A simulação usa um modelo matemático do sistema, que permite explorar o comportamento do sistema mais rápido, mais barato e possivelmente até mais seguro do que se você experimentou no sistema real.
A simulação fornece valores esperados com base em equações que definem a relação entre as entradas (X) e as saídas (Y). Estas podem ser equações conhecidas, ou podem ser baseadas em um modelo que você criou a partir de um experimento projetado (DOE) ou análise de regressão no Minitab.
Após a conclusão da simulação inicial, Engage exibe um histograma e estatísticas sumárias, incluindo valores de saída esperados e uma estimativa de sua variabilidade. Se você fornecer limites de especificação, os resultados também incluem métricas de desempenho do processo.
Engage fornece os seguintes métodos de análise para ajudá-lo a melhorar ainda mais os resultados da simulação inicial.
- Otimização de parâmetro: Identifica as configurações ideais para as entradas que você pode controlar. Engage procura um intervalo de valores para cada entrada a fim de encontrar configurações que atendam ao objetivo definido e levem a um melhor desempenho do sistema.
- Análise de Sensibilidade: Identifica as entradas cuja variação tem mais impacto nas saídas principais. Use este método juntamente com seu conhecimento de processo para identificar os insumos que podem ser ajustados para fazer melhorias.
Um
Simulação de Monte Carlo responde às seguintes perguntas.
- Qual distribuição melhor se encaixa nos meus dados de entrada? Que valores posso esperar para minhas saídas?
- Quão capaz é o meu processo ou produto, dada a incerteza nos parâmetros de entrada?
- Quais são as configurações ideais para alcançar meu objetivo?
- Como a variação dos insumos afeta a variação da resposta?
Como fazer
- Identifique as equações, y=f(x), que explicam a relação entre as entradas e saídas. Equações podem vir do conhecimento do processo ou de uma análise estatística.
- Defina a distribuição de cada variável de entrada. Se você não sabe qual distribuição usar, Engage pode examinar dados históricos em um arquivo CSV e recomendar uma possível distribuição.
- Executar uma simulação de Monte Carlo.
- Realize otimização de parâmetros.
- Realize uma análise de sensibilidade.
Para obter mais informações, vá para Acrescentar uma simulação de Monte Carlo.
