レベル1 · 暑い日のコンプレッサー故障
外気は33 °C、トラックは一定のペースで到着し、4枚のドアが荷下ろしのために開いています。2台あるコンプレッサーの1台がまもなく故障します。ワクチンを2〜8 °Cに保ってください。
- 製品が8 °Cを超えない
- 冷蔵室の空気が7 °Cの事前警報を一度も超えない(サイト設定・仮定)
- トラックの平均待ち時間 ≤ 60分
あなたは、ワクチンのような温度に敏感な商品を扱う配送拠点のドックと冷蔵庫を運営します。開いたドアは暖気を入れ、列のトラックはどれも待機中の貨物で、製品は2 °Cから8 °Cの間に保たなければなりません。
人員配置したドア1枚につき一度に1台のトラックを荷下ろしし、開いている間は暖気が入ります。
2〜8 °Cの範囲内で設定します。低いほど余裕は増えますが、エネルギーを多く使います。
コンプレッサー2台、各40 kWの冷却能力。
開いたドアからの暖気の侵入を減らします。ファンは少し電力を使います。
冷凍ユニットが故障したトラックを待ち行列の先頭に移します。
| 冷蔵室の空気 | 5.0 °C |
|---|---|
| 作業員の時間(人員配置したドア時間) | 0.5 h |
| 待機中のトラック | 0 |
| ドック稼働率 | 0 % |
| 冷凍電力 | 0.0 kW |
外気は33 °C、トラックは一定のペースで到着し、4枚のドアが荷下ろしのために開いています。2台あるコンプレッサーの1台がまもなく故障します。ワクチンを2〜8 °Cに保ってください。
14時間の営業日が始まって4時間後、繁忙期のピークが始まります。7時間にわたり、予約枠で1時間に7台のトラックが到着します(通常の3台の2倍以上)が、人員配置したドアは3枚だけです。予約済みのドライバーには枠の時刻があるため、平均待ち時間は20分以下に保たなければなりません。追加のドック作業班は呼び出し待機中ですが、残業予算でまかなえるのはその日の人員配置ドア時間68時間分です。33 °Cの午後に冷蔵室を温めすぎることなく、十分なドアを間に合うように開けてください。
すでに12台のトラックが待っていて、人員配置したドアは2枚だけです。そこへ、行列の後ろにいるトラックの冷凍ユニットが、35 °Cの暑さの中で止まります。
シミュレーターが使うすべての関係式を、出典とともに示します。前提と記された定数は例示的な校正値です。
C · dT/dt = UA·(T_out − T) + Q_door − Q_refrig[3][2]前提:熱容量、壁とドアのコンダクタンス、コンプレッサーの容量、サービス時間は例示的な値です。Q_door = n_open · 0.6 · 1.2 kW/K · (T_out − T) · (1 − 0.7·curtain)[2]前提:熱容量、壁とドアのコンダクタンス、コンプレッサーの容量、サービス時間は例示的な値です。COP = 0.45 · T_evap / (T_cond − T_evap) [K][4]T_product(t+Δt) = T_room + (T_product − T_room)·e^(−Δt/2h)[3]excursion = Σ max(0, T − 8, 2 − T) · Δt [°C·h][1]cold room 60 MJ/K, walls 0.6 kW/K · door open 60 % of unloading · air curtain −70 % infiltration, +3 kW fan per busy door · 2 × 40 kW compressors, −1 %/K above 32 °C · 4 kW per busy door (levellers, lights) · failed reefer τ = 3 h · scenario site settings: cold-room pre-alarm 7 °C, overtime budget 68 door-hours per 14 h day · booked trucks miss 5 % of slots · unloading Erlang-2前提:熱容量、壁とドアのコンダクタンス、コンプレッサーの容量、サービス時間は例示的な値です。arrivals ~ Poisson(λΔt) + booked slots (5 % no-show), service ~ Erlang-2 (mean 45 min), c staffed doors; X = n_busy / 45 min (smoothed, τ = 1 h); W_q = L_q / X[6][5]crew time = Σ c_staffed · Δt [door-hours]乱数:シード付きのmulberry32ジェネレーター。使用する分布は一様分布、指数分布(逆CDF法)、正規分布(Box–Muller法)、ポアソン分布(Knuth法)。シードは表示され、共有できます。
教育用モデルです。運用上の判断には使用しないでください。実際の現場では、すべての定数を自社の設備とデータに合わせて校正します。