자동차 조립 라인: SimPy로 결정론적 이벤트 추가하기

이 연습 문제는 SimPy를 사용한 결정론적 프로세스에 초점을 맞춥니다.

동일한 자동차 조립 라인 모델을 SimPy 패키지로 만들어 보겠습니다.

SimPy 메서드를 사용해 앞서와 같은 결정론적 이벤트를 추가하는 데 집중할 거예요. 사전 분석 결과, 용접과 도장은 각각 15시간, 부품 조립과 테스트는 각각 24시간이 걸린다고 가정했죠.

SimPy 라이브러리는 이미 임포트되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 이산 사건 시뮬레이션

강의 보기

연습 안내

프로세스 1의 소요 시간을 기록하도록 코드를 완성하세요.
프로세스 2의 소요 시간을 기록하도록 코드를 완성하세요.
SimPy 환경을 생성하고 env라는 변수에 저장하세요.
모델을 SIMULATION_TIME까지 실행하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

def car_production_line(env):
    car_number = 0

    while True:
        car_number += 1

        # Clock-in the time requirement for: Welding and Painting
        yield env.____(15)
        print(f"Time = {env.now:7.4f} | Car {car_number:02d} | Welding and Painting")

        # Clock-in the time requirement for: Assembly and Testing
        yield env.timeout(____)
        print(f"Time = {env.now:7.4f} | Car {car_number:02d} | Assembly of parts and Testing")
        print(f"Time = {env.now:7.4f} | Car {car_number:02d} | Car ready for shipping!")

SIMULATION_TIME = 1000

# Create the SimPy environment
env = simpy.____()

env.process(car_production_line(env))

# Run the SimPy model
env.____(until=SIMULATION_TIME)

코드 편집 및 실행