利用这些建议构建可靠的蒙特卡洛模拟，并获得可作的结果。 Workspace
蒙特卡洛模拟的好坏取决于背后的模型。使用现实分布、验证方程和适当的迭代次数，可以降低从不反映真实系统的假设中得出结论的风险。
请参考以下指南，确保您的蒙特卡洛模拟结果准确、可解读且可作。
从一个简单的模型开始-
- 从系统中最重要的输入和输出开始。简单的模型更容易验证和解释，且通常能揭示性能的主要驱动因素。
- 你可以根据需要增加复杂度。
请谨慎选择输入分布-
- 如果你拥有代表预期未来表现的历史数据，请用它来帮助选择合适的分布。
- 如果没有历史数据，请依赖流程知识或相关领域专家。
尽可能输入规格限制-
- 添加上限或下限以计算能力指标和超出规格百分比。这些指标通常比单独的平均值更有助于决策。
- 即使最终规格尚未获批，也应在分析早期输入初步或目标限值，以评估风险、超出规格百分比及相对能力。
战略性地解读敏感性分析结果-
- 输入线路倾斜较陡，对输出变化影响最大，是更严格控制的有力候选对象。
- 带有平直线的输入对变异性影响不大，可能允许宽松公差。
用组组织复杂仿真-
- 对于大型或复杂模型，使用组来按功能或过程步骤组织输入和输出。
- 组使模型更容易管理、审查和与他人沟通。
模拟运行之间存在细微差别-
- 由于蒙特卡洛模拟依赖随机抽样，每次运行模拟结果都会略有差异。
- 关注整体趋势、区间和对比，而非精确数值。
复制模型以探索各种场景-
- 在测试替代场景（如新输入设置或降低变异性）时，保持模拟的基线版本。
- 比较不同模型的结果，帮助你评估权衡并选择最佳方案。
