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NIST 研究人员使用开源 SimPROCESD 环境展示离散事件制造模拟教程
在华盛顿特区举行的 2024 年建模与仿真年会 (ANNSIM) 上，NIST 研究人员 Serghei Drozdov 和 Mehdi Dadfarnia 就如何使用 NIST 开发的开源 Python 包 SimPROCESD 进行离散
来源:美国国家标准与技术研究院__制造业信息在华盛顿特区举行的2024年年度建模和模拟会议（Annsim）上，NIST研究人员Serghei Drozdov和Mehdi Dadfarnia在使用NIST开发的开发开源的Python Package的Simprocesd，用于InveTe Invete-Event simulation simutions Mustancaution Sumportions Musportist，提供了一个90分钟的教程。这次会议吸引了专家，这些专家在各种专业领域展示了建模和仿真方面的尖端研究。
2024年度建模和仿真会议（ANNSIM） 在华盛顿特区，NIST研究人员Serghei Drozdov和Mehdi Dadfarnia提供了90分钟的教程，以使用NIST开发的开源开源Python软件包SimProcesd，用于离散的离散零件零件制造系统的离散模拟，多阶段的多阶段制造系统。这次会议吸引了专家，这些专家在各种专业领域展示了建模和仿真方面的尖端研究。SIMPROCESD软件使用户能够快速建模并模拟任何制造配置中的零件生产，这些配置通过制造机械和缓冲站来确定零件的流动以完成工作。该软件还允许用户重新创建不同的维护操作的影响，从人工智能（AI）驱动的基于条件的预测策略到基于时间的检查和奔跑的纠正措施的修复。
NIST的研究人员使用了几个示例来展示Simprocesd的基础设计及其用于生产计划和资源调度的模块化。他们还介绍了一项研究，该研究使用模拟器来了解将基于AI的条件监测系统与其维护实践相结合的风险和好处。本教程代表了NIST的更广泛努力的工作 工业人工智能管理和计量学SIMPROCESD可在Github上下载，并随附文档。
SIMPROCESD可供下载 github 使用