Plotly Dash に挑戦

ESP32 や Raspberry Pi を使って収集したデータを活用する手段の一つとして、Webアプリケーションを使えるようになりたいと考えていました。

これまでのところ、データ収集の他、製品の校正、検査など、半自動化による省力化を進めています。
製造現場に設置するアンドンや、工程管理や不具合解析を支援するダッシュボードを提供出来れば管理面でも省力化に貢献できると思います。

ブラウザだけあれば端末を選ばないWebアプリに期待しています。

日本の場合、ベンダー所属が多く、欧米に比べると製造企業に所属するIT(IoT)エンジニアが極端に少ないと聞いたことがあります。
それでも生産性を高める努力を続ける必要があると信じています。
（少ないエンジニア同士、連携出来ればなお良いのですが・・・）

Bottle → Dash

フレームワークの中で一番シンプルだと言うBottle を試していると、Dashと言うフレームワークはグラフ描画に特化していて使いやすいと言う情報を入手しました。早速タイトル画像のようにグラフを並べ、下図のように折れ線グラフや円グラフも試してみました。

WebサーバーとしてRaspberry Pi 3Bと4Bを試しています。（この用途にZeroを使う予定はありません。）
運用時はLinux(Ubuntu)に変更するかも知れません。

これなら、私でも製造現場のアンドンやダッシュボードに応用出来るだろうと思えるようなったところです。

これからも勉強を続けて現場リリースを目指します。

今話題の"C"

プログラミング言語ではなく、テレビを独占している方の " C " です。

国内のデータは東洋経済オンラインのサイトが良いと教わって、見てみました。

新型コロナウイルス 国内感染の状況https://toyokeizai.net/sp/visual/tko/covid19/

インタラクティブな機能もあって優れものです。
今後も是非続けていただきたい取り組みです。
余計な解説はなく、淡々とグラフが並ぶサイトを見て、幾つか試してみたくなりました。

前述サイトのQ&A

Q. データやソースコードを自分のSNSやブログで使ってもよいですか？
A. 商用・非商用を問わずご自由にお使いください。具体的な基準はMITライセンスに準拠します。許可を取る必要はありませんが、事後報告でよいのでご連絡をいただくと「今後も続けていきましょう」と社内に言いやすいので助かります。

試したいことはExcellでも出来ますが、折角ですから使い始めたばかりのDash で試します。

使ったデータは以下の通りです。
１．東洋経済オンライン様から一部のソースコード（CSV）
２．総務省統計局から2019/10/01の人口統計情報（Excell）

まずは実数のグラフ（人口[千人]は表示をOFFにしています。）

そして、人口１００万人当たりのグラフ
（65歳以上人口は表示をOFFにしています。）

感染者＝入院等＋退院＋死亡　になっています。

感染者が多いところで、せいぜい倍半分の差ですが、少々印象が違いますね。少なくとも東京ダントツでないことが分かります。

Dash の機能で、マウスをホバーすると各都道府県の値を見ることも出来ます。右の凡例をクリックするとグラフ表示をON/OFF出来ます。
死亡だけを見ることも出来ますが、母数が小さいため意味がないと感じて上図にとどめます。
各自治体の検査に対する取り組み方などで違いがあるのだろうと思います。

一部、例えば関東圏だけを拡大して見ることも自在です。

Dash は活躍してくれるはず！

話はDash に戻ります。
Dashに期待しています。

ここ数年関わってきた装置群の総仕上げと言った所です。
各装置がLAN内のデータベースとNASに記録しながら連携していて、管理に必要なデータが蓄積されています。データ活用のために少々データ構造を見直す必要があると感じていますが、進める内に気づきや修正があって、さらに磨きがかかると信じています。

今後とも宜しくお願い致します。