dt = New Table( "売上モデル" );
dt << New Column( "売上数量", Values( {1000, 2000} ) );
dt << New Column( "単位価格", Values( {2, 4} ) );
dt << New Column( "単位原価", Values( {2, 2.5} ) );
dt << New Column( "収益",
Formula( :売上数量 * :単位価格 )
);
dt << New Column( "合計原価",
Formula( :売上数量 * :単位原価 + 1200 )
);
dt << New Column( "利益",
Formula( :収益 - :合計原価 ),
Set Property( "仕様限界", {LSL( 0 )} )
);
Profiler(
Y( :収益, :合計原価, :利益),
Objective Formula( 利益 )
);
図7.10 スクリプトから作成したデータテーブル
データが作成されたら、「予測プロファイル」から[シミュレータ]を選択します。シミュレータに図7.11 の設定を入力します。
図7.11 プロファイルの設定
図7.12 シミュレータ
メモ: 実際の数値は、図7.12 に示されているものとは異なる場合があります。
これを見ると、あまり利益が上がらないことが予想されます。「利益」の下側仕様限界を0とした場合、不適合率レポートによれば利益が上がらない確率は(このデータでは)62%です。
そこで、「単位価格」を$3.25に引き上げ、シミュレーションを再実行してみましょう。すると、利益が上がらない確率はおよそ20%にまで下がりました。
図7.13 結果