Matriz de risco
A matriz de risco é uma ferramenta estratégica essencial no gerenciamento de projetos, proporcionando uma representação visual que articula a probabilidade de ocorrência de determinadas situações em relação aos potenciais impactos que essas situações podem gerar. Essa abordagem gráfica possibilita uma análise abrangente dos riscos associados a um projeto específico, permitindo uma tomada de decisão informada e proativa.
Ao considerar a probabilidade de ocorrência, a matriz de risco avalia a frequência com que eventos indesejados podem se materializar. Essa avaliação é representada em uma escala que varia de baixa probabilidade a alta probabilidade, oferecendo uma visão clara da possibilidade de enfrentar desafios ou oportunidades ao longo do desenvolvimento do projeto.
Por outro lado, a dimensão do impacto na matriz de risco refere-se às consequências que podem surgir se um determinado evento ocorrer. Essas consequências podem ser tanto positivas quanto negativas, destacando a dualidade inerente aos riscos. O impacto é geralmente categorizado em uma escala que vai desde insignificante até catastrófico, proporcionando uma compreensão aprofundada das implicações associadas a cada situação de risco.
A análise conjunta da probabilidade e do impacto cria quadrantes distintos na matriz de risco, categorizando os eventos em termos de sua criticidade. Os eventos com alta probabilidade e alto impacto geralmente ocupam o quadrante de "risco significativo", exigindo uma atenção especial no planejamento de estratégias de mitigação. Por outro lado, eventos com baixa probabilidade e baixo impacto podem ser classificados como "risco mínimo", permitindo uma gestão mais leve e focalizada.
No contexto específico de nosso projeto, a matriz de risco destaca a interseção entre a incerteza e as oportunidades, proporcionando uma base sólida para a elaboração de estratégias de gestão de riscos. Ao visualizar e compreender os possíveis desdobramentos do projeto, podemos antecipar, planejar e responder de maneira eficaz, maximizando as chances de sucesso. Em última análise, a matriz de risco é uma ferramenta valiosa que capacita as equipes de projeto a navegarem pelas complexidades inerentes ao ambiente de trabalho, garantindo uma abordagem resiliente e adaptável diante das incertezas do caminho à frente.
Sendo assim, a seguir tem-se a matriz de risco referente ao presente projeto:
Ameaças
Ameaças do projeto e planos de ação para cada ameaça:
Complexidade Operacional Elevada: Esta ameaça se refere à possibilidade de a solução ser difícil de operar e exigir treinamento especializado dos usuários.
- Planos de Ação: Desenvolver uma interface de usuário intuitiva e simplificada, fornecer treinamento abrangente para os usuários, com ênfase na facilidade de uso da solução.
Problemas de Conexão Robô/Servidor: Essa ameaça envolve a instabilidade na conexão entre o robô TurtleBot e o servidor, o que pode resultar em interrupções no controle remoto ou na transmissão de dados.
- Planos de Ação: Implementar protocolos de comunicação robustos e redundância de conexão, realizar testes regulares de conectividade para identificar e resolver problemas rapidamente.
Problemas com Joystick/Controle do Robô:Esta ameaça indica a possibilidade de falhas no dispositivo de controle, afetando a capacidade de operar o robô de forma eficaz.
- Planos de Ação: Selecionar um joystick de alta qualidade e confiabilidade, realizar testes de compatibilidade e desempenho antes da implementação.
Erros Humanos na Operação do Sistema: O risco de erros humanos durante a operação pode comprometer a eficácia e a confiabilidade da solução.
- Planos de Ação: Desenvolver procedimentos operacionais padronizados (POPs) claros e concisos, implementar verificações de segurança e confirmações duplas em etapas críticas do processo.
Falha em Componentes devido a Temperatura Elevada:Componentes eletrônicos sensíveis podem falhar devido a temperaturas elevadas no ambiente operacional.
- Planos de Ação: Realizar pesquisas de componentes que possam ficar em contato com temperaturas elevadas
Baixa Acurácia Usando Visão Computacional: Existe o risco de o sistema de visão computacional não ser preciso o suficiente.
- Planos de Ação: Coletar e rotular um conjunto diversificado de dados para treinamento, realizar validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros para melhorar o desempenho do modelo.
Aprendizado dos Conteúdos: O aprendizado e adaptação aos conceitos e tecnologias podem representar um desafio para a equipe.
- Planos de Ação: Estabelecer um programa de treinamento contínuo.
Oportunidades
Oportunidades do projeto e planos de ação para cada oportunidade para que sejam realizadas:
Gerar Dados para o Parceiro:Esta oportunidade destaca a capacidade do projeto de fornecer dados valiosos para análise e tomada de decisões.
- Planos de Ação: Implementar uma estratégia de coleta e análise de dados abrangente.
Redução de Custos: A oportunidade de reduzir os custos operacionais e de manutenção é fundamental para aumentar a viabilidade econômica da solução.
- Planos de Ação: Identificar áreas de otimização de custos ao longo do ciclo de vida do projeto, realizar pesquisas de quais componentes mais em conta o parceiro pode implementar para que a eficiência não se perca.
Gerar uma Solução que Possa ser Comercializada pelo Parceiro: Desenvolver uma solução comercializável agrega valor ao projeto e ao parceiro.
- Planos de Ação: Colaborar com o parceiro para entender suas necessidades e requisitos de mercado, deixar o MVP alinhado com planos futuros, para que a Atvos consiga prosseguir até a versão final e que possa ser vendida, visto que a solução será a primeira no mercado.
Diminuição de Tempo na Limpeza: Reduzir o tempo necessário para tarefas de limpeza dos reboilers aumenta a eficiência operacional.
- Planos de Ação: Utilizar eficientemente os dados coletados e o robô para otimizar os processos de limpeza.
Boa Usabilidade da Solução Proposta: Garantir uma boa usabilidade, visto que os usuários são pessoas com letramento digital baixo.
- Planos de Ação: Realizar testes de usabilidade.
Aumento da Confiabilidade da Limpeza: Aumentar a confiabilidade da limpeza, sabendo quais tubos ainda permanecem com resíduos e devem ser limpos novamente.
- Planos de ação: Realizar testes para conferir se a câmera com visão computacional está capturando da forma correta os resíduos.