이 장의 목표는 시뮬레이션이 정보에 입각한 의사 결정을 위한 효과적인 비즈니스 분석 기법이 될 수 있는 방법을 이해하는 것입니다. 우리는 응용 프로그램과 시뮬레이션 모델을 구축하고 모델의 결과를 해석하는 단계를 이해하는 데 초점을 맞출 것이다. 이론적 배경은 챕터 끝에 설명된 참조 교과서에서 찾을 수 있다. 시뮬레이션은 다양한 상황에서 불확실성 하에서 의사 결정에 대한 실용적인 접근법이다.
예를 들어, (1) 우리는 분석 모델을 가지고 있고 시스템의 시뮬레이션과 그것의 출력을 비교하려고 한다. (2) 우리는 전체 시스템에 대한 분석 모델을 가지고 있지 않지만 시스템의 다양한 부분과 그 역학을 충분히 이해하고 있다. 이 경우 시뮬레이션은 다양한 잘 이해된 부분을 종합하여 결과를 검토하는 데 유용합니다. 이 모든 경우에, 기본 불확실성은 설명되며, 모델은 필요한 경우 시스템의 역학을 설명하고, 시뮬레이션을 사용하여 관련 결과의 값을 캡처하는 체계적인 방법으로 개발된다.
이 장에서는 위의 모든 작업을 체계적으로 수행하는 데 필요한 단계를 설명합니다. 이 장에서는 다음 예제를 사용할 것입니다. 제품에 대한 수요가 상당히 불확실할 때, 판매 시즌을 훨씬 앞두고 패션 제품을 주문해야 하는 패션 소매업자를 생각해 보자. 패션 아이템은 해외 공장에서 생산되기 때문에 제품을 얻기 위한 리드 타임이 상당히 길다. 유통업체가 너무 많은 양을 주문하면 판매 시즌이 끝날 때 미분양 물량이 남아있을 수 있고, 이는 패션 상품으로 시즌 말에 가치가 상당 부분 상실된다. 한편, 소매업자가 너무 적게 주문하면 판매 시즌 중에 재고가 소진될 수 있습니다.
판매 시즌 기간(일반적으로 12주)에 비해 제품의 리드 타임이 길기 때문에, 소매업체는 판매 시즌 동안 제품의 재고를 보충할 수 없으며 재고 소진으로 인해 판매 기회를 놓치게 됩니다. 소매업체는 이러한 절충에서 팩터링 주문을 얼마나 해야 하는지 알고 싶어 합니다. 위에서 설명한 예는 불확실성이 존재하는 상황에서 여러 가지 트레이드오프를 고려하여 의사결정을 내려야 하는 비즈니스 문제의 한 예입니다. 이 챕터에서는 불확실성 발생 시 결정을 내리는 데 효과적인 기술인 몬테카를로 시뮬레이션을 연구할 것이다. 높은 수준에서 시뮬레이션은 컴퓨터에 비즈니스 모델을 구축하는 “가상 미러”입니다. 시뮬레이션 모델에는 세 가지 광범위한 목적이 있습니다.
첫 번째는 기존 비즈니스 상황을 모델링하는 것입니다. 그런 다음, 비즈니스 변경에 따른 영향을 이해하고 마지막으로 무엇이 최적의 개입인지 파악합니다. 예를 들어, 한 제조 회사가 현재 생산 시스템을 설명하고 병목 현상이 어디에 있으며 재료가 어디에 쌓일 수 있는지 이해하기 위해 시뮬레이션 모델을 구축하는 데 관심이 있을 수 있습니다. 다음으로, 이 모델을 기반으로 프로세스를 변경하거나 생산 라인에 있는 특정 기계의 용량을 늘릴 때의 영향을 이해할 수 있습니다. 마지막으로, 이 시뮬레이션 모델을 사용하여 생산 시설의 최적 공정 흐름 또는 용량 확장 계획을 이해할 수 있습니다.
또 다른 예로, 고객 서비스 센터의 관리자는 고객의 평균 대기 시간을 파악하기 위해 기존 시스템의 시뮬레이션 모델을 구축하고자 할 수 있습니다. 다음으로, 그녀는 피크 시간 동안 에이전트 수를 늘림으로써 대기 시간을 줄이기 위한 개입의 영향을 이해하기 위해 시뮬레이션 모델을 사용할 수 있습니다. 마지막으로, 그녀는 역량 강화에서 더 나은 에이전트 훈련에 이르기까지 다양한 개입을 고려하고 있을 수 있으며, 대기 시간을 단축하는 데 있어 다양한 개입 전략의 효과를 이해하기 위해 모델을 사용할 수 있다. 그런 다음 비용-편익 분석을 사용하여 고객의 대기 시간을 가장 효과적으로 줄일 수 있는 방법을 결정할 수 있습니다.