随机记录
使用随机（Stochastic）记录，您可以应用分布类型，并让 CCH Tagetik Supply Chain Planning 运行蒙特卡洛模拟来提供数据。随机记录的常见用途是风险分析。
随机记录
随机记录可以包含以下部分中的部分或全部：
- 物料清单部分
参见经典模式下的 BOM 部件记录。 - 随机部分
随机部分
以下是随机记录中可用的分布类型。
随机记录类型
| 分布类型 | 描述 |
|---|---|
| 均匀（Uniform） | 返回的数字从您指定的两个界限之间的均匀分布中抽取。这些数字大于或等于下限，小于上限，并且介于两者之间的任何值的可能性相等。 |
| 正态（Normal） | 返回的数字从正态（高斯）分布中抽取。此分布的特征是所需分布的均值和标准差。 |
| 对数正态（Lognormal） | 返回的数字从对数正态分布中抽取。此分布的特征是所需分布的均值和标准差。对数正态分布通常用于对金融工具（如股票）的价格变动建模。返回的数字始终大于零。 |
| 三角（Triangular） | 返回的数字使用您指定的界限和最可能值从三角分布中抽取。当您对缺乏更具体理论依据的主观估计建模时，此分布很有用。正态分布也可用于此目的。 |
| 离散（Discrete） | 返回的数字始终是指定界限之间的整数，并且是这些整数中任何一个的可能性相等。 |
| 伽马（Gamma） | 返回的数字表示给定事件之间的平均时间（例如，一定数量的客户到达所需的时间），一定数量的事件发生所需的时间。返回的数字始终大于零。 |
| 贝塔（Beta） | 贝塔分布通常用于创建与实验数据匹配的分布。两个正输入参数 alpha 和 beta 控制分布的形状。 |
| 威布尔（Weibull） | 返回的数字通常表示零件的寿命或事件的持续时间（例如，产品中关键零件故障前的时间，或产品订单的交付提前期）。返回的数字始终大于零。 |
| 自定义 | 如果找不到具有所需分布的随机数生成器，可以创建自定义生成器。为此，需要为目标概率密度函数（PDF）提供一个方程。要指定自定义分布的方程，请以变量 x 的函数形式输入公式，同时给出对该函数进行采样的上限和下限。还必须知道或近似求出该函数在这些限值内的最大值。例如，假设要创建一个具有正态（或高斯）分布的随机数生成器。最简单的方法是使用内置的正态分布。但是，如果使用自定义生成器工具，均值为零、标准差为一的高斯分布方程如下：1/sqrt(2PI)*exp(x^2/-2) 该方程的一个特殊性质是 x 从负无穷延伸到正无穷。但是，需要明确的限值。如果绘制该函数的图形，曲线大约在 -4 和 4 处趋近于零，因此可以将这些值用作限值。该方程的另一个特点是难以确定确切的最大值。要自动求出最大值，可以单击 Find Max。自定义生成器要正常工作，并不需要限值非常精确。但是，如果选择的限值过紧，分布会失真。如果选择的限值过松，生成器运行会很慢。 |
| 伯努利 | 伯努利随机数始终为零或一，其中指定概率为一。当需要对事件发生或不发生的情况进行建模时，伯努利随机数非常有用。伯努利分布是二项分布的一种特殊应用，其中试验次数设为一。 |
| 二项 | 返回的数字表示在给定单次成功概率和试验次数的情况下，实验中成功的次数（例如，抛硬币 10 次时正面朝上的次数）。 |
| 泊松 | 返回的数字表示每单位时间内发生的随机事件数（例如，给定一小时内到达的客户数）。该概率分布的特征是每单位时间的事件平均数。返回的数字始终为正整数。 |
配置随机（Stochastic）记录
- 在随机（Stochastic）部分，选择分布类型（Distribution Type）并设置参数。
- 在屏幕右上角，单击 OK。
- 要将更改保存到数据库，请在菜单上单击 Save All Changes。