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Si vous souhaitez améliorer votre produit ou service en utilisant des données simulées, vous pouvez insérer et exécuter une simulation de Monte-Carlo. La simulation de Monte-Carlo utilise un échantillonnage aléatoire répété pour simuler les données d’un modèle mathématique donné et évaluer et optimiser le résultat.
Après avoir exécuté une simulation de Monte-Carlo, Workspace affiche les résultats, la façon dont vos résultats se comparent aux valeurs généralement acceptées et des conseils pour les étapes suivantes.
Pour plus d'informations, reportez-vous à Simulation de Monte-Carlo.
L'optimisation des paramètres identifie les paramètres optimaux pour les entrées que vous pouvez contrôler. Workspace effectue une recherche sur une étendue de valeurs pour chaque entrée afin de déterminer les paramètres qui permettent d'atteindre l'objectif défini et qui améliorent les performances du système.
Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Effectuer une optimisation des paramètres
L'analyse de la sensibilité identifie les entrées n'ayant qu'un faible impact sur la variation des résultats, ou celles qui la réduisent. Workspace affiche un graphique qui montre l’effet de la modification de l’écart type d’entrée sur le pourcentage de sortie qui n’est pas conforme aux spécifications.
Après avoir analysé les résultats, vous pouvez modifier les entrées ou les sorties, puis réexécuter l’analyse pour évaluer un certain nombre de scénarios hypothétiques.
Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Effectuer une analyse de sensibilité
Pour obtenir des vidéos, des procédures et des glossaires, accédez à l'Assistance Minitab Workspace.
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