Para identificar as distribuições de probabilidade mais apropriadas para as variáveis de entrada em um modelo de simulação, é fundamental utilizar dados que reflitam a variabilidade real do processo. Vamos analisar as opções: a) Usar distribuições uniformes para todas as variáveis de entrada - Isso não é recomendado, pois não leva em conta a variabilidade específica de cada variável. b) Usar as mesmas distribuições de probabilidade que foram usadas em projetos anteriores - Embora possa ser útil, isso não garante que as distribuições sejam adequadas para o novo processo. c) Fazer uma pesquisa de mercado para obter dados sobre a variabilidade do processo e ajustar as distribuições de probabilidade de acordo - Esta é uma abordagem válida, pois permite coletar dados reais e ajustar as distribuições conforme necessário. d) Usar o método de Monte Carlo para avaliar a sensibilidade das saídas às diferentes distribuições de probabilidade - Embora o método de Monte Carlo seja útil para análise de sensibilidade, ele não é uma técnica para identificar distribuições de probabilidade. e) Não há necessidade de definir as distribuições de probabilidade para as variáveis de entrada - Isso não é correto, pois as distribuições de probabilidade são essenciais para uma simulação precisa. A opção mais adequada é: c) Fazer uma pesquisa de mercado para obter dados sobre a variabilidade do processo e ajustar as distribuições de probabilidade de acordo.