Français (France) 
Finnish (FI) 
English (United Kingdom) 
Korkean riskin projekteissa sekä yksittäisten tehtävien kestoja ja kustannuksia että tehtävien keskinäisiä riippuvuuksia on vaikea arvioida. Riskien ja epävarmuuden vaikutusta projektin kokonaiskestoon ja -kustannuksiin voidaan simuloida Monte Carlo -menetelmällä.
Menetelmässä mallinnetaan projektin kestoa tai kustannusta tekemällä suuri määrä kokeita satunnaisesti valituilla arvoilla. Mallinnuksella päästään riittävään tarkkuuteen, kun kokeiden eli kierrosten määrä on riittävän suuri.
Projekti lasketaan suunnitteluvaiheessa lukuisia kertoja läpi. Kullakin laskentakierroksella jokaiselle yksittäiselle projektin tehtävälle lasketaan (eli arvotaan käyttäjän antamien parametrien mukaisesti) satunnainen kustannus ja kesto tehtävälle asetetun todennäköisyysjakauman perusteella.
Alla olevassa kuvassa on havainnollistettu sitä, miten eri kierroksilla lasketut satunnaiset kustannukset sijoittuvat minimi- (esimerkissä 100€) ja maksimiarvojen (esimerkissä 1200€) välille, kun tehtävän kustannus noudattaa ns. beta-PERT -jakaumaa. Satunnaisia kustannusarvoja on tyypillisesti tiheämmin käyttäjän antaman todennäköisimmän kustannuksen läheisyydessä. Sama logiikka pätee luonnollisesti tehtävän kestolle.
Kun kierroksia toistetaan riittävän monta kertaa, saadaan lopputuloksena koko projektin kokonaiskustannusta ja -kestoa kuvaavat todennäköisyysjakaumat, jolloin tulokset voidaan esittää esim. alla kuvatuilla tavoilla. Pylväskaavio eli histogrammi näyttää montako osumaa tietylle kokonaiskustannus- tai kokonaiskestovälille on tullut ja kertymäkäyrästä näkee todennäköisyyden, jolla projektin kokonaiskustannus tai -kesto pysyy tietyn arvon alla.
Alla oleva kuva havainnollistaa asiaa kokonaiskustannusten osalta.
Korrelaatiokerroin näyttää, kuinka paljon projektin kokonaiskustannus tai -kesto riippuu kunkin tehtävän kustannuksesta tai kestosta. Alla olevassa kuvassa on laskettu kustannusten osalta ns. Pearsonin korrelaatiokerroin, joka voi saada arvoja väliltä -1 (maksimi negatiivinen korrelaatio) ja +1 (maksimi positiivinen korrelaatio).
Hajontakaaviolla voidaan näyttää kunkin simulointikierroksen tulos keston ja kustannuksen osalta. Näytettävien tulosten määrä riippuu simulointikierrosten määrästä. Kaavion avulla voidaan helposti arvioida, millä todennäköisyydellä sekä kesto että kustannus pysyvät tiettyjen rajojen sisällä.
Yllä esitetyt kuvat ovat MonteCarloProject -ohjelmistosta, jossa perustoiminnot ovat käytettävissä ilmaiseksi ja jonka käyttöä on helppo laajentaa yllä kuvatun kaltaisilla simulointitoiminnoilla.