汽车装配线：添加确定性事件
本练习聚焦于不使用 SimPy 的确定性过程。下一练习将使用 SimPy。
有人请求构建一个离散事件模型来模拟汽车生产线。该模型旨在帮助提升生产率、识别瓶颈并管理资源。首先，您需要识别生产线中的主要过程分组：(1) 焊接与喷漆，(2) 装配与测试。当然，这些过程组各自包含许多子过程与任务，但目前您专注于以较高层级编写模型的第一个版本。
既然已确定关键过程组，接下来要确定每个过程完成所需的平均时间。经过调研，您得到：焊接与喷漆为 15 小时，装配零部件与测试为 24 小时。现在就在不使用 SimPy 的前提下，将这些确定性过程表示到一个离散事件模型中。
本练习是课程的一部分
Python 中的离散事件模拟
练习说明
- 记录 "Welding and Painting" 过程的持续时间。
- 记录 "Assembly and Testing" 过程的持续时间。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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)