สายการประกอบรถยนต์: การเพิ่มเหตุการณ์แบบ Deterministic
แบบฝึกหัดนี้มุ่งเน้นที่กระบวนการแบบ Deterministic โดยยังไม่ใช้ SimPy ในแบบฝึกหัดถัดไปจะเริ่มใช้ SimPy
มีการร้องขอให้สร้างโมเดล Discrete-Event เพื่อจำลองสายการผลิตรถยนต์ โมเดลนี้มีเป้าหมายเพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ระบุจุดคอขวด และบริหารจัดการทรัพยากร ในการเริ่มต้น คุณต้องระบุกลุ่มกระบวนการหลักที่เกี่ยวข้องในสายการผลิตก่อน ซึ่งประกอบด้วย (1) การเชื่อมและพ่นสี และ (2) การประกอบและทดสอบ แน่นอนว่าแต่ละกลุ่มกระบวนการมีกระบวนการย่อยและงานอีกมากมาย แต่ตอนนี้ให้มุ่งเน้นการเขียนโค้ดโมเดลเวอร์ชันแรกในระดับภาพรวมก่อน
เมื่อระบุกลุ่มกระบวนการสำคัญได้แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือกำหนดเวลาเฉลี่ยที่แต่ละกระบวนการใช้ในการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ จากการค้นคว้าพบว่ากระบวนการเชื่อมและพ่นสีใช้เวลา 15 ชั่วโมง และการประกอบชิ้นส่วนและทดสอบใช้เวลา 24 ชั่วโมง มาแทนกระบวนการแบบ Deterministic เหล่านี้ในโมเดล Discrete-Event โดยไม่ใช้ SimPy กัน
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่องด้วย Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- บันทึกระยะเวลาของกระบวนการ "Welding and Painting"
- บันทึกระยะเวลาของกระบวนการ "Assembly and Testing"
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
def car_production_line(SIMULATION_TIME):
car_number, time = 0, 0
while time < SIMULATION_TIME:
car_number += 1
# Clock-in the time requirement for: Welding and Painting
time += ____
if time >= SIMULATION_TIME: break
print(f"Time = {time:7.4f} | Car {car_number:02d} | Welding and Painting")
# Clock-in the time requirement for: Assembly and testing
time += ____
if time >= SIMULATION_TIME: break
print(f"Time = {time:7.4f} | Car {car_number:02d} | Assembly of parts and Testing")
print(f"Time = {time:7.4f} | Car {car_number:02d} | Car ready for shipping!")
SIMULATION_TIME = 1000
car_production_line(SIMULATION_TIME)