이 팁들을 활용해 신뢰할 수 있는 몬테카를로 시뮬레이션을 구축하고 실행 가능한 결과를 Workspace얻으세요.
몬테카를로 시뮬레이션은 그 모델만큼의 성능에 달려 있습니다. 현실적인 분포, 검증된 방정식, 적절한 반복 횟수를 사용하면 실제 시스템을 반영하지 않는 가정에서 결론을 도출할 위험을 줄입니다.
몬테카를로 시뮬레이션 결과가 정확하고 해석 가능하며 실행 가능한지 확인하려면 다음 지침을 참고하세요.
간단한 모델부터 시작하세요-
- 시스템에서 가장 중요한 입력과 출력부터 시작하세요. 간단한 모델은 검증과 해석이 더 쉽고, 종종 성과의 주요 동인을 드러냅니다.
- 필요에 따라 나중에 복잡성을 추가할 수 있습니다.
입력 분포를 신중히 선택하세요-
- 예상되는 미래 성과를 나타내는 과거 데이터가 있다면, 이를 활용해 적절한 분포를 선택하는 데 활용하세요.
- 과거 데이터가 없다면, 프로세스 지식이나 전문가에 의존하세요.
가능한 한 사양 한도를 입력하세요-
- 성능 지표와 사양 초과 비율을 계산하기 위해 상한 또는 하한 사양 제한을 추가하세요. 이러한 지표들은 평균만을 수치하는 것보다 의사결정에 더 유용한 경우가 많습니다.
- 최종 사양이 아직 승인되지 않았더라도, 분석 초기에 예비 또는 목표 한계를 입력하여 위험, 사양 초과 비율, 상대적 역량을 평가하세요.
민감도 분석 결과를 전략적으로 해석하세요-
- 가파른 경사선을 가진 입력이 출력 변동에 가장 큰 영향을 미치며, 더 엄격한 제어가 필요한 강력한 후보입니다.
- 평평한 선을 가진 입력은 변동성에 거의 영향을 미치지 않으며, 허용 오차를 완화할 수 있습니다.
복잡한 시뮬레이션을 그룹으로 조직합니다-
- 크거나 복잡한 모델의 경우, 그룹을 사용하여 기능이나 프로세스 단계별로 입력과 출력을 조직합니다.
- 그룹은 모델을 관리하고 검토하며 다른 이들과 소통하기 쉽게 만듭니다.
시뮬레이션 실행 간에 작은 차이가 있을 것으로 예상하세요-
- 몬테카를로 시뮬레이션은 무작위 샘플링에 의존하기 때문에, 시뮬레이션을 실행할 때마다 결과가 약간 달라집니다.
- 정확한 수치보다는 전반적인 추세, 범위, 비교에 집중하세요.
시나리오를 탐색하기 위한 복제 모델-
- 새로운 입력 설정이나 변동성 감소 같은 대안 시나리오를 테스트하면서 시뮬레이션의 기본 버전을 유지하세요.
- 모델 간 결과를 비교하여 절충점을 평가하고 최선의 선택을 결정하세요.
