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🚚 1️⃣ 목표 정리창고 → 공장 운송경로 & 운송비용 시뮬레이션총 운송비용 계산 함수 만들기제약조건(최소 제조량) 적용결과를 최적화하고 시각화까지 연결✅ 사용 파일:trans_route.csv → 운송량trans_cost.csv → 거리 또는 운송 단가📄 2️⃣ 데이터 구조trans_route.csv (운송량)공장F1F2F3F4W1151505W250305W31015215trans_cost.csv (단가 or 거리)공장F1F2F3F4W11213W22322W33131✅ 운송비용 = 운송량 × 단가🛠 3️⃣ 총 운송비용 함수 작성import pandas as pd# 데이터 불러오기df_route = pd.read_csv('6장/trans_route.csv')df_cost = pd.read_csv('6장..

물류 시스템 = 창고 ↔ 공장 간 물류 흐름의 집합이를 네트워크(그래프) 로 시각화하면:전체 흐름을 한눈에 파악병목 & 비용구간 발견효율적 개선안 도출✅ 오늘의 목표: 가중치가 적용된 네트워크 그래프 그리기1️⃣ 데이터 구조 이해하기📄 network_weight.csv → 노드 간 가중치 정보 (엣지)ABCDE00.630.14.........📄 network_pos.csv → 노드 위치 정보 (좌표) ABCDE0002211020212️⃣ 완성 코드 (바로 실행 가능)import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport networkx as nx# 1. 데이터 불러오기df_w = pd.read_csv('6장/network_weight.csv')df_p =..

파이썬 데이터 로드import pandas as pdfactories = pd.read_csv(r"6장\tbl_factory.csv")warehouse = pd.read_csv(r"6장\tbl_warehouse.csv")cost = pd.read_csv(r"6장\rel_cost.csv")trans = pd.read_csv(r"6장\tbl_transaction.csv")데이터 확인공장 데이터 (tbl_factory.csv)창고 데이터 (tbl_warehouse.csv)운송 비용 데이터 (rel_cost.csv)고장 부품 운송 실적 (tbl_transaction.csv)데이터 및 메지 및 합치# 운송 실적 + 비용join_data = pd.merge(trans, cost, left_on=["ToFC", "F..