Ø 蒙特卡羅方法是以用統計方法把模型數字特徵估計出來，得到實際問題的數值解。
Ø 在金融工程學，宏觀經濟學，生物醫學，計算物理學（如粒子輸運計算、量子熱力學計算、空氣動力學計算）等領域應用廣泛。
Ø 惠斯通(Weston) 統計美國1000 大企業在公司管理決策中, 採用隨機模擬法的頻率占29 % 以上, 遠大於其他數學方法的使用頻率 。
Ø 通過Monte Carlo 模擬軟體強大的數據分析功能和友好的界面設計能力, 使系統實現起來頗感輕鬆自如。
上完本課程，學員將能夠獲得下列知識與能力:
Ø 了解蒙特卡羅模擬的原理、用途及其作用。
Ø 在產品或製程開發階段，運用蒙特卡羅模擬辨識影響效能的關鍵因子。
Ø 透過模擬預測結果，節省開發費用，降低投入風險。
Ø 讓您掌握決策的任何可能結果，並評估風險的影響，在不確定性的情況下做出最好的決策。
Ø 改善產品或製程的輸出質量
Ø 使用蒙特卡羅模擬優化產品設計參數。
1) 成本低、風險小, 在產品未投產, 實際生產未形成就可以對市場進行分析模擬, 極大地減少費用和風險。
2) 環境條件要求低, 工作人員不需要高深的數學能力, 完全依靠電腦進行, 在硬體和軟體日益降價的情況下, 可以成為現實。
3) 可信度高, 常用的統計推理方法需要大量歷史數據(如平均數法、最小二乘法) , 對無歷史資料的場合就無能為力(如新產品) , 而且精度低。
設計工程師，系統設計師，製造工程師，產品/專案經理，成本經理，硬體設計經理，行銷企劃人員、負責新產品規劃的相關管理人員等。
每位參加人員將獲得一套培訓手冊及蒙特卡羅模擬軟件試用版。
1. 蒙特卡羅模擬概述
2. 基礎統計數據介紹
3. 簡介水晶球軟件
4. 選擇合適的分佈
5. 建立相關的假設
6. 模擬設置
7. 優化（演示）
8. 總結和結論
9. 附錄
1. 蒙特卡羅模擬概述
Ÿ 平均值的缺陷
Ÿ 了解模型的來源
Ÿ 蒙特卡羅模擬如何工作Monte Carlo Algorithm
2. 基本統計數據基礎介紹
Ÿ 概率分佈
Ÿ 集中趨勢
Ÿ 變異
Ÿ 偏度
3. 簡介水晶球軟件
Ÿ 探究水晶球
Ÿ 設置仿真模型
Ÿ 結果分析
Ÿ 測量質量與水晶球
4. 選擇合適的分佈
Ÿ 了解選擇分佈的標準
Ÿ 使用歷史數據進行分佈選擇
Ÿ 不同分佈型的常見案例
5. 建立相關的假設
Ÿ 何時使用相關分析
Ÿ 相關係數的計算
Ÿ 比較相關輸入和不相關輸入的結果
6. 模擬設置
Ÿ 確定正確的試驗次數
Ÿ 正確使用種子值
Ÿ 拉丁語Hypercube vs.蒙地卡羅
7. 優化（演示）
Ÿ 約束和要求
Ÿ 目標選擇
Ÿ 多目標優化
8. 總結和結論
Ÿ 模型、模擬、蒙特卡羅模擬總結
Ÿ 在新產品導入期間使用蒙特卡羅模擬
Ÿ 設計實例
Ÿ 持續改進項目的仿真與優化
Ÿ 供應鏈案例：UBS製造戰略
Ÿ 回到工作上應用
9. 附錄
Ÿ 參考文獻
Ÿ 附加質量和統計概念
Ÿ 能力度量指標
Ÿ 中心極限定理
Ÿ 敏感性與龍捲風圖Sensitivity vs. Tornado Charts
Ÿ 附加分佈Distributions
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