Auteur
Joan Maney, statisticienne, Raytheon
Disposer de prévisions financières précises de l’estimation à la fin (EAC) est vital pour Raytheon à bien des égards. Par exemple, les EAC aident les dirigeants de Raytheon à évaluer l'état actuel du programme, ce qui affecte les résultats d'exploitation que nous reflétons dans nos états financiers consolidés. Un programme majeur effectue des simulations de Monte Carlo pour prédire le nombre d'heures qu'il faudra à un système pour se construire. Le système est composé de plusieurs assemblages. Les données historiques sur les heures nécessaires pour terminer les assemblages sont utilisées pour ajuster les distributions. Ensuite, ces distributions sont utilisées comme entrées pour effectuer une simulation de Monte Carlo afin de prédire le nombre total d'heures du système. Au lieu d'un seul chiffre pour le nombre total d'heures, le programme obtient désormais une répartition du nombre total d'heures qu'il peut utiliser pour comprendre le risque dans l'estimation du nombre total d'heures. Ce document explique les étapes d'utilisation de JMP pour effectuer l'évaluation des risques, y compris la simulation Monte Carlo.
Utilisation de JMP® pour évaluer le risque dans les prévisions financières à l'aide de simulations de Monte Carlo - YouTube
