Modeling the "time of execution" civil works: Case Study at the Federal University of Pará (UFPA)

The aim of this research is to propose a numerical model that treats the variable time so efficient and effective in order to meet the real needs of customers, users and society in general. However, was performed a survey bibliographic on public management, in respect of public works, statistics and operational research to the organizational system, aiming to numerical modeling. The research was based on quantitative methodologies, with emphasis on operational research for the study of public works performed under the management of PCU/UFPA. In developing the database, information was collected construction, renovations and expansions, implemented during the period 2006 to 2009, with the Permanent Commission for Bidding (CPL) and the Foundation that support the Research Development (FADESP). By linear regressions and after the transformed functions were obtained for the model prediction the statistical parameters: correlation coefficient (R) of 0.899, the coefficient of determination (R²) of 0.808, the coefficient of determination (adjusted R²) of 0.796 and error standard (Se) of 0.41. These parameters show a strong linearized correlation between the variables, indicating that 79.60% of the variability of time to execute a public work is caused or produced by variations together the area, the budgeted value, the operational capacity of IFES; operational capacity of the company; the type of service, and the season. With the results, it was concluded that it is possible to apply and implement the prognostic model for public works, considering that it is a powerful tool in its application to improvement of administrative procedures, both in structure and in its performance, whose main result is forecast variable “time of execution” for the performance of public enterprise.O objetivo desta pesquisa é propor um modelo numérico prognóstico que trate a variável “tempo” de forma eficiente e eficaz, com a finalidade de atender às reais necessidades dos clientes-usuários e à sociedade em geral. Todavia, realizou-se um levantamento bibliográfico sobre gestão pública, no tocante a obras públicas, estatística e pesquisa operacional para sistema organizacional, visando à modelagem numérica. A pesquisa foi baseada em metodologias quantitativas, com ênfase na pesquisa operacional para o estudo das obras públicas executadas sob a gerência da Prefeitura (PCU) da Universidade Federal do Pará (UFPA). Para a elaboração da base de dados, foram coletados informações de obras, reformas e ampliações, executadas durante o período de 2006 a 2009, junto à Comissão Permanente de Licitação (CPL) e à Fundação de Amparo ao Desenvolvimento da Pesquisa (FADESP). Mediante as regressões lineares e, após as transformadas das funções, foram obtidos para o modelo prognóstico os parâmetros estatísticos: coeficiente de correlação (R), de 0,899; coeficiente de determinação (R²), de 0,808; coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado), de 0,796; e erro padrão (Se), de 0,41. Esses parâmetros demonstram forte correlação linearizada entre as variáveis, indicando que 79,60% da variabilidade do tempo para executar uma obra pública é causada ou produzida pela variação, em conjunto, da área; do valor orçado; da capacidade técnica operacional da IFES; da capacidade operacional da empresa; da tipologia de serviço; e da estação do ano. Com os resultados obtidos, conclui-se que é possível aplicar e implementar o modelo prognóstico para execução de obras públicas, pois se obteve uma ferramenta potente em sua aplicação para as melhorias dos procedimentos administrativos, tanto na estrutura como no seu desempenho, cujo principal resultado é a previsão do tempo para execução do empreendimento público

Modeling the execution time of construction projects: case study at the Federal University of Pará

This article proposes the adoption of a numerical prognosis model to estimate the variable "execution time" for public projects in an objective way. The field work consisted of the application of statistical methods for analyzing data from projects that were bid and contracted by the Federal University of Pará (UFPA) between 2006 and 2009. Data analysis involved linear regression and transformed functions. After the stratification and initial treatment of the data, the evidence adopted for the construction of the final model was limited to 102 out of the 225 projects originally investigated, resulting in the following statistical parameters: correlation coefficient (R) of 0.899, coefficient of determination (R2) of 0.808, adjusted coefficient of determination (adjusted R2) of 0.796, and standard error (Se) of 0.41. These parameters show a strong linear correlation between the variables, indicating that 79.60% of the variability of the execution of a public project is jointly caused by variations in the gross floor area, the estimated cost, the operational technical capacity of the client organization; the operational capacity of the company; the type of service, and the season.Este artigo propõe a adoção de um modelo numérico prognóstico para estimar a variável "tempo de execução" para empreendimentos públicos de forma objetiva. O trabalho de campo consistiu na aplicação de métodos estatísticos para analisar dados de obras licitadas e executadas durante o período de 2006 a 2009 na Universidade Federal do Pará (UFPA). A análise de dados envolveu cálculos de regressões lineares e transformadas das funções. Após estratificação e tratamento inicial dos dados, os elementos adotados para construção do modelo final se restringiram a 102 obras de um total de 225 originariamente pesquisadas, resultando nos seguintes parâmetros estatísticos: coeficiente de correlação (R) de 0,899; coeficiente de determinação (R2) de 0,808; coeficiente de determinação ajustado (R2 ajustado) de 0,796 e erro padrão (Se) de 0,41. Estes parâmetros indicam forte correlação linear entre as variáveis, indicando que 79,60% da variação do tempo para executar uma obra pública podem ser causadas pela variação, em conjunto, das variáveis área construída, custo orçado, capacidade técnica operacional do contratante, capacidade operacional da empresa, tipologia de serviço e estação do ano

Modelagem do tempo de execução de obras civis: estudo de caso na Universidade Federal do Pará

Este artigo propõe a adoção de um modelo numérico prognóstico para estimar a variável "tempo de execução" para empreendimentos públicos de forma objetiva. O trabalho de campo consistiu na aplicação de métodos estatísticos para analisar dados de obras licitadas e executadas durante o período de 2006 a 2009 na Universidade Federal do Pará (UFPA). A análise de dados envolveu cálculos de regressões lineares e transformadas das funções. Após estratificação e tratamento inicial dos dados, os elementos adotados para construção do modelo final se restringiram a 102 obras de um total de 225 originariamente pesquisadas, resultando nos seguintes parâmetros estatísticos: coeficiente de correlação (R) de 0,899; coeficiente de determinação (R²) de 0,808; coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado) de 0,796 e erro padrão (Se) de 0,41. Estes parâmetros indicam forte correlação linear entre as variáveis, indicando que 79,60% da variação do tempo para executar uma obra pública podem ser causadas pela variação, em conjunto, das variáveis área construída, custo orçado, capacidade técnica operacional do contratante, capacidade operacional da empresa, tipologia de serviço e estação do ano

Modelagem do tempo de execução de obras civis: estudo de caso na Universidade Federal do Pará

Este artigo propõe a adoção de um modelo numérico prognóstico para estimar a variável “tempo de execução” para empreendimentos públicos de forma objetiva. O trabalho de campo consistiu na aplicação de métodos estatísticos para analisar dados de obras licitadas e executadas durante o período de 2006 a 2009 na Universidade Federal do Pará (UFPA). A análise de dados envolveu cálculos de regressões lineares e transformadas das funções. Após estratificação e tratamento inicial dos dados, os elementos adotados para construção do modelo final se restringiram a 102 obras de um total de 225 originariamente pesquisadas, resultando nos seguintes parâmetros estatísticos: coeficiente de correlação (R) de 0,899; coeficiente de determinação (R²) de 0,808; coeficiente de determinação ajustado (R² ajustado) de 0,796 e erro padrão (Se) de 0,41. Estes parâmetros indicam forte correlação linear entre as variáveis, indicando que 79,60% da variação do tempo para executar uma obra pública podem ser causadas pela variação, em conjunto, das variáveis área construída, custo orçado, capacidade técnica operacional do contratante, capacidade operacional da empresa, tipologia de serviço e estação do ano