[데이터가 저절로 쌓이게 하기] 5주차 Day 3 — 관측은 고치지 않는다: 사실의 기록
주차 주제: 설비 관측과 외부 수신 | 제조 사례: 튀는 값을 지우던 회사
오늘의 목표: 이상값을 버리지 않고 표시하는 구조를 세운다.
소요 시간: 30분
1. 한 문장으로
관측은 일어난 일입니다.
마음에 안 들어도 일어난 일입니다. ★2. 고치고 싶어지는 순간
· 값이 튑니다 (온도 9999) ★
· 음수가 나옵니다
· 같은 값이 계속 나옵니다 (센서 고장) ★
· 시각이 미래입니다 ★
· 단위가 갑자기 달라집니다 ★그래서 · 버립니다 ★
· 또는 보정합니다
· 또는 평균으로 채웁니다 ★셋 다 하면 안 됩니다. ★3. 왜 안 되나
① 버리면 센서 고장을 못 봅니다 ★
9999 가 나온다는 게 정보입니다 ★
② 보정하면 원본이 없어집니다 ★
나중에 보정 방법이 틀렸다고 알아도
되돌릴 수 없습니다 ★
③ 채우면 없던 사실이 생깁니다 ★
평균으로 채운 값이 측정값처럼 보입니다 ★
④ 그리고 AI 가 그걸 배웁니다 ★③④ 가 가장 위험합니다. ★4. ★ 대신 — 표시합니다
값은 그대로 두고 품질 표시를 붙입니다. ★ 품질 표시
정상 범위 안 ★
의심 범위 밖이지만 가능 ★
이상 물리적으로 불가능 ★
결측 안 왔음 ★
고정 같은 값이 계속 ★그리고 쓸 때 거릅니다. ★ · 평균 낼 때는 「정상」 만 ★
· 센서 점검은 「이상·고정」 만 ★
· 원본은 전부 남아 있습니다 ★5. 보정이 필요하면
보정값을 새 컬럼에 두세요. ★ 값 1204.7 ← 원본, 안 건드림 ★
보정값 124.7 ← 계산 결과 ★
보정방법 "소수점 오독 추정" ★그리고 보정값을 쓸지 말지를 매번 정합니다. ★· 운영 화면 — 보정값 ★
· 분석·학습 — 원본 (또는 둘 다) ★
· 센서 점검 — 원본 ★6. 결측도 남기세요
안 온 것도 사실입니다. ★· 몇 시부터 몇 시까지 안 왔나 ★
· 몇 건이 빠졌나
· 왜 (통신·전원·정지) ★그리고 이게 설비 정지와 이어집니다. ★데이터가 안 온 시간 =
· 설비가 멈췄거나 ★
· 수집이 끊겼거나둘을 가를 수 있어야 합니다. ★가르는 법 — 가동 신호를 따로 받으세요. ★7. 제조 현장의 실제
어느 업체, 온도 데이터의 튀는 값을 걸렀습니다. "범위 밖은 저장 안 함" ★그리고 반년 뒤· 설비 하나가 고장났습니다 ★
· 확인해 보니 3개월 전부터 이상 신호가 ★
있었습니다
· 그런데 전부 걸러져 있었습니다 ★데이터상으로는 3개월 내내 정상이었습니다. ★고친 뒤· 전부 저장하고 표시만 합니다 ★
· 「이상」 표시가 늘어나는 것을 봅니다 ★ 설비 「이상」 비율 추세 ★
──────────────────────────────────
EQ-102 0.1% → 0.3% → 2.1% ★그리고 2.1% 가 된 설비를 점검하니
베어링 마모였습니다. ★고장 전에 잡았습니다. ★버린 값이 가장 값진 값이었습니다.
8. ★ 「이상 비율」 이 좋은 지표입니다
관측치 자체보다
이상 비율의 추세가 더 쓸모 있을 때가 많습니다. ★· 센서가 낡으면 늘어납니다 ★
· 설비가 나빠지면 늘어납니다 ★
· 환경이 바뀌면 늘어납니다 ★그리고 재기 쉽습니다. ★ 값 자체를 분석하려면 모델이 필요한데
이상 비율은 세기만 하면 됩니다. ★⑥ KPI 과정에서 이걸 관제 대상으로 둡니다. ★9. 범위는 어디서 오나
「범위 밖」 을 판정하려면 범위가 필요합니다. ★· 설비 사양서 ★
· 공정 조건 (② 기준정보 과정)
· 물리적 한계 ★
· 실제 분포에서 (초기 3개월) ★그리고 마스터에 두세요. ★코드에 박으면
설비마다 다른데 못 바꿉니다. ★10. 오늘 해 볼 것 (15분)
① 지금 거르고 있나 확인하세요
□ 범위 밖을 버리나 ★
□ 보정해서 저장하나 ★
□ 빠진 것을 채우나 ★
→ 하나라도 ○ 면 원본이 없습니다 ★② 품질 표시를 설계하세요
정상 / 의심 / 이상 / 결측 / 고정 ★
범위는 어디서 ____________ ★③ 이상 비율을 세어 보세요
설비 이상 비율 ★
________ ___%
________ ___% ★
→ 추세를 볼 수 있나 ★11. 내일 할 것
고객·공급사에서 오는 것 — 받는 것과 믿는 것.
밖에서 오는 데이터는 설비 데이터와 또 다릅니다.
이 글은 데이터가 저절로 쌓이게 하기 과정의 5주차 3일차입니다. 과정 전체 보기
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