【実践データ分析】<ロジスティクスネットワーク(ノック61-70)>まとめ
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Fumihiko__K
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Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析②】 <ロジスティクスネットワーク🆕> ノック61:輸送最適化問題 ・pulp/ortoolpyを用いた輸送最適化問題 ・工場の需要、倉庫の供給、輸送コストのデータから最小総輸送コストを算出 →データの取込はノーコードで実施し、関数の計算はPythonレシピで実施👍 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/svbYYoSf3v
2023-09-09 07:44:37
Fumihiko Kimura
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【実践データ分析②】 <ロジスティクスネットワーク🆕> ノック62:最適輸送ルートの可視化 ・輸送コストが最も小さくなる配送ルートを可視化 ・倉庫W1から工場F1、倉庫W2から工場F3など、輸送ルートはある程度集約すべきという結果 →可視化まで加工も含めてノーコードで実現🧑🏭 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/culFZNv2kR
2023-09-10 07:45:00
Fumihiko Kimura
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【実践データ分析②】 <ロジスティクスネットワーク> ノック63:最適輸送ルートの制約確認 ・輸送コスト最小化のルートが需要/供給の制約に収まっているか確認 ・条件に収まっているかは0/1のフラグで表現 →Pythonのコードレシピでもフローにすると圧倒的に分かりやすいです🙂 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/0VJZOiPySZ
2023-09-11 07:45:00
Fumihiko Kimura
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【実践データ分析②】 <ロジスティクスネットワーク> ノック64:生産計画データの読込 ・輸送に加えた生産計画データの追加 - 製造に必要な原料 - 製品の利益 - 原料の在庫 - 製品の生産量 →4種類のcsvデータをドラッグ&ドロップで取り込みます📁 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/qMwgIAhokc
2023-09-12 07:45:00
Fumihiko Kimura
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【実践データ分析②】 <ロジスティクスネットワーク> ノック65:利益を計算する関数作成 ・目的関数として利益を最大化 ・各製品の利益と製造量の積和で計算 ・今回は製品1の利益5×生産量16=80 →最適化問題の目的関数の定義を完了、次回からも本関数を利用📉 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/nDy7LErmgT
2023-09-13 07:45:00
Fumihiko Kimura
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【実践データ分析②】 <ロジスティクスネットワーク> ノック66:生産最適化問題を解く ・目的関数として利益を最大化 ・各製品の利益と製造量の積和で計算 -ここまでは前回と同様- ・制約条件を定義して原料の使用が在庫を超えないように調整 →利益が95万まで増加👍 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/pod3mnVm24
2023-09-14 07:45:00
Fumihiko Kimura
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【実践データ分析②】 <ロジスティクスネットワーク> ノック67:最適生産計画が制約条件内かの確認 ・前回実施した利益最大化時の原料使用量の確認 ・原料使用量が在庫内かを確認 ・制約条件を満たすかを0/1のフラグで表示 →今回は動画はほぼ割愛してPythonコードを紹介👌 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/M5kPK5a9XM
2023-09-15 07:45:00
Fumihiko Kimura
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【実践データ分析②】 <ロジスティクスネットワーク> ノック68:ロジスティクスネットワーク設計問題 ・輸送計画と生産計画双方の考慮 ・輸送/製造コストの最小化を目的関数 ・販売数が需要を上回る事を制約条件とする →データはハードコーディングでortoolpyを利用🧑🏭 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/fpag2bJNIG
2023-09-16 07:45:00
Fumihiko Kimura
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【実践データ分析②】 <ロジスティクスネットワーク> ノック69:最適ネットワークにおける輸送コスト計算 ・輸送費と輸送量の掛け合わせで算出 ・算出した輸送割合の場合コストは80 →輸送量の少ないルートを優先しているので概ね妥当そう👍※次回本章最終回です #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/Z9ZnqmXJKb
2023-09-17 09:20:55
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析②】 <ロジスティクスネットワーク🔚> ノック70:最適ネットワークにおける生産コスト計算 ・生産費と生産量の掛け合わせで算出 ・算出した生産コストは120万円 ・Datasetに結果出力(Dataikuならでは) →生産費の少ない工場Xで生産を増やしているので妥当そう👍 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/0TjBTlLxSv
2023-09-18 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析②】 <ロジスティクスネットワークまとめ> ・データ読込/ネットワーク可視化/結果出力 - Dataikuのノーコード機能 ・関数作成 - 少量データの計算処理のためPython →データの繋がりがフローで可視化 →コードとノーコードがコラボ →再利用性・管理性向上👏 #dataiku #機械学習 #AI
2023-09-19 07:45:00