Construire un modèle de lave-auto avec SimPy
Supposons qu’une entreprise a acheté un lave-auto commercial et souhaite optimiser son fonctionnement pour accroître sa rentabilité. Construire un modèle à événements discrets peut être utile, car cela permet d’identifier les goulots d’étranglement, d’optimiser l’utilisation des ressources et d’ajuster progressivement les processus pour atteindre la pleine capacité.
Le lave-auto commercial met cinq minutes pour terminer un cycle de lavage.
Construisez un modèle à événements discrets qui reproduit le comportement de cette machine et exécutez-le pendant huit heures (480 minutes) afin de prédire le nombre de voitures lavées, et journaliser l’heure de fin de chaque cycle.
Cet exercice fait partie du cours
Simulation d’événements discrets en Python
Instructions
- Importez le package SimPy.
- Complétez l’instruction
print()pour écrire l’heure courante de la simulation dans la console. - Créez l’environnement SimPy.
- Exécutez le modèle pendant huit heures, en utilisant les minutes comme unités de temps.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)