Simulação Monte Carlo para análise probabilística de cronograma

Configura análise Monte Carlo para estimar probabilidade de cumprimento de prazo e custo.

Monte Carlosimulaçãoprobabilidadecontingênciaanálise quantitativa

Objetivo do Prompt

Aplicar simulação Monte Carlo ao cronograma e orçamento do projeto para gerar distribuições de probabilidade de conclusão e determinar reservas de contingência com base estatística.

Exemplo Real de Uso

A startup CleanEnergy Brasil precisa entregar uma usina solar de 5MW em 14 meses para não perder o contrato de R$ 18 milhões com a concessionária. O gerente de projetos quer saber a probabilidade real de entregar no prazo, considerando incertezas de importação de painéis e licenciamento ambiental.

Prompt

Configure uma simulação Monte Carlo para o seguinte projeto:

Projeto: [NOME DO PROJETO]
Duração determinística planejada: [MESES/DIAS]
Orçamento determinístico: [VALOR EM R$]
Número de atividades no caminho crítico: [QUANTIDADE]
Atividades com maior incerteza: [LISTE COM ESTIMATIVAS OTIMISTA/PROVÁVEL/PESSIMISTA]
Distribuição assumida: [TRIANGULAR / PERT / NORMAL]
Número de iterações: [1.000 / 5.000 / 10.000]

A análise deve incluir:
1) Configuração da simulação:
   - Tabela de inputs: atividade, distribuição, parâmetros (min, likely, max)
   - Correlações entre atividades (se aplicável)
   - Premissas da simulação documentadas
2) Resultados de prazo:
   - Histograma de distribuição de datas de conclusão
   - Percentis: P10, P25, P50, P75, P85, P90, P95
   - Probabilidade de cumprir a data planejada (%)
   - Data com 85% de confiança
   - Atividades que mais contribuem para a variabilidade (tornado chart)
3) Resultados de custo:
   - Distribuição de custos totais
   - Percentis de custo: P50, P85, P95
   - Valor em risco (diferença P85 - P50)
4) Análise de sensibilidade:
   - Top 5 drivers de risco (atividades/custos com maior impacto)
   - Coeficiente de correlação de cada driver com o resultado final
5) Recomendações:
   - Buffer de cronograma recomendado (P85 - determinístico)
   - Reserva de contingência (P85 - orçamento base)
   - Ações para reduzir variabilidade nos top drivers
   - Frequência de re-simulação recomendada
6) Script simplificado em Python para reproduzir a simulação

Formato: relatório técnico com tabelas de inputs/outputs, histogramas em texto, tornado chart e recomendações executivas.

Como usar este prompt

1Cole o prompt diretamente no ChatGPT, Claude, Gemini ou qualquer assistente de IA.
2Personalize os campos entre colchetes [assim] com suas informações específicas.
3Para melhores resultados, forneça contexto adicional sobre seu caso de uso.
4Combine múltiplos prompts em uma conversa para resultados mais completos.
5Salve os prompts que mais usa para acesso rápido no futuro.