要約
日本のある製造企業では、生産ラインにおける品質管理にPythonを活用しています。
Pythonのデータ処理能力を活かし、生産ラインで取得したセンサーデータや検査データをリアルタイムで収集・解析し、不良品のリカバー率向上や製品改善に取り組んでいます。
以下にその一例のコードを紹介します。
詳細内容
このPythonコードは、ある製造企業の生産ラインにおける品質管理システムの一部です。
このシステムでは、生産ラインから取得したセンサーデータや検査データをリアルタイムで収集・解析し、不良品のリカバー率向上や製品改善に取り組んでいます。
以下に、この品質管理システムの一例として、センサーデータを解析するためのPythonコードを紹介します。
このコードは、ラズベリーパイ上で実行されるもので、ラズベリーパイに接続されたセンサーからデータを収集し、それを解析して不良品のリカバー率向上に役立てています。
（コードについて）
最初に、必要なライブラリをインポートしています。
このコードでは、time、threading、socket、struct、json、pandas、numpyなどのライブラリを使用しています。
次に、測定値を取得するための関数`read_sensor()`を定義しています。
ここでは、センサーから1秒ごとに測定値を取得し、取得した値をリストとして返します。
次に、収集したデータを処理するための関数`process_data()`を定義しています。
この関数では、センサーから得られたデータの検査値をリストに格納し、そのリストをPandasのデータフレームに変換します。
そして、データフレームに対して、各列の平均値、標準偏差、最大値、最小値を計算します。
このコードでは、特定のしきい値を設定することで、品質管理のための異常検知を行っています。
`error_detection()`関数では、あらかじめ設定された代表値（平均値など）と標準偏差から、各列の異常な値の絶対値を計算し、しきい値を超えた場合、異常値と判断します。
そして、異常値を持つ行を特定し、その行で生産された製品を検査し、不良品をリカバーすることができます。
最後に、収集したデータをリアルタイムで送信するための関数`send_data()`が定義されています。
この関数では、センサーデータをJSON形式でエンコードし、ソケットを通じて外部のシステムに送信されます。
ここでは、特定のIPアドレスとポート番号が必要です。
（コードの使用方法）
このPythonコードは、ラズベリーパイなどのデバイス上で実行することで、センサーデータの収集、解析、送信を行うことができます。
ただし、実行前に、IPアドレスやポート番号、しきい値の設定など、いくつかのパラメータを設定する必要があります。
また、このコードは、あくまで一例であり、実際のシステムには適切な調整や改良が必要です。
“`python
#必要なライブラリのインポート
import time
import threading
import socket
import struct
import json
import pandas as pd
import numpy as np#測定値の取得
def read_sensor():
#ここではセンサーから1秒ごとに測定値を取得し、リストを返す
data_list = []
while True:
value = get_sensor_data()
data_list.append(value)
time.sleep(1)#センサーからのデータを処理する
def process_data():
#センサーから得られたデータをリストに格納し、データフレームに変換
data_list = read_sensor()
df = pd.DataFrame(data_list, columns=[‘測定値1’, ‘測定値2’, ‘測定値3’, ‘測定値4’, ‘測定値5’])
#各列の平均値、標準偏差、最大値、最小値を計算
mean = df.mean()
std = df.std()
max_value = df.max()
min_value = df.min() #求めた値を辞書にまとめて返す
data_dict = {
‘平均値’: mean.to_dict(),
‘標準偏差’: std.to_dict(),
‘最大値’: max_value.to_dict(),
‘最小値’: min_value.to_dict()
}
return data_dict#品質管理のための異常検知
def error_detection():
#あらかじめ設定された代表値と標準偏差から、各列の異常な値の絶対値を計算
settings_mean = {‘測定値1’: 10, ‘測定値2’: 20, ‘測定値3’: 30, ‘測定値4’: 40, ‘測定値5’: 50}
settings_std = {‘測定値1’: 1, ‘測定値2’: 2, ‘測定値3’: 3, ‘測定値4’: 4, ‘測定値5’: 5}
data_dict = process_data()
df = pd.DataFrame(data_dict)
#各列の異常値がしきい値（2倍の標準偏差）を超えた場合、異常値として返す
threshold = 2
error_dict = {}
for column in df.columns:
z_value = abs(df[column] – settings_mean[column])/settings_std[column]
if z_value.max() > threshold:
error_dict[column] = z_value.idxmax()
return error_dict#データの送信
def send_data():
#収集したセンサーデータをJSON形式でエンコードし、外部システムに送信
#ここでは、特定のIPアドレスとポート番号が必要
HOST = “192.168.0.1”
PORT = 8000
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect((HOST, PORT))
while True:
data_dict = process_data()
json_data = json.dumps(data_dict)
packed_data = struct.pack(‘>I’, len(json_data)) + json_data.encode(‘utf-8’)
s.sendall(packed_data)
time.sleep(10)#スレッドの実行
if __name__ == ‘__main__’:
t1 = threading.Thread(target=read_sensor)
t2 = threading.Thread(target=error_detection)
t3 = threading.Thread(target=send_data)
t1.start()
t2.start()
t3.start()
“`
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