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Commit 55a21aa4 authored by Simone Miele's avatar Simone Miele
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4;366.130.16.1;Abzweig PE-HD 45G d90/90;36261;2000;7500;160;SPRI2314 H261914;SPRI2314;Spritzen 1-fach;2.483;37.6;3.173;1;160
5;366.887.16.1;Anschlussstutzen PE-HD d90/90;76744;2880;7040;160;SPRI2315 H263663;SPRI2315;Spritzen 1-fach;2.483;46.9;47.4;1;160
6;367.792.16.1;AnBogen PE-HD 90G d110/110 L22.5/7.5;4810;1700;6100;100;SPRI2314 H201226;SPRI2314;Spritzen 1-fach;2.483;48.5;48.5;1;100
7;367.887.16.1;Anschlussstutzen PE-HD d110/90;21412;1920;6960;120;SPRI2315 H263664;SPRI2315;Spritzen 1-fach;2.483;59.5;59.5;1;120
8;368.120.16.1;Abzweig PE-HD 45G d125/63;8785;1280;5600;80;SPRI2314 H261598/H263312;SPRI2314;Spritzen 1-fach;2.483;60.5;6.153;1;80
9;368.125.16.1;Abzweig PE-HD 45G d125/75;6934;1600;8800;80;SPRI2314 H261598/H263311;SPRI2314;Spritzen 1-fach;2.483;58.5;6.138;1;80
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11;368.135.16.0;Abzweiger 45G D125x110 PE;1691;72;1440;72;SPRI2314 H261598/H261600;SPRI2314;Spritzen 1-fach;0.25;58.8;6.652;1;72
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13;368.139.16.1;Abzweig PE-HD 45G d125/125;19337;1600;6560;80;SPRI2314 H261598/H261599;SPRI2314;Spritzen 1-fach;2.483;56.4;6.061;1;80
14;368.700.16.1;Langmuffe m/Doppelbund PE-HD d125;24014;1680;5680;80;SPRI2315 H265856;SPRI2315;Spritzen 1-fach;2.483;61.6;61.6;1;80
15;369.700.16.1;Langmuffe m/Doppelbund PE-HD d160;33957;1040;4800;40;SPRI2315 H265861;SPRI2315;Spritzen 1-fach;2.483;83.2;83.2;1;40
16;387.437.16.9;Wandklosettbogen 90G D110x110;189;800;4800;100;SPRI2130 H201226;SPRI2314;Spritzen 1-fach;2.483;50;3.2;1;100
17;862.814.16.0;Bogen D110 barbeitet;43044;3696;7128;264;SPRI2315 H261869;SPRI2315;Spritzen 2-fach;3.4;23.7;4.6;2;264
material-nr;TextMat;Budget;minLot;maxLot;roundvalue;work_plan;changeover_H;cycletime_s;employeetime_s;Kavitt;Gebindem.
261.855.00.1;Abzweig PE-HD 45G d56/50 mit Manschette;1914;400;5600;400;SPRI2315;2.483;16;1.458;2;400
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;material-nr;TextMat;Budget;minLot;maxLot;roundvalue;work_plan;changeover_H;cycletime_s;employeetime_s;Kavitt;Gebindem.;ideal_lot;opt_lot;n_lots;;zeit/jahr;;
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3;368.125.16.1;Abzweig PE-HD 45G d125/75;6934;1600;8800;80;SPRI2314;2.483;58.5;6.138;1;80;3385;3385;3;;405639;;
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5;368.135.16.0;Abzweiger 45G D125x110 PE;1691;72;1440;72;SPRI2314;0.25;58.8;6.652;1;72;3367;1440;2;;99430.8;;
6;368.135.16.1;Abzweig PE-HD 45G d125/110;24519;1440;5640;60;SPRI2314;2.483;59.6;7.767;1;60;3322;3322;8;;1461332.4;;
7;368.139.16.1;Abzweig PE-HD 45G d125/125;19337;1600;6560;80;SPRI2314;2.483;56.4;6.061;1;80;3511;3511;6;;1090606.8;;
8;387.437.16.9;Wandklosettbogen 90G D110x110;189;800;4800;100;SPRI2314;2.483;50;3.2;1;100;3960;3960;1;;9450;;
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11;363.115.16.1;Abzweig PE-HD 45G d56/56;72572;3960;10560;440;SPRI2315;2.483;20.9;2.103;2;440;9474;9474;8;;1516754.8;;
12;364.112.16.1;Abzweig PE-HD 45G d63/50;27410;2880;16000;320;SPRI2315;2.483;42;2.443;2;320;4714;4714;6;;1151220;;
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16;369.700.16.1;Langmuffe m/Doppelbund PE-HD d160;33957;1040;4800;40;SPRI2315;2.483;83.2;83.2;1;40;2380;2380;15;;2825222.4;;
17;862.814.16.0;Bogen D110 barbeitet;43044;3696;7128;264;SPRI2315;3.4;23.7;4.6;2;264;8354;7128;7;;1020142.8;;
;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
;;;;;;;;;;;;;;;;;1528.090306;3733.730556;
;;;;;;;;;;;;;;;;;SPRI2314;SPRI2315;5500
;;;;;;;;;;;;;;;;;27.78%;67.89%;
g_partner/df_IMM.xlsx 0 → 100644
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View file @ 55a21aa4
File added
g_partner/g_data_SPRI.ipynb
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View file @ 55a21aa4
%% Cell type:code id: tags:
``` python
# importing
import pandas as pd
import numpy as np
import math
from pathlib import Path
```
%% Cell type:code id: tags:
``` python
# Load Data
directory = str(Path.cwd())
dir_IMM = directory+r"\SGPlaene.csv"
print("Loading csv-files and build work df")
try:
# Fast Reading
df_IMM = pd.read_csv(dir_IMM,sep=";",encoding='utf-8',encoding_errors='ignore')
print(f"Cutpack dataset loaded successfully with {len(df_IMM)} rows and {df_IMM.shape[1]} columns.")
#print(f"IMM dataset loaded successfully with {len(df_IMM)} rows and {df_IMM.shape[1]} columns.")
except Exception as e:
print(f"Failed to load the file: {e}")
#df_IMM.dtypes
```
%% Output
Loading csv-files and build work df
Cutpack dataset loaded successfully with 18 rows and 23 columns.
Cutpack dataset loaded successfully with 18 rows and 12 columns.
%% Cell type:code id: tags:
``` python
# Split based on value production IMM
df_14 = df_IMM[df_IMM['work_plan'] == 'SPRI2314']
df_15 = df_IMM[df_IMM['work_plan'] == 'SPRI2315']
```
%% Cell type:code id: tags:
``` python
# target run time per lot (55 h = 55*3600 s, since 5500 h / 50 Weeks / 2 Changeover per Week (assumption by Geberit))
TARGET_RUN_SEC = 55 * 3600
##
# compute ideal lot size, then clamp to [min_lot, max_lot]
df["ideal_lot"] = (TARGET_RUN_SEC / df["cycle_time_sec"]).round().astype(int)
df["opt_lot"] = df["ideal_lot"].clip(lower=df["min_lot"], upper=df["max_lot"])
df_14["ideal_lot"] = (TARGET_RUN_SEC / df_14["cycletime_s"]).round().astype(int)
df_14["opt_lot"] = df_14["ideal_lot"].clip(lower=df_14["minLot"], upper=df_14["maxLot"])
# --- 4) compute number of lots needed to meet annual demand ---
df["n_lots"] = (df["Total"] / df["opt_lot"]).apply(math.ceil).astype(int)
# compute number of lots needed to meet annual demand ---
df_14["n_lots"] = (df_14["Budget"] / df_14["opt_lot"]).apply(math.ceil).astype(int)
# --- 5) report ---
print(df[[
"ID", "Total", "min_lot", "max_lot", "cycle_time_sec",
"ideal_lot", "opt_lot", "n_lots"
]])
df_14.sum(axis=0)
# compute ideal lot size, then clamp to [min_lot, max_lot]
df_15["ideal_lot"] = (TARGET_RUN_SEC / df_15["cycletime_s"]).round().astype(int)
df_15["opt_lot"] = df_15["ideal_lot"].clip(lower=df_15["minLot"], upper=df_15["maxLot"])
# compute number of lots needed to meet annual demand ---
df_15["n_lots"] = (df_15["Budget"] / df_15["opt_lot"]).apply(math.ceil).astype(int)
df_15.sum(axis=0)
```
%% Output
ID Total min_lot max_lot cycle_time_sec ideal_lot opt_lot n_lots
0 0 957 400 5600 32.0 6188 5600 1
1 1 15136 4400 8000 36.0 5500 5500 3
2 2 36286 3960 10560 41.8 4737 4737 8
3 3 13705 2880 16000 84.0 2357 2880 5
4 4 36261 2000 7500 37.6 5266 5266 7
5 5 76744 2880 7040 46.9 4222 4222 19
6 6 4810 1700 6100 48.5 4082 4082 2
7 7 21412 1920 6960 59.5 3328 3328 7
8 8 8785 1280 5600 60.5 3273 3273 3
9 9 6934 1600 8800 58.5 3385 3385 3
10 10 4715 1200 2400 65.0 3046 2400 2
11 11 1691 72 1440 58.8 3367 1440 2
12 12 24519 1440 5640 59.6 3322 3322 8
13 13 19337 1600 6560 56.4 3511 3511 6
14 14 24014 1680 5680 61.6 3214 3214 8
15 15 33957 1040 4800 83.2 2380 2380 15
16 16 189 800 4800 50.0 3960 3960 1
17 17 21522 3696 7128 47.4 4177 4177 6
C:\Users\simone.miele\AppData\Local\Temp\ipykernel_6580\1335359789.py:6: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
df_14["ideal_lot"] = (TARGET_RUN_SEC / df_14["cycletime_s"]).round().astype(int)
C:\Users\simone.miele\AppData\Local\Temp\ipykernel_6580\1335359789.py:7: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
df_14["opt_lot"] = df_14["ideal_lot"].clip(lower=df_14["minLot"], upper=df_14["maxLot"])
C:\Users\simone.miele\AppData\Local\Temp\ipykernel_6580\1335359789.py:10: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
df_14["n_lots"] = (df_14["Budget"] / df_14["opt_lot"]).apply(math.ceil).astype(int)
C:\Users\simone.miele\AppData\Local\Temp\ipykernel_6580\1335359789.py:15: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
df_15["ideal_lot"] = (TARGET_RUN_SEC / df_15["cycletime_s"]).round().astype(int)
C:\Users\simone.miele\AppData\Local\Temp\ipykernel_6580\1335359789.py:16: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
df_15["opt_lot"] = df_15["ideal_lot"].clip(lower=df_15["minLot"], upper=df_15["maxLot"])
C:\Users\simone.miele\AppData\Local\Temp\ipykernel_6580\1335359789.py:19: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
df_15["n_lots"] = (df_15["Budget"] / df_15["opt_lot"]).apply(math.ceil).astype(int)
material-nr 261.855.00.1363.112.16.1363.115.16.1364.112.16...
TextMat Abzweig PE-HD 45G d56/50 mit ManschetteAbzweig...
Budget 331339
minLot 22856
maxLot 71768
roundvalue 2224
work_plan SPRI2315SPRI2315SPRI2315SPRI2315SPRI2315SPRI23...
changeover_H 23.264
cycletime_s 371.8
employeetime_s 264.327
Kavitt 14
Gebindem. 2224
ideal_lot 59061
opt_lot 48060
n_lots 75
dtype: object
%% Cell type:code id: tags:
``` python
```
......
0% or .
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