Sensitivity War를 준비하는 개발자에게 Tolerance Analysis 방법론에 의한 설계 및 설계완성도 점검방법은
신제품의 개발 Speed 및 품질경쟁에서 이기기 위한 최선의 방책이다. Beta Design에 대한 System 공차분석
방법으로는, 전통적인 Min/Max (Worst Case Analysis) 방법과 RSS (Root Sum of Squares) 방법이 있다.

   

오늘은 Beta Design에 대한 좀더 강력한 공차분석 Tool인 Monte Carlo Simulation에 대하여 알아보자.
이 방법은 카지노에서 발생하는 Random Chance의 게임 결과를 예측을 하는 방법과 유사하며, 지극히
단순하지만 Engineering 분야 뿐만아니라 Transactional 영역의 많은 분야에서 다양하게 적용되고 있으며,
효과적인 좋은 결과를 제공해 준다.

Monte Carlo Simulation에서는 System의 변동을 찾아내기 위한 아무런 수학적인 접근이 없지만,
사전에 밝혀진 Transfer Function(Y=F(X's)에 Input으로 정의된 Factor X값으로 Random Sampling Method에
의한 무작위수를 입력함으로써 CTQ Y의 예측값을 찾는 단순한 방법을 사용한다.
그렇지만 이러한 단순한 방법을 PC의 도움으로 수천번이상의 매우 많은 횟수로 반복하므로써
동시에 수천번의 CTQ Y의 예측값을 통계적 분석 방법을 활용하여 구할 수가 있게 된다.
    ■ 권장하는 모의시험의 횟수 : 최초 추정시 N=100~1,000회, 최종결정시 : 10,000회
    ■ 모의시험 횟수별 정밀도 : N=100 (90.0%), N=400 (95.0%), N=1,000 (96.8%), N=10,000 (99.0%)