Trabalho

INTRODUÇÃO
Atualmente, é muito comum a aplicação de simulações para obtenção de valores esperados associados a acontecimentos futuros. Isso, é resultado do advento de novas tecnologias e computadores cada vez mais potentes, um pré-requisito básico para a realização dissimulações . Entretanto, alguns profissionais acabam abandonando a aplicação das ferramentas de simulação em virtude do pouco conhecimento estatístico ou da baixa atratividade pelos resultados obtidos (KWAK & INGALL, 2007).
Os métodos de simulação são ferramentas utilizadas para a tomada de decisão na solução de problemas de várias naturezas, especialmente úteis em situações que envolvem análise de riscos para predizer o resultado de uma decisão face à incerteza. A aplicação da simulação em problemas gerenciais requer primeiramente a modelagem em termos matemáticos do sistema que se pretende investigar, tornando conhecidas as variáveis e os relacionamentos relevantes do problema, permitindo simular as respostas do sistema a diferentes escolhas (políticas) da tomada de decisão.
Existem vários métodos de simulação. Neste trabalho, é abordado especificamente o método de Monte Carlo (MMC) que é uma técnica de simulação de sistemas discretos, muito utilizada em áreas como gestão de projetos, economia, física, química, medicina, entre outras. Quando aplicado à gestão de projetos, por exemplo, essa técnica de simulação tem como foco três áreas de conhecimento: risco, custo e tempo (GALVÃO, 2005).
É possível citar algumas ferramentas que auxiliam na simulação do MMC, tais como o @Risque®, o Simular (proposta de trabalho), o Crystal Ball®, etc. A maioria dessasferramentas é paga, levando muitos profissionais da gestão de projetos, por exemplo, a abandonarem a simulação e a utilização de ferramentas que necessitem de grande conhecimento em torno do modelo estatístico e distribuições utilizadas. Neste artigo, desenvolveu-se um caso prático utilizando simulação MMC com base no ambiente Simular, que é