UNIVERSIDAD YACAMBU
Decanato
de Estudios de Postgrado
Maestría
en Finanzas y Negocios
EVALUACIÓN DEL COSTO DE CICLO DE VIDA DE UNA PLANTA
PRODUCTORA DE NITROGENO EN UN COMPLEJO
PETROQUIMICO
Caso: SUPER
OCTANOS C.A.
Ing. José Rodríguez
12787777
Abril, 2008
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
DESCRIPCIÓN
DE LA EMPRESA
Reseña histórica de la empresa
Un paso fundamental para el desarrollo petroquímico del
Oriente de Venezuela fue la constitución de Súper Octanos, C.A. el 24 de Marzo
de 1.987 y posterior apertura en Marzo de 1.991 de la primera planta de
Metil-Ter-Butil-Éter (MTBE) del país, una de las mayores de su tipo en el
Hemisferio Occidental y en el Mundo, ubicada en el Complejo
Petroquímico “José Antonio Anzoátegui” en Jose, Jurisdicción del Municipio
Bolívar del Estado Anzoátegui (Véase Figura N° 1), cuya capacidad de
producción alcanza las 500 mil toneladas métricas anuales de MTBE, producto
oxigenado no contaminante que se agrega a la gasolina para elevar su octanaje,
en sustitución de aditivos como el tetraetilo de plomo.
Súper Octanos, C.A. es una Empresa Mixta constituida por
ECOFUEL, subsidiaria de AGIP PETROLI, firma Italiana filial de ENTE NAZIONALE
IDROCARBURI (ENI), y por PEQUIVEN, filial de Petróleos de Venezuela (PDVSA),
ambas con participación individual en acciones de 49%, estando el restante 2%
colocado en el Mercado Nacional de Valores Venezolano (Sociedad Financiera
Mercantil – Grupo Privado).
Complejo Petroquímico “José Antonio
Anzoátegui”
Figura N° 1. Mapa vial del Estado Anzoátegui
con la ubicación del complejo petroquímico “José Antonio Anzoátegui”
El proyecto se realizó con un alto componente nacional.
En total se emplearon unas 4 millones 400 mil horas/hombre de construcción
ejecutadas por contratistas nacionales y los servicios de más de 50 firmas
venezolanas, entre suplidores de servicios, empresas de construcción y de
consultoría.
La ejecución de la planta de MTBE requirió una inversión
de 297 millones de dólares, invirtiéndose un 42% de esa cantidad en bienes y
servicios adquiridos en el país.
El proyecto fue financiado en un sesenta por ciento (60%)
a través de un préstamo otorgado por un
grupo de 24 Bancos Internacionales, liderados por el Manufactures Hanover
Limited y el cuarenta por ciento (40%) restante fue aportado directamente por
los accionistas principales.
Toda la producción del complejo MTBE se transporta en
buques hacia destinos en los Estados Unidos y Europa, sumándose en la
actualidad algunos embarques para consumo interno en Venezuela. A corto plazo
se desarrollará el proyecto de Reconversión de la planta para producir, además
de MTBE, Iso-octano (compuesto con características similares al
Metil-Ter-Butil-Éter).
Misión y Visión
La misión empresarial de Súper Octanos, C.A., es generar
el mayor rendimiento económico posible a sus accionistas, lo cual implica:
La satisfacción cabal de sus clientes.
La óptima calidad de su producción industrial, de acuerdo
a los más altos niveles de exigencia Internacional.
El desempeño eficiente y productivo de su personal en la
ejecución de las labores encomendadas.
El desarrollo profesional y personal de sus recursos
humanos, así como una remuneración justa y competitiva por las labores que
realizan.
Todo ello exige una excelencia organizacional y
La visión representa el propósito Corporativo de
Súper Octanos, C.A se proyecta como una Empresa
económicamente viable, rentable y estable en el tiempo, altamente competitiva
internacionalmente por las ventajas comparativas de sus insumos industriales,
merecedora de ser un proveedor seguro, confiable y preferido de su producción
industrial.
Objetivos de
El principal objetivo de Súper Octanos, C.A. es la
producción de MTBE (Metil-Ter-Butil-Éter) para su comercialización.
El MTBE es un producto emergente en el Mercado
Petroquímico mundial en consonancia con el ambiente, ya que reduce la emisión
de compuestos volátiles nocivos a la atmósfera tales como Monóxido de Carbono e
Hidrocarburos, descargados con los gases de escape de los vehículos automotores
cuando existe una combustión incompleta.
El MTBE es un producto oxigenado que al mezclarse con la
gasolina aumenta su octanaje, eliminando la necesidad de usar Tetraetilo de
Plomo; así pues, la gasolina con MTBE comparada con la gasolina convencional
arroja las siguientes características:
Consumo y potencia similares.
Perfecta compatibilidad con los sistemas convencionales
de lubricantes de motores, así como pinturas, plastómeros y elastómeros usados
en la industria automotriz.
Compatible con las redes de distribución de combustibles
existentes en el mundo.
Por otra parte, Súper Octanos, C.A. persigue mejorar las
políticas para el desarrollo del Recurso Humano, esfuerzos aplicados en las
distintas etapas del proceso de producción, lo cual garantiza que sus
actividades tanto operativas como administrativas se realicen con un alto grado
de productividad.
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Como se mencionó anteriormente la planta Súper
Octanos, C.A. es la primera planta de Metil-Ter-Butil-Éter (MTBE) del país, una
de las mayores de su tipo en el Hemisferio Occidental y en el Mundo con una
capacidad de producción bastante significativa.
Esta planta esta conformada por seis secciones operativas, la unidad 800 de
almacenaje, la unidad 900 de despacho, la unidad 700 de servicios, la unidad
200 de deshidrogenación, la unidad 300 de síntesis de MTBE y la unidad 110/120
de isomerización y desbutanización respectivamente.
En la unidad 700 (Unidad de servicios) se encuentra la unidad 780, que es un planta productora de nitrógeno, en ella se encuentran
dispuestos dos lechos de adsorción con carbón activado, usando como método un tamiz molecular de carbón cuyas siglas
en inglés son CMS (Carbon Molecular
Sieve), este método consiste en la separación del nitrógeno del aire para luego
ser llevado al área de procesos. La función principal con respecto a las
condiciones para las que fue diseñada la planta es producir 1400 Nm3/h
de nitrógeno a una presión de 9,5 kg/cm2.
Actualmente debido a la deficiencia equipos y las fallas consecutivas que
presenta la unidad no es posible cumplir con la demanda de nitrógeno de la planta, lo que trae como consecuencia la
necesidad de consumir Nitrógeno a PRAXAIR a través de una línea directa a esta empresa
para suplir en algunos casos la deficiencia de producción o en otros el consumo
total de los requerimientos de nitrógeno de la planta, lo que representa un
gasto promedio anual por el orden de los 600.000 US$, además de los gastos en
repuestos necesarios para corregir la falla que se traducen en aproximadamente 120.000
US$ y costos en servicios de de
reparación, ya sea de alquiler de equipos o trabajos realizados a los activos
de la planta en talleres especializados por el orden de 200.000 US$; lo que
genera un gasto promedio total
Anual aproximado de 920.000 US$. La presente tesis estudia el
comportamiento de la unidad 780 para detectar las oportunidades de mejoras del
sistema dirigido a solventar o mitigar la problemática antes expuesta, en tal
sentido surge la necesidad de evaluar el ciclo de vida de la unidad 780 de la
planta Súper Octanos, C.A. a través de una simulación basada en el método de
Montecarlo de
OBJETIVOS
OBJETIVOS
General:
Evaluar el costo de ciclo de
vida de la unidad 780 de la planta productora de MTBE (Metil-Ter-Butil-Eter)
Súper Octanos C.A. mediante la simulación de Montecarlo de la disponibilidad,
confiabilidad y mantenibilidad utilizando la herramienta Crystal Ball®
Específicos:
Diagnosticar la situación
operacional actual de la unidad 780 de la planta Súper Octanos C.A.
Identificar los modos y efectos de las fallas de
los equipos de la unidad 780 para un posterior levantamiento de la data de
dichos equipos.
Asignar las distintas
distribuciones probabilísticas a los equipos de la unidad 780 para la
realización de la simulación basada en el método de Montecarlo.
Desarrollar un modelo CDM (Confiabilidad, Disponibilidad y
Mantenibilidad) para los equipos de la unidad 780 de la planta
Súper Octános C.A.
Realizar propuestas
alternativas, programas de mantenimiento y/o reemplazos de equipos en función
del incremento de la disponibilidad de la unidad 780.
MARCO TEÓRICO
FUNDAMENTOS
TEORICOS
CONCEPTOS
Y PRINCIPIOS BÁSICOS
Ciclo de
vida
Todo
proyecto de ingeniería tiene unos fines ligados a la obtención de un producto,
proceso o servicio que es necesario generar a través de diversas actividades.
Algunas de estas actividades pueden agruparse en fases porque globalmente
contribuyen a obtener un producto intermedio, necesario para continuar hacia el
producto final y facilitar la gestión del proyecto. Al conjunto de las fases
empleadas se le denomina “ciclo de vida”.
Mantenimiento
Conjunto
de acciones que permite mantener o restablecer un dispositivo a un estado
específico de operación, para cumplir un servicio determinado. El mantenimiento
organizado se justifica para involucrar otros aspectos ligados a la producción
entre los cuales se encuentra el costo total del producto acabado y el
rendimiento de los equipos.
Mantenimiento Preventivo
Toma
como basamento las instrucciones técnicas recomendadas por los fabricantes,
constructores, diseñadores, usuarios y experiencias conocidas, para obtener
ciclos de revisión y/o sustituciones para los elementos más importantes de un
sistema productivo a objeto de determinar la carga de trabajo que es necesario programar. Su frecuencia de ejecución
cubre desde quincenal hasta generalmente períodos de un año.
Mantenimiento
Correctivo
Comprende las actividades de todo tipo encaminadas
a tratar de eliminar la necesidad de mantenimiento, corrigiendo las fallas de
una manera integral a mediano plazo. Las acciones más comunes que se realizan
son: modificación de elementos de
máquinas, modificación de alternativas de proceso, cambio de especificaciones,
ampliaciones, revisión de elementos básicos de mantenimiento y conservación.
Este tipo de actividades son ejecutadas por el personal de mantenimiento y/o
por entes foráneos, dependiendo de la magnitud, costos, especialización u
otros; su intervención tiene que ser planificada y programada en el tiempo para
que su ataque evite paradas injustificadas.
Sistema
Es una
totalidad organizada, hecha de elementos solidarios que no pueden ser definidos
más que los unos con relación a los otros en función de su lugar en esa
totalidad, se puede definir también como una colección organizada de hombres,
máquinas y métodos necesarios para cumplir un objetivo específico.
Tiempo Promedio para Fallar (TPPF) – Mean Time To
Fail (MTTF):
Este indicador mide el tiempo promedio que es capaz
de operar el equipo a capacidad sin interrupciones dentro del período
considerado; este constituye un indicador indirecto de la confiabilidad del
equipo o sistema. El Tiempo Promedio para Fallar también es llamado “Tiempo
Promedio Operativo” o “Tiempo Promedio hasta
Tiempo Promedio para Reparar (TPPR) – Mean Time To
Repair (MTTR):
Es la medida de la distribución del tiempo de
reparación de un equipo o sistema. Este indicador mide la efectividad en
restituir la unidad a condiciones óptimas de operación una vez que la unidad se
encuentra fuera de servicio por un fallo, dentro de un período de tiempo
determinado.
Tiempo Promedio entre Fallos
(TMEF) – Mean Time Between Failures (MTBF):
El Tiempo Promedio Entre Fallos indica el intervalo
de tiempo más probable entre un arranque y la aparición de un fallo; es decir,
es el tiempo medio transcurrido hasta la llegada del evento “fallo”. Mientras
mayor sea su valor, mayor es la confiabilidad del componente o equipo.
En
TFS TFS TEF TEF TEF
Figura N° 2. Gráfico de los
tiempos entre falla, tiempos para reparar y tiempos para fallar.
Confiabilidad
Es la probabilidad de que un equipo cumpla una
misión específica bajo condiciones de uso determinadas en un período
determinado. El estudio de confiabilidad es el estudio de fallos de un equipo o
componente. Si se tiene un equipo sin fallo, se dice que el equipo es ciento
por ciento confiable o que tiene una probabilidad de supervivencia igual a uno.
Al realizar un análisis de confiabilidad a un equipo o sistema, obtenemos
información valiosa acerca de la condición del mismo: probabilidad de fallo,
tiempo promedio para fallo, etapa de la vida en que se encuentra el equipo.
Disponibilidad
La disponibilidad es una función que permite
estimar en forma global el porcentaje de tiempo total en que se puede esperar
que un equipo esté disponible para cumplir la función para la cual fue
destinado. A través del estudio de los factores que influyen sobre la
disponibilidad, el TPPF y el TPPR, es posible para la gerencia evaluar
distintas alternativas de acción para lograr los aumentos necesarios de
disponibilidad.
Mantenibilidad
Está definida como la probabilidad de devolver el
equipo a condiciones operativas en un cierto tiempo utilizando procedimientos
prescritos, es una función del diseño del equipo (factores tales como
accesibilidad, modularidad, estandarización y facilidades de diagnóstico,
facilitan enormemente el mantenimiento). Para un diseño dado, si las
reparaciones se realizan con personal calificado y con herramientas,
documentación y procedimientos prescritos, el tiempo de reparación depende de
la naturaleza del fallo y de las mencionadas características de diseño.
CONFIABILIDAD DE SISTEMAS
La confiabilidad de un sistema se define como la
capacidad de dicho sistema para ejecutar la función que de él se espera bajo un
conjunto de condiciones específicas y durante un período de tiempo predefinido.
Es necesario mencionar que bajo este concepto, un componente o parte de los
elementos del sistema puede estar inoperativo, pero si el sistema sigue
ejecutando sus funciones dentro de las premisas establecidas, el sistema como
tal no se encuentra en falla, y por ende sigue satisfaciendo el concepto de
confiabilidad.
Cuando se agrupan un número de componentes y se
conforma un sistema, el objetivo de la confiabilidad está orientado al control
de fallas a nivel de estos componentes y a la búsqueda de configuraciones
estructurales que garanticen en mayor grado a alcanzar el nivel de desempeño
requerido para dicho sistema.
El predecir en forma precisa que tan frecuentemente
va a fallar un sistema, la manera exacta en la que va a fallar, y determinar la
conveniencia de los diferentes arreglos disponibles para cumplir la función esperada,
permitiría establecer controles para minimizar los efectos de las fallas que
pudieran ocurrir.
Este es el objetivo primordial de la confiabilidad
a nivel de sistemas, la cual permite por ejemplo, agregar unidades al sistema
en forma de redundancia o también aumentar la tolerancia a nivel de las fallas
o establecer técnicas de corrección de fallas entre otras (Jones 1995).
Tipos de sistemas productivos
Sistema en Serie: Desde el punto de vista de
confiabilidad, un sistema en serie es definido como aquel sistema en donde
todos sus componentes deben operar para que el sistema en su totalidad opere.
Sistema en Paralelo: Desde el punto de vista de
confiabilidad, un sistema en paralelo es definido como aquel sistema en donde
todos sus componentes deben fallar para que el sistema en su totalidad no
opere.
Sistema Mixto: Desde el punto de vista de
confiabilidad, un sistema mixto es definido como aquel sistema en el que los
equipos están dispuestos de forma paralela y en serie en una misma unidad y la
no operación del sistema dependerá del equipo que presente la falla.
ANALISIS CDM (CONFIABILIDAD, DISPONIBILIDAD Y
MANTENIBILIDAD)
El análisis CDM (Confiabilidad, Disponibilidad y
Mantenibilidad), conocido también como análisis RAM (Reliability, Availability
and Mantainability) permite pronosticar para un período determinado de tiempo
la disponibilidad y el factor de servicio de un proceso de producción, basado
en su configuración, en la confiabilidad de sus componentes y en la filosofía de
mantenimiento. La base fundamental de este análisis es la selección de los
TPPF, TMEF y TPPR que mejor caracterizan los diversos equipos del sistema de
producción, tomados de bancos de datos genéricos de la industria, experiencia
propia y opinión de expertos.
El análisis se sustenta en un modelo de simulación
que toma en cuenta la configuración de los equipos, las fallas aleatorias, las
reparaciones, las paradas parciales y totales y el mantenimiento planificado.
Una vez construido, el modelo CDM trabaja como un
simulador “what if…” (Que pasa si…), que permite inferir el impacto que tienen
en la disponibilidad y producción diferida del sistema: nuevas políticas de
mantenimiento, cambios en la mantenibilidad de los equipos, aplicación de
nuevas tecnologías, cambios en la configuración de los equipos dentro de los
procesos de producción, cambios en la política de inventarios e implantación de
nuevos métodos de producción.
Durante la ejecución de un estudio CDM, se realiza
la adecuada caracterización probabilística de los procesos de deterioro que
afectarán los equipos, sub-sistemas y sistemas asociados al citado proceso de
producción a fin de pronosticar la mayoría de los escenarios de paros o fallas.
Adicionalmente, se identifican acciones para minimizar la ocurrencia de estos
escenarios y finalmente se identifican las implicaciones económicas de cada
escenario, comparándolo con el escenario basado en “Las Mejores Prácticas”, a
fin de contribuir con el establecimiento de estrategias óptimas de
mantenimiento para el manejo del negocio.
Como resultado del proceso se obtiene una lista de
criticidad de elementos o equipos, con base a su impacto a la disponibilidad y
factor de producción diferida, con la finalidad de establecer las acciones que
mitiguen el riesgo, y permitan optimizar la rentabilidad del negocio.
Modelo general para elaborar un análisis CDM
El análisis CDM se inicia con la estimación de las
tasas de falla y reparación de cada uno de los componentes o equipos que
conforman las instalaciones. Las fuentes fundamentales de información para esta
estimación pueden ser de variada naturaleza, específicas o genéricas, y dentro
de ellas pueden mencionarse OREDA (Offshore Reliability Data), PARLOC, WELL
MASTER, IEEE, SINTEF y la evidencia o información propia de fallas de sistemas
similares que posea la empresa en la cual se está ejecutando el estudio.
Esta información de la tasa de falla alimenta un
modelo de Diagrama de Bloque de Disponibilidad (DBD); que representa la
arquitectura del sistema y la filosofía de operación del campo. Este diagrama
puede construirse en herramientas computacionales de simulación disponibles.
El análisis requiere un número adecuado de
entrevistas con el personal de los diferentes departamentos que intervienen en
el proceso bajo estudio, para verificar la representatividad del modelo, como
elemento clave para alcanzar el éxito del mismo.
Por otro lado, una vez desarrollada y validada la
base de datos y la arquitectura del modelo, se generan los diferentes
escenarios de interés. Estos escenarios pueden corresponder a cambios de
arquitectura (nuevas configuraciones de los equipos, introducción de nueva
tecnología, cambios en el diseño), nuevos planes de mantenimiento u
optimización de los existentes, nuevas políticas de inventario, adquisición de
equipos de última generación, nuevas políticas tendientes a mejorar los TMEF y
TPPR de los equipos existentes, entre otras.
La simulación de los diferentes escenarios permite
verificar el impacto de los cambios propuestos en los resultados de
confiabilidad y disponibilidad del sistema bajo estudio.
Resultados de un análisis CDM
El resultado de este modelo es una distribución de
probabilidad de la disponibilidad y producción diferida del sistema para cada
escenario analizado.
Entre los productos que resultan de un análisis CDM
están los siguientes:
Pronóstico de la disponibilidad para un período
determinado de tiempo.
Factor de producción diferida de un proceso de
producción, basado en su configuración, en la confiabilidad de sus componentes
y en la filosofía de mantenimiento.
Base de Datos con información técnica, operacional
y de confiabilidad del sistema.
Modelo de Confiabilidad, Disponibilidad y
Mantenibilidad (Modelo CDM).
Perfil estocástico de
Lista jerarquizada de los equipos y sistemas
críticos, con base a su impacto al factor de disponibilidad.
Lista de recomendaciones técnicas para mitigar el
riesgo e incrementar la disponibilidad.
Adicionalmente, el modelo permite desarrollar un
análisis de sensibilidad para identificar los equipos y sistemas de alto
impacto en la indisponibilidad del proceso, con el propósito de proponer
acciones de mitigación, basados en un análisis costo-riesgo, que permite a la
gerencia del proceso productivo analizado, tener el conocimiento sobre el
riesgo asociado y los costos de los planes de intervención debido a
mantenimiento planificado y no planificado.
ANÁLISIS DE MODOS Y EFECTOS DE FALLA (AMEF)
Es una herramienta de
análisis sistemático que permite describir el comportamiento de un sistema de
manera inductiva, es decir, yendo de lo particular a lo general, también puede
ser definido como: Una metodología cuyo propósito es identificar todo lo que puede causar problemas en un activo, facilitando la detección de
acciones para reducir el riesgo asociado
a una “FALLA”.
Aspectos generales:
Falla. Cualquier evento o situación que impide el cumplimiento de un propósito
preestablecido en un activo.
Mecanismo de falla. La norma
lo define como “El proceso físico, químico u otro, que conlleva a una falla,
también puede decirse que es un proceso de deterioro progresivo o súbito que
induce la ocurrencia de una falla.
Causa de la falla. La norma lo
define como “La circunstancia durante el diseño, la manufactura o el uso que
conlleva a una falla (ISO14224)”, podría decirse que es también: El hecho real
que evidencia el porqué se presentó una falla.
Modos de falla. Los modos de
falla pueden ser definidos para cualquier tipo de activo, desde un nivel muy
general, hasta uno muy particular.
Efecto de la falla. Es la evidencia o los hechos de que la falla ha ocurrido, e indica la
secuencia de eventos desde que se inicia hasta que culmina la falla, y donde es
recomendable establecer las consecuencias de la misma, esto incluye impacto en
la seguridad, higiene, económico y operacional de la falla.
Función del Activo. Se define como el desempeño esperado de un equipo o herramienta para
cumplir con un propósito específico.
Funciones Primarias. Es el
propósito fundamental del activo, para lo que fue concebido, es decir, para lo
que se necesita y de lo que es capaz.
Funciones Secundarias. Son
las que soportan el cumplimiento de las funciones primarias, entre ellas,
integridad ambiental y estructural, seguridad, control, confort, apariencia y
dispositivos de protección.
Falla Funcional. Se define
como el incumplimiento de una función, esta puede ser parcial o total. La falla
funcional total es aquella en la que se evidencia una imposibilidad absoluta de
cumplir la función principal del activo mientras que en la falla funcional
parcial la función se cumple pero no de forma total.
Aspectos claves para el desarrollo de un AMEF.
Seleccionar un activo.
Definir funciones.
Establecer fallas
funcionales.
Identificar todos los modos
de falla.
Documentar y cuantificar los
efectos de la falla.
Aplicaciones del Análisis de lo Modos y Efectos de Falla.
Aplicaciones para
confiabilidad desde la etapa de diseño y revisión de re-diseños.
Elaboración de planes de
mantenimiento utilizando la metodología de mantenimiento centrado en
confiabilidad (MCC).
Revisión de actividades
preestablecidas de mantenimiento (MCC en reversa).
Análisis de seguridad.
SIMULACIÓN DE MONTECARLO
El método de Montecarlo es una herramienta de
investigación y planeamiento; básicamente es una técnica de muestreo
artificial, empleada para operar numéricamente sistemas complejos que tengan
componentes aleatorios o determinísticos, manteniendo tanto la entrada como la
salida un cierto grado de incertidumbre. En Investigación Operativa, Montecarlo
es utilizado con fines experimentales, es decir se pueden elaborar distintos
modelos e ir intercambiando parámetros para estudiar cuales son los posibles
resultados.
Cuando el tamaño de las muestras es relativamente
reducido, los resultados obtenidos en la simulación pueden ser muy sensibles a
las condiciones iniciales.
Un área de investigación está constituida por los
métodos Quasi-Montecarlo, estos métodos básicamente acotan la generación de los
números aleatorios.
Los métodos de Montecarlo abarcan una colección de
técnicas que permiten obtener soluciones de problemas matemáticos o físicos por
medio de pruebas aleatorias repetidas.
En la práctica, las pruebas aleatorias se sustituyen por resultados de
ciertos cálculos realizados con números
aleatorios.
Bajo el nombre de Método Montecarlo o Simulación
Montecarlo se agrupan una serie de procedimientos que analizan distribuciones
de variables aleatorias usando
simulación de números aleatorios.
El Método de Montecarlo da solución a una gran
variedad de problemas matemáticos haciendo experimentos con muestreos estadísticos
en una computadora. El método es aplicable a cualquier tipo de problema, ya sea
estocástico o determinístico.
Generalmente en estadística los modelos aleatorios
se usan para simular fenómenos que poseen algún componente aleatorio. Pero en
el método Montecarlo, por otro lado, el objeto de la investigación es el objeto
en sí mismo, un suceso aleatorio o pseudo-aleatorio se usa para estudiar el
modelo.
CRYSTAL BALL®
Crystal Ball es una suite de
aplicaciones basadas en Microsoft® Excel que aprovecha y
amplía la potencia analítica de las hojas de cálculo. Con
Crystal Ball, en el se definen las variables de entrada como
rangos realistas de valores (como costes, retornos, tiempo),
calcula todos los posibles resultados, y los registra para un posterior análisis e
informe. Crystal Ball es una herramienta flexible, que puede aplicarse
para resolver prácticamente cualquier problema en que
la incertidumbre y variabilidad distorsionen las predicciones
de una hoja de cálculo. Crystal Ball puede aplicarse
rápidamente a nuevos modelos de hoja de cálculo y a los ya existentes, por
lo que empezar a utilizar su tecnología es muy sencillo y cuestión de minutos.
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