To jest dokument typu Markdown. obejmuje obliczenia statystyczne dotyczące płytek VCMT 160404-F3M IC6015. Płytki były testowane na dwóch typach detali: - miękkie (64256), - twarde (64257).
Użyto tych samych wartości parametrów skrawania: Vc fz ap 45 0,04 0,1
Testy przeprowadzono w dniach 8-9.08.2023 i 16-18.08.2023 Maszyna HAAS
install.packages('tidyvese')
## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.3'
## (as 'lib' is unspecified)
## Warning: package 'tidyvese' is not available for this version of R
##
## A version of this package for your version of R might be available elsewhere,
## see the ideas at
## https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-patched/R-admin.html#Installing-packages
library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.2 ✔ readr 2.1.4
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.0
## ✔ ggplot2 3.4.3 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.2 ✔ tidyr 1.3.0
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
library(forcats)
test_VCMT_iscar <- read.csv("/cloud/project/test_VCMT_iscar.csv")
str(test_VCMT_iscar)
## 'data.frame': 59 obs. of 3 variables:
## $ Data : chr "9.08.2023" "9.08.2023" "9.08.2023" "9.08.2023" ...
## $ Ilosc: int 52 52 53 53 54 58 61 65 65 68 ...
## $ Typ : int 64257 64257 64257 64257 64257 64257 64257 64257 64257 64257 ...
test_VCMT_iscar
## Data Ilosc Typ
## 1 9.08.2023 52 64257
## 2 9.08.2023 52 64257
## 3 9.08.2023 53 64257
## 4 9.08.2023 53 64257
## 5 9.08.2023 54 64257
## 6 9.08.2023 58 64257
## 7 9.08.2023 61 64257
## 8 9.08.2023 65 64257
## 9 9.08.2023 65 64257
## 10 9.08.2023 68 64257
## 11 8.08.2023 75 64257
## 12 8.08.2023 75 64257
## 13 8.08.2023 75 64257
## 14 8.08.2023 75 64257
## 15 9.08.2023 75 64257
## 16 9.08.2023 77 64257
## 17 9.08.2023 77 64257
## 18 9.08.2023 78 64257
## 19 8.08.2023 80 64257
## 20 8.08.2023 80 64257
## 21 8.08.2023 80 64257
## 22 8.08.2023 80 64257
## 23 8.08.2023 80 64257
## 24 8.08.2023 80 64257
## 25 8.08.2023 90 64257
## 26 8.08.2023 100 64257
## 27 9.08.2023 100 64257
## 28 18.08.2023 100 64256
## 29 18.08.2023 100 64256
## 30 18.08.2023 100 64256
## 31 18.08.2023 100 64256
## 32 16.08.2023 130 64256
## 33 16.08.2023 130 64256
## 34 16.08.2023 130 64256
## 35 16.08.2023 130 64256
## 36 18.08.2023 130 64256
## 37 18.08.2023 130 64256
## 38 18.08.2023 130 64256
## 39 18.08.2023 130 64256
## 40 18.08.2023 130 64256
## 41 16.08.2023 140 64256
## 42 16.08.2023 140 64256
## 43 16.08.2023 144 64256
## 44 16.08.2023 145 64256
## 45 16.08.2023 145 64256
## 46 18.08.2023 145 64256
## 47 9.08.2023 150 64256
## 48 9.08.2023 150 64256
## 49 9.08.2023 150 64256
## 50 9.08.2023 150 64256
## 51 9.08.2023 150 64256
## 52 16.08.2023 150 64256
## 53 16.08.2023 150 64256
## 54 16.08.2023 150 64256
## 55 18.08.2023 150 64256
## 56 16.08.2023 151 64256
## 57 16.08.2023 153 64256
## 58 16.08.2023 153 64256
## 59 16.08.2023 167 64256
(VCMT_64256<-test_VCMT_iscar %>%
filter(Typ==64256))
## Data Ilosc Typ
## 1 18.08.2023 100 64256
## 2 18.08.2023 100 64256
## 3 18.08.2023 100 64256
## 4 18.08.2023 100 64256
## 5 16.08.2023 130 64256
## 6 16.08.2023 130 64256
## 7 16.08.2023 130 64256
## 8 16.08.2023 130 64256
## 9 18.08.2023 130 64256
## 10 18.08.2023 130 64256
## 11 18.08.2023 130 64256
## 12 18.08.2023 130 64256
## 13 18.08.2023 130 64256
## 14 16.08.2023 140 64256
## 15 16.08.2023 140 64256
## 16 16.08.2023 144 64256
## 17 16.08.2023 145 64256
## 18 16.08.2023 145 64256
## 19 18.08.2023 145 64256
## 20 9.08.2023 150 64256
## 21 9.08.2023 150 64256
## 22 9.08.2023 150 64256
## 23 9.08.2023 150 64256
## 24 9.08.2023 150 64256
## 25 16.08.2023 150 64256
## 26 16.08.2023 150 64256
## 27 16.08.2023 150 64256
## 28 18.08.2023 150 64256
## 29 16.08.2023 151 64256
## 30 16.08.2023 153 64256
## 31 16.08.2023 153 64256
## 32 16.08.2023 167 64256
VCMT_64256_goup_ilosc<-VCMT_64256 %>%
group_by(Ilosc) %>%
count(Ilosc) %>%
arrange(desc(n))
VCMT_64256_goup_ilosc
## # A tibble: 9 × 2
## # Groups: Ilosc [9]
## Ilosc n
## <int> <int>
## 1 130 9
## 2 150 9
## 3 100 4
## 4 145 3
## 5 140 2
## 6 153 2
## 7 144 1
## 8 151 1
## 9 167 1
You can also embed plots, for example:
## 64257
(VCMT_64257<-test_VCMT_iscar %>%
filter(Typ==64257))
## Data Ilosc Typ
## 1 9.08.2023 52 64257
## 2 9.08.2023 52 64257
## 3 9.08.2023 53 64257
## 4 9.08.2023 53 64257
## 5 9.08.2023 54 64257
## 6 9.08.2023 58 64257
## 7 9.08.2023 61 64257
## 8 9.08.2023 65 64257
## 9 9.08.2023 65 64257
## 10 9.08.2023 68 64257
## 11 8.08.2023 75 64257
## 12 8.08.2023 75 64257
## 13 8.08.2023 75 64257
## 14 8.08.2023 75 64257
## 15 9.08.2023 75 64257
## 16 9.08.2023 77 64257
## 17 9.08.2023 77 64257
## 18 9.08.2023 78 64257
## 19 8.08.2023 80 64257
## 20 8.08.2023 80 64257
## 21 8.08.2023 80 64257
## 22 8.08.2023 80 64257
## 23 8.08.2023 80 64257
## 24 8.08.2023 80 64257
## 25 8.08.2023 90 64257
## 26 8.08.2023 100 64257
## 27 9.08.2023 100 64257
summary(VCMT_64257)
## Data Ilosc Typ
## Length:27 Min. : 52.00 Min. :64257
## Class :character 1st Qu.: 63.00 1st Qu.:64257
## Mode :character Median : 75.00 Median :64257
## Mean : 72.52 Mean :64257
## 3rd Qu.: 80.00 3rd Qu.:64257
## Max. :100.00 Max. :64257
VCMT_64257_goup_ilosc<-VCMT_64257 %>%
group_by(Ilosc) %>%
count(Ilosc) %>%
arrange(desc(n))
VCMT_64257_goup_ilosc
## # A tibble: 13 × 2
## # Groups: Ilosc [13]
## Ilosc n
## <int> <int>
## 1 80 6
## 2 75 5
## 3 52 2
## 4 53 2
## 5 65 2
## 6 77 2
## 7 100 2
## 8 54 1
## 9 58 1
## 10 61 1
## 11 68 1
## 12 78 1
## 13 90 1