principales.
A pesar de que este tipo de obras puedan ser efímeras, se les debe exigir una adecuada planificación desde la fase de proyecto hasta la ejecución y el desmantelamiento o desmontaje. A menudo se confía en la experiencia acumulada en casos parecidos, lo que provoca accidentes y riesgos no asumibles durante la construcción. Por tanto, estas obras precisan, si no están definidas en el proyecto principal, de un proyecto específico firmado por un técnico competente y de una supervisión en obra que garantice la seguridad de las personas y de los bienes mientras se realiza la obra principal.
Además de lo anteriormente indicado, resulta necesario establecer con antelación la forma en que se ha de demoler, desmantelar o desmontar la obra temporal, o en su caso, restaurar las áreas y servicios afectados. En este sentido, cabe mencionar que el uso de materiales reciclables o modulares que sean desmontables puede reducir los costes de ejecución y los impactos ambientales de este tipo de obras e instalaciones temporales.
Desvío provisional de obras
En el caso de que una obra temporal no se retire tras su ejecución, debería autorizarse de forma expresa y recalcularse, si es necesario, para que tenga una vida útil mayor de la prevista. De hecho, muchas normas de acciones prescriben coeficientes parciales de seguridad en estos casos inferiores a los que serían necesarios en el caso de que la obra fuese definitiva. Además, deberían revisarse las condiciones de durabilidad de los materiales (oxidación metálica, recubrimientos insuficientes de las armaduras del hormigón, etc.) y otras asociadas a la funcionalidad (flechas inaceptables, aparición de grietas, etc.).
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp.
En la actualidad, los programas informáticos nos ayudan a planificar proyectos, sobre todo los más complejos. Sin embargo, esto no siempre ha sido así. A veces no debemos olvidar nuestros fundamentos y recordar lo que en su momento estudiamos sobre la programación de obras.
Este es un nuevo post que sigue a uno anterior sobre PERT y a otro sobre red de flechas. Aquí vamos a presentar, mediante dos vídeos Polimedia, tanto el propio método de red de precedencias como su cálculo. Espero que os gusten.
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V. (2007). Gestión de recursos, en Martínez, G.; Pellicer, E. (ed.): Organización y gestión de proyectos y obras. Ed. McGraw-Hill. Madrid, pp. 13-44. ISBN: 978-84-481-5641-1. (link)
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
YEPES, V.; PELLICER, E. (2008). Resources Management, in Pellicer, E. et al.: Construction Management. Construction Managers’ Library Leonardo da Vinci: PL/06/B/F/PP/174014. Ed. Warsaw University of Technology, pp. 165-188. ISBN: 83-89780-48-8.
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; ALCALÁ, J. (2012). Técnicas de planificación y control de obras. Editorial de la Universitat Politècnica de València. Ref. 189. Valencia, 94 pp. Depósito Legal: V-423-2012.
Si tuviésemos que hablar de la historia de la planificación y control de las obras, deberíamos referirnos a la primera de las construcciones realizadas por el hombre y perdida en el origen de nuestra especie. Construcciones como las pirámides de Egipto no pudieron construirse sin un plan previo y una compleja organización de recursos. No obstante, al emplear las técnicas de planificación actuales, podemos acortar nuestra retrospectiva a aproximadamente medio siglo atrás en Estados Unidos. Tanto en el ámbito militar como en el civil, de manera independiente, se establecieron los fundamentos de las técnicas basadas en el método del camino crítico (Critical Path Method, CPM) y en el método PERT (Program Evaluation and Review Technique). La planificación y programación de proyectos complejos, sobre todo grandes proyectos unitarios no repetitivos, comenzó a ser motivo de especial atención al final de la Segunda Guerra Mundial, donde el diagrama de barras de Henry Gantt era la única herramienta de planificación de la que se disponía, que fue un método innovador en su momento, pero muy limitado. Gannt publicó en 1916 “Work, Wages, and Profits”, un texto donde discutía estos aspectos de planificación y otros relacionados con la productividad. De todos modos, para ser más exactos, Gantt no fue el pionero en el uso de esta herramienta. Otros autores como Joseph Priestley en 1765 o William Playfair en 1786, ya había sugerido ideas precursoras, que el ingeniero Karol Adamiecki desarrolló en 1896 en lo que él llamó como “Harmonograma”. También deberíamos destacar aquí los primeros intentos desarrollados, entre 1955 y 1957, por la “Imperial Chemical Industries” y el “Central Electricity Generating Board”, en el Reino Unido, donde se desarrolló una técnica capaz de identificar la secuencia de estados más larga e irreductible para la ejecución de un trabajo, en línea con lo que después se llamaría CPM (Crítical Path Method). Estas empresas consiguieron ahorros de tiempo en torno al 40%, pero debido a que no se publicaron estas innovaciones, cayeron en la oscuridad, de la cual se despertó con los avances que se desarrollaron al otro lado del océano.
Si bien al principio PERT y CPM tenían algunas diferencias importantes, con el tiempo, ambas técnicas se han fusionado, de modo que hoy día se habla de estos procedimientos como PERT/CPM. El PERT supone que el tiempo para realizar cada una de las actividades es una variable aleatoria descrita por una distribución de probabilidad. El CPM, por otra parte, infiere que los tiempos de las actividades se conocen en forma determinística y se pueden variar cambiando el nivel de recursos utilizados. Ambos métodos aportaron los elementos necesarios para conformar el método del camino crítico actual, empleando el control de los tiempos de ejecución y los costes de operación, para ejecutar un proyecto en el menor tiempo y coste posible. PERT/CPM se basan en diagramas de redes capaces de identificar las interrelaciones entre las tareas y establecen el momento adecuado para su realización. Además, permiten preparar el calendario del proyecto y determinar los caminos críticos. El camino crítico es, en esencia, la ruta que representa el cuello de botella de un proyecto. La reducción del plazo total de ejecución será solo posible si se encuentra la forma de abreviar las actividades situadas en dicho camino, pues el tiempo necesario para ejecutar las actividades no críticas no incide en la duración total del proyecto. La principal diferencia entre PERT y CPM es la manera en que se realizan los estimados de tiempo. En artículos anteriores hemos explicado mediante sendos vídeos las mecánicas de cálculo de los diagramas de flechas y del propio PERT.
El origen del CPM se sitúa entre diciembre de 1956 y febrero de 1959. En aquellos momentos, la compañía norteamericana E.I. du Pont (DuPont) estaba buscando cómo utilizar uno de los primeros ordenadores comerciales, el “UNIVAC1”. Los gestores de DuPont se dieron cuenta de que planificar, estimar y programar parecía ser el mejor uso que la empresa podría darle a este ordenador. Este trabajo se asignó a Morgan Walker, de la Engineering Services Division de Du Pont, que junto con el matemático James E. Kelley, Jr, que trabajaba en Remington Rand, consiguieron poner a punto el método, con el objetivo de controlar el mantenimiento de los proyectos de plantas químicas de DuPont. A mediados de 1957, esta empresa estaba interesada en ampliar cerca de 300 fábricas, lo cual implicaba un gran número de actividades (por lo menos unas 30000) lo cual no se podía abordar con los diagramas de Gantt. El objetivo era controlar y optimizar los costos de operación de las actividades de un proyecto. En este método, cada una de las tareas tenía una duración exacta, conocida de antemano.
Ordenador digital UNIVAC1. https://museo.inf.upv.es/univac2/William Francis Raborn (1905-1990) Militar estadounidense.
El origen de los trabajos de la técnica PERT empezaron formalmente en enero de 1957, siendo paralelo al del CPM, pero su origen fue en el ámbito militar. Se desarrolló en la Oficina de Proyectos Especiales de la Armada de los EEUU, al reconocer el almirante William. F. Raborn que se necesitaba una planificación integrada y un sistema de control fiable para el programa de misiles balísticos Polaris. Con su apoyo se estableció un equipo de investigación para desarrollar el PERT o “Program Evaluation Research Task”. Así, la Oficina de Proyectos Especiales de la Marina de los Estados Unidos de América, en colaboración con la división de Sistemas de Misiles Lockheed (fabricantes de proyectiles balísticos) y la consultora Booz, Allen & Hamilton (ingenieros consultores), se plantean un nuevo método para solucionar el problema de planificación, programación y control del proyecto de construcción de submarinos atómicos armados con proyectiles «Polaris». Este proyecto involucra la coordinación y supervisión de 250 empresas, 9,000 subcontratistas y numerosas agencias gubernamentales a lo largo de cinco años. En julio de 1958 se publica el primer informe del programa al que denominan “Program Evaluation and Review Technique”, decidiendo su aplicación en octubre del mismo año y consiguiendo un adelanto de dos años sobre los cinco previstos. D. G. Malcolm, J. H. Roseboom, C. E. Clark y W. Fazar, todos del equipo de investigación patrocinado por la Armada, fueron los autores del primer documento publicado sobre el PERT (Malcolm et al., 1959). Este método se basa en la probabilidad de la duración de las actividades. Hoy día se sigue utilizando este método, si bien, tal y como apuntan algunos autores (ver Ahuja et al., 1995), la estimación calculada por PERT suele subestimar la duración real de los proyectos.
REFERENCIAS
AHUJA, H; DOZZI, S.P.; ABOURIZK, S.M. (1995). Project management techniques in planning and controlling construction projects. 2nd edition, Wiley, N.Y.
CLARK, C.E. (1962). The PERT model for the distribution of an activity time. Operations Research, 10(3):405-406.
MALCOLM, D.G.; ROSEBOOM, J.H.; CLARK, C.E.; FAZAR, W. (1959). Application of a technique for research and development program evaluation. Operations Research, 11(5):646-669.
YEPES, V.; PELLICER, E. (2008). Resources Management, in Pellicer, E. et al.: Construction Management. Construction Managers’ Library Leonardo da Vinci: PL/06/B/F/PP/174014. Ed. Warsaw University of Technology, pp. 165-188. ISBN: 83-89780-48-8.
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
Algunas herramientas que utilizamos en Programación de Proyectos, como las redes de flechas, se basan en la teoría de grafos. Conceptos como nodo, arco, flecha, camino, bucle, etc. son necesarios conocerlos de forma previa al estudio de las técnicas de programación. Os dejo a continuación unos Polimedias de la profesora Cristina Jordán donde se explican brevemente los conceptos básicos de esta teoría. Espero que os gusten.
