결정적·비결정적 프로세스 결합

Python으로 배우는 이산 사건 시뮬레이션

Diogo Costa (PhD, MSc)

Adjunct Professor, University of Saskatchewan, Canada & CEO of ImpactBLUE-Scientific

결정적·비결정적 프로세스

주어진 시스템의 공정 순서를 보여주는 다이어그램. 결정적 프로세스 A, 비결정적 프로세스 B, 결정적 프로세스 C 순서로 진행됨.

예: 공항 승객 흐름 관리

비결정적: 승객의 공항 도착 시각
결정적: 체크인 후 공항 내 수하물 운송

예: 공장 조립 라인

결정적 프로세스

원자재 공장 운송
완전 자동화 단계
품질 검사
포장
신제품 고객 운송

예: 용접기

처리 시간 = 용접 라인 길이 × 용접기 속도

비결정적 프로세스

원자재 주문
복잡 부품 수작업 조립

특정 수작업 조립을 여러 번 반복했을 때의 소요 시간 분포를 보여주는 산점도.

결정적 프로세스

예: 용접이 포함된 조립 라인

결정적 프로세스 2개
welding_1 welding_2
welding_1
- 공정명: Welding component A
- 처리 시간: 5시간
welding_2
- 공정명: Welding component B
- 처리 시간: length * hours_per_length

각 공정에 대한 dictionary 생성:

welding_1 = {
    "name": "Welding component A",
    "time_hours": 5
}

length = 20   # meters
hours_per_length = 0.2  # hours 

welding_2 = {
    "name": "Welding component B",
    "time_hours": length * hours_per_length
}

비결정적 프로세스

예: 조립 라인

비결정적 프로세스 2개 manual_assembly_1 manual_assembly_2
manual_assembly_1
- 공정명: Manual Assembly A
- 평균 처리 시간: 80시간
- 표준편차: 5시간
manual_assembly_2
- 공정명: Manual Assembly B"
- 평균 처리 시간: 20시간

표준편차: 2시간

각 공정에 대한 dictionary 생성:

manual_assembly_1 = {
    "name": "Manual Assembly A",
    "time_hours": 80,
    "std_hours": 5
}
manual_assembly_2 = {
    "name": "Manual Assembly B",
    "time_hours": 20,
    "std_hours": 2}

사건 기반 시뮬레이션 구축

제조 공정 순서 제조 활동의 공정 순서를 보여주는 다이어그램. 시간 순서: welding_1, manual_assembly_1, manual_assembly_2, welding_2.

이산 사건 모델

# Initiate time-tracking variable
time = numpy.zeros(number_of_processes)


# Next-event time progression
time[0] = 0          
time[1] = time[0] + welding_1["time_hours"]
time[2] = time[1] + rd.gauss(manual_assembly_1["time_hours"], manual_assembly_1["std_hours"])
time[3] = time[2] + rd.gauss(manual_assembly_2["time_hours"], manual_assembly_2["std_hours"])
time[4] = time[3] + welding_2["time_hours"]
time[5] = time[4]

시간 단위와 모델 탐색

시간 단위
- 모든 공정의 시간 단위를 일치시키십시오.

실습해 봅시다!

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