Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Découvrez la simulation à événements discrets
Vous a-t-on déjà demandé d'optimiser vos opérations industrielles ou commerciales ? Dans ce cours sur la simulation d'événements discrets en Python, vous apprendrez à optimiser une multitude de processus s'exécutant en parallèle ou en séquence.Découvrez l'optimisation des processus
Les activités de fabrication, de transport, de logistique et de chaîne d'approvisionnement peuvent nécessiter la gestion de plusieurs processus fonctionnant en parallèle ou en séquence. L'optimisation de ces processus peut s'avérer une tâche ardue, même pour les petites entreprises, mais il s'agit d'une démarche essentielle pour accroître la rentabilité, éliminer les goulots d'étranglement et améliorer la gestion des ressources.Développer des jumeaux numériques pour les processus du monde réel
En utilisant le package SimPy de Python, vous développerez des jumeaux numériques pour différents types de processus industriels basés sur des simulations à événements discrets. Vous découvrirez plusieurs exemples concrets, allant des chaînes de production automobile et du commerce électronique à la gestion du trafic routier et aux activités de la chaîne logistique.À l'issue de ce cours, vous serez en mesure de développer en toute confiance des modèles opérationnels à événements discrets pouvant servir de « laboratoires vivants virtuels » pour tester de manière progressive l'efficacité et la rentabilité de différentes stratégies de gestion et d'optimisation.Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Introduction aux systèmes dynamiques et aux modèles de simulation d’événements discrets
Découvrons la puissance des simulations d’événements discrets. Pour commencer ce cours, vous apprendrez à identifier les problèmes pour lesquels ces simulations peuvent soutenir la gestion et la prise de décision. Vous verrez aussi les principaux composants des modèles d’événements discrets et comment interpréter les résultats du modèle. Enfin, vous construirez votre premier modèle d’événements discrets de type « file d’attente ».
- Systèmes dynamiques et modèles à événements discrets50 XP
- Systèmes dynamiques100 XP
- Décomposer un processus en une séquence d’événements100 XP
- Ascenseur : modèle à événements discrets100 XP
- Modèles mathématiques de systèmes dynamiques50 XP
- Modèle à événements discrets : identifier les processus critiques100 XP
- Modèles mathématiques : intégrer les processus clés100 XP
- Introduction aux simulations à événements discrets50 XP
- Développer un modèle à événements discrets100 XP
- Exécuter le modèle à événements discrets100 XP
2
Développer des modèles d’événements discrets avec SimPy
Découvrez la puissance du package SimPy pour rationaliser vos simulations d’événements discrets. Dans le chapitre 2, vous apprendrez à construire un environnement de modèle SimPy et à y ajouter des processus et des ressources. Vous verrez également les différents types de ressources disponibles, ainsi que les options pour contrôler et planifier les événements. Pour conclure ce chapitre, vous réaliserez un modèle SimPy complet pour une ligne d’assemblage d’avions.
3
Mélanger déterminisme et non-déterminisme dans les modèles
Explorez les types de processus que vous pouvez ajouter à des modèles d’événements discrets. Vous apprendrez à distinguer les processus déterministes et non déterministes et à les représenter dans les modèles. Vous verrez aussi comment aléatoiriser des événements (ou des processus), étape essentielle pour simuler des événements non déterministes. Enfin, vous construirez un modèle SimPy combinant processus déterministes et non déterministes.
4
Application du modèle, clustering, optimisation et modularité
Vous apprendrez des méthodes d’optimisation pour maximiser l’impact de vos modèles d’événements discrets. Vous verrez comment effectuer des ensembles de simulations avec des approches de type Monte-Carlo et comment identifier des clusters dans les résultats du modèle afin de mieux comprendre son comportement et repérer les processus critiques et les points de bascule. Vous utiliserez également des fonctions objectif pour définir des cibles en vue d’optimiser votre modèle. Pour conclure le cours, vous explorerez comment rendre votre modèle évolutif afin qu’il puisse grandir de façon stable et maîtrisée.
Simulation d’événements discrets en Python
Cours
terminé
