Pour exécuter une simulation, vous devez connaître la distribution et les paramètres de chaque entrée (X) ainsi que les équations qui décrivent votre processus.
Les équations peuvent provenir de la connaissance des processus ou être basées sur un modèle que vous avez créé à partir d’une expérience conçue (plan d'expérience) ou d’une analyse de régression dans Minitab.
Si un modèle contient des facteurs catégoriels, vous pouvez sélectionner les niveaux de facteurs à inclure dans l’équation.
Pour comparer les résultats de simulation pour la même variable Y en utilisant différents niveaux de facteur, sélectionnez la variable Y et le niveau de facteur à inclure dans l’équation, puis importez-les. Répétez ce processus jusqu’à ce que vous ayez sélectionné tous les niveaux de facteur à comparer.
Après avoir défini le modèle, vous êtes prêt à exécuter une simulation.
Lorsque vous disposez d’une simulation complexe ou volumineuse, vous pouvez créer des groupes pour définir le modèle par fonction. Par exemple, vous pouvez décrire différentes actions ou le comportement de différentes parties dans la simulation. Avec les groupes, vous pouvez catégoriser les entrées et les sorties pour vous aider à gérer et à organiser votre simulation.
Souvent, dans les simulations de Monte-Carlo, les réponses simulées violent l’hypothèse de normalité. Par conséquent, Workspace utilise une méthode non paramétrique pour calculer la capacité dans l’outil de simulation. La méthode non paramétrique calcule l’étalement de la distribution de sortie en utilisant les percentiles observés de 0,135 et 99,865 des données simulées, ce qui est analogue à +/-3 sigma dans une distribution normale.
Parce qu’il n’y a pas de sous-groupes et pas de concept de variation à long terme et à court terme dans le contexte de la simulation, les valeurs Cpk et Ppk sont équivalentes dans la simulation de Monte-Carlo Workspace. Choisissez , puis sélectionnez l’étiquette que vous préférez.
En fonction de la propagation dans les données et des limites de spécification que vous définissez dans le modèle, Workspace calcule PPL et PPU pour trouver le Ppk correspondant.
Workspace affiche les résultats de la simulation, la façon dont vos résultats se comparent aux valeurs généralement acceptées et des conseils pour les étapes suivantes.
Chaque fois que vous répétez la simulation, les résultats varient car la simulation est basée sur des valeurs sélectionnées au hasard pour les entrées.
Après avoir analysé les résultats, vous pouvez revenir au modèle et modifier les entrées ou les sorties, puis le réexécuter. Cela vous permet de tester plusieurs scénarios possibles afin que vous puissiez avoir un aperçu du comportement de votre système et prendre de meilleures décisions.
Regardez une vidéo pour en savoir plus sur les simulations de Monte-Carlo.