[SCRÂȘIT]
[FOȘIT]
[CLIC]
RICHARD DE NEUFVILLE: Acum,
având în vedere că aveți un
model de evaluare, având în vedere că
aveți incertitudini,
puteți vedea care este rezultatul,
performanța sistemului dvs.
atunci când nu există
flexibilitate -- pur și simplu spunând  ,
OK, dacă construim această fabrică și
apoi vedem care sunt veniturile, ne
putem gândi, ei
bine, producția noastră poate
crește și scade din cauza unor
probleme mecanice
sau orice altceva.
Cererea poate crește
și scade, în funcție
de concurență sau orice altceva.
Și toți împreună, putem
avea următoarele rezultate
în ceea ce privește beneficiile și costurile.
Pentru a face acest lucru, generați
un scenariu dinamic
și îl aplicați
modelului perioadă cu perioadă.
Adică cererea
începe la un nivel,
crește, crește, coboară, sus
, jos, orice.
Și faceți asta pentru toate posibilitățile de
cerere diferite pe care le
simulați
și apoi vă puteți gândi la --
asta s-ar întâmpla și în ceea ce privește
posibilitățile de producție.
Și pentru fiecare dintre aceste
scenarii, națiunea combinată
a variabilelor, veți
obține o măsură de performanță -
de exemplu,
valoarea actuală netă pentru asta.
Treci prin simulare...
vom trece prin acest proces.
2.000 de exemple este un
număr standard pe care mulți oameni îl folosesc.
Există un mod de a spune - de a
determina dacă crezi că
2.000 este mai bun decât 1.000
sau mai bine decât 10.000,
care este echilibrul potrivit.
Nu vom intra în asta pentru
moment, dar ceea ce spun
este că a face 2.000 este
o aproximare rezonabilă de ordinul întâi,
cel
puțin, astfel încât să
aveți 2.000 de măsuri
de performanță,
cum ar fi
valoarea actuală, și să
puteți calcula mediile.  --
în special,
ENPV, așteptat...
media.
Și apoi te poți
gândi la care
sunt extremele și așa mai departe.
Puteți trasa distribuția.
Deci acesta este
rezultatul de bază al unei simulări.
Acum, este important să recunoaștem
natura produsului
dintr-o analiză de simulare.
O analiză tradițională a fluxurilor de numerar actualizate

pentru a fi utilizată pentru valoarea actuală netă
este numere în, numere în afara.
Utilizați cea mai bună estimare pentru
costurile de investiție, producție,
vânzări etc.
Puneți numerele, porniți
mașina și obțineți un număr.
Valoarea actuală netă este astfel.
Rentabilitatea
investiției este așa.
Într-o simulare, în
analiza incertitudinii,
nu introduceți un număr.
Introduceți o formă,
o distribuție
și obțineți o distribuție.
Și curba țintă
este un nume generic
pentru a descrie ce
este acea distribuție.
De obicei, este
una din două forme.
Unul este cel pe care eu
personal îl prefer --
dar este o chestiune de alegere --
este o distribuție cumulativă.  Arată
de la-- ar putea exista
unele șanse ca lucrurile să fie cu adevărat
rău, mai multe șanse ca lucrurile să
fie mai bune și și cetera,
continuă, o
distribuție cumulată
până la nu există nimic--
nu este probabil să fie mai bună
decât un anumit maxim.  .
Dar ai putea să-l arăți și
ca distribuție.
Gândiți-vă la ea ca la o
formă normală sau ceva -- ar
putea fi sau ar
putea fi bimodală,
dar o formă de frecvență
sau cumulată.
Cum creezi
curba țintă?
Sau cum
creează procesul curba țintă?
Deci, simularea
produce multe fișiere.
Acum, probabilitatea
fiecărui scenariu -- am
făcut
corect simularea,
așa cum ar trebui făcută --
este ca fiecare scenariu să fie la
fel de probabil.
De ce?
Pentru că eșantionați din
distribuția de bază
în funcție de probabilitate.
Dacă valoarea mare este de
4 ori mai probabilă
decât valoarea scăzută,
eșantionați valoarea mare de 4 ori
și valoarea scăzută de 1 dată, astfel
încât să o prelevați din --
conform distribuției.
Așadar, consecința este că fiecare
dintre cele 2.000 de simulări sau câte multe
simulări au
aceeași probabilitate.
Având în vedere că, având în vedere cele
2.000 de rezultate,
modul în care a
procedat mecanic
este să îndoiți rezultatele.
Dar, pe măsură ce te uiți la
intervalele de rezultate--
primul 1%, 2%, 3%--
poate de 100 de ori,
100 de recipiente și asta--
deci numărul de
mostre din fiecare recipient
este acea frecvență și
asta creează o histogramă,
dacă doriți.
Dacă aveți destui 1,
nu mai este o diagramă cu bare,
ci este o distribuție.
Și asta poate
fi ușor calculat
într-o distribuție cumulată.
Deci, întregul proces
este ușor automatizat.
Și șablonul de caz de garaj
, care
este o foaie de calcul foarte banală,
dar face asta pentru tine.
Deci, dacă ai vrut să o faci
singur, o poți face,
dar nu este
deosebit de necesar.
Totul este făcut pentru dvs. pentru
proiectele dvs., dacă îl utilizați
sau pentru după orele de curs
sau mai târziu.
Deci, iată un exemplu,
că
toate aceste containere individuale au
fost adunate
și iată
probabilitatea fiecăreia,
și aici este
distribuția cumulată,
curba țintă-- o curbă țintă.
Apropo, doar pentru a fi
clar aici, deci acesta este...
trecând de la 0% la 100%.
Deci nu este nimic mai rău
decât acest număr special
în distribuția ta.
Acesta este cel mai jos.
Acesta este cel mai mare, 100%.
Și acesta, de exemplu,
iată că, la nivelul 0, dintr-un
motiv oarecare este 50%.
Dar nu trebuie
să fie așa,
dar este în acest
caz particular.
Deci acesta este un exemplu de
distribuție cumulativă.
Acum, aspectul interesant este,
cum priviți flexibilitatea?
Deci prima întrebare este,
desigur, ce flexibilitate?
Despre ce vorbim?
Și răspunsul la
asta, în general,
este flexibilitatea care
are cel mai mare impact în ceea ce privește
incertitudinea. Este mare
dacă ai avea un caz foarte rău,
ce ai face în privința asta?
Și ce fel de flexibilitate
te-ar ajuta în...
ar fi cel mai de impact?
În cazul garajului
, incertitudinea
este în cerere, deci
ce fel de flexibilitate
este capacitatea de a satisface
cererea, deci este un număr
de niveluri în garaj.
Într-un anumit caz,
ar trebui să vă gândiți
la asta pentru problema dvs.
și ce fel de flexibilitate
ar putea avea cel mai mare impact.
Și pentru cei dintre voi
care faceți proiecte,
vom analiza asta în detaliu.
Aceasta este una dintre
întrebările cu care
veți dori să vă luptați.
Deci, treaba este, OK, am
această flexibilitate, de exemplu,
de a construi un
etaj suplimentar în garajul meu.
Când ar trebui să-l exersez?
Ar trebui să o fac imediat?  Ar
trebui să o fac în
așteptarea cererii viitoare?  Ar
trebui să aștept până când
există cerere?
În simulare, nu putem face asta.
Nu avem o
modalitate de a calcula
când este momentul optim.
Există câteva
metode pentru a rezolva
asta, cum ar fi
programarea dinamică, dar aceasta--
programarea dinamică
implică că nu
poți face nimic
pentru a afecta aspectele viitoare.
Aceasta este așa-numita
funcție de independență a căii.
Și scopul principal
al flexibilității
este că
poți face lucruri
astfel încât acea
metodă puternică să nu funcționeze pentru noi.
Și sunt atât de multe căi.
Dacă ne gândim la 2.000 de
mostre din ceea ce s-ar putea întâmpla,
înseamnă doar 2.000 de
mostre din ceea ce
poate fi un milion
de posibilități de căi
ca o combinație a
diferitelor probabilități
în momente diferite de prețuri,
cantități și așa mai departe.
Este mult prea mare
pentru a fi căutat.
Deci procedura este de a defini
ceea ce știm ca reguli de decizie.