Build your ultimate AI agent
Kursbeskrivning
Upptäck diskret händelsesimulering
Har du någonsin blivit ombedd att optimera din bransch eller verksamhets drift? I den här kursen om diskret händelsesimulering i Python lär du dig hur du kan ta dig an optimeringen av en mängd processer som körs parallellt eller i följd.Utforska processoptimering
Tillverknings-, transport-, logistik- och leveranskedjeaktiviteter kan kräva hantering av flera processer som körs parallellt eller i följd. Att optimera dessa processer kan vara en utmanande uppgift, även för små företag, men det är en nödvändig resa för att öka lönsamheten, hantera flaskhalsar och förbättra resursförvaltningen.Utveckla digitala tvillingar för verkliga processer
Genom att utnyttja Pythons SimPy-paket kommer du att utveckla digitala tvillingar för olika typer av industriella processer baserade på diskret händelsesimulering. Du kommer att stöta på flera verkliga exempel, från bilproduktionslinjer och e-handel till trafikstyrning och aktiviteter i leveranskedjan.Efter att ha slutfört den här kursen kommer du att ha självförtroendet att utveckla operativa diskreta händelsemodeller som kan användas som ”virtuella levande laboratorier” för att stegvis testa effektiviteten och kostnadsnyttan hos olika strategier för styrning och optimering.Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Introduktion till dynamiska system och diskreta händelsemodeller
Vi utforskar potentialen i diskreta händelsesimuleringar. I kursens första del lär du dig att identifiera problem där diskreta händelsesimuleringar kan stödja beslutsfattande och styrning. Du lär dig också om de viktigaste komponenterna i diskreta händelsemodeller och hur du tolkar modellresultat. Avslutningsvis bygger du din första köbaserade diskreta händelsemodell.
- Dynamiska system och diskreta händelsemodeller50 XP
- Dynamiska system100 XP
- Dela upp en process i en sekvens av händelser100 XP
- Hiss: diskret händelsemodell100 XP
- Matematiska modeller av dynamiska system50 XP
- Diskret händelsemodell: identifiera kritiska processer100 XP
- Matematiska modeller: inkludera viktiga processer100 XP
- Introduktion till diskreta händelsesimuleringar50 XP
- Utveckla en diskret händelsemodell100 XP
- Köra diskret-händelsemodellen100 XP
2
Att bygga diskreta händelsemodeller med SimPy
Utforska SimPy-paketet och effektivisera dina diskreta händelsesimuleringar. I kapitel 2 lär du dig att bygga en SimPy-modellmiljö och att lägga till processer och resurser. Du lär dig även om de olika resurstyper som finns tillgängliga, samt hur du styr och schemalägger händelser. Kapitlet avslutas med att du bygger en komplett SimPy-modell för en flygplansmonteringslinje.
3
Att kombinera determinism och icke-determinism i modeller
Utforska de typer av processer som du kan lägga till i diskreta händelsemodeller. Du lär dig att skilja mellan deterministiska och icke-deterministiska processer och hur du representerar dem i modeller. Du lär dig också hur du slumpmässiggör händelser (eller processer), vilket är avgörande för att simulera icke-deterministiska händelser. Avslutningsvis bygger du en SimPy-modell som kombinerar både deterministiska och icke-deterministiska processer.
4
Modelltillämpning, klustring, optimering och modularitet
Du lär dig optimeringsmetoder för att maximera nyttan av dina diskreta händelsemodeller. Du lär dig att genomföra simuleringsensembler med Monte Carlo-metoder och att identifiera kluster i dina modellresultat – för att bättre förstå modellens beteende och hitta kritiska processer och tröskelpunkter. Du använder också målfunktioner för att sätta mål för ditt modelloptimeringsarbete. Kursen avslutas med att du utforskar hur du gör din modell skalbar så att den kan växa på ett stabilt och kontrollerat sätt.
Diskret händelsesimulering i Python
Kurs
slutförd
