要約
例えば、株式会社キーエンスは、工場やラインの生産管理にPythonを活用しています。
具体的には、製品のデータ収集、生産ラインの制御、品質管理、不良品の検出などにPythonを活用しており、生産効率の向上や品質の改善に貢献しています。
以下に、品質管理の例を示します。
“`python
import pandas as pd# データの読み込み
df = pd.read_csv(‘quality_data.csv’, encoding=’utf-8′)# 不良品データの抽出
defects = df.loc[df[‘status’] == ‘不良品’]# 不良品数のカウント
num_defects = defects.shape[0]# メールの送信
if num_defects > 10:
send_email(‘quality_management@example.com’, ‘不良品発生のお知らせ’, f’今月の不良品数は{num_defects}個です。
‘)
“`
このように、キーエンスではPythonを使って不良品の自動検出やデータの可視化などに活用しています。
詳細内容
株式会社キーエンスは、工場やラインの生産管理にPythonを活用しています。
Pythonは、データ収集、生産ラインの制御、品質管理、不良品の検出などのタスクを自動化するのに役立ちます。
キーエンスはPythonを使って生産効率の向上や品質改善に貢献しています。
品質管理の例を示します。
まず、Pandasライブラリを使って、品質データを読み込みます。
次に、不良品のデータを抽出し、その数をカウントします。
最後に、あるしきい値を超えた場合には、品質管理担当者にメールで通知するようにします。
“`python
import pandas as pd# データの読み込み
df = pd.read_csv(‘quality_data.csv’, encoding=’utf-8′)# 不良品データの抽出
defects = df.loc[df[‘status’] == ‘不良品’]# 不良品数のカウント
num_defects = defects.shape[0]# メールの送信
if num_defects > 10:
send_email(‘quality_management@example.com’,
‘不良品発生のお知らせ’,
f’今月の不良品数は{num_defects}個です。
‘)
“`まず、Pandasライブラリをインポートします。
このライブラリは、データフレームを扱うための便利な関数を提供します。
“`read_csv“`関数を使って、品質データをCSVファイルから読み込みます。
“`encoding“`パラメーターは、CSVファイルのエンコーディングを指定します。
次に、不良品のデータだけを抽出します。
不良品のデータとは、“`status“`列が“`’不良品’“`の行のことです。
“`loc“`関数を使って、条件に合うデータを抽出します。
“`defects = df.loc[df[‘status’] == ‘不良品’]“`次に、“`shape“`属性を使って、不良品データの行数（数量）をカウントします。
“`num_defects = defects.shape[0]“`品質管理担当者には、今月の不良品が10個を超えた場合にはメールで通知するようにします。
“`if“`文を使って、条件を設定します。
条件を満たす場合には、“`send_email“`関数を実行します。
“`send_email“`関数は、品質管理担当者にメールを送信します。
通知する情報には、不良品の数量が含まれます。
“`python
if num_defects > 10:
send_email(‘quality_management@example.com’,
‘不良品発生のお知らせ’,
f’今月の不良品数は{num_defects}個です。
‘)
“`品質管理の例では、Pythonを使ってデータの収集、分析、可視化、通知といったタスクを自動化することができます。
これにより、効率的な品質管理が実現し、生産効率の向上や品質改善に貢献できます。
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