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Monte Carlo 시뮬레이션 추가

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Monte Carlo 시뮬레이션에 대해 알아보기

시뮬레이션된 데이터를 사용하여 제품이나 서비스를 개선하려는 경우 Monte Carlo 시뮬레이션을 삽입하고 실행할 수 있습니다. Monte Carlo 시뮬레이션은 반복된 무작위 샘플링을 사용하여 주어진 수학적 모형에 대한 데이터를 시뮬레이션하고 결과를 평가 및 최적화합니다.

  1. 탐색기 창에서 도구 추가을(를) 선택한 다음 몬테 카를로 시뮬레이션을(를) 선택합니다.
  2. 모형을 정의하고 시뮬레이션을 실행합니다. 변수와 반응 방정식을 수동으로 입력하거나 Minitab에서 모델 가져오기을(를) 선택하고 Minitab 프로젝트에서 원하는 수의 모형을 가져옵니다.
  3. 결과를 검토합니다.
  4. 모수 최적화를 수행합니다.
  5. 민감도 분석을 수행합니다.

Monte Carlo 시뮬레이션을 실행한 후 Engage는 결과, 결과가 일반적으로 허용되는 값과 비교되는 방법 및 다음 단계에 대한 지침을 표시합니다.

자세한 내용은 Monte Carlo 시뮬레이션으로 이동하십시오.

모수 최적화에 대해 알아보기

모수 최적화는 통제할 수 있는 입력의 최적 설정을 식별합니다. Engage는 각 입력의 값 범위를 검색하여 정의된 목표를 충족하고 시스템 성능 개선으로 이어지는 설정을 찾습니다.

자세한 내용은 모수 최적화 수행으로 이동하십시오.

민감도 분석에 대해 알아보기

민감도 분석는 출력의 변동에 거의 영향을 미치지 않는 입력이나 출력의 변동을 줄이는 입력을 식별합니다. Engage는 입력 표준 편차를 변경하여 사양을 벗어난 출력의 백분율에 미치는 영향을 보여주는 그래프를 표시합니다.

결과를 분석한 후 입력 또는 출력을 변경한 다음 분석을 다시 실행하여 여러 가상 시나리오를 평가할 수 있습니다.

자세한 내용은 민감도 분석 수행으로 이동하십시오.

다음 단계

이제 몇 가지 도구를 로드맵에 추가하고 프로젝트의 첫 번째 단계를 완료했으므로 단계 검토를 위해 프로젝트를 제출하고 다른 사람들과 공유할 수 있습니다.
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