After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Відкрийте для себе дискретно-подієве моделювання
Чи доводилося вам коли-небудь оптимізувати операції у вашій галузі або бізнесі? У цьому курсі з дискретно-подійного моделювання в Python ви навчитеся розв’язувати завдання оптимізації безлічі процесів, що виконуються паралельно або послідовно.Досліджуйте оптимізацію процесів
Виробництво, транспорт, логістика та діяльність у сфері ланцюга постачання можуть вимагати управління кількома процесами, що виконуються паралельно або послідовно. Оптимізація цих процесів може бути непростим завданням навіть для невеликих компаній, але це необхідний шлях для підвищення прибутковості, усунення вузьких місць і покращення управління ресурсами.Створюйте цифрові двійники для реальних процесів
Використовуючи пакет SimPy для Python, ви розробите цифрові двійники для різних типів промислових процесів на основі дискретно-подієвого моделювання. Ви зустрінете кілька реальних прикладів — від виробничих ліній автомобілів і eCommerce до управління дорожнім рухом та діяльності в ланцюгу постачання.Після завершення цього курсу ви матимете впевненість у створенні операційних моделей дискретних подій, які можна використовувати як «віртуальні живі лабораторії» для поетапного тестування ефективності та співвідношення витрат і вигод різних стратегій управління та оптимізації.Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Вступ до динамічних систем і дискретно-подієвих моделей
Розкриймо можливості дискретно-подієвих симуляцій. На початку курсу ви навчитеся визначати задачі, де такі симуляції допомагають підтримати управлінські рішення. Ви також дізнаєтеся про основні компоненти дискретно-подієвих моделей і про те, як інтерпретувати результати моделювання. Нарешті, ви побудуєте свою першу дискретно-подієву модель типу «черга».
- Динамічні системи та дискретно-подійні моделі50 XP
- Динамічні системи100 XP
- Розкладання процесу на послідовність подій100 XP
- Ліфт: дискретно-подієва модель100 XP
- Математичні моделі динамічних систем50 XP
- Модель з дискретними подіями: визначте критичні процеси100 XP
- Математичні моделі: врахування ключових процесів100 XP
- Вступ до моделювання дискретних подій50 XP
- Розроблення дискретно-подієвої моделі100 XP
- Запуск дискретно-подієвої моделі100 XP
2
Розроблення дискретно-подієвих моделей у SimPy
Відкрийте можливості пакета SimPy для спрощення ваших дискретно-подієвих симуляцій. У розділі 2 ви дізнаєтеся, як збудувати середовище моделі SimPy і як додавати процеси та ресурси. Ви також вивчите типи доступних ресурсів, а також способи керування й планування подій. Наприкінці розділу ви побудуєте повну модель SimPy для складальної лінії літаків.
3
Поєднання детермінізму й недетермінізму в моделях
Дослідіть типи процесів, які можна додавати до дискретно-подієвих моделей. Ви навчитеся розрізняти детерміновані та недетерміновані процеси і представляти їх у моделях. Ви також дізнаєтеся, як рандомізувати події (або процеси), що є критично важливим для симуляції недетермінованих явищ. Нарешті, ви побудуєте модель SimPy, яка поєднує і детерміновані, і недетерміновані процеси.
4
Застосування моделі, кластеризація, оптимізація та модульність
Ви опануєте методи оптимізації, щоб посилити вплив ваших дискретно-подієвих моделей. Ви навчитеся виконувати ансамблі симуляцій за підходами Монте-Карло та з'ясуєте, як визначати кластери в результатах моделі, щоб краще розуміти її поведінку й виявляти критичні процеси та точки зламу. Ви також використаєте цільові функції, щоб задати орієнтири для зусиль з оптимізації моделі. На завершення курсу ви дослідите, як зробити модель масштабованою, щоб вона зростала стабільно й керовано.
Дискретно-подієве моделювання в Python
Курс
завершено
