Model logistică eCommerce: Analiza rezultatelor

Să luăm în considerare o afacere de tip eCommerce care are nevoie de optimizare. Principalele grupuri de procese implicate sunt:

„Gestionarea cererilor",
"Ambalare" și
"Livrare și expediere către client".

Fiecare dintre aceste grupuri de procese implică numeroase sub-procese și sarcini. Deocamdată, te vei concentra pe crearea modelului la un nivel înalt, care poate (și ar trebui) să fie rafinat pe măsură ce devin disponibile mai multe informații.

Cercetările preliminare au arătat că fiecare proces durează 2, respectiv 1 și 5 zile, cu abateri standard de 0,2, 0,2 și, respectiv, 1 zi.

Ai construit modelul SimPy și generatoarele. Timpul în model este înregistrat în zile. Următorul pachet a fost importat pentru tine: import matplotlib.pyplot as plt.

Hai să rulăm modelul și să analizăm rezultatele folosind analiza de clustere.

Acest exercițiu face parte din cursul

Simulare de evenimente discrete în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Rulează modelul SimPy stocat într-un mediu SimPy numit env pentru 5 ani (presupune că nu există ani bisecți).
Creează o histogramă a rezultatelor modelului stocate în record_processes_list cu 50 de intervale.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

env = simpy.Environment()
env.process(all_processes(env, inputs, record_processes))

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

record_processes_list = [record_processes['Time Manage Request'],
            			 record_processes['Time Packaging'],
            			 record_processes['Time Shipping']]

# Create a histogram with 50 bins
plt.____(record_processes_list, bins=____, label=['Request', 'Packaging', 'Shipments'])
plt.legend(loc='upper right')
plt.xlabel('Duration (days)')
plt.ylabel('Number of occurrences')
plt.show()

Editează și rulează codul