Sasol 基于波动性构建煤制油计划，增值 2.3 亿美元

Sasol 的煤制油工厂的产量随时间波动，但基于平均值的传统规划平滑了这些波动，导致商业案例只依赖一个数字。

价值链优化团队构建了 MOSS，一个反映产量随时间变化的随机模拟模型。

这些分布成为燃气和液体设施变更商业案例的基础，并用于揭示战略决策中的风险。

对分布建模，而非平均值

随机模拟反映了平均值所掩盖的真实波动性。

它为大型设施变更提供了商业案例支持。

它强调风险，而非仅仅一个点估计。

该模型入围了 2010 年弗朗茨·埃德尔曼奖。

当工厂产量波动时，要基于分布制定计划；单一的平均值会悄然错误定价风险最高、最有价值的选项。

自 2000 年以来，MOSS 为 Sasol 带来的估计增值超过 2.3 亿美元，团队认为这一数字是保守的。这些模型成为 Sasol 战略决策支持流程中不可或缺的一部分，并被视为化学工程运筹学领域向前迈进的一步。