Witness仿真系统在生产系统建模中的应用——正态分布

"在 Witness 仿真系统中，NORMAL 正态分布函数是一个重要的随机数生成工具，它能够模拟现实世界中大量数据遵循正态分布的情况。正态分布，又称为高斯分布，是一个连续概率分布，其特点是对称性显著，分布曲线呈钟形，其峰值位于均值处，且大部分数据集中在均值附近，远离均值的数据相对较少。在 Witness 中，通过指定均值（mean）、标准差（sd）以及随机数流（prns）参数，用户可以生成符合特定分布特征的随机数序列。 例如，如果你正在模拟一个生产系统，其中产品的生产时间存在波动，这些时间可能符合正态分布。你可以设定 mean 为平均生产时间，sd 为生产时间的标准偏差，Witness 将生成一组随机数，这些数值反映了实际生产中可能出现的时间变化。这有助于预测生产效率、评估系统性能并进行优化。 Witness 作为一款强大的仿真软件，它的用户界面友好，适合离散事件系统和连续流体系统的仿真。 Witness 允许用户用与实际生产系统类似的元素构建模型，包括离散型元素、连续型元素、运输逻辑型元素、逻辑型元素和图形元素等。这些元素可以是零部件、机器、缓冲区、车辆等，它们共同构成了复杂系统的动态模型。 离散型元素是 Witness 模型的核心，用于表示可计数的实体。零部件（Part）是最基本的元素，可以代表模型中的各种对象，如产品、人、飞机等。零部件可以独立存在，组合成新的零部件，或者分解为更小的零部件。通过定义零部件与其他元素的交互，如机器加工、运输路径等，Witness 能够模拟出真实世界中复杂的流程和行为。 Witness 的广泛应用证明了其在解决各类企业问题上的有效性，从航空航天到汽车制造，从物流规划到生产布局优化， Witness 提供的仿真环境帮助企业做出数据驱动的决策。通过 Witness，用户可以分析系统的瓶颈、提高效率，甚至预见未来的业务表现，从而制定更科学的策略。 Witness 仿真系统结合了 NORMAL 正态分布函数，提供了模拟随机现象的能力，而离散型元素则允许用户构建精细的生产系统模型。这一强大的组合使 Witness 成为了工业界进行系统分析和优化的重要工具。"