Как рассчитать количество очередей, необходимых для задачи классификации / упаковки коробки?

Question

Мне нужно определить систему классификации ящиков, в которой ящики попадают в очередь, пока не будет достигнуто количество упаковок.Затем все они покидают очередь с фиксированной скоростью.

Это делается в реальном времени с производством.Я могу оценить объем для каждого SKU, но я не могу предсказать порядок, в котором они поступят на классификацию / сортировку.Однако я могу посмотреть на предыдущие производственные данные для проверки алгоритма.

Ключевой момент - как бы вы оценили необходимые корзины / очереди для выполнения сортировки (минимизируя условие «все очереди использованы»)

Я думал о теории очередей, но я хочу запустить некоторые симуляции с известными данными (данные не являются полностью случайными), и большая часть того, что я искал, предполагает случайный вход в очереди.

Я начинаю писатьскрипт python для моделирования поведения очереди с заданным фиксированным временем для ее эвакуации.

Любые предложения?

Заранее спасибо.

В идеале должен быть основан на Python

Ожидаемым выводом должно быть число используемых очередей в зависимости от времени и, в случае ограниченного количества очередей, количество блоков, "отброшенных" в зависимости от времени

Answer 1

Ваш вопрос удручающе расплывчат. Я думаю, что понимаю, о чем вы просите, но немного больше подробностей поможет.

Насколько я понимаю, у вас есть что-то вроде средства обработки заказов, где каждый заказ представляет собой очередь, в которой вы храните товары, пока не поступят все товары для заказа. Затем вы освобождаете эту очередь с определенной скоростью (х секунд на элемент или что-то в этом роде).

Количество нужных вам очередей будет зависеть от:

1. Ожидаемая скорость доставки: сколько заказов в минуту вы хотите выполнить? Позвоните по этому номеру OPM: количество заказов в минуту.
2. Среднее количество времени в очереди. То есть время от момента, когда первый элемент прибывает в очередь, до последнего элемента. QLT: время жизни в очереди

Количество нужных вам очередей OPM * QLT. Если вы хотите доставить 100 заказов в минуту, а средняя продолжительность очереди составляет 3 минуты. Вам понадобится 300 очередей. Если среднее время жизни очереди составляет 30 секунд, то вам нужно только 50 очередей.

Время жизни очереди - это комбинация того, сколько времени требуется, чтобы заполнить очередь, и сколько времени нужно, чтобы ее очистить. Назовите эти QFT и QET. QET очень просто: среднее количество элементов в заказе, деленное на частоту пустых очередей. Вы сказали, что предметы отпускаются из очереди по фиксированной ставке. Если средний размер заказа составляет 5 единиц, и вы очищаете очередь со скоростью 12 элементов в минуту, то для очистки очереди потребуется 5/12 минут (25 секунд).

QFT (время заполнения очереди) зависит от среднего размера заказа и среднего времени, которое требуется для того, чтобы элемент был выбран и доставлен в очередь. Если вы не можете получить это из своих производственных данных, то вам придется оценить это самостоятельно.

Выполнение этих расчетов дает вам хорошую оценку того, как ваша система должна реагировать в среднем . Затем вы можете построить простое моделирование, используя эти числа, и начать изменять один или несколько параметров. Например, что произойдет, если среднее количество товаров в заказе становится больше или меньше за период. Если он станет больше, то QLT, вероятно, увеличится. Если он станет меньше, QLT уменьшится, но у вас, вероятно, будет больше одновременных заказов (и, следовательно, потребуется больше очередей).