MonteCarlo
-
MonteCarlo
Kezdő lap E-mail: lakat@lkq.hu
Monte Carlo szimuláció
A Monte Carlo szimulációt a Companion by Minitab szoftver egy menüpontja szolgáltatja. Szakemberek gyakran kerülnek olyan helyzetben, hogy egy termék vagy folyamat nem tudja megfelelően betartani az előírt tűréshatárokat és követelményeket. Ekkor felülvizsgálják a tervezést, megpróbálnak új beállításokat. Ebben segít a Monte Carlo szimuláció, amikor kézen fogva a felhasználót lépésenként elvezet az optimális megoldáshoz, figyelembe véve a véletlenszerűséget.
Minitab:
1. Minitab statisztikai szoftverrel meghatározható a fontos bemenő változókat tartalmazó modell a transzferfüggvénnyel együtt, mely utóbbi kapcsolatot teremt a bemeneti és a kimeneti változók között.
2. Előzetes tapasztalatok alapján (pl. adatok illeszkedésvizsgálatával) meghatározható a bemenő változókhoz az eloszlások típusa és a hozzátartozó paraméterek (pl. normális eloszlás esetén: várhatóérték és szórás).
3. Nagyszámú véletlen adat generálása történik - a kiválasztott eloszlásból - mindegyik bemenő változóhoz (szimuláció).
4. A transzferfüggvény segítségével meghatározásra kerülnek a kimenő adatok és azok eloszlása (Hisztogram).
5. Tűrés megadásával képességvizsgálat elvégezhető (a jelenlegi helyzetre).
Monte Carlo szimuláció:
6. Optimalizáláshoz mindegyik bemenő változóhoz megadják a paraméterhatárokat (pl. normális eloszlásnál minimum és maximum várhatóértéket).
7. Megtörténik az optimalizálás céljának kijelölése (pl. minimális selejt % vagy maximális Ppk-érték).
8. Nagyszámú véletlen bemenő adat generálása során az optimalizálás iterációval történik. (Iteráció = fokozatos közelítés, egy adott eljárásnak egyre pontosabb értéket adó többszöri megismétlése.)
9. Devize megadja – mindegyik bemenő változóra - az optimális paraméterértékeket (pl. normális eloszlás esetén a várható értéket) és a hozzátartozó képességvizsgálatot (fejlesztés utáni helyzet).
10. Az optimalizálást az Érzékenységi Elemzés fejezi be, mely megmutatja, hogy a bemenő változók szórásának modusulása hogyan befolyásolja a válaszváltozót (pl. selejt %-ot vagy szórást). Így eldönthető, hogy mely faktort kell szigorú kontroll alatt tartani és melyiket kevésbé.
Monte Carlo szimuláció segít megérteni a termékben/folyamatban lévő – véletlen okozta – bizonytalanságot, ezzel szükségtelenné teszi a drága és időrabló kísérletezéseket.
< Előző lap Vissza a lap elejére Következő lap >