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Script Python: Simulation Biomasse & Tableau Bord

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🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES

Champ Détail

Nom du script onizuka_digs1xeqa9fkktyx_333.py

Version 1.0.0

Date de création 11/03/2026

Auteur / Demandeur Gemini (IA Générée)

Objectif principal Simuler la croissance d’une biomasse basée sur le rayonnement solaire pour générer un tableau de bord de gestion de stock.

🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE

📌 Que fait ce script ?

Ce script réalise une simulation numérique sur 30 jours de la production de biomasse. Il intègre des paramètres physiques (constante solaire avec variation aléatoire) et biologiques (taux de croissance) pour calculer le rendement final, estimer les pertes et déterminer si un réapprovisionnement est nécessaire pour un chef de rayon.

📌 Problème résolu

Il permet d’anticiper les flux de stock de produits périssables (biomasse) en liant des données environnementales théoriques à des décisions logistiques concrètes.

⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES

🐍 Environnement

Élément Valeur

Version Python 3.x

OS cible Tous (Windows, Linux, MacOS)

Mode d’exécution CLI (Ligne de commande)

📦 Dépendances / Librairies

# Librairies standard (built-in)

datetime : Gestion des dates et des deltas de temps.

# Librairies externes (pip install)

pandas : Manipulation de données et export Excel.

numpy : Calculs mathématiques et génération de bruit aléatoire.

openpyxl : Moteur requis par pandas pour l’écriture de fichiers .xlsx.

📥 ENTRÉES (INPUTS)

📂 Fichiers / Sources de données en entrée

Aucun fichier externe : Les paramètres sont codés en dur dans la section « Paramètres Biologie & Physique » (Constante solaire, rendement initial, facteur de croissance).

📤 SORTIES (OUTPUTS)

📂 Fichiers / Données en sortie

Type Chemin / Format Description

Excel Tableau_Bord_Chef_Rayon.xlsx Tableau complet des prévisions sur 30 jours.

Console Print / DataFrame Head Aperçu des 5 premières lignes de la simulation.

🧱 STRUCTURE DU SCRIPT

onizuka_digs1xeqa9fkktyx_333.py

│

├── 📌 1. PARAMÈTRES BIOLOGIE & PHYSIQUE (Variables globales de simulation)

├── 📌 2. CALCUL DES PRÉVISIONS (Boucle de traitement temporel)

└── 📌 3. CRÉATION DU FICHIER EXCEL (Export et gestion d’erreurs)

🔄 LOGIQUE / ALGORITHME

Étape 1 : Initialisation des variables (Date actuelle, stock de départ).

Étape 2 : Boucle itérative de 30 itérations (jours).

Étape 3 : Application d’une variation de ±5% sur la constante solaire de 1361 W/m2.

Étape 4 : Calcul du rendement par croissance exponentielle modulée par l’indice solaire.

Étape 5 : Évaluation de la condition métier : Si Stock < 150 kg → "Réappro à prévoir". Étape 6 : Compilation dans un DataFrame et export. 🚨 GESTION DES ERREURS Cas d'erreur Type d'exception Comportement attendu Librairie d'export manquante ImportWarning Affiche un message demandant d'installer openpyxl. Erreur d'écriture fichier Exception (via try/except) Capture l'erreur et empêche le crash brutal. ✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER Règle 1 : Le facteur de perte est fixe à 2% du rendement final. Règle 2 : Le seuil de sécurité pour le statut "OK" est de 150 kg. Règle 3 : Les valeurs numériques sont arrondies à 2 décimales pour la lisibilité du Chef de Rayon. 🧪 TESTS ATTENDUS # Cas de test Entrée Résultat attendu Statut 1 Cas nominal Paramètres par défaut Fichier Excel généré avec 30 lignes. ⬜ À tester 2 Vérification Seuil Stock = 149.9 Statut doit être "Réappro à prévoir". ⬜ À tester 3 Absence openpyxl Désinstaller la lib Message d'erreur pédagogique en console. ⬜ À tester 📝 EXEMPLE D'UTILISATION ▶️ Lancement en ligne de commande Bash python onizuka_digs1xeqa9fkktyx_333.py 📋 Exemple de sortie attendue (Console) Plaintext ✅ Fichier 'Tableau_Bord_Chef_Rayon.xlsx' généré avec succès ! Date Rayonnement Solaire (W/m²) Biomasse Produite (kg) ... Statut 0 2026-03-11 1380.45 101.43 ... Réappro à prévoir 1 2026-03-12 1325.10 102.21 ... Réappro à prévoir