Uso de ipython para el análsis y muestra de los datos obtenidos durante la producción.Se implementa un regulador experto. Los datos analizados son del día 13 de Agosto del 2015
Los datos del experimento:
In [ ]:
#Importamos las librerías utilizadas
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
In [ ]:
#Mostramos las versiones usadas de cada librerías
print ("Numpy v{}".format(np.__version__))
print ("Pandas v{}".format(pd.__version__))
print ("Seaborn v{}".format(sns.__version__))
In [ ]:
#Abrimos el fichero csv con los datos de la muestra
datos = pd.read_csv('ensayo1.CSV')
In [ ]:
%pylab inline
In [ ]:
#Almacenamos en una lista las columnas del fichero con las que vamos a trabajar
columns = ['Diametro X','Diametro Y', 'RPM TRAC']
In [ ]:
#Mostramos un resumen de los datos obtenidoss
datos[columns].describe()
#datos.describe().loc['mean',['Diametro X [mm]', 'Diametro Y [mm]']]
Representamos ambos diámetro y la velocidad de la tractora en la misma gráfica
In [36]:
datos.ix[:, "Diametro X":"Diametro Y"].plot(figsize=(16,10),ylim=(0.5,3)).hlines([1.85,1.65],0,3500,colors='r')
#datos['RPM TRAC'].plot(secondary_y='RPM TRAC')
Out[36]:
In [37]:
datos.ix[:, "Diametro X":"Diametro Y"].boxplot(return_type='axes')
Out[37]:
Con esta segunda aproximación se ha conseguido estabilizar los datos. Se va a tratar de bajar ese porcentaje. Como segunda aproximación, vamos a modificar los incrementos en los que el diámetro se encuentra entre $1.80mm$ y $1.70 mm$, en ambos sentidos. (casos 3 a 6)
Comparativa de Diametro X frente a Diametro Y para ver el ratio del filamento
In [38]:
plt.scatter(x=datos['Diametro X'], y=datos['Diametro Y'], marker='.')
Out[38]:
In [39]:
datos_filtrados = datos[(datos['Diametro X'] >= 0.9) & (datos['Diametro Y'] >= 0.9)]
In [40]:
#datos_filtrados.ix[:, "Diametro X":"Diametro Y"].boxplot(return_type='axes')
In [41]:
plt.scatter(x=datos_filtrados['Diametro X'], y=datos_filtrados['Diametro Y'], marker='.')
Out[41]:
In [42]:
ratio = datos_filtrados['Diametro X']/datos_filtrados['Diametro Y']
ratio.describe()
Out[42]:
In [43]:
rolling_mean = pd.rolling_mean(ratio, 50)
rolling_std = pd.rolling_std(ratio, 50)
rolling_mean.plot(figsize=(12,6))
# plt.fill_between(ratio, y1=rolling_mean+rolling_std, y2=rolling_mean-rolling_std, alpha=0.5)
ratio.plot(figsize=(12,6), alpha=0.6, ylim=(0.5,1.5))
Out[43]:
Calculamos el número de veces que traspasamos unos límites de calidad. $Th^+ = 1.85$ and $Th^- = 1.65$
In [44]:
Th_u = 1.85
Th_d = 1.65
In [45]:
data_violations = datos[(datos['Diametro X'] > Th_u) | (datos['Diametro X'] < Th_d) |
(datos['Diametro Y'] > Th_u) | (datos['Diametro Y'] < Th_d)]
In [46]:
data_violations.describe()
Out[46]:
In [47]:
data_violations.plot(subplots=True, figsize=(12,12))
Out[47]:
In [ ]: