מונטה קרלו סימציה עבור אסטמיזציה של עלויות מחזור החיים של חומרים מבני בניין בר קיימא

הבנת העלויות ארוכות הטווח של חומרי בניין בר קיימא חיונית עבור אדריכלים, מהנדסים, וקובעי מדיניות שואפים לקדם פרקטיקות בנייה ידידותיות לסביבה.ערכת עלויות ⁇ סטיות מסורתיות, עם זאת, לעתים קרובות נכשלים לתפוס את אי הוודאות ואת יכולת הנטועה במחירי החומר, מורכבות ההתקנה, דרישות תחזוקה, והוצאות ניהול על חיי בניין.כלי רב עוצמה אחת מטפלות בסימולציה קצרה זו היא הסימולציה מונטה קרלו, מודלים סטטיסטיים כי סיכונים וחוסר ביטחון על ידי הפעלת מודלים חיוניים של שיטות קריטיים של שיטות עבודה.

מונטה קרלו סימבול

מונטה קרלו סימולציה היא טכניקה חישובית המשתמשת דגימה אקראית חוזרת כדי מודל ההסתברות של תוצאות שונות בתהליכים שאינם בטוחים מטבעם. שפותחה במקור במהלך פרויקט מנהטן על ידי פיזיקאים Stanislaw Ulam ו John von Neumann, השיטה הפכה מאז אבן הפינה של ניתוח סיכונים במימון, הנדסה, ניהול פרויקטים, ועוד בתכנון בנייה בר קיימא.

הרעיון המרכזי הוא פשוט: במקום לצרף ערכים "טובים ביותר" לדגם, האנליסט מקצה התפלגות הסתברות (למשל, נורמלי, משולש, אחיד, גלקטי) לכל משתנה בלתי ידוע.הסימולציה מפעילה אלפיים - או עשרות אלפי - של תפוקה - של מזהמים, כל פעם שצייר דגימות אקראיות מההפצה על פי ההסתברות הניתוב שלהם.

מושגים מרכזיים בסימולציה מונטה קרלו כוללים:

• (FLT:0)Random sampling: FIRLT:1 ; כל גלגול בוחר ערכים מהתפלגות הסתברות מוקצה, לעתים קרובות באמצעות היפרקולה הלטינית או שיטות דגימה אחרות יעילות.
• (ב) [15] ,ההתמדה: ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• ניתוח רגישות:0Sרגישויות: 1 לאחר סימולציה, אנליסטים יכולים לזהות אילו משתנים קלט לתרום ביותר לכדאיות בתוצאות, מה שמוביל מאמצים להפחית את אי הוודאות.

מכיוון שסימולציה מונטה קרלו מתייחסת באופן מפורש לאי ודאות, היא מניבה הערכות רבות יותר של מחזור החיים מציאותיות יותר מאשר גישות ⁇ סטיות מסורתיות, במיוחד עבור חומרי בניין בר-קיימא שבהם נתונים על ביצועים לטווח ארוך יכולים להיות נדירים.

מחזור חיים של חומרים בני בניין בר קיימא

מחזור החיים עולה (LCC) היא מתודולוגיה להערכת העלות הכוללת של הבעלות ולהפעיל אלמנט בניין או מערכת על כל החיים השימושיים שלה.עבור חומרי בניין, LCC בדרך כלל כוללת עלויות רכישה ראשונית והתקנה, עלויות תפעוליות (למשל, צריכת אנרגיה הקשורה להמוניה תרמית או בידוד), תחזוקה ותיקון הוצאות, עלויות חלופיות, וסוף החיים של סילוק או מחזור החיים עלויות.

חומרי בניין בר-קיימא - כגון רצפת במבוק, פלדה ממוחזרת, אדמה מחוספסת, עץ חוצה-מחוסן (CLT), צבעי VOC נמוכים, וביצועים גבוהים מתצצים - לעתים קרובות יש עלויות גבוהות יותר לעומת חלופות קונבנציונליות.עם זאת, הם עשויים להציע עלויות תפעוליות ותחזוקה נמוכות יותר, חיי שירות ארוכים יותר, או מופחתים יותר השפעות סביבתיות.

לדוגמה:

• (FLT:0)BambooveFLT:1 הוא משאב מתחדש במהירות, אך עמידותו באקלים לחים יכולה להיות משתנה, המשפיעה על לוח הזמנים של תחזוקה ותדירות חלופית.
• (ב) ל-[[1924]], [[1924]]]], יש טביעת רגל פחמן מגולמת, אך מחירה קשור לשיווקי מתכת של וולט.
• קירות אדמה מרופדים 1:1 מספקים מסה תרמית מעולה, אך עלויות הבנייה תלויות במידה רבה במומחיות העבודה המקומית ובתנאי הקרקע.
• (FLT:0Cross-laminated TreeFIRLT:1) מציע הטבות פליטת פחמן, אך נתוני הלהבות לטווח הארוך שלה עדיין מפותחים.

סימולציה מונטה קרלו יכולה לשלב את אי הוודאות האלה על ידי הקצאת הסתברות לנהגים עלות כגון מדדי מחירים חומריים, שיעורי עבודה, תדירות של התערבויות תחזוקה, וחיי שירות בפועל בתנאים שונים של חשיפה.התוצאה היא AAהסתברותי LCC תומך בקבלת החלטות מושכלות יותר.

שינויים חשובים המשפיעים על עלויות מחזור החיים

כאשר מודלים של עלויות מחזור חיים של חומרי בניין בר קיימא באמצעות סימולציה מונטה קרלו, אנליסטים חייבים לזהות את המשתנים הרלוונטיים ביותר לא בטוחים. קטגוריות משתנות נפוצות כוללות:

מחיר Volatility

חומרים בר קיימא רבים מיוצרים בשווקים קטנים יותר מאשר סחורות מסורתיות, מה שהופך אותם רגישים יותר לתדחיקת מחירים.נתוני מחירים היסטוריים יכולים לשמש כדי להתאים התפלגות כגון קונסולות נורמליות או משולשות.לדוגמה, מחיר פלדה ממוחזר עשוי לעקוב אחר תנועה גיאומטרית בראוניאן, בעוד מחירי פאנל במבוק עשויים להיות מודל עם הפצה נורמלית המבוססת על שלוש שנים של נתונים בשוק.

חיים ויציבות שירות

חיי השירות בפועל של חומר ידועים לעתים רחוקות עם ודאות. יצרנים עשויים לספק צוי, אבל ביצועים בעולם האמיתי תלויים איכות ההתקנה, האקלים, עוצמת השימוש ותחזוקה. חלוקה משולשת עם מינימום, סביר להניח, ובשנים מקסימליות יכול להיות מתאים כאשר דעות מומחים זמינים. עבור חומרים חדשים יותר, חלוקה אחידה בין גבולות סבירים עשוי להיות יותר כנים.

עלויות תחזוקה ותיקון

דרישות תחזוקה (למשל, איטום, ציור, החלפת חלקים) משתנות באופן סטוצ'י.ניתן לדגום את תדירות אירועי תחזוקה כתהליך פומפסון, בעוד שהעלות לאירוע ניתן למשוך מהתפלגות לוונראלית כדי לשקף את האפשרות של תיקונים נדירים אך יקרים.

אנרגיה וחיסכון תפעולי

חומרי בניין בר קיימא משפרים לעתים קרובות את יעילות האנרגיה (למשל, בידוד גבוה יותר R-values, גגות מגניבים, חומרי שינוי שלב) עם זאת, חיסכון באנרגיה בפועל תלוי בהתנהגות של הדיירים, אזור האקלים, וביצועי מערכת HVAC. הפצה נורמלית סביב הערכת עיצוב-שלב, עם סטייה סטנדרטית הנגזרת ממחקרים, יכול ללכוד את אי הוודאות הזו.

שיעור הנחה ואינפלציה

הנחות עלויות עתידיות לשווי הנוכחי מציגות אי ודאות לגבי שיעורי ריבית ואינפלציה לטווח ארוך.יש תקני LCC ממליצים להשתמש במגוון של שיעורי הנחה (למשל, 2% עד 6%) ולטפל בקצב כחלוקה אחידה או משולשת רציפה.

סוף סוף-סוף של עלויות או זיכויים

עלויות דיסposal, מחזור הכנסות, או תמריצים מס בסוף החיים של החומר הם לעתים קרובות לא בטוחים.לדוגמה, פלדה ממוחזרת שומרת על ערך סלמון כי חלונות עם מחירי גרוטאות, בעוד כמה חומרים מורכבים עשויים לעכב עמלות טיפ. אלה ניתן מודל עם התפלגות הסתברות דיסקרטי אם יש מספר תרחישים.

ביצוע סימולציות מונטה קרלו ל-CC

יישום סימולציה מונטה קרלו עבור מחזור החיים עלות מחזור חיים כרוך בתהליך שיטתי.כאן מדריך צעד אחר צעד עבור מתרגלי בנייה.

שלב 1: Define The Cost Model

התחל על ידי בניית מודל LCC ⁇ באמצעות גליון מבוזר (למשל, Microsoft Excel) או כלי ייעודי LCC. לכתוב משוואות כי ציות כי ציות מוחלט הנוכחי שווה כתפקוד של משתנים קלט: עלות ראשונית, עלויות תחזוקה תקופתיות, עלויות חלופיות (אם חיי השירות קצרים יותר מתקופת ניתוח), וזיהוי ערך חי.

שלב 2: ביטול התפלגות אחריות

עבור כל משתנה לא ברור, לבחור טופס הפצה ופרמטרים המשקפים נתונים ושיפוט מומחה זמין.

• (ב) ⁇ :0 ⁇ :0 ⁇ : ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• (ב) למשתנה, כי הם תמיד חיוביים ויש להם חלוקה נכונה (למשל, עלויות תיקון מוחלט, מחירים חומריים).
• (ב) ⁇ :0) ⁇ (Triangular: 1 שימושי רק כאשר מינימום, סביר להניח, ערכים מקסימליים ידועים (למשל, חיי שירות של חומר חדש).
• (ב) [15] , כאשר אין מידע סביר מעבר לטווח סביר (למשל, שיעור הנחה בסביבה שאינה בטוחה).
• (ב) [15] ,5 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

חיוני לבסס את המשימות הללו על נתונים היסטוריים, שפורסם בכתב העת, מבחנים של היצרן, או שאלון מומחה (The FLT:0NIST Handbook 135FLT:1) מספק הדרכה על מתודולוגיה LCC ומקורות נתונים לבניית חומרים.

שלב 3: לרוץ עם הסימול

השתמש בתוכנה סימולציה או בסביבת תכנות כדי להפעיל מספר גדול של אמירות (בדרך כלל 10,000) בכל ההצתה, התוכנה שואבת ערכים אקראיים מכל ההתפלגות שהוקצה, מצמיד את LCC הכולל, ומקליטת את התוצאה. כלים מודרניים יכולים להתמודד עם מתאם בין משתנים קלט - לדוגמה, עלייה במחירי פלדה ממוחזרת עשוי להיות מתואמת עם עלייה בשווי פלדה בסוף החיים.

שלב 4: תוצאות אנליז

הפלט של סימולציה מונטה קרלו הוא פונקציה של הולוגרמה או ההתפלגות המצטברת (CDF) של סטטיסטיקות LCC הכוללות:

• (ב) ,0) מאן, אמצעי תקשורת ואופן: ההרחבה 1 (בלטינית: ⁇ ).
• (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• (ב) , 10, 50, 90th): ⁇ 1 לבחינת סיכונים - למשל, "יש סיכוי של 90% כי LCC יהיה מתחת ל-X דולר".
• (FLT:0 ⁇ Tornado: FLT:1 Show אשר משתנים קלט משפיעים ביותר על השחלות של תוצאות, המאפשר איסוף נתונים ממוקד או הפחתה בסיכון.

כמו כן, לבצע ניתוח רגישות כדי להבין את הנהגים של אי הוודאות.לדוגמה, אם איכות החיים בשירות תורמת 70% של השחלות העלות הכוללת, מחקר נוסף בנתונים עמידות הוא שווה.

שלב 5: אינטרpret ו-Comnicate

להציג את ה- LCC Probabilistic לצד הערכות ⁇ סטיות.מקבלי ההחלטות צריכים לראות את טווח התוצאות האפשריות ולא מספר אחד.שקיפות זו תומכת בבחירה חומרית חזקה: חומר בעל עלות מעט גבוהה יותר, אך טווח צר יותר (פחות סיכון) עשוי להיות עדיפה עבור פרויקטים של סיכון.

תוכנה וכלים למונטה קרלו סימבול

כמה כלי קוד מסחרי ופתוח להקל על סימולציה מונטה קרלו עבור מחזור החיים עלות.בחירת הכלי הנכון תלויה בתקציב של המשתמש, מיומנות טכנית וצרכים של שילוב.

• (FLT:0@RISK (פאלאסדה Corporation): ההרחבה של Excel 1 (A Excel) ב-Explifis Distribution Task, מתאם וניתוח פלט.שימוש נרחב בהנדסה ובמימון.
• (FLT:0)Oracle Crystal Ball:FLT:1ir עוד כלי סימולציה מבוסס Excel עם תכונות חיזוי ואופטימיזציה של בני האדם. תומך בתכניות זמן והתאמה אישית של הפצה.
• (בשיתוף:0) (עם נופי, SciPy, ו Matplotlib): ההרחבה 1 A חופשית, גמישה למשתמשים נוח עם תכנות. Libraries כמו FLT:0) לספק פונקציות הפצה, עיבוד מקביל יכול להאיץ את הגרסאות.
• (ב) [15] ,[[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]] ו[[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]
• (FLT:0) תוכנה מיוחדת ל-CC: FLT:1rea: כלים כמו קונסולת:2 בניה כלי הערכה מחזור חיים 3 לעתים קרובות לשלב מודולים אופציונליים פרוביביליסטיים.

בעת בחירת כלי, שקול את הצורך במודל התאמות, המורכבות של מודל LCC ה-DIS, ואת הדרישה לניתוח רגישות. עבור רוב יישומי עיצוב בנייה, Excel מוסיף-in מציע את האיזון הטוב ביותר בין קלות השימוש וכוח אנליטי.

מחקר מקרה: השוואת Bamboo Flooring vs. המסורתית Hardwood

כדי להמחיש את השיטה, לשקול השוואה היפותטית אך ריאלית בין רצפת במבוק (חומר מתחדש במהירות) לבין עץ אלון מסורתי עבור בניין מסחרי. תקופת הניתוח היא 40 שנה, ואת שיעור ההנחה הוא להניח לעקוב אחר חלוקה אחידה מ -2% ל-5%.

משתנים מרכזיים והפצה שלהם:

• (ב) [ה]העלות האינטימית (במ"ר: ⁇ : 1] במבו: משולש (45, 55, 65 USD); אלון: רגיל (mean 70, std 8 USD).
• (ב) ⁇ :0 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• (FLT:0 Annual Maintenance Cost (per m2): ⁇ 1 (במבו: קונסול נורמלי (mean 2.0, std 0.5); אלון: יינות (mean 1.5, std 0.3).
• (המחיר של LT:0) החלפת עלויות (% מהעלות הראשונית): ⁇ 1 (במבו: רגיל (mean 0.9, std 0.1); אלון: רגיל (mean 0.85, std 0.1).
• (ב) ויקרא יא' (ב"ב) ב'): "ה' (ב') במבו: 5% מהקודש הראשוני (הופנה מהדף אלון: 10% מהקודמים הראשונים (הופנה מהדף ).

לאחר הפעלת 10,000 היציאות ב @RISK, התוצאות מראות כי העלות של מחזור החיים החציונית של מחזור החיים עבור במבוק היא $58 / m2, בעוד עבור אלון זה 67 / m2. עם זאת, אחוזה ה -90 עבור במבוק הוא 92 / m2 $, לעומת $80 / m2 עבור אלון רחב יותר להתפשט עבור משקף חוסר ודאות גדול יותר בחיי השירות שלה ותחזוקה.

היתרונות והחסרונות של מונטה קרלו סימציה עבור LCC

יתרונות

• (ה)הסיכון המודגש: 0(Quantified risk:FLT:103) מספק יתרונות מפורשים של תוצאות עלות, לא רק הערכות נקודה.
• (ב) ⁇ :0) ⁇ : כל הנחות על אי-ודאות מתועדות באמצעות הפצה, אשר ניתן לערער ולשפר לאורך זמן.
• (ב) תמיכה בהחלטות טובה יותר: 1.10.10.1 השוואה בין חומרים המבוססים על פרופילים בסיכון גבוה, לא רק עלות ממוצעת.
• ניתוח רגישות:0Sרגישויות: 1.Identifies אשר משתנים המשפיעים ביותר על העלות הכוללת, מתן הקצאת משאבים לאיסוף נתונים או בקרת איכות.
• (ב) ⁇ :0) ⁇ : ⁇ 1:1 , ניתוחים פרובביליסטיים קשה יותר לפטור את עצמם כ"גרב, זבל" כי הם משקפים בכנות את אי הוודאות.

הגבלות

• דרישות ההרחבה:0 (איור 1) התפלגות הסתברות ריאליסטית דורשות נתונים היסטוריים או שיפוט מומחה, אשר עלול להיות חסר חומרים חדשים.
• (ב) מורכבות:0) מורכבות מנדל: 1 (FLT:1) מודלים מפורטים באופן כללי יכולים להפוך ללא נאמנות.
• עלות ה-FLT:0 (המחשבים המודרניים) עולה: 1R.1, בעוד שמחשבים מודרניים הופכים אלפי טבלאות קלות, מודלים גדולים מאוד עם משתנים מתואמת יכולים להיות איטיים.
• (ב) אתגרים בין-לאומיים: 10.10.1 מקבלי ההחלטות שאינם בשימוש בפלטים פרוביביליסטיים עשויים לגרוע מאחוזי אחוזה או לדרוש מספר אחד, תוך שהוא מערער את הערך של השיטה.
• (FLT:0Correlation Modeling:FLT:1ure Ignoring תואמים בין משתנים (למשל, מחיר וחיי שירות) יכולים לעוות תוצאות.

למרות מגבלות אלה, סימולציה מונטה קרלו נותרה תקן הזהב לניתוח עלות מחזור חיים חזק, במיוחד בהקשר של חומרי בניין בר קיימא שבו חדשנות ואי ודאות הולכים יד ביד.

שיטות והמלצות הטובות ביותר למתרגלים

כדי ליישם את הסימולציה מונטה קרלו ביעילות עבור LCC של חומרים בר קיימא, בצע את ההנחיות האלה:

• (FLT:0) קל, אז לחדד: FLT:1 מתחיל עם כמה משתנים לא בטוחים מפתח מודל בסיסי.הוספת מורכבות רק כאשר מוצדק על ידי זמינות נתונים וצרכים של החלטות.
• (FLT:0) השימוש בנתונים היסטוריים כאשר ניתן:FLT:1 עבור חומרי סחורות, אינדקסי מחירים ורשומות תחזוקה קיימים. עבור חומרים חדשים, ייעוץ דוחות בתעשייה או מחקרים אקדמיים (למשל, FLT:2ASTM E917earFLT 3 תרגול סטנדרטי עבור LCC).
• (FLT:0) התפלגות ומומחים:FIRLT:1 , מדענים חומריים אנגלים, מתקין ומנהלי מתקן כדי לסקור התפלגות עבור ריאליזם.
• ניתוח רגישות פורפור:0 (Perform הרגישות: 1) תמיד לזהות את המשתנים הלא בטוחים המובילים.זה לעתים קרובות מגלה כי קומץ קלטות מניעות את רוב התנודתיות עלות.
• תוצאות קומוניקטיביות כטווחים:FIRLT:1 מציג את פונקציית ההפצה המצטברת או קבוצה של אחוזים לבעלי העניין. השתמש בכלים הדמיה כמו ⁇ שטח או מגרשי קופסה.
• (FLT:0) ביצוע כל הנחות: FLT:1 אם באמצעות תוכנה מסחרית או קוד מותאם אישית, לשמור תיעוד שקוף של אפשרויות הפצה, מזהמים, מקורות נתונים.
• (FLT:0) מעודכנים מודלים לאורך זמן: FLT:1 כפי שנתוני ביצועי הבנייה מצטברים (למשל, באמצעות הערכה לאחר הכיבוש), לעדכן את ההתפלגות ההסתברות כדי לשקף ראיות בעולם האמיתי.

על ידי אימוץ שיטות אלה, אנשי מקצוע בנייה יכולים למנף את הסימולציה מונטה קרלו כדי לבחור חומרי בניין בר קיימא אשר מאזן את האחריות הסביבתית עם רצף פיננסי.

מסקנה

סימולציה מונטה קרלו מציעה מסגרת קפדנית ושקופה להערכת עלויות מחזור החיים של חומרי בניין בר קיימא בנוכחות אי ודאות.בניגוד לשיטות ⁇ סטיות המייצרות יחידה, לעתים קרובות מטעה, עלות, סימולציה פרוביביליסטית מספקת ספקטרום מלא של תוצאות אפשריות - להשלים עם הסבירות - אשר מעצימה אדריכלים, מהנדסים וקובעי מדיניות כדי לקבל החלטות מושכלות יותר.