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数字孪生下的“虚拟试验” -蒙特卡洛仿真及其应用

课程编号:63681   课程人气:78

课程价格:¥4800  课程时长:2天

行业类别:不限行业    专业类别:数字化 

授课讲师:郑老师

课程安排:

       2026.4.16 上海



  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
1.研发、生产、制造、工艺、采购、质量相关的经理/主管/工程师; 2.项目经理/助理、运营管理者、数据分析师; 3.有 “数据化决策” 需求的管理者; 4.需补充 “仿真工具” 技能的相关人员。

【培训收益】
让学员清晰理解蒙特卡洛仿真的基本原理、核心思想与数学基础,建立对随机模拟方法的系统认知。 使学员熟练掌握至少一种蒙特卡洛仿真工具(如Excel、Minitab、JMP、一般AI工具或其它软件)的操作流程,能独立完成简单场景的仿真建模。 引导学员将蒙特卡洛仿真技术应用于实际领域(如成本预算、工程概率、项目管理等),提升解决复杂不确定性问题的能力。 培养学员对仿真结果的分析与解读能力,能基于结果提出合理的决策建议,助力实际工作与项目开展。

第一天:蒙特卡洛仿真基础与工具实操​
上午:理论入门与核心原理​
模块1:蒙特卡洛仿真概述(1.5小时)​
蒙特卡洛仿真的起源与发展:从曼哈顿计划到现代各领域应用,梳理技术演进脉络,展现其跨学科价值。​
核心思想与适用场景:以“通过大量随机试验逼近真实概率”为核心,结合案例分析其在不确定性问题、复杂数学计算、多变量交互场景中的应用优势,对比传统确定性分析方法的局限性。​
典型应用领域案例分享:成本预算领域的生产总成本风险评估、工程领域的结构可靠性分析、项目管理中的工期风险评估等,让学员直观感受技术价值。​
模块2:蒙特卡洛仿真的数学基础(1.5小时)​
概率分布基础:重点讲解均匀分布、正态分布、泊松分布、指数分布等常用分布的特征、适用场景及概率密度函数,结合实际案例(如原材料价格服从正态分布、设备维护成本服从泊松分布)加深理解。​
随机数生成原理:解析伪随机数的生成机制,对比不同随机数生成算法(如线性同余法、梅森旋转算法)的优缺点,强调随机数质量对仿真结果准确性的影响。​
仿真误差与收敛性:阐述仿真结果的抽样误差概念,介绍如何通过增加试验次数来降低误差,讲解收敛性判断的基本方法。​
下午:基础工具实操与简单建模​
模块3:Excel在蒙特卡洛仿真中的应用(2小时)​
Excel随机函数运用:详细讲解RAND、RANDBETWEEN函数生成均匀分布随机数的方法,以及通过NORM.INV、POISSON.INV等函数生成特定分布随机数的操作步骤,结合实例进行手把手教学。​
数据表格与模拟运算表:演示如何利用Excel数据表格功能设置仿真参数(如试验次数),通过模拟运算表批量生成仿真结果,实现自动化计算。​
简单场景建模实战:以“产品成本预算风险分析”为例,引导学员搭建仿真模型——确定成本构成变量(如原材料价格、人工成本、能耗费用)及其概率分布,设置仿真次数,生成成本预测结果,完成首次仿真实践。​
其它软件的仿真:一般AI工具(ChatGPT、DeepSeek、豆包、Kimi等)生成随机数;Python生成随机数(如用numpy.random.normal生成正态分布随机数)。
模块4:专业统计软件(Minitab与JMP)仿真入门(1小时)
Minitab基础操作:随机数生成实操:演示通过“Calc>Random Data”菜单生成指定分布随机数,设置种子值确保结果可复现。
JMP基础操作:通过“列属性-初始化数据”和“列属性-公式”选择概率分布,自定义试验次数与变量参数,一键生成多组仿真数据。
简单仿真试验:让学员生成10000组含“原材料单价+单位人工成本”的随机数据,自动计算单位总成本并绘制直方图,直观呈现成本分布特征,对比与Excel操作的效率差异。

第二天:蒙特卡洛仿真应用与案例实战​
上午:进阶技术与多领域应用​
模块5:蒙特卡洛仿真应用(1.5小时)​
场景1:概率计算——赶火车的生活场景
目的:学会通过蒙特卡洛仿真解决实际生活中的问题,结合结果给出决策建议;对比不同试验次数(1000次、5000次、10000次)下的概率变化,说明收敛性。
场景2:过程能力预估——某零件尺寸加工的能力预估
目的:通过仿真提前预估过程能力指数CPK,评估当前设计能力,为试生产和量产做好准备。
场景3:公差分析和设计——某装配组件的公差设计
目的:讲解如何通过仿真提前发现“零件公差合格但装配超差”的问题,避免实际生产中的装配失败,降低成本损失。
场景4:回归模型优化——优化“产量x-成本y”的回归模型
目的:说明如何用蒙特卡洛处理回归模型中自变量的不确定性,提升模型对实际数据的解释力和预测准确性,为成本预算、产量规划提供更可靠的模型支持。
模块6:各领域深度应用案例解析(1.5小时)​
成本预算领域:以“制造业批量生产总成本风险评估”为例,解析如何定义成本变量(原材料、人工、设备折旧、能耗)及对应分布,通过仿真模拟不同变量波动下的总成本分布,计算“总成本超预算10%”的概率,为成本管控提供数据支撑。​
工程领域:以“桥梁建设成本与结构可靠性联动分析”为例,兼顾材料成本波动与结构强度随机变量,通过仿真同步计算“建设成本超支概率”与“结构失效概率”,实现成本与安全的平衡优化,讲解如何基于结果调整材料选型与预算分配。​
项目管理领域:以“软件开发项目成本与工期双风险评估”为例,分解项目各阶段成本(如研发、测试、人力)与工期任务,确定各成本项及工期的概率分布与依赖关系,通过仿真预测“成本超支且工期延期”的联合概率,识别高成本高风险任务。​
下午:综合案例实战与成果复盘​
模块7:综合案例实战(2.5小时)​
案例背景与需求分析:提供“制造业零部件生产总成本预算与方案优化”综合案例,明确需求——基于原材料价格(含供应商波动)、生产工序人工成本(含技能熟练度差异)、设备维护成本(含故障概率)等随机变量,预测零部件单位总成本分布,评估“自主生产”与“外包生产”两种方案的总成本期望及风险(如超预算概率),为生产模式选择提供依据。​
分组建模与仿真:学员分组开展实战,完成从成本变量定义、分布假设(如关键原材料价格服从对数正态分布)、变量相关性处理、模型搭建(使用Excel/Minitab/JMP/其它软件)、仿真运算到结果分析的全流程,教师巡回指导,解决学员建模过程中的技术难题(如成本变量相关性量化、仿真次数优化)。​
结果可视化与报告撰写:指导学员利用图表(总成本分布直方图、成本变量敏感性排序图、不同方案成本对比图)展示仿真结果,撰写简短分析报告,包含成本模型假设、仿真过程、总成本风险结论及生产方案建议,培养成本决策输出能力。​
模块8:成果展示与课程总结(0.5小时)​
小组成果展示:各小组(分 Minitab 组和 JMP 组)选派代表汇报实战成果,对比不同软件在建模效率、结果可视化方面的差异,分享成本变量识别及解决方案,其他小组进行提问交流。​
课程总结与知识梳理:回顾课程核心内容(原理、工具操作、应用场景),对比 Excel、Minitab、JMP 等工具在蒙特卡洛仿真中的适用场景(个人轻量分析 / 企业标准化建模 / 高端动态可视化),强调工具选择与实际需求的匹配性。 

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