Dopo aver seguito questi corsi, mi sento sicuro nel creare visualizzazioni e dashboard professionali
Shoebur RahmanSpecialista degli acquisti, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Scopri la simulazione a eventi discreti
Ti è mai capitato che ti chiedessero di migliorare il tuo settore o le tue operazioni aziendali? In questo corso sulla simulazione a eventi discreti in Python, imparerai come affrontare l'ottimizzazione di un sacco di processi che girano in parallelo o in sequenza.Scopri l'ottimizzazione dei processi
Le attività di produzione, trasporto, logistica e supply chain potrebbero richiedere la gestione di diversi processi che girano in parallelo o in sequenza. Ottimizzare questi processi può essere un compito difficile, anche per le piccole imprese, ma è un percorso essenziale per aumentare la redditività, risolvere i colli di bottiglia e migliorare la gestione delle risorse.Sviluppare gemelli digitali per i processi del mondo reale
Usando il pacchetto SimPy di Python, potrai creare gemelli digitali per diversi tipi di processi industriali basati su simulazioni a eventi discreti. Troverai un sacco di esempi reali, dalle linee di produzione delle auto e l'e-commerce alla gestione del traffico stradale e le attività della catena di approvvigionamento.Dopo aver finito questo corso, avrai la sicurezza di poter sviluppare modelli operativi a eventi discreti che possono essere usati come "laboratori virtuali" per testare gradualmente l'efficacia e il rapporto costi-benefici di diverse strategie di gestione e ottimizzazione.Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Introduzione ai sistemi dinamici e ai modelli di simulazione a eventi discreti
Scopri la potenza delle simulazioni a eventi discreti. All’inizio del corso imparerai a riconoscere i problemi in cui le simulazioni a eventi discreti possono supportare la gestione e il processo decisionale. Conoscerai anche i componenti principali dei modelli a eventi discreti e come interpretarne i risultati. Infine, costruirai il tuo primo modello a eventi discreti di tipo “coda”.
- Sistemi dinamici e modelli a eventi discreti50 XP
- Sistemi dinamici100 XP
- Scomporre un processo in una sequenza di eventi100 XP
- Ascensore: modello a eventi discreti100 XP
- Modelli matematici di sistemi dinamici50 XP
- Modello a eventi discreti: identifica i processi critici100 XP
- Modelli matematici: includere i processi chiave100 XP
- Introduzione alle simulazioni a eventi discreti50 XP
- Sviluppare un modello a eventi discreti100 XP
- Eseguire il modello a eventi discreti100 XP
2
Sviluppare modelli a eventi discreti con SimPy
Scopri la potenza del pacchetto SimPy per rendere più efficienti le tue simulazioni a eventi discreti. Nel capitolo 2 imparerai a creare un ambiente di modellazione con SimPy e ad aggiungere processi e risorse. Conoscerai anche i diversi tipi di risorse disponibili, oltre alle opzioni per controllare e pianificare gli eventi. Per concludere il capitolo, costruirai un modello completo in SimPy per una linea di assemblaggio di aeromobili.
3
Combinare determinismo e non-determinismo nei modelli
Esplora i tipi di processi che puoi aggiungere ai modelli a eventi discreti. Imparerai a distinguere tra processi deterministici e non deterministici e come rappresentarli nei modelli. Imparerai anche come randomizzare eventi (o processi), fondamentale per simulare eventi non deterministici. Infine, costruirai un modello SimPy che combina processi sia deterministici sia non deterministici.
4
Applicazione del modello, clustering, ottimizzazione e modularità
Imparerai metodi di ottimizzazione per massimizzare l’impatto dei tuoi modelli a eventi discreti. Vedrai come eseguire insiemi di simulazioni usando approcci Monte Carlo e come identificare cluster nei risultati del modello per comprenderne il comportamento e individuare processi critici e punti di svolta. Userai anche funzioni obiettivo per definire i target dei tuoi sforzi di ottimizzazione del modello. Per concludere il corso, esplorerai come rendere il tuo modello scalabile, così da farlo crescere in modo stabile e controllato.
Simulazione a eventi discreti in Python
Corso
completato
