Bạn điều hành khu bốc dỡ và kho lạnh của một trung tâm phân phối hàng nhạy cảm với nhiệt độ như vắc-xin. Mỗi cửa mở là để không khí nóng lọt vào, mỗi xe trong hàng đợi là hàng đang chờ, và sản phẩm phải luôn nằm giữa 2 °C và 8 °C.
Mỗi cửa có người trực dỡ một xe tại một thời điểm — và để không khí nóng vào khi đang mở.
Trong dải 2–8 °C. Thấp hơn thì có thêm biên đệm nhưng tốn thêm năng lượng.
Hai máy nén, mỗi máy làm mát 40 kW.
Giảm không khí nóng lọt qua cửa mở; quạt tốn một ít điện.
Chuyển xe có máy lạnh hỏng lên đầu hàng đợi.
| Không khí kho lạnh | 5,0 °C |
|---|---|
| Thời gian nhân công (giờ-cửa có người trực) | 0,5 h |
| Xe đang chờ | 0 |
| Công suất sử dụng cửa bốc dỡ | 0 % |
| Công suất làm lạnh | 0,0 kW |
Ngoài trời 33 °C, xe đến đều đặn, bốn cửa mở để dỡ hàng. Một trong hai máy nén sắp hỏng. Giữ vắc-xin trong khoảng 2–8 °C.
Bốn giờ sau khi bắt đầu một ngày làm việc 14 giờ, đợt cao điểm lễ tết bắt đầu: trong bảy giờ, mỗi giờ có 7 xe đến theo khung giờ đặt lịch — hơn gấp đôi mức 3 xe thường ngày — và chỉ có ba cửa có người trực. Tài xế đặt lịch có khung giờ hẹn, nên thời gian chờ trung bình phải giữ ở mức 20 phút trở xuống. Có thêm các tổ bốc dỡ sẵn sàng khi được gọi, nhưng ngân sách làm thêm giờ chỉ đủ 68 giờ-cửa có người trực trong ngày. Hãy mở đủ cửa kịp thời — mà không làm kho lạnh nóng lên trong buổi chiều 33 °C.
Mười hai xe đang chờ và chỉ có hai cửa có người trực. Rồi máy lạnh của một xe ở cuối hàng đợi chết — trong cái nóng 35 °C.
Mọi quan hệ mà trình mô phỏng sử dụng, kèm nguồn. Các hằng số đánh dấu là giả định là các hiệu chỉnh minh họa.
C · dT/dt = UA·(T_out − T) + Q_door − Q_refrig[3][2]Giả định: khối nhiệt, độ dẫn nhiệt của tường và cửa, công suất máy nén và thời gian phục vụ là các giá trị minh họa.Q_door = n_open · 0.6 · 1.2 kW/K · (T_out − T) · (1 − 0.7·curtain)[2]Giả định: khối nhiệt, độ dẫn nhiệt của tường và cửa, công suất máy nén và thời gian phục vụ là các giá trị minh họa.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-2Giả định: khối nhiệt, độ dẫn nhiệt của tường và cửa, công suất máy nén và thời gian phục vụ là các giá trị minh họa.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]Tính ngẫu nhiên: bộ sinh mulberry32 có seed; các phân phối được dùng — đều, mũ (CDF nghịch đảo), chuẩn (Box–Muller), Poisson (Knuth). Seed được hiển thị và có thể chia sẻ.
Mô hình giáo dục — không dùng để ra quyết định vận hành. Các cơ sở thực tế hiệu chỉnh mọi hằng số theo thiết bị và dữ liệu riêng của họ.