센서 값과 품질 신호 함께 읽기

216개 센서 행에서 값, 단위, 품질 신호를 함께 읽고 명시적 고위험 신호 4행과 사용할 수 없는 행을 구분합니다.

이번 단계의 질문

어떤 행이 경고 후보이고, 어떤 행은 애초에 쓸 수 없을까요?

온도 103.7과 진동 4.71은 단위와 평소 분포가 다릅니다. 숫자 크기만 비교하면 서로 다른 센서를 같은 잣대로 보게 됩니다. value, unit, sensor_type, quality_flag를 한 묶음으로 읽어야 합니다.

품질 신호는 두 가지 일을 합니다. 값이 정상 범위를 벗어났다고 알리기도 하고, 센서 자체가 값을 낼 수 없는 상태라고 알리기도 합니다. 둘을 섞으면 고장 난 센서를 이상 설비로 오인합니다.

processed 컬렉션에서 기계 센서 측정값(machine_sensors)의 미리보기를 엽니다. 다음 컬럼을 보이도록 정렬한 뒤 quality_flag로 그룹을 나눠 봅니다.

machine_id, sensor_type, value, unit, recorded_at, quality_flag

216행의 quality_flag 분포는 다음과 같습니다.

`quality_flag`	행 수	의미
`OK`	210	정상 측정
`HIGH_VIBRATION` · `HIGH_PRESSURE` · `HIGH_TEMP`	4	원천이 보낸 고위험 상태 신호
`OFFLINE`	2	센서가 값을 낼 수 없는 상태

HIGH_로 시작하는 4행이 이번 판단의 출발점입니다.

설비	센서	값	품질 신호	측정 시각
CNC-03	vibration	4.71 m/s²	`HIGH_VIBRATION`	03-01 08:00:30
CNC-05	pressure	8.9 bar	`HIGH_PRESSURE`	03-01 08:01:00
CNC-09	temperature	103.7 °C	`HIGH_TEMP`	03-01 08:01:30
CNC-07	temperature	101.2 °C	`HIGH_TEMP`	03-02 08:00:00

네 행은 값만 보고 만든 추정이 아니라 센서 원천이 이미 보낸 상태 신호를 갖고 있습니다. 따라서 다음 단계의 통계 임계값을 바꾸더라도 이 신호를 무시하면 안 됩니다.

OFFLINE 2행은 성격이 다릅니다. 둘 다 CNC-09의 압력 센서이고 값도 평범한 5.4, 5.3 bar 입니다. 그러나 센서가 정상 동작하지 않는 상태로 보고했으므로 이 값은 믿을 수 없습니다. 다음 챕터의 정규화가 이런 행을 걸러 냅니다.

값이 비어 있는 행도 6개 있습니다. CNC-04 진동 2행과 CNC-08 압력 4행입니다. 이 행들은 버리는 대신 직전 값으로 채우는데, 연속 결측이 길면 채우기를 포기합니다.

machine_id와 sensor_type의 고유 조합은 27개입니다. 9대 설비가 모두 진동·온도·압력 3종을 갖추고 있어 구성만으로는 어느 설비가 위험한지 알 수 없습니다. 판단은 값과 신호에서 나와야 합니다.

경고 후보 4행과 걸러 낼 행을 확인했습니다. 이제 3-시그마 검사가 각 값을 같은 척도로 바꾸는 방법과, 명시적 품질 신호가 그 검사와 어떻게 함께 작동하는지 살펴봅니다. 설비가 어느 구역에 있고 누가 맡는지는 5번째 챕터에서 온톨로지로 확인합니다.