Utiliza estos consejos para construir simulaciones fiables de Monte Carlo y obtener resultados accionables en Workspace.
La simulación de Montecarlo solo es tan buena como el modelo que la respalda. Utilizar distribuciones realistas, ecuaciones validadas y conteos de iteraciones apropiados reduce el riesgo de sacar conclusiones de supuestos que no reflejan el sistema real.
Consulta las siguientes directrices para asegurarte de que los resultados de tu simulación de Monte Carlo sean precisos, interpretables y accionables.
Empieza con un modelo sencillo-
- Empieza por las entradas y salidas más importantes de tu sistema. Un modelo sencillo es más fácil de validar e interpretar, y a menudo revela los principales factores del rendimiento.
- Puedes añadir complejidad más adelante según lo necesites.
Elige cuidadosamente las distribuciones de
entrada-
- Si tienes datos históricos que representan el rendimiento futuro esperado, úsalo para ayudar a seleccionar las distribuciones adecuadas.
- Si no hay datos históricos disponibles, confía en el conocimiento del proceso o en expertos en la materia.
Introduce los límites de especificación siempre que
sea posible-
- Añade límites superiores o inferiores de especificación para calcular métricas de capacidad y porcentaje fuera de especificación. Estas medidas suelen ser más útiles para la toma de decisiones que los promedios por sí solos.
- Incluso si las especificaciones finales aún no han sido aprobadas, introduce límites preliminares o objetivos para evaluar el riesgo, el porcentaje fuera de especificación y la capacidad relativa desde el principio del análisis.
Interpretar los resultados del análisis de
sensibilidad de forma estratégica-
- Las entradas con líneas con pendiente pronunciada tienen el mayor impacto en la variación de salida y son fuertes candidatos para un control más estricto.
- Las entradas con líneas planas tienen poco efecto en la variabilidad y pueden permitir tolerancias relajadas.
Organizar simulaciones complejas con grupos-
- Para modelos grandes o complejos, se utilizan grupos para organizar entradas y salidas por función o paso de proceso.
- Los grupos facilitan la gestión, la revisión y la comunicación de los modelos con otros.
Espera pequeñas diferencias entre simulaciones-
- Como las simulaciones de Monte Carlo dependen de muestreo aleatorio, los resultados variarán ligeramente cada vez que ejecutes la simulación.
- Céntrate en las tendencias generales, los rangos y las comparaciones en lugar de los valores exactos.
Modelos duplicados para explorar escenarios-
- Mantén una versión base de tu simulación mientras pruebas escenarios alternativos, como nuevos ajustes de entrada o una menor variabilidad.
- Compara los resultados entre modelos para ayudarte a evaluar los compromisos y elegir la mejor opción.
