Quanta contingência um projeto de construção precisa?

Exemplo prático · Custo e cronograma de projetos · Atualizado em outubro de 2026

Este projeto de construção precisa de uma contingência de 259 sobre a estimativa-base de 2.620 (todos os valores em milhares de US$) para chegar a 80% de confiança. O número vem de uma simulação de Monte Carlo, não de um percentual fixo sobre a estimativa. A estimativa-base soma os custos mais prováveis, mas 94,2% dos 5.000 resultados simulados custam mais que isso.

O total fica em 2.879 ou menos em 80% dos resultados (P80) e em 2.937 ou menos em 90% (P90); a contingência é a diferença entre o nível escolhido e a estimativa-base. O orçamento da planilha, de 2.900, é ultrapassado em 16,1% dos resultados.

O modelo

A planilha é uma estimativa de custos comum: seis itens de custo com os custos mais prováveis e um registro de quatro eventos de risco que podem ou não acontecer. Uma segunda aba traz o cronograma. Só há fórmulas simples, como =SUM(C3:C8)+SUM(E11:E14), e nenhuma função de suplemento.

Na simulação, cada item de custo recebe uma faixa de três pontos (uma distribuição PERT, do mínimo ao máximo passando pelo mais provável), e cada evento de risco acontece com a probabilidade indicada e então soma o seu custo. As faixas são definidas no xellstorm, fora da planilha: o arquivo para baixar traz os custos mais prováveis e o registro de riscos, como uma estimativa comum.

Por que a estimativa-base é otimista

A estimativa-base soma os custos mais prováveis: 2.620. Mas as faixas de custo são assimétricas à direita: um item pode custar muito mais que o mais provável, mas raramente custa muito menos. Os eventos de risco não custam nada na estimativa-base, mas custam algo em todo resultado em que acontecem. Juntos, levam o resultado médio a 2.785, 165 (6,3%) acima da estimativa-base, e 94,2% dos totais simulados ficam acima dela. A estimativa-base não é um resultado provável: está perto de um melhor caso.

Resultados

Como definir a contingência

Contingência é o que você soma à estimativa-base para chegar à confiança desejada. Veja na curva S (probabilidade acumulada):

Muitas organizações orçam projetos de capital em P50, P80 ou P90; a escolha do nível é uma decisão de gestão sobre quanto risco de estouro aceitar. Um percentual fixo sobre a estimativa-base não revela a largura das faixas nem os riscos que o projeto carrega; a simulação mede os dois. P50, P80 e P90 explica os níveis e por que o P80 de um total não é a soma dos P80 das partes.

No xellstorm, passe o mouse sobre a curva S para ver a chance de ficar abaixo de qualquer custo, ou digite um orçamento na caixa de probabilidade para ver a chance de ultrapassá-lo.

O que determina o risco

A contribuição para a variância mostra quais entradas explicam a dispersão do custo total; o xellstorm a estima pelos postos das iterações, como no app. O risco “Condições do solo” vem primeiro, com 32,9%, e os quatro eventos de risco somam 55,7%, contra 14,9% do maior item de custo. O registro de riscos move o total mais que qualquer item de custo isolado; por isso, é no maior risco que vale olhar primeiro, por exemplo com uma sondagem do terreno antes de assinar o contrato. Gráficos de tornado e análise de sensibilidade explica essas medidas.

Cronograma: a chance de terminar com atraso

A mesma simulação cobre o cronograma. Terminar depois da semana 60 acontece em 27,2% dos resultados; o término em P80 fica na semana 60,7. As durações, como os custos, podem ser bem maiores que os valores mais prováveis, mas raramente muito menores, e o clima severo acrescenta um atraso quando ocorre. O MEP (instalações mecânicas, elétricas e hidráulicas) e os acabamentos também correm em paralelo, então cada resultado espera o que demorar mais. Tudo isso explica por que o cronograma atrasa mais vezes do que as durações mais prováveis sugerem; a análise de risco de cronograma mede cada causa.

Experimente

1. Abra o modelo no xellstorm. Entradas, saídas e as duas metas já vêm definidas; não precisa instalar nada nem se cadastrar, e a planilha é calculada no navegador.
2. Rode o modelo: com a mesma semente e o mesmo número de iterações, aparecem a média, o P50, o P80, o P90, as probabilidades e os direcionadores desta página; P50, P80 e P90 são linhas da tabela de percentis.
3. Altere uma faixa ou a probabilidade de um risco na etapa Distributions e rode de novo para ver como o P90 e a chance de estourar o orçamento mudam.
4. Depois, abra a sua própria estimativa e clique, no mapa do modelo, nas células de que você não tem certeza.

Dá para fazer só com o Excel?

Sim, com mais trabalho: troque cada estimativa por uma fórmula que sorteia um valor aleatório, repita o cálculo com uma tabela de dados e resuma os resultados. Simulação de Monte Carlo no Excel mostra as fórmulas e o que muda quando uma ferramenta roda a planilha para você.

Perguntas

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  Uma PERT é uma distribuição beta do mínimo ao máximo, com média (mín. + 4 × mais provável + máx.)/6. A fórmula BETA.INV do Excel e PERT x triangular.

O xellstorm é uma ferramenta de simulação de Monte Carlo para modelos do Excel, que roda no navegador: sem suplemento, e o arquivo nunca sai do seu computador.