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कार प्रोडक्शन लाइन का मॉडलिंग: Python जनरेटर

आपसे कार प्रोडक्शन लाइन को ऑप्टिमाइज़ करने में मदद के लिए एक डिस्क्रीट-इवेंट मॉडल बनाने को कहा गया है। शुरुआत करने के लिए, आपको प्रोडक्शन लाइन में शामिल मुख्य प्रोसेस समूहों की पहचान करनी थी। ये हैं (1) वेल्डिंग और पेंटिंग और (2) असेंबली और टेस्टिंग। बेशक, इन प्रत्येक समूहों में कई उप-प्रोसेस और टास्क शामिल हैं, लेकिन फिलहाल आप मॉडल का पहला, उच्च-स्तरीय संस्करण कोड करने पर केंद्रित हैं.

चूँकि आपने पहले ही महत्वपूर्ण प्रोसेस समूह पहचान लिए हैं, अब यह तय करने का समय है कि हर प्रोसेस को पूरा होने में औसतन कितना समय लगता है। आपने रिसर्च की और पाया कि वेल्डिंग और पेंटिंग में 15 घंटे लगते हैं और पार्ट्स की असेंबली और टेस्टिंग में 24 घंटे।

simpy पैकेज आपके लिए इम्पोर्ट किया गया है.

मॉडल में समय hours में है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Discrete Event Simulation

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • car_production_line_gen नाम से Python जनरेटर परिभाषित करें.
  • प्रोडक्शन लाइन में वेल्डिंग और पेंटिंग की समय-आवश्यकता को क्लॉक करें.
  • इसी तरह, पार्ट्स की असेंबली और टेस्टिंग में लगने वाला समय भी क्लॉक करें.
  • वर्तमान सिम्युलेशन समय प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Defining a Generator that includes the processes
def  ____(env):
  car_number = 0
  while True:
    car_number += 1

    # Process 1: Clock the time requirement for welding and painting
    yield  env.____(____)
    print(f"Car {car_number}: Welding and painting (completed) => time = {env.now}")

    # Process 2: Clock in time for process 2 and yield it
    ____
    print(f"Car {car_number}: Assembly of parts and testing (completed) => time = {env.now}")

    # Print car ready for shipment
    print(f"Car {car_number}: Car ready for shipping! time = {env.____} hours")
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