Wie sind die Ergebnisse zusammengetragen und zu interpretieren?
Das gesuchte Ergebnis wird mit der Formel =+FLOsimula_output("Name") definiert, dabei ist vor dem "+" Zeichen der Ausdruck anzugeben, welcher nach der Simulation analysiert werden soll.
Beispiel: =B40+NBW(F4;C40:F40)+FLOsimula_output("NPV"), wobei NBW die Excel-Formel zur Bestimmung des Nettobarwertes darstellt. Sie können den Namen (hier "NPV") als Verweis auf eine andere Excel Zelle definieren. MC FLO konvertiert den Namen automatisch und hinterlegt diesen in den Namensmanager von Excel (siehe auch Ausführungen zum Umgang mit Variablen).
Nach der Simulation erscheint das Ausgabefenster mit folgenden Informationen:
Über den gelb umrandeten Bereich können Sie auf verschiedene Darstellungen des gesuchten Ergebnisses zugreifen. Die rechts oben platzierten Steuerelemente (blau hinterlegt) erlauben es verschiedene Szenarien der entsprechenden Variable auszuwählen und das Resultat unter Einschluss der Iterationsergebnisse aller Variablen (Eingangs - und Ausgangsvariablen) als Microsoft Excel Datei abzuspeichern. Die graphische Eingrenzung über ein Konfidenzniveau (Sicherheitsbereich) ist unten rechts (grün) möglich. So sehen wir, dass 95% der Ergebnisse aus der Simulation zwischen -959'953.81 und 871'218.13 liegen. Durch Anpassung des Sicherheitsniveau (hier auf 95% festgelegt), ändern die Angaben zur unteren Grenze (Unter G.:) und oberen Grenze (Obere G.:) entsprechend. Die grauen vertikalen Balken passen sich an die Grenzen des gewählten Sicherheitsniveau an.
Sie können den magischen Strich durch Eingabe von Werten direkt an die gewünschte Position darstellen lassen, siehe folgendes Video.
Sollen die wesentlichen Treiber auf das Ergebnis dargestellt werden, empfiehlt sich eine Korrelationsanalyse.
Ersichtlich sind die linearen Korrelationswerte nach Pearson, welche zwischen -1 und + 1 schwanken. Es werden sowohl Eingangs-als als die Ausgangsvariablen in Bezug auf die untersuchte Ausgangsvariable dargestellt. So sehen Sie anhand des ersten Eintrags, dass die Eingangsvariable "jumpfactor" eine hohe negative Korrelation mit der Ausgangsvariable "NPV" aufweist.
Durch Drücken auf "Dynamische Sensitivität" werden nur die Eingangsvariablen in Bezug auf die untersuchte Ausgangsvariable dargestellt und die Graphik automatisch in ein Tornado Diagramm überführt. Sie können durch Drücken auf einer der beliebigen Balken der jeweiligen Variablen eine Regressionsanalyse durchführen.
Sie sehen Sie, dass die Eingangsvariable "jumpfactor" den grössten Einfluss auf die Ausgangsvariable "NPV" ausübt. Ersichtlich wird dies anhand der grössten Abweichung vom Erwartungswert des NPV, welcher als vertikaler Balken (in oranger Farbe) dargestellt ist. Den zweitgrössten Einfluss hat die Eingangsvariable "Volume". Rechts sehen Sie die Korrelationsanalyse zwischen der Variablen "jumpfactor" und "NPV".
Weiterführende Informationen zum Tornado Diagramm und der Regressionsanalyse können Sie dem Handbuch entnehmen.
Mit Auswahl von "Spinnendiagramm" sehen Sie die Verteilung der wichtigsten Einflussgrössen auf den NPV, dargestellt auf Ebene von Perzentilwerten.
Die ausgewählte Variable "NPV" nimmt zwischen den 10% und 20% Perzentil Werte zwischen ca. -739,8k und -625,0k ein. In diesem Bereich schwankt die Korrelation mit der Variablen "Volume" zwischen ca. -0,41 und -0,51. Interpretation: Wird die Variable "Volume" um eine Einheit im Bereich, wo der NPV zwischen ca. -739,8k und -625,0k liegt, erhöht, sinkt der NPV.
Intuitiv würde eine Erhöhung des NPV logischer klingen. Je mehr Menge "Volume" verkauft werden kann, desto höher sollten die Aussichten auf einen höheren NPV sein. Was kann also die Erklärung sein? Bei einem tiefen NPV (NPV Werte zwischen ca. -739,8k und -625,0k) ist die Menge bereits sehr tief, eine Erhöhung der Ausbringungs - und somit verkaufter Menge wird durch den Aufwand überkompensiert.
Erst ab ca. dem 30% Perzentil beginnt die Menge "Volume" mit dem NPV positiv zu korrelieren.
Ist die Mehrfachsimulation ausgewählt worden, kann ein Vergleich des Resultats variantenübergreifend vorgenommen werden. Anbei der Vergleich des NPV aus dem mit MC FLO mitgeliefertem Beispiel MC FLO Test, anhand der Varianten "Competition" und "Monopoly":
So sehen wir, dass in der Variante "Competition" ein NPV mit negativen Vorzeichen sehr viel wahrscheinlicher ist als in der Variante "Monopoly".
Sie können die Darstellung auch ändern, folgend anhand der Fläche.
Die Entscheidungsmatrix zeigt final an, welche Treiber auf die Zielerreichung am stärksten Einfluss nehmen und somit prioritär gesteuert werden müssen.
Als erster Schritt ist ein Zielwert zu definieren. Diese hat innerhalb der möglichen Resultate der Simulation zu liegen (andernfalls wir eine leere Entscheidungsmatrix angezeigt). Der Zielwert von 200k ist mit einem Ambitionslevel von 54% in der Variante "Competition" verbunden. D.h.: nur 46% aller simulierten, möglichen NPV liegen über der Zielgrenze von 200k. Falls diese Zielgrenze unterschritten wird (also NPV <= 200k) besteht eine fast 90% Wahrscheinlichkeit, dass der Treiber "jumpfactor" das Ambitionslevel ebenfalls durchbrochen hat.
In diesem Fall beträgt der Schaden auf den NPV ca. 550k.
Die Kombination Wahrscheinlichkeit und Schaden, konditioniert auf die Erreichung des Zielwertes, wird in die Entscheidungsmatrix eingetragen. Es zeigt sich, dass die Variable "jumpfactor" den höchsten Einfluss auf die Erreichung der Ziele ausübt und somit prioritär zu steuern ist.
Anders ist die Entscheidungsmatrix aufzubereiten, wenn Zielwerte eine untere Grenze überschreiten sollten, etwa bei der Frage, wie lange ein Projekt dauern wird. Hier ist häufig gewünscht, das Projekte in möglichst wenigen Tagen zu beenden.
Folgend haben wir die Entscheidungsmatrix so aufbereitet, dass der Zielwert mit einem ">" Zeichen hinterlegt ist und ein Ziel von 53 Projekttagen vorgegeben ist. Das Entscheidungskriterium kann hierbei wie folgt formuliert werden: "Welche Treiber müssen wir prioritär steuern, um das Projekt in maximal 53 Tagen abschliessen zu können?"
Bei der Entscheidungsfindung wird aufgezeigt, dass die Treiber "Workflow" und "Testing" den grössten Einfluss auf die Erreichung des Zielwertes von maximal 54 Projekttagen aufweisen. Insgesamt ist das Ziel von 54 Tagen aber auch sehr ambitioniert. Nur 18% aller simulierten, möglichen Ergebnisse des Projektausgangs kommt zu Projektdauern von unter 54 Tagen.
Info: Treiber, welche kaum (zwischen [-0,05; 0,05]) mit der Zielvariablen korrelieren (anhand des linearen Pearson Korrelationskoeffizienten), werden nicht in der Entscheidungsmatrix dargestellt.
Weitere Details zum Ausgabefenster einer Simulationsberechnung finden Sie hier:
Sie können auch mehrere Variablen (Input /- Outputvariablen) zusammenhängend analysieren. Hierzu wählen Sie den Bereich mit den Variablen aus, worauf eine Zusammenfassung dieser erscheint.
Weitere Informationen können Sie dem folgenden Schulungsvideo entnehmen: Link.