Modellare la probabilità di risultati diversi in un processo che non può essere facilmente previsto a causa dell'intervento di variabili casuali.
- Metodologie: Clienti e marketing, Ideazione, Progettazione del prodotto
Simulazione di Monte Carlo

Simulazione di Monte Carlo
- Miglioramento dei processi, Ottimizzazione del processo, Gestione del progetto, Analisi del rischio, Gestione del rischio, Simulazione, Analisi statistica, Controllo statistico del processo (SPC)
Obiettivo:
Come si usa:
- Tecnica matematica computerizzata che consente di tenere conto del rischio nell'analisi quantitativa e nel processo decisionale. Viene utilizzata per modellare la probabilità di risultati diversi eseguendo un gran numero di simulazioni con input casuali.
Professionisti
- Può essere utilizzato per modellare sistemi complessi con molte fonti di incertezza; fornisce una gamma di risultati possibili e le relative probabilità.
Contro
- Può essere computazionalmente costoso; l'accuratezza dei risultati dipende dalla qualità del modello e dei dati di input.
Categorie:
- Economia, Ingegneria, Gestione del rischio
Ideale per:
- Analizzare il rischio e l'incertezza in un piano di progetto, in un modello finanziario o in un progetto ingegneristico.
La simulazione Monte Carlo trova ampia applicazione in vari settori come la finanza, l'ingegneria, la gestione dei progetti e la sanità, spesso durante le fasi di pianificazione e progettazione di progetti in cui l'incertezza è prevalente. In finanza, ad esempio, può essere utilizzata per valutare il rischio associato ai portafogli di investimento, consentendo agli analisti di simulare migliaia di possibili scenari di mercato per comprendere i potenziali rendimenti e rischi. In ingegneria, questo metodo può essere utilizzato per prevedere le prestazioni e l'affidabilità dei sistemi di sicurezza nell'industria aerospaziale o automobilistica, dove molte variabili possono influenzare i risultati, come le proprietà dei materiali e le condizioni di carico. Nell'ambito della gestione dei progetti, la simulazione Monte Carlo è uno strumento efficace per valutare le tempistiche, i costi e l'allocazione delle risorse dei progetti, aiutando i team a identificare l'impatto probabilistico di potenziali ritardi e sforamenti dei costi. I partecipanti sono in genere project manager, analisti del rischio e data scientist che inseriscono i dati storici e definiscono le variabili e le distribuzioni di probabilità fondamentali per la simulazione. Un vantaggio significativo è la capacità di illustrare un ampio spettro di risultati potenziali insieme alle loro probabilità, consentendo così un processo decisionale informato che incorpora la gestione del rischio. Le organizzazioni che cercano di minimizzare le incertezze e di migliorare le proprie capacità predittive spesso iniziano a utilizzare questa metodologia, incorporandola come pratica standard nei quadri di valutazione del rischio. Il versatilità La simulazione Monte Carlo è in grado di adattarsi a un'ampia gamma di scenari, il che la rende una scelta preferenziale in contesti in cui l'analisi quantitativa del rischio e dell'incertezza è fondamentale.
Fasi chiave di questa metodologia
- Definire il problema e determinare il risultato desiderato.
- Sviluppare un modello matematico che rappresenti il sistema o il processo.
- Identificare e quantificare le fonti di incertezza del modello.
- Selezionare distribuzioni di probabilità appropriate per le variabili incerte.
- Implementare la simulazione Monte Carlo, generando casualmente i valori di input.
- Eseguire un gran numero di iterazioni di simulazione per cogliere una gamma di risultati.
- Analizzare i risultati per determinare la probabilità di risultati diversi.
- Convalidare il modello e i risultati attraverso il confronto con dati noti o benchmark.
- Affinare il modello, se necessario, in base ai risultati della convalida e alle nuove informazioni.
Suggerimenti per i professionisti
- Considerate la possibilità di incorporare l'analisi di sensibilità all'interno della simulazione per identificare le variabili che hanno un impatto più significativo sui risultati e concentrare le strategie di mitigazione di conseguenza.
- Utilizzare un numero sufficiente di simulazioni, spesso migliaia o milioni, per garantire che le distribuzioni di probabilità dei risultati convergano per ottenere previsioni più affidabili.
- Utilizzate distribuzioni multivariate nelle vostre ipotesi di input per rappresentare accuratamente i rischi correlati e i loro effetti combinati sul progetto o sulla progettazione.
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Contesto storico
1750
1790
1893
1950
1779
1875
1900
(se la data non è nota o non è rilevante, ad esempio "meccanica dei fluidi", viene fornita una stima approssimativa della sua notevole comparsa)
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