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

Ano: 2012 | Volume: 12 | Número: 1

Autores: L. S. A.L. Coutinho, A. A. A. M. Duarte, R. M. Neves, B. Coutinho Neto, C. E. A. Maneschy, A. M. G. S. Pinheiro

Palavras-chave: MODELAGEM, TEMPO DE EXECUÇÃO, OBRAS PÚBLICAS, CORRELAÇÃO LINEARIZADA, MODELO NUMÉRICO

Resumo Português:

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.

Resumo Inglês:

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.