Usiamo lo stesso modello a eventi discreti della fabbrica di orologi da parete e configuriamo una routine di ottimizzazione "Score & Rank". Per tua comodità, il processo produttivo è riassunto di nuovo nella tabella qui sotto. Le informazioni sono state memorizzate in una lista di dizionari chiamata processes, con un dizionario per ciascun processo. Le chiavi di ogni dizionario corrispondono alle intestazioni delle colonne della tabella.

Table with process names and their duration statistics, namely mean and standard deviation.

Il metodo plot_results() usato per generare i grafici in questo esercizio è stato caricato in anticipo ed è mostrato qui sotto.

def plot_results(objective_func):
    # Score
    fig, axes = plt.subplots(1, len(processes), sharey=True, figsize=(10, 8))
    for p in range(len(processes)):
        sns.scatterplot(ax=axes[p], x=process_duration_all[:, p], y=objective_func, c=objective_func, cmap="turbo_r")
        axes[p].set_title(processes[p]["Name"], rotation = 20, horizontalalignment='left')
        axes[p].set_xlabel("Duration [min]", rotation = -10)
        axes[p].grid()
    axes[0].set_ylabel("Objective function score")
    plt.show()

    # Rank
    index_sort = np.argsort(objective_func)
    fig, axes = plt.subplots(1, len(processes), sharey=True, figsize=(10, 8))
    for p in range(len(processes)):
        sns.lineplot(ax=axes[p], x=np.linspace(0, NUM_SIMULATIONS, NUM_SIMULATIONS),
                     y=process_duration_all[index_sort, p], color="orchid")
        axes[p].set_title(processes[p]["Name"], rotation = 20, horizontalalignment='left')
        axes[p].set_xlabel("Score-ranked scenarios", rotation = -10)
        axes[p].grid()
    axes[0].set_ylabel("Duration [min]")
    plt.show()

Il loop di campionamento Monte Carlo produrrà una serie di possibili traiettorie dei processi e le valuterà con un punteggio, come mostrato nella figura. Monte Carlo trajectories for different process scenario.

Modularità del modello per ottimizzare lo sviluppo continuo

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