PAGE1
PAGE1
定制化报表和数据分析
在制药生产执行系统（MES）中，定制化报表和数据分析是至关重要的部分。这些功能可以帮助生产管理人员实时监控生产过程、分析生产数据，从而优化生产流程、提高生产效率和确保产品质量。SiemensOpcenter提供了丰富的报表和数据分析工具，但有时这些工具可能无法完全满足特定的业务需求。因此，二次开发成为了解决这些需求的重要手段。
数据采集与预处理
数据采集
在定制化报表和数据分析中，数据采集是第一步。SiemensOpcenter提供了多种数据采集方式，包括从生产设备、传感器、PLC等获取实时数据，以及从数据库中提取历史数据。为了确保数据的准确性和完整性，需要对数据采集进行详细的配置和测试。
从生产设备采集数据
通过SiemensOpcenter的OPC服务器，可以实时地从生产设备中采集数据。以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用pymodbus库从PLC中读取数据：
#导入所需的库
frompymodbus.clientimportModbusTcpClient
#配置PLC连接参数
PLC_IP=0
PLC_PORT=502
#创建Modbus客户端
client=ModbusTcpClient(PLC_IP,port=PLC_PORT)
#连接到PLC
ifclient.connect():
#读取保持寄存器中的数据
result=client.read_holding_registers(address=0,count=10,unit=1)
ifresult.isError():
print(读取数据时发生错误)
else:
#打印读取到的数据
print(读取到的数据:,result.registers)
#断开连接
client.close()
else:
print(无法连接到PLC)
数据预处理
采集到的数据往往需要进行预处理，包括数据清洗、格式转换和数据校验。预处理的目的是确保数据的质量，以便后续的分析和报表生成。
数据清洗
数据清洗是去除无效或不一致数据的过程。以下是一个使用Pandas进行数据清洗的示例代码：
#导入所需的库
importpandasaspd
#读取数据
data=pd.read_csv(production_data.csv)
#检查并处理缺失值
data.dropna(inplace=True)
#去除重复数据
data.drop_duplicates(inplace=True)
#检查并处理异常值
data=data[(data[temperature]0)(data[temperature]100)]
#保存清洗后的数据
data.to_csv(cleaned_production_data.csv,index=False)
数据格式转换
数据格式转换是将数据转换为适合分析的格式。以下是一个将时间戳转换为日期时间格式的示例代码：
#导入所需的库
importpandasaspd
#读取数据
data=pd.read_csv(production_data.csv)
#将时间戳列转换为日期时间格式
data[timestamp]=pd.to_datetime(data[timestamp],unit=s)
#保存转换后的数据
data.to_csv(formatted_production_data.csv,index=False)
数据校验
数据校验是确保数据符合业务逻辑的过程。以下是一个使用自定义函数进行数据校验的示例代码：
#导入所需的库
importpandasaspd
#读取数据
data=pd.read_csv(production_data.csv)
#定义数据校验函数
defvalidate_data(df):
#检查温度是否在合理范围内
if(df[temperature]0).any()or(df[temperature]100).any():
returnFalse
#检查压力是否在合理范围内
if(df[pressure]0).any()or(df[pressure]10).an