RENO: Análisis de Riesgo / Eventos
¡Si puede convertirlo en un diagrama de flujo, puede simularlo!
RENO es una poderosa herramienta para realizar el
análisis de riesgo y seguridad, y también para crear modelos
complejos, utilizando el formato de diagrama de flujo. Con RENO, es
posible realizar la investigación operacional y el análisis
financiero.
Características del Software
RENO es una herramienta de simulación de eventos estocásticos. Es una plataforma flexible, que puede ser utilizada para visualizar cualquier tipo de sistema físico, financiero y organizacional. Utilizando el concepto de diagrama de flujo, usted puede construir sistemas y escenarios, y entonces RENO utiliza el modelo mediante simulación. Usted puede utilizar RENO como una "planilla visual" que permite que cree y maneje gráficamente datos y ecuaciones.
El diagrama de flujo permite la construcción y simulación de modelos complejos para cualquier escenario de probabilidad. El software ofrece una base de datos con diversos formatos que permitirán que el usuario modele cualquier situación que desee analizar. RENO también ofrece las funciones built-in auto-complete, IntelliSense, color-coding y "debugger", que lo ayudarán a construir y a validar sus modelos.
Guía de Entrenamiento del Software (*.pdf) [En]
Entrenamiento
ReliaSoft ofrece una capacitación que presenta los principios del análisis de riesgo y los eventos de probabilidad a partir de la utilización del diagrama de flujo. Consulte el contenido.
RS
525: Análisis de Riesgo y de Eventos de Probabilidad
Algunas Aplicaciones Prácticas
RENO tiene una gran variedad de aplicaciones:
- Realizar análisis de riesgo en diversos campos de aplicación;
- Resolver problemas de investigación operacional;
- Analizar la confiabilidad de modelos complejos;
- Realizar estudios de investigación operacional;
- Optimizar plan de mantenimiento.
Usted puede utilizar los modelos de diagrama de flujo que creó utilizando RENO, para estimar resultados de interés, realizar análisis de sensibilidad para evaluar e identificar las variables que afectarán el resultado final y automáticamente estimar sus valores óptimos mediante la ejecución de simulaciones múltiples.
