-需开发程序,根据卷包车间每班各牌号卷烟产量、烟丝入柜时间、周末停产等条件,自动测算当前储柜内的烟丝使用完的时间,并与规定的烟丝储存时间对比。对烟丝储存时间超过规定的可能性进行预警提示。 1、利用现有数据开发一个程序功能和显示界面,预测和展示储丝柜内的烟丝使用进度和预计使用完的时间,对理论上存在储存超时风险的烟丝分阶段发出报警信息,以便于相关部门及时采取相应的措施。 2、具有停产烟丝存储时间测算功能:可以通过人工输入的停产时间,测算在当前生产进度下,双休或单休后,储柜内烟丝的超时情况。编写代码
时间: 2024-03-22 11:40:16 浏览: 10
以下是一个可能的程序代码示例,仅供参考:
```python
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
# 数据采集和处理
data_df = pd.read_csv('data.csv') # 读取原始数据
data_df.dropna(inplace=True) # 去除缺失值
data_df['datetime'] = pd.to_datetime(data_df['datetime']) # 将时间列转换为datetime类型
data_df.set_index('datetime', inplace=True) # 将时间列设置为索引
# 时间预测和报警提示
for brand in data_df['brand'].unique():
brand_df = data_df[data_df['brand'] == brand]
production_rate = brand_df['production'].mean() # 计算平均生产速率
usage_rate = brand_df.resample('H')['usage'].sum().diff().mean() # 计算平均使用速率
time_left = brand_df['usage'].iloc[-1] / usage_rate # 计算剩余时间
expire_time = brand_df['datetime'].iloc[-1] + timedelta(hours=time_left) # 计算预计使用完的时间
storage_time = brand_df['storage_time'].iloc[0] # 获取规定的储存时间
if expire_time > storage_time:
print(f'Warning: {brand} is at risk of expiring soon!') # 发送报警信息
# 显示界面和交互功能
stop_time = input('Enter stop time (yyyy-mm-dd HH:MM:SS): ') # 获取停产时间
stop_time = datetime.strptime(stop_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
for brand in data_df['brand'].unique():
brand_df = data_df[data_df['brand'] == brand]
production_rate = brand_df['production'].mean() # 计算平均生产速率
usage_rate = brand_df.resample('H')['usage'].sum().diff().mean() # 计算平均使用速率
time_left = brand_df['usage'].iloc[-1] / usage_rate # 计算剩余时间
if stop_time > brand_df['datetime'].iloc[-1]:
time_left += (stop_time - brand_df['datetime'].iloc[-1]).total_seconds() / 3600 * production_rate # 加上停产时间对剩余时间的影响
expire_time = brand_df['datetime'].iloc[-1] + timedelta(hours=time_left) # 计算预计使用完的时间
storage_time = brand_df['storage_time'].iloc[0] # 获取规定的储存时间
if expire_time > storage_time:
print(f'{brand}: {expire_time - storage_time} hours overtime!') # 显示超时情况
else:
print(f'{brand}: {expire_time - datetime.now()} left') # 显示剩余时间
```
需要注意的是,上述代码仅为示例代码,实际开发过程中需要根据具体需求和数据格式进行修改。同时,程序中还需要加入异常处理、日志记录等功能,以提高程序的健壮性和可维护性。