Un modèle que presque toutes les grandes organisations de la
planète utilisent s'appelle la simulation Monte-Carlo.
Il peut être utilisé chaque fois qu'une organisation est confrontée à une incertitude,
qui hérite de presque toutes les décisions.
Parce qu'avouons-le, l' univers est un lieu aléatoire.
Ce modèle permet à l'analyste de voir
les résultats obtenus en substituant de nombreuses valeurs,
des milliers par une variable inconnue.
Si le nombre d'essais est suffisamment important,
vous pouvez alors prendre cette moyenne des résultats et
vous aurez une bonne idée pour guider votre décision.
Quelques exemples de simulation Monte-Carlo à l'œuvre.
Il pourrait s'agir d'un studio qui tente de comprendre
la probabilité qu'une série télévisée devienne rentable,
une ferme ou une entreprise pharmaceutique qui découvrira
le coût du développement d'un nouveau médicament.
Ou dans notre cas, une salade de pommes de terre.
Dans cet exemple, une cafétéria veut
offrir suffisamment de salade de pommes de terre à
nos clients buffet sans avoir
à en jeter trop à la fin de la journée,
la demande de salade de pommes de terre
sur n'importe quelle donnée. le jour de la semaine est normalement
distribué avec une moyenne de
50 livres et un écart type de dix livres.
Vous pouvez prendre.
Il peut faire de la salade de pommes de terre en
lots de 506070 ou 80 livres.
Cela leur coûte 2$ la livre
pour le produire et ils pourraient se résoudre pour 5$ la livre.
Combien cette cafétéria doit-elle faire
pour maximiser ses profits ?
Voici des inconnues.
Est la demande chaque jour pour la salade de pommes de terre.
Il peut être de 10 livres ou de 100 livres.
Nous voulons connaître la probabilité à chacun des
quatre niveaux de production, soit 50607080 livres.
Mais nous voulons également connaître
ces probabilités à des milliers et des milliers
de niveaux de demande inventés.
Certains des concepts clés que nous allons aborder ici
sont bien sûr une simulation Monte-Carlo.
La fonction Rand.
Et nous utilisons Fill Series pour remplir
un grand nombre de
cellules qui suivent un certain modèle.
Encore une fois, nous allons commencer ce modèle en
extrayant les informations
qui nous sont données dans le problème.
On sait que le prix de la salade de pommes de terre est de 5$ la livre,
puis il coûte 2$ la livre.
Nous allons cueillir 60 livres est notre production.
On nous dit qu'il pourrait être fabriqué par lots de 50 livres,
6070 ou 80 livres.
Nous devons choisir un numéro de départ.
Alors, choisissons 60, mais sachez juste qu'il aurait pu être
5070 ou 80.
Nous sommes également informés que
la demande moyenne est
50 livres avec un écart type de dix.
Maintenant, pour la partie amusante de ce modèle,
puisque notre demande
salade de pommes de terre à un jour donné
est difficile à prévoir,
nous pouvons utiliser une simulation Monte Carlo pour examiner
10 000 possibles. et ensuite prendre
la moyenne de ces 10 000 cas
et ce sera notre prédiction.
Pour ce faire, nous allons avoir besoin
d'une variable pour stimuler notre demande.
Dans chacun de ces 10 000 cas,
nous utilisons une fonction dans Excel appelée rand,
R-A-N-D. Et cela renverra
un chiffre compris entre 01 et ça va changer constamment.
Nous allons utiliser ce nombre renvoyé par
rand pour être notre point sous une courbe de distribution normale.
Ensuite, nous allons utiliser la
fonction norm.inv dont nous avons parlé dans
un module précédent pour estimer notre demande réelle
jour donné pour chacun de ces 10 000 cas.
Par exemple, si ce rand renvoie 0,5,
nous savons que c'est juste au centre de notre courbe.
Et cela va également être juste à la moyenne,
qui est une demande de 50.
Laissez-moi taper ça ici.
Comme je l'ai dit, il
s'agit d'une fonction R&D.
Et il devrait renvoyer un certain nombre entre 01.
Dans ce cas, c'est 0,08.
C'est à l'extrémité inférieure de la distribution.
La vraie demande est, comme je l' ai dit,
que ce sera normal,
cette fonction norm.inv où
probabilité sera ce qui est retourné.
Dans cette cellule Rand.
La moyenne sera de 50 et notre écart type,
comme nous l'avons dit, il sera dix.
Nous allons appuyer sur Enter là-bas. Cela devrait être à la demande de 0,78.
Il devrait y avoir un nombre supérieur
à 50 parce que 50 ans ou moyenne,
eh bien, ok, ça a recalculé,
comme je l'ai dit, Ran change tout le temps.
Ici. 0,32 est inférieur à 0,5,
il est inférieur au milieu,
c'est du côté gauche de notre courbe.
Notre demande réelle sera donc inférieure à 50 et elle l'est,
elle est 46 dans ce cas.
Maintenant, les livres vendues seront les moins élevées,
plus la quantité produite et la demande réelle seront inférieures.
Parce que vous n'êtes pas en mesure de vendre
plus que ce que vous produisez et
vous ne pouvez pas vendre
plus que ce que les gens sont prêts à acheter.
Ce que nous faisons, c'est que nous disons un minimum de livres produites.
Est-ce que cette cellule et la demande réelle se trouvent dans cette cellule.
Voyons juste que ça prend une seconde ici.
Donc, dans ce cas,
les kilos faits, comme je l'ai dit, nous avons 60 ans.
La demande réelle dans ce cas est de 53 livres.
Et c'est une erreur d'arrondi,
mais il faut le plus bas de ces deux chiffres,
qui est de 50 pour le recalculer à nouveau, 60 livres, c'
est ce que nous avons fait.
45 est la demande pour la journée,
donc seulement 45 livres de sel.
Maintenant, nous avons ici des revenus.
C'est une formule simple ici.
Donc, ce sera juste le prix qui sera de 5$
livre fois combien est réellement vendu ce jour-là,
c' est-à-dire les livres vendues.
coût sera la
fonction qui est un nombre, je suis désolé,
le coût, qui est de 2$ la livre,
fois le nombre de livres faites, soit 60.
Retour 120.
Et puis, bien sûr, le profit est tout simplement un chiffre d'affaires moins coûtant.
Définissez maintenant
les 10 000 résultats à
chacune des quatre possibilités de production.
C'est ce que nous allons avoir
40 000 cas différents,
10 000 fois 4.
Nous allons d'abord voir ici que le profit consiste
simplement à examiner ce qui est calculé dans cette cellule.
Nous en avons besoin parce que nous allons faire,
je vais vous montrer ça dans une seconde, mais nous allons
faire une table bidirectionnelle ici.
Dans chacune des cellules.
Et dans le tableau bidirectionnel, il va rapporter
les bénéfices à chacun de ces niveaux de production.
Dans chacun des 10 000 cas,
où la demande évolue dans chacun de ces 10 000 cas, c'est
dans chacun de ces 10 000 cas,
encore une fois motivé par cette variable aléatoire.
Laissez-moi, laissez-moi vous montrer, laissez-moi vous montrer ceci.
Et ici, nous allons avoir
la moyenne de ces 10 000 caisses
pour chacun des niveaux de production.
Et cela nous donnera notre bénéfice moyen.
Je vais en mettre un dans cette colonne.
Et comme je l'ai dit, comme je l'ai dit plus tôt,
vous pouvez simplement le faire glisser vers le bas.
Je peux le faire glisser vers le bas et créer une série ici.
Je pourrais donc y aller si je voulais aller à neuf, par exemple,
aller à Fill Series et ça reviendra,
désolé, j'y vais dix, il retournera 12345678910.
Mais si nous voulions
10 000 cas et ça traîne beaucoup.
Nous n'allons donc pas le faire, au lieu de le faire
glisser manuellement vers le bas,
nous allons passer sous la section Accueil,
la section Accueil, puis
éditer et vous verrez ce remplissage.
Et dans ce cas, nous voulons des séries.
Assurez-vous que votre cellule est
sur celle que nous venons de mettre en place.
Et nous voulons que cela commence à
une demi-étape de 1, puis se termine à 10 000.
Dans ce cas, séries et colonnes.
On va frapper, d'accord ?
Et maintenant, si nous allons au
bas de ce tableau, vous en voyez 10 mille.
C'est donc un moyen rapide.
Si vous avez plus de 100 cellules,
je dois les peupler et elles apparaissent selon un schéma.
Vous pouvez simplement utiliser le bouton Remplir la série ici.
Cela nous donne nos 10 000 cas.
Où allons-nous faire maintenant ?
Nous allons utiliser le What-If.
Si vous vous souvenez d' un module antérieur,
nous disons que nous pourrions faire si la table de données,
nous allons mettre en évidence et encore une fois,
je maintiens Control Shift et tout le long.
Laissez-moi refaire ça ici.
Donc, contrôlez Maj flèche droite
, puis Contrôle Maj Flèche gauche.
Et cela ramène notre table
jusqu'au dix millième rang.
Mais il engendre également ce profit et il reprend également
chacun de nos quatre niveaux de production.
Ensuite, nous allons à la table de données des scénarios.
Maintenant, notre cellule d'entrée de ligne va être les livres,
notre production, qui se trouve dans cette cellule.
Les livres ont fait notre production.
Maintenant, nous allons le faire, nous voulons que
ce soit une cellule vide dans ce cas.
Nous allons donc dire cellule de saisie de colonne
et vous pouvez simplement pointer vers n'importe quelle cellule vide.
Je vais juste dire L2 ici.
Vous allez appuyer sur Entrée.
Cela prendra quelques instants à remplir car encore une fois,
40 000 cellules sont en cours de peuplement et elles
pilotées par une variable aléatoire
qui change entre 01.
Ce que cela nous dit, c'est,
dans ce cas, lorsque la demande est très faible,
0,03 et seulement 31 livres de
salade de pommes de terre pivot sont demandées.
Si nous produisons 50 livres,
ce serait notre profit de 50.
Dans ce cas. Permettez-moi de commencer par 150.
Dans ce cas, un bénéfice,
dans ce cas, serait de 80$
si nous produisons 80 livres ce jour-là.
Dans ce cas, notre profit est de 240$,
mais ici, le profit est en fait négatif 37.
Ce que nous voyons chaque cellule dans ce tableau
c'est le profit ce jour-là à différents niveaux de production.
Dans ces 10 mille cas.
Une demande quotidienne aléatoire que nous voulons dans cette cellule est que nous voulons
la moyenne de tous ces bénéfices quotidiens.
Je vais frapper retour.
On le veut, et je vais juste faire traîner ça.
Nous avons maintenant la moyenne pour chaque niveau de production,
la moyenne de ces 10 000 cas.
J'ai également effectué un formatage conditionnel pour
que le nombre maximum ici soit surligné en rouge.
Ce que cela nous dit, c'est
que si cette demande sur scène est vraiment faible,
0,0018, si nous produisons seulement 50 livres,
nous maximiserions notre profit de 130$.
C'est logique. C'est un très bas géré.
Vous ne voulez pas faire
80 livres de salade de pommes de terre.
Si nous, par exemple,
je remplace cette formule ici.
Je vais mettre 0,99. C'est
ce jour-là que la demande est très forte.
Ce que nous voyons, c'est que nous avons fait 60 livres de salade de pommes de terre,
mais la demande réelle était de 73.
Nous avons vendu 60 livres.
Dans ce cas, pour maximiser nos profits,
nous devrions faire 70 livres de salade de pommes de terre,
ce qui nous donnera un bénéfice quotidien attendu de 210$.
Si ce jour-là, nous n'en gagnons que 50,
nos bénéfices quotidiens attendus ne seraient que de 150$.