05. Juli 2021
The "raison d'être" of a comprehensive quantitative analysis using the Monte Carlo approach is an objectively justifiable recommendation for a decision, taking into account uncertainty.
For those decision driven people, which still have to use "heat maps" to communicate threats, MC FLO offers an equivalent instrument - the conditional risk matrix.
05. Juli 2021
Ziel einer umfassenden quantitativen Analyse mittels Monte-Carlo Simulation ist eine objektiv begründbare Entscheidungsempfehlung unter Berücksichtigung von Unsicherheit, etwa bei den Absatzmengen oder Anzahl Cyberangriffe, welches ein Unternehmen ausgesetzt ist. Für diejenigen Personen, die eine quantitative Analyse schätzen, die Resultate davon aber in einer Risikomatrix abzubilden haben, stehen in MC FLO nun die geeigneten Instrumente bereit.
24. März 2021
Während die gängigen Optimierungsverfahren wie der Simplex-Algorithmus rasch exakte Lösungen liefern können, da sie auf deterministische Ausgangsbedingungen aufsetzen, besticht die Monte-Carlo Simulation durch den Ausweis von Wahrscheinlichkeiten. Das ist der Kern.
29. Juli 2019
Der Satz von Bayes steht für die Bestimmung der bedingten Wahrscheinlichkeiten und ist für die Planung Gold wert.
08. April 2019
Der zunehmende Wettbewerb als auch die Globalisierung führen zu einer Zunahme an Unsicherheit, welcher in der Planung vermehrt Eingang findet. Das Ausrichten unternehmerischen Handelns auf die Ergebnisse einer Simulation bedingen einen Kulturwandel. Manager sind angehalten, mögliche Realisationen darzulegen. Zudem geht der Anspruch einer Ambition mit der Quantifizierung von «Wahrscheinlichkeiten» einher, was in der Unternehmenskultur der Planung zu verankern ist.
08. Dezember 2018
Anhand des Zentralen Grenzwertsatz zeigen wir Ihnen, warum klassische Punktberechnungen zu Fehlschlüssen und somit zu falschen Entscheidungen führen können.