生産管理業務とは〜目的から基本原則まで〜
生産管理業務とは？何のために何をする？ もし会社から『生産管理システムを導入することになったのでプロジェクトリーダーに任命する』と言われたら、何から始めるでしょうか。 付き合いのあるITベンダーに声をかけるでしょうか。それとも、「生産管理システム」のキーワードでインターネットを検索してパッケージソフトやソリューションの情報を集めるでしょうか。しかし、その努力もほどなく壁に当たってしまうでしょう。ITベンダーからは『要求事項をまとめて下さい。』と言われ、ネットから集めたカタログには何が書いてあるのかさっぱりわからず途方に暮れる．．． こういったいわゆる「問題解決型」の仕事をするときは、まずその「問題」を認識するところから始めることが必要です。この場合まず始めるべきことは生産管理システムの情報を集めることではなく、自社の生産管理業務を理解し何が必要なのかを明確にすることです。 システム(Sys
【python】遺伝的アルゴリズムで生産計画を立ててみる - morikomorou’s blog
はじめに 今回は遺伝的アルゴリズムを使用して工場の生産計画を、たててみます。 以前のナップサック問題と違って漸化式が立てづらいので動的計画法はなかなか使えませんが、遺伝的アルゴリズムなら何も考えなくてもそれっぽい計画を立ててくれると信じます。 それではやっていきましょう はじめに 生産計画問題の定義 遺伝的アルゴリズムでの実装 遺伝子情報の定義 評価関数の定義 個体クラスの作成 実装 おわりに 生産計画問題の定義 だいぶ簡略化するので前提として以下のことを守ります 1生産ラインの5日分の計画をたてる。 生産ラインで仕掛けられる品番は5種類 1日に生産できる数は全品番同様で10ロット(10ロット毎日フルで生産する) 各品番は1ロット単位での生産 0日目の初期在庫あり 各品番毎日引取りの計画があるので納期厳守で生産 最適化の対象は下記です 一日に生産する品番種類の最小化 初期在庫および、日々の
Dockerネットワーク内のminioで署名付きURLを使う時のTIPS
はじめに minioはs3互換のオブジェクトストレージサーバです。 GitHub - minio/minio: MinIO is an open source object storage server compatible with Amazon S3 APIs 開発環境等でs3の代替として導入されている現場もあるのではないでしょうか。 localstackを使うパターンもあるかと思いますが、シンプルにs3の機能が欲しいだけの時はminioのほうが軽くて必要十分な場合が多いかなと思います。 今回はdocker-composeで起動する開発環境にminioを組み込もうとした際に少し悩んだことがあったので、自分なりの対処方法を書いてみます。 課題 Dockerネットワーク内で取得した署名付きURLに、Dockerネットワーク外から接続できない。 環境の説明 こんな感じで署名付きURLを利用す
Mailosaurでメール送信のE2Eテスト - febc技術メモ
最近MailosaurというSaaSを使ってメール送信機能をテストしてみましたので、備忘がてら紹介メモを残しておきます。 Mailosaurとは? Mailosaurとは Email and SMS testing platformだそうです。 mailosaur.com メールがちゃんと送れているか?だとかメール本文/添付ファイルなどは意図通りか?をテストするのに便利な機能が提供されています。 Mailosaurってなんて読むの? 以下の動画をみたところ、カタカナだと「メイラソー」のように呼ばれていました。 www.youtube.com どんなことができるの? EメールやSMS関連のテストを行うための様々な便利機能が提供されています。 詳細は以下のドキュメントに記載されています。 mailosaur.com 例えばEメール関連ですと以下のような機能が提供されています。(上位プランのみの
C# 7、そしてその先へ： 非同期処理（後編）－ 非同期シーケンス
C#（とVisual Basic）が切り開いた非同期処理の新たな世界。そこにはまだ課題もある。これを克服する方法として、前後編の後編となる今回は「非同期シーケンス」がC# 7でどうなるかを見てみよう。 ← 前回 連載 INDEX 次回 → 前編の冒頭で、「要望はあるのに現状の非同期メソッドではできないこと」として以下の2つがあると説明した。 （1）戻り値の型にvoid、Task、Task<T>しか認めていない （2）非同期シーケンス（awaitとyield returnの混在）に対応していない 前編では、（1）非同期メソッドの戻り値の問題と、C# 7～将来のC#で検討されている解決策について説明した。後編となる今回は、（2）非同期シーケンスについて話していこう。 非同期シーケンス C# 5.0で非同期メソッドが導入されたとき以来ずっと要望として挙がっていることの一つに、非同期シーケンス（a
事前に議事録を用意し何ならそこで議論を始めてしまう手法を試している - Qiita
定例ミーティングの準備、どうしていますか？ 多くのエンジニアがそうであるように、私の所属するチームで毎週定例のミーティングをしています。 この記事は、この定例ミーティングに向けてどのような準備をしているかという話です。 私の所属するチームは私を含め3人に非常に小規模なチームです。そのため、チーム運営のための実験も比較的簡単に行うことができます。 以前のやり方 この方法にする前は、各々が今週の進捗や、話したい内容を、手元にテキストで用意しておいて、定例ミーティングでSlackにガッと投稿して、それを見ながら報告をするという手法でした。 この方式には以下の問題点がありました ミーティングのその人のターンが来るまで、どのような内容が話されるか不明 即座に意見があれば返す必要がある ミーティングに出席できないと意見を出しそびれる まぁ重大な意見であれば後日改めて伝えればよいのですが、ちょっとした疑
DIP(依存性逆転の原則)を守っていない話
一昨日くらいに 「DIP してもどうせ辛くなるよね」的なことを適当にツイートしたら引用 RT や RT 後言及やエアリプで言及された上に「こいつは設計を何も理解しとらん」みたいなことを言われた。「俺は本当に何も理解していないのか？」と不安になったので、自分の考えをちゃんと書いておこうと思った。先に自分の立場を言うと、なんたらアーキテクチャとか SOLID 原則は有用だし自分も使うが、それを厳守しようとは思っていないと言う立場だ。 DIP とはなんだったか DIP(依存性逆転の原則)は SOLID 原則の一つで、一言で言うと「抽象に依存させると依存関係が逆転する」といったものだ。何のことやらという風になるので例だけ挙げると、UserRepository と UserService があってこのように定義すると class UserRepository { get() { return dat
Rust製高速データフレームライブラリ、Polarsを試す | gihyo.jp
門脇@satoru_kadowakiです。今月のPython Monthly Topicsでは、Rust製の高速データフレームライブラリ Polars について紹介します。 Polarsとは Pythonでデータ分析に使用される主なライブラリに pandas があります。Polarsはpandasと同様にデータフレームというデータ構造オブジェクトを提供するサードパーティライブラリです。特にpandasを意識して作られており、メインページに「Lightning-fast DataFrame library for Rust and Python」とあるように、Rustによる高速処理を謳っています。 Polarsのリポジトリや関連ドキュメントは以下を参照してください。 Github: https://github.com/pola-rs/polars ユーザーガイド: https://pola
落ち込みやすい人は「カラカルの耳の動かし方」を見てください。"カラカル"という呪文はあなたを救います。
ふじむらたいき @fujifujizombi 落ち込みやすい人は【カラカルの耳の動かし方】を見て下さい。辛いことや落ち込む度に思い出しましょう。“カラカル”という呪文はあなたを救います。ちなみに、ゴリラの正式名称（学名）「ゴリラ ゴリラ ゴリラ」は有名だけど、カラカルの学名も「カラカル カラカル」です。誰かの気が紛れたら幸いです pic.twitter.com/et2kt45xrF リンク YouTube Kora the caracal kitten has perfected her ear flick. Caracal kittenKora the caracal kitten has perfected her ear flick. 🐈Go watch Panda enjoying the ICE https://www.youtube.com/watch?v=p5igT84dL
「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」は超実践的でKaggleをしない人にも役立つ書籍でした - karaage. [からあげ]
「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」献本いただきました 出版社様より「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」を献本いただきました。 Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 (KS情報科学専門書) 作者:小嵜 耕平,秋葉 拓哉,林 孝紀,石原 祥太郎講談社Amazon もともと著者の1人である u++ (id:upura)さんがブログで紹介していたときから、絶対読みたかった本だったので、献本素直に嬉しかったです。 今のところ、興味のあった1〜3章まで手を動かしながら読んで、4章、5章はざっと目を通したといったところですが、凄い良い本という手応えを得ていますので、紹介したいと思います。 「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」レビュー 最初に、自分自身のレベル感を書いておくと、AIはほぼ趣味で勉強しています（仕事でも、一応最近ちょっとだけ使った経験あり
![「Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意」は超実践的でKaggleをしない人にも役立つ書籍でした - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4018a95d99fa914eb62e9e998c6ee90dab249b0e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20230201%2F20230201003729.jpg)
2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出
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結婚相手のエンジニアが自宅サーバー勢、3回目の「サーバーラック移設の儀」に挑む一部始終「和室に鎮座するサーバーラックすごい」
Windows 10/11の仮想デスクトップに足りない機能を補ってくれるフリーソフト／「Windows Virtual Desktop Helper」ならマウス操作主体のユーザーでも使いやすく【レビュー】
機械学習初心者がKaggleの「入門」を高速で終えるための、おすすめ資料などまとめ（2020年3月版）｜カレーちゃん🍛専業kaggler｜note
Rustで作るテトリス風ゲーム入門
