Modelowanie linii produkcji samochodów: generatory Pythona
Masz za zadanie zbudować model zdarzeniowy, który pomoże zoptymalizować linię produkcji samochodów. Na początek zidentyfikowałeś/zidentyfikowałaś główne grupy procesów składających się na tę linię. Są to: (1) spawanie i malowanie oraz (2) montaż i testowanie. Oczywiście każda z tych grup obejmuje wiele podprocesów i zadań, ale na tym etapie skupiasz się na pierwszej, wysokopoziomowej wersji modelu.
Skoro kluczowe grupy procesów są już znane, czas określić średni czas trwania każdego z nich. Po przeprowadzeniu analizy przyjąłeś/przyjęłaś następujące wartości: 15 godzin na spawanie i malowanie oraz 24 godziny na montaż części i testowanie.
Pakiet simpy został już zaimportowany.
Czas w modelu wyrażony jest w godzinach.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Symulacja zdarzeń dyskretnych w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zdefiniuj generator Pythona o nazwie
car_production_line_gen. - Uwzględnij w linii produkcyjnej czas przeznaczony na spawanie i malowanie.
- Analogicznie uwzględnij czas potrzebny na montaż części i testowanie.
- Wydrukuj bieżący czas symulacji.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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")