製造現場向けの自動化ツールをPythonで作る時に留意すること - Qiita
この記事のモチベーション 昨年、生産技術職からデータ分析業に転職し、Pythonを書く機会が多くなりました。今は機械学習用の前処理ツールを開発する案件に携わっています。そんな中、生産技術者として働いていた時のことを顧みると自動化できた作業が色々あったなーと思いました。転職後に得たPythonの知識と生産技術者時代の知見を踏まえて、再び製造現場で働く際に使えそうなネタを記載します。同じようなニーズに直面している方の参考にもなれば幸いです。 本記事は既存技術を組み合わせてこうしたら良さそう！ということを記載したものであり、技術的に目新しいことがない点を初めに断っておきます。 自動化する内容 生産技術者として働いていた時に工程から出てくるデータを1日の終わりに集約するという作業がありました。製造装置のログや検査結果を製品ごとにcsvファイルで保存し、1日の終わりに集約してその日の進捗率や不良率を
これからAWSを使ってIoTをやってみたい人が抑えておくべき10のキーサービス & 7つのキーワード #reinvent | DevelopersIO
こんにちは、せーのです。 今回はAWSの沢山あるサービスの中から、Re:InventのIoT系のセッションに参加した結果「これはやっといた方がいいなあ」というAWSのサービスとAWS以外のキーワードについて重要度順にご紹介したいと思います。 AWS サービス AWS IoT 今回初登場したAWS初のIoT系サービスです。 IoTでネックになりがちなMQTTSによるセキュアな通信や、スケールするブローカーによる振り分け、オフラインになったデバイスとのステータスSync等をAWS側で一手に引き受けてくれる、フルマネージドのサービスになります。 デバイス側にもSDKが提供されていますので、すごくシンプルにデバイスとAWSをつなげることができます。一方で「Shadow」や「Rule」等AWS IoT特有の考え方もあるので、ここはきっちり抑えておきましょう。 公式APIリファレンス: AWS IoT
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