要約
日本企業でもPythonを活用して効率化や自動化を図る例が増えてきています。
今回は、ある大手製造業の生産ライン効率化にPythonが活躍した事例をご紹介します。
詳細内容
ある大手製造業では、自社の生産ラインの効率化を目的にPythonを活用しています。
生産ラインでは、機械によって自動的に部品を加工しているため、消耗品が多く発生します。
そのため、作業員は定期的に訪問して、消耗品の補充や不良品の取り出しを行っています。
しかし、この作業には時間がかかり、生産性にも影響を与えてしまっていました。
そこで、Pythonを用いた自動化システムを導入しました。
このシステムでは、各機械にセンサーを装着し、消耗品の残量や不良品の発生をリアルタイムでモニタリングします。
そして、それらの情報を集約し、作業員に通知する機能を実装しました。
具体的には以下のようなコードとなります。
“`python
import time
import random
import datetime
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
def send_email(body):
# メールの設定（※実際のアドレスは伏せています）
smtp_server = ‘smtp.serversample.com’
from_address = ‘from@serversample.com’
to_address = ‘to@serversample.com’
subject = ‘生産ラインの状態通知’
# メールの内容を設定
body = MIMEText(body)
body[‘Subject’] = subject
body[‘From’] = from_address
body[‘To’] = to_address
# メール送信
smtp = smtplib.SMTP(smtp_server, 587)
smtp.ehlo()
smtp.starttls()
smtp.login(‘username’, ‘password’)
smtp.send_message(body)
smtp.quit()
# センサー情報のモック（※実際には各機械にセンサーを取り付ける必要があります）
def generate_sensor_data():
return {
‘machine_1’: {‘consumable’: random.uniform(0, 1), ‘defect’: random.randint(0, 1)},
‘machine_2’: {‘consumable’: random.uniform(0, 1), ‘defect’: random.randint(0, 1)},
‘machine_3’: {‘consumable’: random.uniform(0, 1), ‘defect’: random.randint(0, 1)}
}
while True:
sensor_data = generate_sensor_data()
body = ”
timestamp = datetime.datetime.now().strftime(‘%Y/%m/%d %H:%M:%S’)
for machine, data in sensor_data.items():
if data[‘consumable’] < 0.3:
body += f'{machine}の消耗品が残り少なくなっています。
\n’
if data[‘defect’] == 1:
body += f'{machine}で不良品が検出されました。
\n’
if body:
body += f’取り急ぎ{timestamp}時点までの情報です。
対応をお願いいたします。
‘
send_email(body)
time.sleep(60)
“`上記のコードでは、`send_email`関数によってメールを送信することができます。
`generate_sensor_data`関数では、各機械からモックデータを生成し、その情報を元にセンサーによるモニタリングを想定しています。
`while True`ループを用いて定期的にセンサー情報を収集し、センサー情報から不良品や消耗品の状況を検知して、メールで通知するようになっています。
このようにPythonを活用することで、作業員による消耗品の補充や不良品の取り出しなどの作業が自動化され、生産性が向上した上、作業員の負担も軽減できました。
また、リアルタイムに生産ラインの状況をモニタリングすることで、機械のトラブルを事前に察知し、生産中断などのトラブルを防ぐことも可能になりました。
コメント