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एकल-बिंदु अनुमान को एक रेंज में बदलें, वास्तव में अनिश्चित लाइनों पर मॉन्टे कार्लो चलाएं, P50 से P90 स्प्रेड पढ़ें और एक ऐसा कंटिन्जेंसी तय करें जिसे आप लाइन-दर-लाइन उचित ठहरा सकें।
प्लेटफ़ॉर्म भर में 3 चरण - हर एक में आप क्या करते हैं और यह क्यों मायने रखता है।
पहले जांच लें कि बिल पूरा है और पूरी तरह प्राइस्ड है, फिर उन चंद लाइनों को चिह्नित करें जो वाकई अनिश्चित हैं, चाहे मात्रा में हों, दर में हों या ऐसी ग्राउंड कंडीशन में जिन्हें आप अभी नहीं देख सकते।

क्यों: गड़बड़ियों या कमियों वाले बिल पर रिस्क चलाना बस उस गलती को एक भरोसेमंद दिखने वाले कर्व में लपेट देता है। एक साफ, पूरा बेस एस्टिमेट ही वह चीज़ है जो नतीजे में मिलने वाली रेंज को भरोसेमंद बनाती है।
हर अनिश्चित लाइन को एक कम, सबसे संभावित और उच्च मूल्य दें, जो साथ-साथ चलती हैं उन्हें जोड़ें जैसे ईंधन और ढुलाई, फिर लागत वितरण बनाने के लिए हज़ारों पुनरावृत्तियों में सिमुलेशन चलाएं।

क्यों: एक अकेला हेडलाइन आंकड़ा यह छुपा देता है कि नतीजा कितना बदल सकता है। P50 से P90 कर्व साफ-साफ बताता है कि आपको किसी कॉन्फिडेंस स्तर पर पहुंचने के लिए कितना कवर रखना होगा जिसे आप मानने के लिए तैयार हों।
काम के लिए उचित कॉन्फिडेंस स्तर चुनें, S-कर्व पर उस बिंदु से मिलने वाली कंटिन्जेंसी पढ़ें और स्प्रेड के सबसे बड़े कारकों को क्रमबद्ध करने वाला टॉरनैडो चार्ट एक्सपोर्ट करें।
क्यों: किसी वितरण से निकाला गया कंटिन्जेंसी बोर्ड या क्लाइंट के सामने उस तरह टिकता है जैसे सपाट दस प्रतिशत कभी नहीं टिकता। टॉरनैडो ठीक-ठीक दिखाता है कि पैसा किन जोखिमों के लिए अलग रखा गया है, इसलिए यह आंकड़ा भरा-पूरा नहीं बल्कि तर्कसंगत लगता है।
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