1️⃣ 实际应用场景描述 & 痛点引入
在智能制造与数字化工厂中，生产任务的分配往往涉及多人协作。
例如：一条自动化产线需要完成一定数量的加工任务，任务可以分配给多个工人或机器人。
痛点：
- 如果人数太少，任务完成时间长，效率低。
- 如果人数过多，沟通成本、协调时间、资源争抢会导致效率下降。
- 如何找到最优人数，使总效率最高？
2️⃣ 核心逻辑讲解
我们假设：
- 每个工人完成任务的速度相同（单位时间完成固定任务量）。
- 增加人数会减少单人任务量，但会增加沟通成本。
- 沟通成本与人数成平方关系（因为每两个人之间都可能需要沟通）。
公式：
\text{总时间} = \frac{\text{任务量}}{\text{人数}} + k \times (\text{人数} - 1)^2
其中：
- \frac{\text{任务量}}{\text{人数}} 是纯工作时间。
- k 是沟通成本系数（可调）。
- (\text{人数} - 1)^2 表示沟通复杂度随人数增加呈指数上升。
我们模拟不同人数下的总时间，找到最小值对应的最优人数。
3️⃣ 模块化代码 + 详细注释
文件结构
efficiency_simulation/ │ ├── main.py # 主程序入口 ├── simulation.py # 效率计算模块 ├── utils.py # 工具函数 └── README.md # 使用说明
"simulation.py"
simulation.py
def calculate_total_time(task_volume, num_people, communication_factor=0.1): """ 计算给定任务量和人数下的总时间 :param task_volume: 任务总量 :param num_people: 人数 :param communication_factor: 沟通成本系数 :return: 总时间 """ if num_people <= 0: raise ValueError("人数必须大于0")
# 纯工作时间
work_time = task_volume / num_people
# 沟通成本（假设每两人之间都需要沟通）
communication_cost = communication_factor * (num_people - 1) ** 2
return work_time + communication_cost
"utils.py"
utils.py
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_efficiency(task_volume, max_people, communication_factor=0.1): """ 绘制人数与总时间的关系图 :param task_volume: 任务总量 :param max_people: 最大人数范围 :param communication_factor: 沟通成本系数 """ people_list = list(range(1, max_people + 1)) time_list = [ calculate_total_time(task_volume, p, communication_factor) for p in people_list ]
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(people_list, time_list, marker='o')
plt.title("任务量与人数对总时间的影响")
plt.xlabel("人数")
plt.ylabel("总时间")
plt.grid(True)
plt.show()
# 找到最优人数
min_time = min(time_list)
optimal_people = people_list[time_list.index(min_time)]
print(f"最优人数: {optimal_people}, 最小总时间: {min_time:.2f}")
"main.py"
main.py
from simulation import calculate_total_time from utils import plot_efficiency
def main(): # 输入任务量和人数范围 task_volume = float(input("请输入任务量: ")) max_people = int(input("请输入最大人数范围: ")) communication_factor = float(input("请输入沟通成本系数 (默认0.1): ") or 0.1)
# 计算并打印不同人数下的时间
print("\n人数\t总时间")
for p in range(1, max_people + 1):
t = calculate_total_time(task_volume, p, communication_factor)
print(f"{p}\t{t:.2f}")
# 绘图
plot_efficiency(task_volume, max_people, communication_factor)
if name == "main": main()
4️⃣ README.md
智能制造效率模拟器
本程序模拟在智能制造与数字化工厂中，任务分配人数与总完成时间的关系，展示超过最优人数后效率下降的现象。
使用说明
- 安装依赖：
bash
pip install matplotlib
- 运行程序：
bash
python main.py
- 输入：
- 任务量（如 100）
- 最大人数范围（如 20）
- 沟通成本系数（可选，默认 0.1）
- 输出：
- 不同人数对应的总时间
- 最优人数
- 人数与时间的折线图
核心公式
总时间 = 任务量 / 人数 + 沟通成本系数 × (人数 - 1)²
5️⃣ 核心知识点卡片
知识点 说明 沟通成本模型 人数增加时，沟通复杂度呈平方增长 最优人数 总时间最小时对应的人数 模块化设计 将计算、绘图、主程序分离，便于维护 可视化分析 用 matplotlib 直观展示效率变化 智能制造应用 适用于产线人员配置优化
6️⃣ 总结
通过这个模拟程序，我们清晰地看到：
- 在智能制造中，单纯增加人数不一定提高效率。
- 存在最优人数，超过后沟通成本会抵消人力增加的收益。
- 该模型可帮助企业进行数字化排产和人力资源优化。
如果你愿意，还可以扩展这个程序，加入多任务类型、不同技能等级工人等更复杂的场景，让它更贴近真实工厂的调度系统。
利用AI解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注长安牧笛！
