[SCRÂȘIT]
[FOȘIT]
[CLIC]
RICHARD DE NEUFVILLE:
Ce este simularea?
Simularea este o modalitate de a
reproduce rezultatele
unui proces incert.
Adică știm că
prognoza poate fi greșită,
căutăm
diferite posibilități,
iar dacă acest lucru s-ar întâmpla
în termenii prognozei, de
exemplu, a cererii
de mașini sau a cantității
de combustibili lichizi consumați,
iată calea  ne-am ocupa...
iată modul în care sistemul s-
ar descurca cu asta, iată
valoarea sistemului
sau vânzările sau pierderile
sau orice altceva.
Se numește adesea
simulare Monte Carlo.  De
ce asta?
Pentru că Monte Carlo este
un centru european de jocuri de noroc.
Este Macao sau Las Vegas
din... de fapt din anii 1900
și 1920.
Era locul la acea
vreme și, prin urmare,
este conceput pentru a arăta despre --
este asociat cu noroc,
șansă și incertitudine.  De
aceea se numește
simulare Monte Carlo spre deosebire
de o simulare deterministă.
Deci nu folosim Monte Carlo
foarte des pentru că doar
adaugă la limbaj,
face cuvintele mai lungi.
Dar despre aspectul incert despre
care vorbim.
Deci ce face.
Ne oferă
un eșantion care
reprezintă o distribuție a
ceea ce s-ar putea întâmpla dacă...
în condiții de incertitudine.
Așa că gândește-te la asta ca și cum ai
arunca o monedă
și iese capete, capete, cozi, cozi, capete, capete, cozi,

capete, cozi, orice.
Că vă va oferi
o distribuție
a frecvenței posibilelor
rezultate care vor apărea.
Iar modul în care funcționează depinde
de incertitudinea care stă la baza
unui proces.
În aruncarea monedei,
este probabilitatea
ca moneda să iasă cap
sau cozi, ceea ce în mod normal o
numim 50%, dar poate că
există o anumită părtinire
în moneda pe care o
aruncați din cauza unui gât
sau orice altceva, s-
ar putea să nu  fie asta.
Acum, simularea Monte Carlo,
așa cum este
practicată, poate funcționa cu orice
distribuție, orice distribuție.
Nu este nevoie să alegeți o distribuție
insolubilă din punct de vedere analitic,
cum ar fi
așa-numita distribuție normală
sau distribuție j sau
distribuție uniformă
sau distribuție binomială.
Poate fi obișnuit.
Adică una dintre aceste
distribuții normale.
Sau neregulat, ceea ce
observați, care
ar putea fi distribuția
ploii sau a musonilor în India,
care au o intensitate
și un timp diferit și așa mai departe și
există motive pentru care s-
ar putea să nu fie niște
distribuții frumoase și simple.
Și poate fi continuu sau nu.  Ar
putea fi bimodal.  Ar
putea fi mai ales
despre un rezultat
sau mai ales despre un alt rezultat,
un fel de dispozitiv cu două stări
cu incertitudini.
Deci, simularea funcționează pentru orice
distribuție disponibilă
și poate fi lucrată pentru multe
lucruri nesigure.
Deci, dacă vă gândiți să
conduceți o companie
și vă gândiți
la veniturile dvs.,
ar putea exista distribuții
ale cererii pentru aceasta
în termeni de câte.
Ar putea exista o distribuție
în ceea ce privește prețurile pentru acesta.
Pot exista distribuții
în ceea ce privește productivitatea
procesului dvs. de producție.
Deci îl poate calcula
pentru două, trei, patru, mai multe
distribuții posibile.
Acum avem tendința de a păstra acele
numere simple pentru a ne concentra
asupra principalelor aspecte ale acestora,
dar este perfect posibil
să avem un număr mare.
Am un fost student acum
care lucrează la o foaie de calcul
care, după cum am înțeles,
are 20.000 de intrări pe ea--
linii la ea.  Mie mi
se pare absurd, dar
compania facturează la oră,
așa că poate că este un lucru bun
să ai mult de lucru.
Dar, în orice caz,
ideea este că poate
funcționa cu aproape
orice distribuție,
nu este limitat de o
formulă matematică
sau limitat la o
anumită abordare.  Și
spun asta pentru că
există și alte forme
de a face față
incertitudinilor în care într-adevăr se
presupune că aveți o
anumită distribuție
sau anumite aspecte
ale distribuției.
Așa că, de exemplu, aceia dintre voi
care ar putea fi în lanțul de aprovizionare
sau s-au ocupat în alt mod
de el, s-
ar putea să utilizați
programarea dinamică.
Programul dinamic este
un mod foarte puternic
de a gândi ce s-
ar putea întâmpla în viitor,
dar are presupuneri foarte stricte
despre el
care, de fapt, nu se aplică
tipului de probleme cu
care ne confruntăm aici.
Pentru a-i da un nume, își
asumă independență pasivă.
Adică,
conducerea nu
poate face nimic pentru a schimba situația,
care este, bineînțeles, exact ceea ce
ne deosebim.
Deci, simularea nu a făcut
parte din educația inginerească standard
.
De ce este asta?  Pentru că înseamnă că

dacă o vei
face într-un mod care
are cu adevărat mult sens,
vrei să ai o mulțime
de mostre diferite.
Dacă te uiți la
diferite lucruri care se întâmplă,
vrei să ai o mulțime de aruncări
ale monedei, ca să spunem așa.
Poate doriți să aveți
1.000 de repetări.  Ei
bine,
computerele moderne o pot face.
Acum 20 de ani nu puteau.
Deci simularea nu a fost...
Simularea Monte Carlo
nu a făcut
parte din practica inginerească.
Deci acum este posibil.  În
al doilea rând,
modelul poate
fi practic foarte simplu, o
foaie de calcul este foarte puternică,
și o poți obține cu un
program de completare Excel care o poate face.
Șablonul de carcasă de garaj pe
care l-am furnizat
este un exemplu în acest sens.
Sunt versiuni foarte elegante
disponibile.
@RISK este unul dintre ele.
Cazul despre care voi
vorbi mai târziu
are altul
numit Crystal Ball.
Deci, există
diverse forme.
Versiunile slick de
multe ori nu
vă permit să faceți genul de
analiză a flexibilității despre
care vom vorbi
în curs,
ci doar pentru a vă oferi...
există o gamă largă.
Și există, desigur, și alte
simulări care sunt posibile.
Modele de dinamică a sistemelor,
modele de așteptare, niciunul dintre acestea nu se
aplică cu adevărat tipului
de probleme cu
care ne confruntăm
în ceea ce privește proiectarea
și managementul sistemului, dar
nu vreau să le exclud
din listă.
Deci de ce aveți nevoie pentru ca
acesta să facă o simulare?
Aveți nevoie de distribuții
pentru parametrii cheie,
care, în general, au observat,
estimat, presupus sau ghicit.
Să ne gândim la câteva exemple.
Observa.
De exemplu, curgerea râului.
Dacă încercați să construiți
un hidrobaraj de energie electrică -
baraj hidroenergetic pentru Nil, așa cum au
făcut acum în Etiopia,
ați dori să știți ceva
despre incertitudinile
cu privire la cantitatea de apă care va
scădea
și cât de repede
puteți.  umpleți barajul
și cum funcționează totul?
Așa că puteți avea
observații despre asta
în ultimii 50 până la 100 de ani,
în funcție de locul în care vă aflați.
Deci un râu este o
distribuție observabilă.
Și poate avea
unele particularități.
Nu trebuie să
urmeze nicio curbă normală
sau Gompertz sau altă
curbă, este ceea ce este.
Se poate estima.
Adică, dacă încercați ca
în cazul minierului pe care îl voi
arăta mai târziu astăzi,
puteți consulta experții
care au proiectat
instalații de procesare
și care pot avea cele
mai bune estimări despre cum

va funcționa aceasta anume.
Și astfel puteți avea un
model tehnic al acestuia,
și care estimează
performanța situației.
Se poate presupune.
Adică, este posibil să fiți prognozat
prețurile produsului dvs.
pentru că știți ceva
despre concurență,
oarecum despre modul în care acestea se comportă
și așa mai departe, astfel încât să
faceți previziuni în avans presupunând
diverse aspecte ale pieței,
acțiunile concurenților dvs.,
cererea de  produsul dvs.
și așa mai departe.
Sau pur și simplu poate fi o ghicire.
Producția dumneavoastră poate depinde
de posibilele
reguli de mediu.
Dacă vă interesează energia din surse regenerabile
, regulile
privind impozitarea și
mediul și așa mai departe
pot fi afectate de
legislația națională sau de
legislația locală și
nu avem observații
despre modul în care se comportă în acele
situații în trecut,
dar am putea  mergeți la
oameni care înțeleg
legislatura sau
procesul și s-
ar putea să vă spună dacă este
o șansă de 50% sau o șansă de 10%.
Și ți-ar putea fi de folos,
dar este clar ghicit.
Deci facem tot ce putem.
Și în apărarea de a face față
lucrurilor care sunt presupuneri,
aș spune că a
ghici că există o șansă
este mai bine decât a ignora
o șansă, care
este și o formă de ghicire
, dar cu mult mai
puține informații despre aceasta.
Deci nu există nicio pretenție că
aceste distribuții pot
fi-- sunt perfecte sau
științifice în acest fel,
dar trebuie să ne
ocupăm de lumea
așa cum este și să recunoaștem că
șansele și incertitudinile lor
sunt în direcția corectă.