Моделирование производственной линии автомобилей: генераторы Python
Перед вами стоит задача — построить дискретно-событийную модель для оптимизации производственной линии автомобилей. На первом этапе вы определили основные группы процессов: (1) сварка и покраска и (2) сборка и тестирование. Разумеется, каждая из этих групп включает множество подпроцессов и задач, но сейчас вы сосредоточены на создании первой, высокоуровневой версии модели.
Ключевые группы процессов уже определены — теперь нужно установить среднее время выполнения каждого из них. По результатам исследования: 15 часов на сварку и покраску, и 24 часа на сборку деталей и тестирование.
Пакет simpy уже импортирован.
Время в модели измеряется в часах.
Это упражнение является частью курса
Дискретно-событийное моделирование на Python
Инструкции к упражнению
- Определите генератор Python с именем
car_production_line_gen. - Задайте время, необходимое для выполнения сварки и покраски в производственной линии.
- Аналогичным образом задайте время, необходимое для сборки деталей и тестирования.
- Выведите на экран текущее время симуляции.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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")