随着工业4.0概念的不断深入，模具车间管理系统也逐渐向智慧化方向发展。为了提高生产效率和产品质量，我们可以通过引入物联网（IoT）技术和数据分析技术来实现这一目标。

在本系统中，首先需要建立一个基于物联网的设备监控网络。这可以通过在每个设备上安装传感器来实现。这些传感器可以实时收集设备运行状态的数据，并将数据发送到中央服务器进行处理。例如，以下是一个简单的传感器数据收集程序：

import paho.mqtt.client as mqtt def on_connect(client, userdata, flags, rc): print("Connected with result code " + str(rc)) client.subscribe("sensor_data") def on_message(client, userdata, msg): print(msg.topic+" "+str(msg.payload)) client = mqtt.Client() client.on_connect = on_connect client.on_message = on_message client.connect("localhost", 1883, 60) client.loop_forever()

接下来，我们需要对收集到的数据进行分析。通过使用Python中的pandas库，我们可以方便地对这些数据进行清洗和分析。以下是一个简单的数据分析程序示例：

import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('sensor_data.csv') # 数据清洗 data.dropna(inplace=True) # 数据分析 average_usage = data['usage'].mean() print("Average Usage: ", average_usage)

通过以上技术的应用，我们可以更好地了解设备的运行状况，并据此优化生产流程，从而提高生产效率和产品质量。

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