เป็นช่วง สัปดาห์ความมั่นคงแห่งชาติในการเกษียณอายุ ซึ่งเป็นความพยายามที่ทุ่มเทเพื่อสร้างความตระหนักและช่วยให้คนสามารถก้าวไปสู่การเกษียณอายุที่มั่นคง ในขณะที่คนส่วนใหญ่กำลังคิดถึงเงินบำนาญ, 401(k) และ IRA พวกเราที่ Minitab ก็อดไม่ได้ที่จะนึกถึง การจำลองมอนติคาร์โล (Monte Carlo Simulation)
ถามว่าทำไมถึงเป็นเช่นนั้น? เพราะไม่ว่าคุณจะกำลังออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่, ปรับปรุงกระบวนการให้ดีที่สุด, หรือวางแผนสำหรับการเกษียณอายุ คำถามก็คือคำถามเดียวกัน: “จะเกิดอะไรขึ้นถ้าสิ่งต่าง ๆ ไม่เป็นไปตามที่วางแผนไว้?”
นั่นคือสิ่งที่การจำลองมอนติคาร์โลช่วยให้คุณหาคำตอบได้อย่างง่ายดาย, เห็นภาพได้ชัดเจน, และเป็นเชิงปริมาณ
การจำลองมอนติคาร์โลจริงๆแล้วคืออะไรกันแน่?
หากคุณเป็นวิศวกร คุณอาจเคยเจอความวุ่นวายของความไม่แน่นอนมาแล้ว: ค่าความคลาดเคลื่อน (tolerances) สะสมกัน, อุณหภูมิ ผันผวน, วัสดุ มีความแตกต่าง, และกำหนดส่งงาน ก็เคลื่อนไหวเร็วกว่าที่คุณต้องการ การจำลองมอนติคาร์โลจะนำเอาความไม่แน่นอนเหล่านั้นมาเปลี่ยนให้เป็นความชัดเจน
แทนที่จะสมมติค่า “ที่สมบูรณ์แบบ” เพียงค่าเดียวสำหรับปัจจัยนำเข้าแต่ละอย่าง มอนติคาร์โลจะช่วยให้คุณสามารถจำลองความเป็นไปได้หลายช่วง และทำการทดลองเสมือนจริงหลายพันครั้ง เพื่อแสดงให้เห็นว่าความผันแปรเหล่านั้นส่งผลต่อผลลัพธ์ของคุณอย่างไร โชคดีที่ Minitab ช่วยให้คุณสามารถเรียกใช้การจำลองได้ใน 4 ขั้นตอนง่าย ๆ
สัมมนาออนไลน์แบบ On-Demand: มองเห็นสิ่งระบุไม่ได้ด้วยการจำลองมอนติคาร์โล
การจำลองมอนติคาร์โลถูกใช้โดยนักวางแผนทางการเงินส่วนใหญ่
คุณเคยพูดคุยกับที่ปรึกษาทางการเงินเกี่ยวกับการเกษียณอายุหรือไม่? คุณอาจเคยได้ยินอะไรบางอย่างเช่น “มีโอกาส 80% ที่เงินออมเพื่อการเกษียณของคุณจะอยู่ได้จนถึงอายุ 90 ปี” หรือในกรณีของผมคือ “มีโอกาส 0% ที่เงินออมเพื่อการเกษียณของคุณจะเพียงพอ ถ้าคุณเอาแต่นั่งเขียนบล็อกอยู่ทั้งวัน” ถ้ามองข้ามมุขตลกเหล่านี้ไป พวกเขากำลังใช้การจำลองมอนติคาร์โลอยู่ พวกเขาแค่ใช้หน่วยเป็นดอลลาร์แทนการใช้หน่วยวัดมิติเท่านั้นเอง
ไม่มีที่ปรึกษาทางการเงินใช่ไหม? ไม่เป็นไร ผู้จัดการความมั่งคั่งออนไลน์เกือบทั้งหมด (เช่น Vanguard, Fidelity, Charles Schwab, Merrill Lynch, Morgan Stanley, และ Edward Jones) ต่างมีเครื่องมือที่ใช้ประโยชน์จากมอนติคาร์โลเพื่อสร้างเปอร์เซ็นต์ “ความน่าจะเป็นที่จะประสบความสำเร็จ” แม้แต่แพลตฟอร์มใหม่ ๆ (เช่น Betterment, Wealthfront, Personal Capital (by Empower), Facet, และ Ellevest) ก็มีแดชบอร์ด “ความพร้อมในการเกษียณอายุ” และแถบเลื่อนการคาดการณ์ที่ใช้มอนติคาร์โลด้วยเช่นกัน
กำลังมองหาวิธีที่จะเริ่มต้นใช่ไหม? นี่คือสิ่งที่คุณสามารถนำมาประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวัน
การจำลองมอนติคาร์โลไม่ได้มีไว้สำหรับเฉพาะการเงินหรืองานวิจัยขั้นสูงเท่านั้น วิศวกรใช้มันในชีวิตประจำวันเพื่อ:
1. การหาขีดความสามารถของกระบวนการภายใต้ความไม่แน่นอน: จินตนาการว่าวิศวกรกระบวนการต้องการประเมินขีดความสามารถของกระบวนการผลิต แต่รู้ว่าการสึกหรอของเครื่องมือและความผันผวนของอุณหภูมิทำให้เกิดความแปรผันที่เกินกว่าการสันนิษฐานแบบมาตรฐาน ด้วยการใช้ปัจจัยนำเข้าของกระบวนการ เช่น ความเร็วในการตัด, อัตราการป้อน และอุณหภูมิโดยรอบ ด้วยการกระจายความน่าจะเป็นที่สมจริง คุณสามารถสร้างแบบจำลองและจำลองการผลิตหลายพันครั้งเพื่อประเมินการกระจายตัวของผลลัพธ์ของกระบวนการ จากนั้นจึงคำนวณค่า Ppk/Cpk และความน่าจะเป็นของข้อบกพร่องของการจำลอง เพื่อคุณภาพที่ดียิ่งขึ้น
2. การประเมินความเสี่ยงในค่าความคลาดเคลื่อนของผลิตภัณฑ์ (หรือที่เรียกว่าการวิเคราะห์ผลรวมค่าความคลาดเคลื่อน – Tolerance Stack-Up Analysis): ในขณะที่วิศวกรส่วนใหญ่เข้าใจค่าความคลาดเคลื่อนสำหรับชิ้นส่วนแต่ละชิ้น แต่หลายคนไม่ได้พิจารณาค่าความคลาดเคลื่อนโดยรวมของสินค้าสำเร็จรูปชิ้นนั้นๆ และในขณะที่หลายคนทำการวิเคราะห์ผลรวมค่าความคลาดเคลื่อนโดยใช้วิธีการแบบกรณีที่เลวร้าย การจำลองมอนติคาร์โลจะให้การวิเคราะห์ที่อิงกับความเป็นจริงมากกว่า
3. ความเสี่ยงด้านต้นทุนและกำหนดการในโครงการทางวิศวกรรม: ลองจินตนาการว่าวิศวกรโครงการต้องการคาดการณ์ความน่าจะเป็นในการดำเนินโครงการให้เสร็จสิ้นโดยไม่เกินงบประมาณและตรงตามกำหนดเวลา (วิศวกรคนไหนบ้างที่จะไม่ต้องการเช่นนั้น!) ด้วยการกำหนดปัจจัยนำเข้าด้านต้นทุนและระยะเวลาที่ไม่แน่นอนสำหรับงานหลัก ๆ ของโครงการ คุณสามารถใช้การจำลองมอนติคาร์โลเพื่อจำลองผลลัพธ์ของโครงการที่เป็นไปได้หลายพันแบบ และสร้างเส้นโค้งความน่าจะเป็นสำหรับต้นทุนและเวลา ลองอ่านตัวอย่างเฉพาะในอีกบทความที่ผมเขียน
ปรับปรุงแนวโน้มการเกษียณอายุของคุณให้ดีขึ้นด้วยการพัฒนาทักษะทางวิศวกรรม
การออมเพื่อการเกษียณอายุนั้น คุณจำเป็นต้องสร้างรายได้ให้มากขึ้น จะมีวิธีใดที่ดีไปกว่าการพัฒนาและก้าวหน้าในอาชีพวิศวกรของคุณ? เพิ่มทักษะการจำลองมอนติคาร์โลเข้าไปในชุดเครื่องมือส่วนตัวของคุณ และใช้ทรัพยากรมอนติคาร์โลของ Minitab เพื่อขยายทักษะของคุณ ครั้งต่อไปที่ที่ปรึกษาทางการเงินของคุณเริ่มพูดถึงความน่าจะเป็น ก็แค่ยิ้ม, พยักหน้า, และใช้สิ่งนั้นเป็นแรงจูงใจในการค้นหาวิธีใช้ใหม่ ๆ ให้กับความหลงใหลในการจำลองมอนติคาร์โลที่คุณเพิ่งค้นพบ
บทความต้นฉบับ : Simulate Your Future: What Retirement Planning Can Teach Engineers about Monte Carlo Simulation
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab Blog, แปลและเรียบเรียงโดยปณิธิ เสนีวงศ์ ณ อยุธยา,
บริหารจัดการ SCM Blog โดยปณิธิ เสนีวงศ์ ณ อยุธยา บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย
เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab
Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ