การจําลองและปรับแต่งให้เหมาะสมที่สุด จําเป็นสําหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และกําไร

ข้อมูลเข้าแบบไม่ถูกต้อง

การจําลองแบบไม่น่าเชื่อถือนั้นขึ้นอยู่กับข้อมูลที่มีคุณภาพสูง การใช้ข้อมูลที่ล้าสมัย, ไม่สมบูรณ์, หรือไม่ถูกต้อง สามารถนําไปสู่ผลลัพธ์ที่บกพร่องได้ สําคัญมากในการตรวจสอบความถูกต้องและการปรับปรุงข้อมูล เพื่อสะท้อนถึงเงื่อนไขของโพรเซสในปัจจุบัน

การตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลที่ดูมากกว่า

การ ไม่ ทํา ให้ ความ เข้าใจ ผิด ใน เรื่อง ความ ถูก ต้อง แม่นยํา อาจ ทํา ให้ เกิด ความ ไม่ แน่นอน ระหว่าง การ จําลอง และ การ ทํา งาน จริง ๆ การ ทํา ความ เข้าใจ เป็น ประจํา ช่วย ระบุ ข้อ จํากัด ของ ต้น ไม้ และ ปรับ ปรุง ความ ไว้ วางใจ ให้ ดี ขึ้น

ไม่แยแสความผันผวนของโพรเซส

โพรเซสในโรงกลั่นนี้ เกี่ยวข้องกับความผันผวน เนื่องจากความแตกต่างจากการกินการกิน การดําเนินงานของอุปกรณ์ และการเปลี่ยนแปลงการทํางาน การไม่คํานวณค่าความผันผวนนี้ อาจส่งผลให้มีกลยุทธ์การเพิ่มความทนทานของโครงสร้างการแปรรูป

การปิดการนําเข้า Office

ผู้ ทํา งาน มี ความ หยั่ง เห็น เข้าใจ ที่ มี คุณค่า ใน พฤติกรรม ของ พืช ซึ่ง อาจ ไม่ ได้ รับ การ บันทึก ไว้ ใน แบบ จําลอง.

การ วิเคราะห์ แบบ ส เต นริโอ จํากัด

การ เพ่ง เล็ง ใน สถานการณ์ ที่ แคบ ๆ อาจ จํากัด ความ เข้าใจ เกี่ยว กับ ผล ที่ อาจ เกิด ขึ้น.