Ein Autowaschanlagen-Modell mit SimPy bauen
Angenommen, ein Unternehmen hat eine gewerbliche Autowaschanlage gekauft und möchte deren Betrieb optimieren, um die Rentabilität zu steigern. Ein diskretes Ereignismodell kann helfen, Engpässe zu identifizieren, Ressourcen zu optimieren und Prozesse schrittweise so anzupassen, dass die volle Kapazität erreicht wird.
Die gewerbliche Autowaschanlage benötigt fünf Minuten für einen Waschzyklus.
Erstelle ein diskretes Ereignismodell, das das Verhalten dieser Maschine nachbildet, und lass es acht Stunden (480 Minuten) laufen, um die Anzahl gewaschener Autos vorherzusagen und die Abschlusszeit jedes Zyklus zu protokollieren.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Diskrete-Ereignis-Simulation mit Python
Anleitung zur Übung
- Importiere das SimPy-Paket.
- Vervollständige die
print()-Anweisung, um die aktuelle Simulationszeit in die Konsole zu schreiben. - Erstelle die SimPy-Umgebung.
- Lass das Modell acht Stunden laufen und verwende Minuten als Zeiteinheit.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Import SimPy
import ____
def car_wash(env):
car_wash_num = 0
while True:
car_wash_num += 1
# Get the current simulation time and add process time
print(f'Time {env.____:02d} min | Car Wash # {car_wash_num:02d}')
yield env.timeout(5)
# Create SimPy Environment and add process generator
env = simpy.____()
env.process(car_wash(env))
# Run model
env.____(until=8*60)