1
조립 라인을 시뮬레이션하려고합니다. 나는 부품리스트와 각 스테이션에서 얼마나 많은 시간을 소비하는지 알고있다. 조립 라인을 통해 부품을 한 번에 하나씩 보내고 각 스테이션에 시간을 기록하려고합니다. 그러나, 내가이 작업을하는 방법은 for 루프를 for 루프 안에 중첩시키는 것입니다. 이것을하기위한 더 좋은 방법이 있어야합니다.for 루프를 사용하여 벡터화 인덱싱
parts <- data.frame(JobNum = sample(c('a','b','c','d'),400,replace=TRUE)
,DS.CT = sample.int(10,400,replace=TRUE)
,C1.CT = sample.int(10,400,replace=TRUE)
,C2.CT = sample.int(10,400,replace=TRUE)
,C3.CT = sample.int(10,400,replace=TRUE)
,C4.CT = sample.int(10,400,replace=TRUE)
,C5D5.CT = sample.int(10,400,replace=TRUE)
,C6D6.CT = sample.int(10,400,replace=TRUE)
,C5D7.CT = sample.int(10,400,replace=TRUE)
,C6D8.CT = sample.int(10,400,replace=TRUE)
,C7CD.CT = sample.int(10,400,replace=TRUE)
)
LineParts <- parts[sample(nrow(parts),234,replace=FALSE),]
#Initialize Dip collecting variables
DS <- c()
D1 <- c()
D2 <- c()
D3 <- c()
D4 <- c()
D5 <- c()
D6 <- c()
D7 <- c()
D8 <- c()
D9 <- c()
for(i in 1:dim(parts)[1]){
#Create temporary dataframe for use in indexing line
LinePartsTemp <- data.frame(matrix("",nrow=234,ncol=11))
colnames(LinePartsTemp)=names(LineParts)
LinePartsTemp$JobNum <- as.character(LinePartsTemp$JobNum)
LinePartsTemp$DS.CT <- as.integer(LinePartsTemp$DS.CT)
LinePartsTemp$C1.CT <- as.integer(LinePartsTemp$C1.CT)
LinePartsTemp$C2.CT <- as.integer(LinePartsTemp$C2.CT)
LinePartsTemp$C3.CT <- as.integer(LinePartsTemp$C3.CT)
LinePartsTemp$C4.CT <- as.integer(LinePartsTemp$C4.CT)
LinePartsTemp$C5D5.CT <- as.integer(LinePartsTemp$C5D5.CT)
LinePartsTemp$C6D6.CT <- as.integer(LinePartsTemp$C6D6.CT)
LinePartsTemp$C5D7.CT <- as.integer(LinePartsTemp$C5D7.CT)
LinePartsTemp$C6D8.CT <- as.integer(LinePartsTemp$C6D8.CT)
LinePartsTemp$C7CD.CT <- as.integer(LinePartsTemp$C7CD.CT)
#Index line
for(j in 1:dim(LineParts)[1]){
LinePartsTemp[j+1,] <- LineParts[j,]
}
#put new part into system
LinePartsTemp[1,] <- parts[i,]
#update the list of parts on the line
LineParts <- LinePartsTemp
#Append CT values at stations
DS <- append(DS,LineParts[1,'DS.CT'])
D1 <- append(D1,LineParts[10,'C1.CT'])
D2 <- append(D2,LineParts[26,'C2.CT'])
D3 <- append(D3,LineParts[42,'C3.CT'])
D4 <- append(D4,LineParts[57,'C4.CT'])
D5 <- append(D5,LineParts[85,'C5D5.CT'])
D6 <- append(D6,LineParts[120,'C6D6.CT'])
D7 <- append(D7,LineParts[167,'C5D7.CT'])
D8 <- append(D8,LineParts[210,'C6D8.CT'])
D9 <- append(D9,LineParts[234,'C7CD.CT'])
}
편집 : 추가 샘플 데이터
: 게시 된 샘플 데이터로 테스트하기 위해 설정해야하는 샘플 씨,
set.seed(###)전에 모두 부품 및 LineParts 할당 다시 실행 같은 임의의 숫자에 다량의 코드를 저장하십시오. 반복적 인 작업 대신'LinePartsTemp [c ("var1", "var2")] <- lapply (LinePartsTemp [c ("var1", "var2")], as.integer) 일부 단순화 된 데이터로 재현 가능한 예제를 제공하면 대답을 얻는 것이 훨씬 더 쉬울 것입니다. – thelatemail감사합니다. 샘플 데이터를 추가하고 lapply를 살펴 보겠습니다. –