これらのヒントを活用して信頼できるモンテカルロシミュレーションを構築し、 Workspaceで実用的な結果を得ましょう。
モンテカルロシミュレーションの質は、その背後にあるモデルの質にかかっています。現実的な分布、検証済みの方程式、適切な反復回数を用いることで、実際のシステムを反映しない仮定から結論を導き出すリスクを減らします。
モンテカルロシミュレーション結果が正確で解釈可能かつ実行可能なものになるように、以下のガイドラインを参照してください。
まずはシンプルなモデルから始めましょう-
- まずはシステム内で最も重要な入力と出力から始めましょう。シンプルなモデルは検証や解釈が容易であり、しばしばパフォーマンスの主な要因を明らかにします。
- 必要に応じて後で複雑さを加えることができます。
入力分布を慎重に選びましょう-
- 将来の期待業績を示す過去のデータがあれば、適切な分布選定の参考に活用してください。
- 過去のデータがない場合は、プロセス知識や専門家に頼ってください。
可能な限り仕様制限を入力してください-
- 上限または下限の仕様制限を追加して、能力指標や仕様外パーセンテージを計算できます。これらの指標は、平均値単独よりも意思決定に有用であることが多いです。
- 最終仕様がまだ承認されていなくても、分析の初期段階でリスク、仕様外の割合、相対的能力を評価するために予備的または目標限界を入力してください。
感度分析結果を戦略的に解釈する-
- 急勾配のラインを持つ入力は出力の変動に最も大きな影響を与え、より厳密な制御の有力候補です。
- 平坦な線の入力は変動性にほとんど影響を与えず、許容差を緩やかにできる場合があります。
複雑なシミュレーションをグループで整理する-
- 大規模または複雑なモデルでは、グループを使って入力と出力を関数やプロセスステップごとに整理します。
- グループはモデルの管理、レビュー、他者とのコミュニケーションを容易にします。
シミュレーションの実行ごとにわずかな違いがあることを覚悟してください-
- モンテカルロシミュレーションはランダムサンプリングに依存しているため、シミュレーションを実行するたびに結果はわずかに異なります。
- 正確な数値よりも、全体的な傾向、レンジ、比較に焦点を当てましょう。
シナリオを探るためのモデルを複製する-
- 新しい入力設定や変動の低減など、代替シナリオをテストしながらシミュレーションのベースラインバージョンを保持しましょう。
- モデル間で結果を比較することでトレードオフを評価し、最適な選択肢を選ぶことができます。
