Analyse samenvatting
Simulati on: the practi se of model development and use
,Les 1
Hoofdstuk 1
Simulatie is een imitatie van een systeem. Een simulatiemodel stelt een manager in staat om te
experimenteren met alternatieve handelingswijzen, waarbij de simulatie voorspellingen geeft over
de waarschijnlijke uitkomst.
Hierdoor krijgt de manager een beter inzicht in de werkelijkheid en kan hij ‘goede’ handelingswijzen
identificeren.
Er zijn 4 primaire simulatie benaderingen:
1. Monte Carlo Simulation
2. Discrete-event simulation (DES)
3. System dynamics (continuous system)
Ad 1: Monte Carlo Simulation
Doel: het modelleren van risico in een omgeving waar de uitkomst lijdend is aan toeval. Het maakt
gebruik van een willekeurig steekproefproces, zoals bijv. een dobbelsteen. Het is niet altijd
dynamisch model, de uitkomst is een punt in de toekomst. Het wordt vaak gebruikt in finance voor
het porefeuillebeheer
Ad 2: Discrete-event simulation (DES)
Wordt weergegeven als wachtrijen en activiteiten. Hierin zijn de tijdstap om verandering in de
toestand van het systeem variabele weer gegeven. Het wordt gebruikt bij wachtrijen bij luchthavens,
banken, fabrieken, etc. DES staat centraal in dit vak.
Ad 3: System dynamics (continuous system)
Data word vertegenwoordigd door aandelen als bijv. bevolking en stromen als geboortecijfers. Het
wordt typisch gebruik in bedrijfsstrategie/beleid en meer algemene continue simulatie in
wetenschap en techniek.
Negen stappen benadering
1. Define the problem
2. Set the goals
3. Describe the system
4. Collect data and information
5. Built a model
6. Varify and validate
7. Experiment
8. Analyze the results
9. Documentation and presentation
, Define the problem
Top-bottom approach, start general and detail up to the desired level. Always use a worst case
scenario approach. Don’t build a model using trial and error. A model exactly the same as reality is
not feasible and often too expensive. Make a model that can be used to tackle.
set the goal
The goal needs to be clear and feasible. The goals is the focus during every step op de the project.
Usefulness simulation
Simulations are analysis of a process. It’s used for training of personnel (gaming), support of design
processes or operational management of business processes.
Alternatives to simulation
1. experiment in reality
Expensive
Not repeatable
Dangerous
It takes too long
2. analytical models
Faster
Easier to optimize
The reality is too complex
Don’t simulate if an analytical solution is possible
Simulati on: the practi se of model development and use
,Les 1
Hoofdstuk 1
Simulatie is een imitatie van een systeem. Een simulatiemodel stelt een manager in staat om te
experimenteren met alternatieve handelingswijzen, waarbij de simulatie voorspellingen geeft over
de waarschijnlijke uitkomst.
Hierdoor krijgt de manager een beter inzicht in de werkelijkheid en kan hij ‘goede’ handelingswijzen
identificeren.
Er zijn 4 primaire simulatie benaderingen:
1. Monte Carlo Simulation
2. Discrete-event simulation (DES)
3. System dynamics (continuous system)
Ad 1: Monte Carlo Simulation
Doel: het modelleren van risico in een omgeving waar de uitkomst lijdend is aan toeval. Het maakt
gebruik van een willekeurig steekproefproces, zoals bijv. een dobbelsteen. Het is niet altijd
dynamisch model, de uitkomst is een punt in de toekomst. Het wordt vaak gebruikt in finance voor
het porefeuillebeheer
Ad 2: Discrete-event simulation (DES)
Wordt weergegeven als wachtrijen en activiteiten. Hierin zijn de tijdstap om verandering in de
toestand van het systeem variabele weer gegeven. Het wordt gebruikt bij wachtrijen bij luchthavens,
banken, fabrieken, etc. DES staat centraal in dit vak.
Ad 3: System dynamics (continuous system)
Data word vertegenwoordigd door aandelen als bijv. bevolking en stromen als geboortecijfers. Het
wordt typisch gebruik in bedrijfsstrategie/beleid en meer algemene continue simulatie in
wetenschap en techniek.
Negen stappen benadering
1. Define the problem
2. Set the goals
3. Describe the system
4. Collect data and information
5. Built a model
6. Varify and validate
7. Experiment
8. Analyze the results
9. Documentation and presentation
, Define the problem
Top-bottom approach, start general and detail up to the desired level. Always use a worst case
scenario approach. Don’t build a model using trial and error. A model exactly the same as reality is
not feasible and often too expensive. Make a model that can be used to tackle.
set the goal
The goal needs to be clear and feasible. The goals is the focus during every step op de the project.
Usefulness simulation
Simulations are analysis of a process. It’s used for training of personnel (gaming), support of design
processes or operational management of business processes.
Alternatives to simulation
1. experiment in reality
Expensive
Not repeatable
Dangerous
It takes too long
2. analytical models
Faster
Easier to optimize
The reality is too complex
Don’t simulate if an analytical solution is possible
