Verwenden Sie eine Monte-Carlo-Simulation, um Risiken in der quantitativen Analyse und Entscheidungsfindung zu berücksichtigen.

Die Simulation verwendet ein mathematisches Modell des Systems, mit dem Sie das Verhalten des Systems schneller, billiger und möglicherweise sogar sicherer untersuchen können, als wenn Sie mit dem realen System experimentieren würden.

Die Simulation liefert Erwartungswerte basierend auf Gleichungen, die die Beziehung zwischen den Eingaben (X) und Ausgaben (Y) definieren. Dies können bekannte Gleichungen sein oder auf einem Modell basieren, das Sie aus einem Versuchsplan DOE) oder einer Regressionsanalyse in Minitab erstellt haben.

Engage zeigt nach Abschluss der anfänglichen Simulation ein Histogramm und zusammenfassende Statistiken an, einschließlich der erwarteten Ausgabewerte und einer Schätzung ihrer Variabilität. Wenn Sie Spezifikationsgrenzen angeben, enthalten die Ergebnisse auch Prozessleistungsmetriken.

Engage stellt die folgenden Analysemethoden bereit, mit denen Sie die Ergebnisse der anfänglichen Simulation weiter verbessern können.
  • Parameteroptimierung: Ermittelt optimale Einstellungen für die Eingaben, die Sie steuern können. Engage sucht nach einem Wertebereich für jede Eingabe, um Einstellungen zu bestimmen, bei denen das festgelegte Ziel erreicht und eine bessere Leistung des Systems erzielt wird.
  • Empfindlichkeitsanalyse: Identifiziert die Eingaben, deren Variation den größten Einfluss auf die wichtigsten Ausgaben hat. Verwenden Sie diese Methode zusammen mit Ihrem Prozesswissen, um die Eingaben zu identifizieren, die angepasst werden können, um Verbesserungen vorzunehmen.
Eine Monte-Carlo-Simulation beantwortet die folgenden Fragen.
  • Welche Verteilung passt am besten zu meinen Eingabedaten? Welche Werte kann ich für meine Ausgaben erwarten?
  • Wie leistungsfähig ist mein Prozess oder Produkt angesichts der Unsicherheit in den Eingabeparametern?
  • Was sind die optimalen Einstellungen, um mein Ziel zu erreichen?
  • Wie wirkt sich die Variation in den Eingaben auf die Variation der Antwort aus?

Vorgehensweise

  1. Identifizieren Sie die Gleichungen y= f(x), die die Beziehung zwischen den Ein- und Ausgaben erklären. Gleichungen können aus Prozesswissen oder aus einer statistischen Analyse stammen.
  2. Definieren Sie die Verteilung jeder Eingabevariablen. Wenn Sie nicht wissen, welche Verteilung Sie verwenden sollen, Engage können Sie historische Daten in einer CSV-Datei untersuchen und eine mögliche Verteilung empfehlen.
  3. Führen Sie eine Monte-Carlo-Simulation durch.
  4. Führen Sie eine Parameteroptimierung durch.
  5. Führen Sie eine Empfindlichkeitsanalyse durch.

Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen einer Monte-Carlo-Simulation.

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