Một công ty hàng không vũ trụ lớn được sử dụng Monte Carlo phân tích để giúp định lượng rủi ro trên một số dự án kỹ thuật tiên tiến thiết kế. Không gian vũ trụ quốc gia Mỹ máy bay ( NASP ) dự án liên quan đến nhiều rủi ro. Mục đích của dự án trị giá nhiều tỷ đô la này là để thiết kế và phát op một chiếc xe có thể bay vào không gian bằng cách sử dụng một phương pháp tiếp cận một giai đoạn đến quỹ đạo. A- đơn giai đoạn cách tiếp cận quỹ đạo có nghĩa là chiếc xe sẽ phải đạt được tốc độ Mach 25( gấp 25 lần tốc độ âm thanh ) mà không có một tên lửa đẩy. Một nhóm các kỹ sư và kinh doanh profes- sionals làm việc cùng nhau trong giữa những năm 1980 để phát triển một mô hình phần mềm để tính toán thời gian và chi phí phát triển dự án NASP. Mô hình này sau đó đã được liên kết với các phần mềm mô phỏng để xác định nguồn chi phí và rủi ro tiến độ dự án. Công ty sau đó sử dụng các kết quả phân tích Monte Carlo để xác định như thế nào sẽ đầu tư kinh phí nghiên cứu và phát triển liên nal của nó. Mặc dù dự án NASP đã được chấm dứt, các kết quả nghiên cứu - ing đã giúp phát triển các vật liệu cao cấp hơn và hệ thống động cơ sử dụng trên nhiều máy bay hiện đại.
Microsoft Excel là một công cụ phổ biến để thực hiện phân tích rủi ro định lượng. Microsoft cung cấp các ví dụ về cách sử dụng Excel để thực hiện mô phỏng Monte Carlo từ trang web của mình, và giải thích cách một số công ty sử dụng mô phỏng Monte Carlo là một công cụ quan trọng để ra quyết định :
General Motors sử dụng mô phỏng để dự báo thu nhập ròng cho công ty, dự đoán chi phí cơ cấu và chi phí mua xe, và xác định tính nhạy cảm của công ty với các loại rủi ro khác nhau, chẳng hạn như thay đổi lãi suất và biến động tỷ giá.
Eli Lilly sử dụng mô phỏng để xác định công suất nhà máy tối ưu nên được xây dựng cho mỗi loại thuốc.
Procter & Gamble sử dụng mô phỏng để mô hình hóa và tối ưu tự bảo hiểm ngoại hối
Phân tích độ nhạy
Nhiều người đã quen thuộc với việc sử dụng phân tích độ nhạy để xem ảnh hưởng của thay đổi một hay nhiều biến trên một kết quả. Ví dụ, nhiều người thực hiện một phân tích độ nhạy để xác định những khoản thanh toán hàng tháng của họ sẽ được cho một khoản vay cho mức lãi suất khác nhau hoặc thời gian của khoản vay. Những gì thanh toán thế chấp hàng tháng của bạn sẽ được nếu bạn vay
$ 100,000 trong 30 năm với tốc độ 6 phần trăm? Những gì nó sẽ được nếu lãi suất là 7 phần trăm? Nếu bạn trả hết khoản vay trong 15 năm ở mức 5 phần trăm?
Nhiều chuyên gia sử dụng phân tích độ nhạy để giúp thực hiện một số quyết định kinh doanh phổ biến, chẳng hạn như xác định điểm hòa vốn dựa trên giả định khác nhau. Người ta thường sử dụng phần mềm bảng tính như Microsoft Excel để thực hiện phân tích độ nhạy. Hình 11-9 là một ví dụ Excel tập tin được tạo ra để nhanh chóng hiển thị các điểm break - ngay cả đối với một sản phẩm dựa trên đầu vào khác nhau : giá bán trên mỗi đơn vị, chi phí sản xuất trên một đơn vị, và các chi phí cố định hàng tháng. Đầu vào hiện nay dẫn đến một điểm break - thậm chí của 6.250 đơn vị bán ra. Người sử dụng bảng tính này có thể thay đổi các đầu vào và nhìn thấy những tác động về điểm break - thậm chí trong định dạng biểu đồ. Nhóm dự án thường tạo ra mô hình tương tự để xác định độ nhạy của các biến dự án khác nhau. Ví dụ, nhóm Cliff s có thể phát triển mô hình phân tích độ nhạy để ước tính lợi nhuận của họ vào công việc bằng cách thay đổi bao nhiêu giờ nó sẽ đưa họ để làm công việc, chi phí cho mỗi giờ, và như vậy.
Phân tích độ nhạy mẫu để xác định điểm hòa vốn
Kết quả đầu ra chính của phân tích rủi ro định lượng thông tin cập nhật để đăng ký rủi ro, chẳng hạn như bảng xếp hạng rủi ro sửa đổi hay thông tin chi tiết đằng sau những bảng xếp hạng. Các định lượng cần phân tích cũng cung cấp thông tin cấp cao về xác suất của việc đạt được mục tiêu dự án nhất định. Thông tin này có thể gây ra quản lý dự án để đề nghị thay đổi trong dự trữ dự phòng. Trong một số trường hợp, các dự án có thể được chuyển hướng hoặc hủy bỏ dựa trên phân tích định lượng, hoặc họ có thể gây ra việc bắt đầu các dự án mới để giúp một trong những hiện thành công, chẳng hạn như dự án NASP mô tả trong ví dụ gì Đã đi phải.