Page 30 - Revista Aranduka_Vol10 Nº 01 Web

30 INVESTIGACIÓN INVESTIGACIÓN 31

IV. CONCLUSIÓN APLICACIÓN DEL MODELO PERT Y DEL MÉTODO DE
SIMULACIÓN DE MONTECARLO EN LA GESTIÓN DEL
Se ha desarrollado un herramienta que permite obtener información acerca de los criaderos de mosqui-
tos y de casos febriles, permitiendo ubicarlos geográficamente y ver fotografías de los mismos, lo cual
posibilita que las informaciones recabadas puedan ser verificables, necesario para confiar en la validez TIEMPO DE EJECUCIÓN DE UN
de las mismas.

Con valorea arrojados por el análisis de usabilidad se puede concluir que la propuesta presentada re- PROYECTO DE CONSTRUCCIÓN
sultaría de aplicación viable y de utilidad en la lucha contra el dengue.
El análisis de la usabilidad mostró que la aplicación presentada tiene un índice de usabilidad en torno CIVIL
al 81%.

Por ello se puede considerar que se encuentra en condiciones de ser utilizada.
Teniendo estos resultados de viabilidad y usabilidad, se podría utilizar la herramienta como soporte en RESUMEN
la lucha contra el dengue para lanzar campañas enfocadas en zonas específicas e involucrando más a
la ciudadanía. Mediante la gestión eficiente del ejecución total del proyecto equivalente
tiempo de ejecución de un pro- a 363,8333 días. Luego, fue aplicado el
Este trabajo fue aceptado para su presentación en el MOSTICAW Workshop: Modelling the Dissemination yecto de construcción, es posible método de simulación de Montecarlo
and Control of Arboviroses, llevado acabo los días 5, 6 y 7 de Octubre de 2016 en la Facultad Politécnica culminar el mismo en un tiempo en la duración de las actividades com-
de la Universidad Nacional de Asunción , del cual se desprenden los siguientes trabajos futuros. esperado y razonable; lo cual a su ponentes del proyecto. El propósito de
[8]
• Módulo de Encuestas que podrían ayudar a orientar las siguientes campañas. vez, contribuye a que la empresa dicha simulación consistió en hallar
• Asociación de reportes a campañas. constructora obtenga el margen la distribución de probabilidad de la
• Poder recivir feedback de parte de los usuarios, ya sea de las campañas o de la aplicación en sí. Francisco Daniel Arce Aguilar mínimo de beneficio esperado. duración del proyecto, en función a las
• Clasificación de las zonas de riesgo por zonas con mayor cantidad de criaderos reportados. O bien las Carrera: Ingeniería en Sistemas Además, la culminación de la distribuciones de probabilidad emplea-
zonas podrían ser delimitaciones geográficas. De esto se desprende la posibilidad de tener voluntarios de Producción. obra en el tiempo acordado con das en la duración de actividades, en
encargados de las zonas, restándole puntos cada vez que se reporte un caso de alto riesgo, lo que lo Facultad Politécnica. Universidad el cliente aumenta la satisfacción cada corrida de la simulación; dicha
obligará a revisar constantemente su zona asignada. Nacional de Asunción. del mismo y, por ende, mejora la simulación fue realizada por medio del
• Poder compartir los reportes en las distintas redes sociales actualmente existentes, junto con una imagen corporativa de la empresa. paquete informático @RISK. Conforme
invitación a unirse a esta red social. ∏ La presente investigación ha sido a los resultados obtenidos, en cierto
aplicada en una obra de construc- número de iteraciones de cada corri-
ción civil, con el objeto de conocer da, una ruta en particular distinta a la
REFERENCIAS
el aporte del modelo PERT y del crítica dada por PERT, ha resultado ser
Asesores: método de simulación de Monte- crítica. Por otro lado, se obtuvo como
[1] Stein, Marina, Griselda Inés Oria y Walter Ricardo Almirón (2002). «Principales criaderos para Aedes aegypti y culícidos asociados, Argentina». Lic. Néstor S. Torres Velázquez.
En: Rev Saúde Pública 36.5, págs. 627-30. Mag. Hector V. Arce Toledo. carlo, a la planificación y adminis- resultado que la máxima diferencia
[2] Lozares Colina, Carlos (1996). «La teoría de redes sociales». En: Papers: revista de sociologia 48, págs. 103-126. tración del tiempo de ejecución de entre la duración media del proyecto
[3] Deterding, Sebastian y col. (2011). «From game design elements to gamefulness: defining gamification». En: Proceedings of the 15th un proyecto. Tras haber obtenido dada por el modelo PERT y, una obte-
international academic MindTrek conference: Envisioning future media environments. ACM, págs. 9-15. los datos referentes al tiempo de nida por una corrida de simulación, ha
[4] Huang, Wendy Hsin-Yuan y Dilip Soman (2013). «Gamification of education». En: Research Report Series: Behavioural Economics in Action,
Rotman School of Management, University of Toronto. ejecución de actividades consti- sido menor a 8 días.
[5] Fernández, Pita (1996). «Determinación del tamaño muestral». En: Cad Aten Primaria 3, págs. 138-141. tuyentes del proyecto, se aplicó el Dicha diferencia equivale a menos del
[6] Abran, Alain y col. (2003). «Consolidating the ISO usability models». En: Proceedings of 11th international software quality management modelo PERT, el cual arrojó como 2,20% de la duración media arrojada
conference. Vol. 2003, págs. 23-25.
[7] Brooke, John y col. (1996). «SUS-A quick and dirty usability scale». En: Usability evaluation in industry 189.194, págs. 4-7. resultado una duración media de la por el mencionado modelo.
[8] NIDTEC (2016). MOSTICAW Workshop: Modelling the Dissemination and Control of Arboviroses. http://www.cc.pol.una.py/mosticaw-workshop/.

Palabras claves — 1. Investigación de operaciones – 2. Planeación y control
de proyectos – 3. Proyecto de construcción – 4. Simulación – 5. Distribución
de probabilidad.

Revista Aranduka Vol. 10 N° 1 - Julio 2019 Universidad Nacional de Asunción - Facultad Politécnica