Um modelo que quase todas as grandes organizações do planeta
usam é chamado de simulação de Monte-Carlo.
Ele pode ser usado sempre que uma organização enfrenta incerteza,
que está herdando quase todas as decisões.
Porque vamos encarar isso, o universo é um lugar aleatório.
O que esse modelo faz é que ele permite que o analista veja
os resultados que você obtém substituindo muitos valores, milhares por
qualquer variável que seja desconhecida.
Se o número de testes for grande o suficiente,
você pode pegar essa média dos resultados e
terá uma ideia decente para orientar sua decisão.
Alguns exemplos da simulação de Monte-Carlo em ação.
Pode ser um estúdio tentando descobrir a
probabilidade de uma série de TV se tornar lucrativa,
uma fazenda ou uma empresa farmacêutica descobrir
quão caro será o desenvolvimento de um novo medicamento.
Ou, no nosso caso, salada de batata.
Este exemplo, uma cafeteria quer
oferecer salada de batata suficiente para nós
clientes de buffet sem ter
que jogar fora demais no final de cada dia,
a demanda por salada de batata
em qualquer dado dia da semana é normalmente
distribuído com uma média de
50 libras e um desvio padrão de dez libras.
Você pode tomar.
Pode fazer salada de batata em
lotes de 506070 ou 80 libras.
Custa a eles US $2 a libra
para produzi-lo e eles poderiam resolver por US $5 a libra.
Quanto esse refeitório precisa ganhar para
maximizar seus lucros?
Aqui estão incógnitas.
É a demanda todos os dias por salada de batata.
Poderia ser dez libras ou pode ser 100 libras.
Queremos saber a probabilidade em cada um dos
quatro níveis de produção, 50607080 libras.
Mas também queremos conhecer
essas probabilidades em milhares e milhares
de níveis de demanda inventados.
Alguns dos principais conceitos aqui que vamos abordar
são, naturalmente, uma simulação de Monte-Carlo.
A função rand.
E usamos Fill Series para preencher
um grande número de
células que seguem um determinado padrão.
Mais uma vez, vamos iniciar este modelo retirando
as informações
que nos são dadas no problema.
Sabe-se que o preço da salada de batata é de US $5 a libra,
então custa US $2 a libra.
Vamos escolher 60 libras é a nossa produção.
Dizem que isso poderia ser feito em lotes de 50 libras,
6070 ou 80 libras.
Temos que escolher um número inicial.
Então, vamos apenas escolher 60, mas saiba que poderia ter
sido 5070 ou 80 também.
Também é dado que
a demanda média é
50 libras com um desvio padrão de dez.
Agora, para a parte divertida deste modelo,
já que nossa demanda
por salada de batata em qualquer dia
é difícil de prever,
podemos usar uma simulação de Monte Carlo para ver
10 mil possíveis resultados e, em seguida, pegue
a média desses 10 mil casos
e essa será a nossa previsão.
Para fazer isso, vamos precisar
uma variável para impulsionar nossa demanda.
Em cada um desses 10 mil casos,
usamos uma função no Excel chamada rand,
R-A-N-D. E isso retornará
um número entre 01 e mudará constantemente.
Vamos usar esse número retornado por
rand para ser nosso ponto sob uma curva de distribuição normal.
Em seguida, vamos usar a
função norm.inv sobre a qual falamos em
um módulo anterior para estimar nossa demanda real em
qualquer dia para cada um desses 10 mil casos.
Por exemplo, se esse rand retornar 0,5,
saberemos que está bem no centro da nossa curva.
E também vai estar certo na média,
que é uma demanda de 50.
Então deixe-me digitar isso aqui.
Então, como eu disse,
esta é a função de P&D.
E ele deve retornar algum número entre 01.
Neste caso, é 0,08.
Isso está na extremidade inferior da distribuição.
A demanda real é, como eu disse,
vai ser tão normal,
essa função norm.inv onde
por probabilidade será o que retornou.
Nesta célula rand.
A média será 50 e nosso desvio padrão,
como dissemos, vai ser dez.
Vamos apertar Enter lá. Isso deve estar em 0,78 demanda.
Deve haver algum número maior
que 50 porque 50 anos ou média,
bem, ok, recalculou,
como eu disse, Ran muda o tempo todo.
Aqui. 0,32 é menor que 0,5,
é menor que o meio,
está no lado esquerdo da nossa curva.
Então nossa demanda real será menor que 50 e é, é
46 neste caso.
Agora, as libras vendidas serão as menores, menor
de quanto é produzido e a demanda real.
Porque você não consegue vender
mais do que produz e não pode, mas também não pode
vender
mais do que o que as pessoas estão dispostas a comprar.
O que fazemos é dizer mínimo de libras produzidas.
É essa célula e demanda real que está nesta célula.
Vamos ver isso demorando um segundo aqui.
Então, neste caso,
as libras feitas, como eu disse, temos 60.
A demanda real neste caso é de 53 libras.
E isso é um erro de arredondamento,
mas está tomando o menor desses dois números,
que é 50 para recalculá-lo novamente,
60 libras é o quanto ganhamos.
45 é a demanda para o dia,
então apenas 45 libras ou sal.
Agora aqui temos receita.
Esta é uma fórmula simples aqui.
Então, será apenas o preço que é de US $5 a
libra vezes quanto é realmente vendido naquele dia,
que é libras vendidas.
custo será a
função que é um número, desculpe, o custo,
que é de US $2 por libra-peso,
vezes o número de libras feitas, que é 60.
Retornar 120.
E, claro, o lucro é simplesmente receita menos custos.
Agora, para configurar
os 10 mil resultados em
cada uma das quatro possibilidades de produção.
É o que vamos ter
40 mil casos diferentes,
10 mil vezes 4.
Primeiro, vamos ver aqui é que o lucro é
simplesmente olhar para o que é calculado nesta célula.
Precisamos disso porque vamos fazer,
vou te mostrar isso em um segundo, mas vamos
fazer uma mesa bidirecional aqui.
Em cada uma das células.
E a tabela bidirecional, ela retornará o
lucro em cada um desses níveis de produção.
Em cada um dos 10 mil casos,
onde a demanda está mudando
em cada um desses 10 mil casos,
isso é impulsionado novamente por essa variável aleatória.
Então deixe-me, deixe-me mostrar-lhe, deixe-me mostrar-lhe isso.
E então aqui em cima teremos a
média desses 10 mil casos
para cada um dos níveis de produção.
E isso nos dará nosso lucro médio.
Vou colocar um nesta coluna.
E então, como eu disse, como eu disse anteriormente,
você pode simplesmente arrastá-lo para baixo.
Posso arrastá-lo para baixo e criar uma série aqui.
Então eu poderia ir se eu quisesse ir para nove, por exemplo,
ir Fill Series e ele voltará,
desculpe, eu vou dez, ele retornará 12345678910.
Mas se quiséssemos
10 mil casos e isso é muito arrastar.
Portanto, não vamos, em vez de fazer isso,
arrastá-lo manualmente para baixo,
vamos para baixo da casa, da seção inicial
e depois
editaremos e você verá esse preenchimento.
E neste caso queremos séries.
Certifique-se de que seu celular esteja
no que acabamos de colocar.
E queremos que isso comece com
um valor de meio passo de um e depois termine em 10 mil.
Nesse caso, séries e colunas.
Vamos bater, certo?
E agora, se formos para
o fundo desta matriz, você verá 10 mil.
Então, essa é uma maneira rápida.
Se você tiver mais de 100 células,
preciso preencher e elas ocorrem em um padrão.
Você pode usar o botão Série de preenchimento aqui.
Isso, isso nos dá nossos 10 mil casos.
Agora, onde vamos fazer?
Vamos usar o What-If.
Se você se lembrar de um módulo anterior,
dizemos que poderíamos fazer o que se tabela de dados,
vamos destacar e, novamente,
estou segurando Control Shift e todo o caminho para baixo.
Deixe-me fazer isso novamente aqui.
Então controle a seta para a direita
e, em seguida, Control Shift seta
E isso leva nossa mesa
até a dez milésima fila.
Mas também está ganhando esse lucro e também está
captando cada um dos nossos quatro níveis de produção.
Em seguida, vamos para a tabela de dados do cenário hipotógico.
Agora, nossa célula de entrada de linha será os quilos,
nossa produção, que está nesta célula.
Libras fizeram nossa produção.
Agora vamos fazer, queremos que
isso seja uma célula em branco neste caso.
Então, vamos dizer célula de entrada de coluna
e você pode apenas apontar para qualquer célula que esteja em branco.
Então, vou dizer L2 aqui.
Você pressionará Enter.
Isso levará alguns momentos para ser preenchido porque, novamente,
são 40 mil células estão sendo preenchidas e
sendo conduzidas por uma variável aleatória
que está mudando entre 01.
O que isso está nos dizendo é,
neste caso, quando a demanda é muito baixa,
0,03 e apenas 31 quilos de salada de
batata pivô estão sendo exigidos.
Se produzirmos 50 libras,
esse seria nosso lucro POR 50.
Neste caso. Deixe-me começar com 150.
Nesse caso, um lucro, neste caso,
seria de US $80 em lucro
se produzirmos 80 libras naquele dia.
Neste caso, nosso lucro é de US $240,
mas aqui embaixo, o lucro é realmente negativo 37.
O que estamos vendo cada célula nesta tabela
é o lucro naquele dia em diferentes níveis de produção.
Nesses 10 mil casos.
Uma demanda diária aleatória que queremos nesta célula é que queremos
a média de todos esses lucros diários.
Vou acertar o retorno.
Queremos, e vou arrastar isso.
Agora temos a média para cada nível de produção,
a média desses 10 mil casos.
Também fiz uma formatação condicional para
que o número máximo aqui seja destacado em vermelho.
Então o que isso está nos dizendo é
que se essa demanda no palco realmente baixa,
0,0018, se produzirmos apenas 50 libras,
estaríamos maximizando nosso lucro de US $130.
Isso faz sentido. É um gerenciado muito baixo.
Você quer, você não quer fazer
80 quilos de salada de batata.
Se apenas, por exemplo,
eu sou um substituto desta fórmula aqui.
Vou colocar 0,99.
Nesse dia, a demanda é muito alta.
O que vemos é que fizemos 60 quilos de salada de batata,
mas a demanda real era 73.
Vendemos 60 libras.
Nesse caso, para maximizar nosso lucro,
devemos fazer 70 quilos de salada de batata,
e isso nos dará um lucro diário esperado de US $210.
Se naquele dia fizéssemos apenas 50,
nosso lucro diário esperado seria de apenas US $150.