Browsing by Subject "Stochastic estimation"

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    Aplicación del método Montecarlo para la estimación estocástica de duraciones y análisis del cronograma en la fase de construcción del proyecto Tren de Cercanías del Valle
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Salazar Restrepo, Gino Steven; Angarita Muñoz, Jesus Eduardo; Burbano Cuero, Yonnathan; Amador Rodríguez, Andrés Felipe
    El presente trabajo de grado aplica la simulación Monte Carlo como herramienta de análisis probabilístico para estimar las duraciones y evaluar las posibles desviaciones del cronograma en la fase de construcción del proyecto Tren de Cercanías del Valle. La investigación parte de la necesidad de fortalecer la planeación de proyectos ferroviarios de alta complejidad, en los cuales los cronogramas determinísticos pueden resultar insuficientes para representar la incertidumbre asociada a riesgos técnicos, contractuales, prediales, ambientales, patrimoniales y de interferencias con redes de servicios públicos. La metodología se basó en la revisión documental del Regiotram de Occidente y de bibliografía sobre gestión de riesgos, simulación Monte Carlo y análisis de cronogramas. A partir de estas fuentes se identificaron y priorizaron los riesgos con impacto en plazo, cuya razonabilidad fue verificada mediante encuestas a expertos con experiencia práctica en el sector. Con base en esta validación, se consolidó la matriz de riesgos y se definieron los parámetros de duración para el desarrollo del modelo de simulación Monte Carlo. Dado que Regiotram de Occidente constituye un único caso comparable y presenta diferencias sustanciales de alcance frente al TCV, los resultados del modelo no se interpretan como una extrapolación directa de sus plazos, sino como rangos probabilísticos de referencia. Estos rangos se construyen a partir de la mejor evidencia empírica disponible, ajustada mediante el análisis diferencial del corredor del TCV, la revisión de literatura especializada y la validación mediante juicio experto. Los resultados permiten evidenciar que la materialización de riesgos relacionados con gestión predial, redes de servicios públicos, redes no detectadas, permisos ambientales, bienes de interés cultural y ajustes de diseño puede generar desviaciones significativas frente al plazo base previsto. Asimismo, el análisis por percentiles permite establecer escenarios de decisión más realistas, tales como P10, P50 y P90, útiles para definir contingencias temporales, evaluar la confiabilidad del cronograma y fortalecer la estructuración contractual del proyecto. En este sentido, la simulación Monte Carlo se presenta como una metodología pertinente para incorporar la incertidumbre en la planificación de infraestructura ferroviaria, al permitir una lectura probabilística del plazo y apoyar la toma de decisiones en etapas tempranas. Su aplicación contribuye a mejorar la gestión de riesgos, anticipar posibles retrasos y formular estrategias de mitigación orientadas a una ejecución más eficiente del Tren de Cercanías del Valle.