自動車生産ラインのモデリング：Python ジェネレーター

自動車の生産ラインを最適化するための離散事象モデルを構築するよう依頼されました。まずは、生産ラインに関わる主なプロセス群を特定しました。（1）溶接と塗装、（2）組立と検査の2つです。もちろん、これらの各プロセス群には多くのサブプロセスやタスクが含まれますが、今はモデルの最初の大まかなバージョンをコーディングすることに集中します。

主要なプロセス群を特定できたので、次は各プロセスの平均所要時間を決めます。調査の結果、溶接と塗装には15時間、部品の組立と検査には24時間かかることがわかりました。

simpy パッケージはすでにインポートされています。

モデル内の時間の単位は時間（hours）です。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ離散事象シミュレーション

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演習の手順

Python ジェネレーター car_production_line_gen を定義します。
溶接と塗装に必要な時間を生産ラインに反映して計時します。
同様に、部品の組立と検査を完了するまでの時間を計時します。
現在のシミュレーション時刻を出力します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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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