Mô hình logistics eCommerce: Phân tích kết quả

Hãy xét một doanh nghiệp eCommerce đang cần tối ưu hóa. Ba nhóm quy trình chính gồm:

"Quản lý yêu cầu",
"Đóng gói", và
"Vận chuyển và giao đến khách hàng".

Mỗi nhóm quy trình này bao gồm nhiều tiểu quy trình và tác vụ. Hiện tại, bạn sẽ tập trung xây dựng mô hình ở mức tổng quát, mô hình này có thể (và nên) được tinh chỉnh khi có thêm thông tin.

Nghiên cứu sơ bộ cho thấy mỗi quy trình lần lượt mất 2, 1 và 5 ngày để hoàn thành, với độ lệch chuẩn tương ứng là 0,2; 0,2; và 1 ngày.

Bạn đã xây dựng mô hình và các generator trong SimPy. Thời gian trong mô hình được ghi theo ngày. Gói sau đã được nhập sẵn: import matplotlib.pyplot as plt.

Hãy chạy mô hình và phân tích kết quả bằng phân cụm (cluster analysis).

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô phỏng Sự kiện Rời rạc bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Chạy mô hình SimPy nằm trong môi trường SimPy tên env trong 5 năm (giả sử không có năm nhuận).
Tạo biểu đồ histogram cho kết quả mô hình được lưu trong record_processes_list với 50 cột (bins).

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

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()

Chỉnh sửa và Chạy Mã