要約
日本の製造業において、工場の生産ラインの効率化が求められる中、Pythonを活用した事例があります。
具体的には、あるスポーツ用品メーカーが、工場内の製造ラインの稼働状況をリアルタイムに把握するために、Pythonのデータ分析ツールを導入しました。
これにより、製造ライン上の機器やセンサーから取得したデータを解析し、必要な部品や資材の確保や、生産スケジュールの最適化に活用しています。
今回は、この事例をコードと共に紹介します。
詳細内容
あるスポーツ用品メーカーでは、工場内の製造ラインの稼働状況をリアルタイムに把握することが求められていました。
そこで、Pythonを活用したデータ分析ツールを導入し、製造ライン上の機器やセンサーから取得したデータを解析することによって、必要な部品や資材の確保や、生産スケジュールの最適化に利用することにしました。
このデータ分析ツールは、PythonのフレームワークであるPandasやNumPyを用いて、データの収集、整形、分析を行っています。
また、可視化ライブラリであるMatplotlibやSeabornを用いて、データのグラフ表示を行っています。
以下に、実際のコードを紹介します。
まずは、データの収集から始めます。
このスポーツ用品メーカーでは、製造ライン上の機器やセンサーから取得したデータを、データベースに格納していました。
そこで、Pythonのデータベース接続ライブラリであるSQLAlchemyを用いて、データベースへの接続を行います。
“`
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine# データベースに接続するための情報
user = ‘XXXX’
password = ‘XXXX’
host = ‘XXXX’
port = ‘XXXX’
database = ‘XXXX’# データベースに接続
engine = create_engine(f’mysql+mysqlconnector://{user}:{password}@{host}:{port}/{database}’)
“`次に、実際にデータを取得してみます。
以下のようなコードで、データベースから必要なテーブルを取得し、PandasのDataFrameに格納することができます。
“`
# データベースからデータを読み込む
df = pd.read_sql(‘SELECT * FROM table_name’, con=engine)# データを確認する
print(df.head())
“`データの整形もPandasを活用すると簡単にできます。
例えば、以下のように、日付型のデータを抽出して、新しい列としてDataFrameに追加することができます。
“`
# 日付型のデータを抽出して新しい列を追加する
df[‘start_time’] = pd.to_datetime(df[‘start_time’])
df[‘year’] = df[‘start_time’].dt.year
df[‘month’] = df[‘start_time’].dt.month
df[‘day’] = df[‘start_time’].dt.day
“`そして、分析に必要なデータを抽出し、必要な情報を可視化することができます。
以下のように、日付別の製品の生産量を折れ線グラフで表示することができます。
“`
# 日付別の製品の生産量を折れ線グラフで表示する
import matplotlib.pyplot as pltdf_grouped = df.groupby([‘year’, ‘month’, ‘day’, ‘product_name’]).agg({‘production’: ‘sum’}).reset_index()fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
for product_name in df_grouped[‘product_name’].unique():
df_product = df_grouped[df_grouped[‘product_name’] == product_name]
ax.plot(df_product[‘day’], df_product[‘production’], label=product_name)ax.set_xlabel(‘Day’)
ax.set_ylabel(‘Production’)
ax.legend()
plt.show()
“`これにより、製造ライン上の生産状況を可視化できるため、必要な部品や資材の確保や、生産スケジュールの最適化に役立てることができます。
また、Pythonのデータ分析ツールを用いることで、リアルタイムに製造ラインの状況を把握することができるため、迅速な対応が可能になります。
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