Caro Tomador de decisão:

O DecisionTools Suite, é o único pacote integrado de programas de análise de risco e decisão disponível no mercado – e agora é oferecido em português. Todos os menus, caixas de diálogo, manuais e outros materiais de referência, exemplos e tutoriais foram profissionalmente traduzidos, possibilitando a utilização mais fácil do DecisionTools Suite para tomadores de decisão no mundo inteiro.

O DecisionTools Suite 5.5.1 inclui o @RISK e versões totalmente novas de programas como o PrecisionTree, para árvores de decisão, e o TopRank para análise de sensibilidade de variações hipotéticas (“what if”). O DecisionTools Suite também inclui o StatTools para previsão e análise estatística, o NeuralTools para redes neurais preditivas, e o Evolver e RISKOptimizer para otimização. Todos esses programas funcionam em conjunto, de forma melhor do que nunca, e de modo totalmente integrado com o Microsoft Excel, proporcionando facilidade e máxima flexibilidade.

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DecisionTools Suite custa menos do que a compra de apenas dois de seus componentes separados. De fato, você economiza mais de 50% quando comparar o preço individual de compra de todos os componentes. As melhores análises a um ótimo preço – com o DecisionTools Suite.

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Maior que a soma de suas Partes

Cada componente del DecisionTools Suite puede realizar un análisis poderoso. Cuando usted combina estos productos, se pueden alcanzar los resultados más completos que ningún otro programa podría proporcionarle.

@RISK e TopRank O foco de uma análise de risco pode ser melhor direcionado usando o TopRank. Especialmente em modelos grandes, economizando tempo e melhorando a precisão de suas análises @RISK. As funções do @RISK também podem ser usadas para representar uma faixa maior de valores do que as funções padrão do TopRank. @RISK e PrecisionTree Além disso, o @RISK pode ser combinado com o PrecisionTree para representar eventos incertos e resultados em modelos de árvores de decisão, aprimorando a precisão de modelos de árvore de decisão através da consideração de faixas de valores mais amplas para eventos fortuitos ao invés de poucas limitadas e discretas opções. RISKOptimizer e @RISK Rode o RISKOptimizer em um modelo existente do @RISK para maximizar seus lucros, minimizar seus custos ou obter um determinado alvo. O RISKOptimizer usa todas as funções do @RISK de forma similar.

PrecisionTree e TopRank Modelos no PrecisionTree podem ser rodados com o TopRank para identificar os fatores mais críticos em modelos de árvores maiores e mais complexos. NeuralTools e Evolver Combine NeuralTools com o Evolver para otimizar problemas complexos. Defina o objetivo do Evolver como o output de previsão do NeuralTools e as células para o Evolver ajustar como novos inputs para o NeuralTools. Em seguida observe como o Evolver e o NeuralTools trabalham juntos para prever a solução ótima. @RISK e então StatTools Os resultados do @RISK podem ser analisados no StatTools para a determinação de intervalos de confiança. O @RISK também pode ser aplicado para resultados de uma análise de previsão de série temporal no StatTools para a simulação de resultados possíveis com maior precisão.

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Quem usa o DecisionTools Suite?

Procter & Gamble usa @RISK
e PrecisionTree ao redor do mundo
“Já treinamos bem mais de 1000 pessoas da companhia no @RISK”, diz Bob Hunt, que é um Diretor Associado para Análise de Investimentos na organização de Finanças Corporativas da P&G. Agora ele está usando uma outra Ferramenta de Decisão, o PrecisionTree. “Sua atração é a capacidade de avaliar decisões complexas que em geral envolvem passo de decisão múltiplos e seqüenciais”.

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A Unilever utiliza DMU em todas
as tomadas de decisões de alto riscos
O objetivo do Decision Analysis Group da Unilever é adotar as técnicas de tomada de decisão sob incerteza em toda a empresa, em nível mundial, e aplicá-las a todas as tomadas de decisões que envolvem consequências de alto risco (high stakes). O DecisionTools Suite é um elemento fundamental desse trabalho. “A integração de ferramentas de decisão e simulação Monte Carlo em um único pacote foi o que atraiu nosso interesse”, explicou Dr. Sven Roden, analista sênior de decisões do Decision Analysis Group da Finance Academy.

» Estudos de caso

A Logion BV agilizou o seu gerenciamento
de distribuição reduzindo horas de trabalho
a apenas minutos
A Logion, firma de consultoria sediada na Holanda, especializa-se no gerenciamento de transporte, distribuição e controle de estoque. Seus gerentes e consultores usam modelos nas tomadas de decisões, a fim de aumentar a eficiência e eficácia das operações logísticas de seus clientes. O DecisionTools Suite hoje é o alicerce da estratégia e competitividade da empresa, pois reduziu substancialmente o tempo necessário para análise e otimização da exatidão dos modelos.

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World Conservation Union trabaja para
conservar especies en peligro
O grupo da IUCN-World Conservation Union especializado em reprodução (Conservation Breeding Specialist Group) usa o @RISK e o PrecisionTree. Segundo Dr. Douglas Armstrong: “o @RISK e o PrecisionTree são fáceis de aprender e nos possibilitam usar intervalos razoáveis de valores possíveis, em vez de basear as análises em estimativas fixas. É uma abordagem eficaz para minimizarmos os riscos de doenças, que é um dos elementos de nosso trabalho de preservação das espécies com risco de extinção”.

» Ler o estudo de caso na íntegra

Met-Mex Peñoles otimiza refino de metais preciosos
Por causa do custo de sua matéria prima, a gigante metalúrgica Met-Mex Peñoles, a maior refinadora de metais do mundo e a maior refinadora de ouro do México, tenta evitar projetos piloto caros. Para reduzir o número de corridas de teste, a companhia simula o processo de refino usando a Suite DecisionTools no Projeto de Experimentos com Seis Sigma. Isto permite que a companhia trabalhe na otimizaçaõ do processo e sacrifiquem a mínima quantidade de ouro e prata nos seus experimentos.

» Ler o estudo de caso na íntegra

Modelos-exemplos do
DecisionTools Suite 5.5.1

PrecisionTree: Perfuração de Poços de Petróleo
Este exemplo de perfuração de poços de petróleo é um problema clássico de árvores de decisão. Nossa primeira decisão é fazer ou não testes geológicos em um local de prospecção. Em seguida, dependendo dos resultados dos testes, a próxima decisão é perfurar o poço buscando óleo ou não. A árvore progride da esquerda para a direita – a decisão de testar é sempre feita antes da decisão de perfurar.

» Faça o Download do modelo exemplo: PrecisionTree_Petroleo.xls

PrecisionTree e @RISK: Perfuração de Petróleo
Os resultados de encontrar oleo na árvore de decisão Oil.xls são divididos em três resultados discretos – Seco, Molhado e Encharcado. Porém na realidade, a quantidade de óleo encontrada deve ser descrita por uma distribuição contínua. O @RISK é usado neste modelo para descrever a incerteza deste evento. Adicionando funções de distribuição de probabilidade do @RISK nas árvores de decisão, a modelagem se torna mais precisa e é possível simular mais resultados possíveis.

» Faça o Download do modelo exemplo: PrecisionTreeRISK_Petroleo.xls

TopRank e @RISK: Lançamento de Produto
O TopRank reconhece distribuições do @RISK e as incorpora quando faz as análises de sensibilidade. Esta funcionalidade permite maior flexibilidade e precisão na modelagem dos valores de input possíveis nas suas análises What-If.

Neste exemplo, a Jupiter Corporation está construindo um novo modelo sedã de quatro portas. Tomando como premissa que o carro vai gerar vendas pelos próximos 5 anos, a gerência identificou 5 fatores que podem influenciar a receita total durante este período. Vários destes fatores possuem distribuições de probabilidade associadas com os mesmos. Durante uma análise What-If, o TopRank verifica as distribuições de probabilidade associadas com estes itens e faz uma análise de sensibilidade avançada nos mesmos, variando dentro da faixa da distribuição e espaçando os passos de forma que cada intervalo represente quantidades iguais de probabilidade.

» Faça o Download do modelo exemplo: TopRankRISK_Auto.xls

NeuralTools e Evolver:
Empréstimos para Compra de Automóveis
O NeuralTools pode ser usado para prever valores desconhecidos de uma variável dependente como uma categoria a partir de valores conhecidos de variáveis numéricas e independentes de categoria. Neste exemplo, a rede neural aprendeu a prever se um solicitante de empréstimo para compra de automóvel conseguirá fazer os pagamentos a tempo, com atraso ou não conseguirá pagar. O Evolver pode ser usado para encontrada a quantidade de empréstimo que fará com que o solicitante caia na categoria “pagamentos em dia” com 90% de probabilidade.

» Faça o download do modelo exemplo: NeuralToolsEvolver_CreditoAutomovel.xls

@RISK: Fluxo de Caixa Descontado (FCD)
Cálculos de Fluxo de Caixa Descontado (FCD) são um exemplo freqüente do uso do @RISK. No modelo exemplo, as fontes de risco são a taxa de crescimento da receita e os custos como percentual das vendas. Após levar em conta o investimento previsto e aplicar um fator de desconto, o FCD é calculado. Seguindo-se a simulação, a média do FCD, conhecida como Valor Presente Líquido (VPL) é calculada. A decisão de proceder ou não com este projeto dependerá da perspective de risco ou tolerância do tomador de decisão. Este exemplo também foi estendido para calcular a distribuição de pagamentos de bonus na premissa de que um bônus sempre é pago quando o VPL excede um dado valor. O modelo também usa as funções estatísticas do @RISK RiskMean, RiskTarget e RiskTargetD para calcular o FCD médio, a probabilidade que o VPL seja negativo e a probabilidade que o bônus seja pago.

» Faça o download do modelo exemplo: FluxoDeCaixa.xls

@RISK: Sinistros de Seguro com RiskCompound
A função RiskCompound do @RISK usa duas distribuições para criar uma distribuição de input nova e única, resumindo modelos de seguro que devem levar em conta a freqüência e severidade dos sinistros. Este modelo ilustra como a função RiskCompound é criada e ilustra propriedades tais como média, desvio padrão e valor alvo da função RiskCompound resultante.

» Faça o download do modelo exemplo: RiskCompound.xls

RISKOptimizer: Mix de Produção
Uma planta de manufatura está tentando encontrar as quantidades ótimas a produzir de cada um de seus quatro produtos, de forma a maximizar a média da receita total. A demanda para cada produto é incerta e representada com uma função distribuição de probabilidade. A quantidade de cada produto a produzir deve atender restrições relacionadas aos recursos disponíveis para fabricar cada produto. Aqui, todas as restrições são especificadas em um passo, usando a habilidade do RISKOptimizer de definir limites de restrições como faixas. O RISKOptimizer alterará a quantidade de cada produto produzido, sujeito às restrições de recursos para maximizar as receitas.

» Faça o download do modelo exemplo: MixDeProducao_RestricoesComoFaixas.xls

Mais Modelos Exemplo online:

» Finanças
» Seguro
» Seis Sigma (em Inglês)
» Óleo e Gás (em Inglês)