8. Запуск процесса оценки рисков

Запуск проводится также как и для обычного процесса моделирования. Статусная информация показывается на нижней информационной панели. Процесс может занять какое-то время для выполнения всех заданных запусков модели, но если его остановить, то пакет не сможет вычислить оценки для результирующих переменных. Однако имеется возможность приостановить процесс, нажав на кнопку пауза, а затем продолжить его выполнение.

Для запуска нажимаем на . Число запусков модели и модельное время внутри запуска показывается на нижней информационной панели. Когда все запуски будут выполнены, будут показаны результаты анализа на временном графике.

Как видно из графика общий доход не очень чувствителен к изменениям Времени задержки поставки, так как разница между нижней и верхней границей графика мала.

Нижний график показывает 10 перцентилей, представляющих значения, где 10% имитационных запусков для анализа прибыли будут ложиться ниже. Другими словами, с 90% вероятностью мы достигнем прибыли, которая лежит выше этой кривой.

9. Анализ информационной задержки.

Итак, мы убедились, что модель не очень чувствительна к изменениям во времени доставки. Проверим, насколько она чувствительна к Информационной задержке. В модели предполагается, что информация о спросе достигает руководства склада за 30 дней. Но что, если фактически имеются значительные отклонения от этого значения. Например, если эта информация приходит в диапазоне от 25 до 35 дней, с наиболее частым значением 30 дней.

Для проведения оценки возвращаемся в окно Анализа переменных раздела Анализ рисков

Щелкаем правой кнопкой мыши по переменной Время задержки поставки в разделе допущения и удаляем ее.

Затем щелкаем правой кнопкой мыши по и добавляем переменную Информационная задержка. Щелкаем правой кнопкой мыши по появившейся в разделе Допущения переменной Информационная задержка и выбираем треугольное распределение.

Щелкаем правой кнопкой мыши по параметру Информационная задержка, затем Properties и проставляем значения в соответствии с рисунком.

10. Показ результатов второго анализа.

Временной график на Приватной диаграмме, как и раньше, покажет распределение результатов для Общей прибыли после окончания процесса моделирования.

График 10 перцентилей показывает нижнюю границу области, в которую попадают значения прибыли с 90% точностью. Мы видим, что прибыль не очень чувствительна к изменениям в информационной задержке. Фактически мы видим тот же результат, что и в предыдущем анализе.

11. Анализ коэффициента стоимости хранения

Сейчас можно сделать вывод, что модель малочувствительна к изменениям в двух исследованных временных задержках. Последний параметр, влияние которого хотелось бы посмотреть - стоимость хранения на складе получаемых товаров. Эту величину в модели представляет Коэффициент стоимости хранении. Проведем анализ риска для изменений этого параметра. С этой целью удалим из раздела Допущения (Assumption) параметр Информационная задержка и добавим параметр Коэффициент стоимости хранении. Выбрав опцию свойства для Коэффициента стоимости хранении определим закон распределения его значений как равномерный (uniform) с параметрами, указанными на рисунке:

Раздел Допущения примет вид: