【要約】"PSA装置のCSV解析ツールを10日でv1.0まで育てた記録" [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者が作成した初期の解析スクリプトは、単なる計算機能に留まり、現場での実用性に欠けていた。利用者が解析結果の要点を見つけられず、入力データの欠損や時刻異常も検知できなかった。具体的には以下の課題があった。
- ・解析結果のどこを確認すべきか不明瞭。
- ・判定基準がコード内にハードコードされ、調整が困難。
- ・エラーが英語のTracebackのみで、非エンジニアに伝わらない。
- ・複数のCSVを同一条件で比較できない。
// Approach
開発者は、解析の精度向上と利用者の利便性確保を両立するため、以下の手法を採用した。
- ・診断サマリーを導入し、確認すべき情報を集約。
- ・Data_Qualityシートを設け、解析前のデータ整合性を検証。
- ・比較単位を「Full_Cycle × Phase」とし、物理的な工程を考慮。
- ・RMSEの比較に中央値とMADを採用し、外れ値に強い判定ロジックを構築。
- ・判定値をExcelから読み込む仕組みを構築し、コード修正を不要化。
- ・エラーを日本語に変換し、対処方法を明示。
// Result
開発の結果、解析ロジックと運用管理を統合したv1.0試作版が完成した。これにより、非エンジニアでも設定変更やエラー原因の特定が可能となった。
- ・統計的手法により、誤検出を抑えた精度の高い異常検知を実現。
- ・解析結果の再現性と、確認すべき優先順位が明確化された。
- ・今後の課題として、Webアプリ化や長期傾向監視への拡張性が示された。
Senior Engineer Insight
> 本記事の価値は、アルゴリズムの高度化ではなく「運用への適合」にある。データ解析において、入力データの品質保証と判定基準の外部化を初期段階から組み込んでいる点は極めて実戦的だ。現場での「使い勝手」を考慮した設計は、ツールを単なるスクリプトから製品へと昇華させる鍵となる。ただし、Colab依存の現状ではスケーラビリティに欠けるため、Webアプリ化によるインターフェースの抽象化が次の重要なステップとなるだろう。