골든배치프로파일
개요
이 화면은 무엇인가요? 양품 배치의 공정 궤적(온도, 압력, 속도 등 시계열)을 학습하여 골든배치 프로파일을 생성·관리하는 화면입니다. PCA, PLS, MSPC 등 다변량 통계 모델로 기준 궤적과 허용 대역을 정의하고, 실 배치와 비교하여 공정 이상을 조기에 감지합니다.
누가 사용하나요?
- 🔧 공정엔지니어: 프로파일 생성, 핵심 파라미터 정의, 허용 대역 설정
- 📊 품질관리자: 프로파일 검증 및 승인
- 📈 데이터분석가: 통계 모델 선택, 검증 R² 확인
언제 사용하나요?
- 신규 제품/공정의 골든배치 기준을 수립할 때
- 일정 기간 양품 배치 데이터가 축적되어 프로파일을 갱신할 때
- 프로파일 허용 대역을 조정할 때
주요 기능
1. 프로파일 생성·관리
무엇을 하나요?: 양품 배치 데이터를 학습하여 기준 궤적과 허용 대역을 정의합니다. 어떻게 사용하나요?:
- 프로파일 코드와 명칭을 입력합니다
- 대상 품목을 선택합니다
- 통계 모델(PCA/PLS/MSPC)을 선택합니다
- 기준 궤적과 허용 대역을 JSON 형식으로 입력합니다
- 학습 배치 수와 검증 R²를 기록합니다
- 검증 후 상태를
validated→active로 변경합니다
💡 팁: 학습 배치 수는 최소 20개 이상을 권장합니다. R²가 0.85 이상이면 양호한 모델입니다.
업무 흐름에서의 위치
| 연결 화면 | 관계 | 설명 |
|---|---|---|
| 골든배치비교 (이산제조고급) | 1:N | 프로파일 대비 실배치 비교 결과 |
입력 항목 가이드
| 항목 | 설명 | 입력 방법 | 예시 |
|---|---|---|---|
| 프로파일코드 | 고유 식별 코드 | 텍스트 입력 (고유) | GB-PROD-A-001 |
| 프로파일명 | 프로파일 명칭 | 텍스트 입력 | A제품 반응공정 골든배치 |
| 품목 | 대상 제품 | 품목 목록에서 선택 | 브레이크 패드 BPD-200 |
| 프로파일버전 | 버전 번호 | 텍스트 입력 | v3.0 |
| 기준궤적 | 시간별 파라미터 기준값 | JSON 입력 | [{paramName:"온도", timePoints:[0,10,20], values:[25,180,180], units:"℃"}] |
| 허용대역 | 상하한 허용 범위 | JSON 입력 | [{paramName:"온도", upperBand:[30,185,185], lowerBand:[20,175,175]}] |
| 핵심파라미터 | 중요도 가중치 | JSON 입력 | [{name:"온도", weight:0.4, importance:"critical"}] |
| 통계모델 | 다변량 통계 모델 유형 | 목록에서 선택 | pca / pls / mspc |
| 학습배치수 | 모델 학습에 사용된 배치 수 | 숫자 입력 | 35 |
| 검증R² | 교차 검증 적합도 | 숫자 입력 | 0.92 |
| 상태 | 프로파일 상태 | 목록에서 선택 | draft / validated / active / archived |
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. PCA, PLS, MSPC 중 어떤 모델을 선택해야 하나요?
A. PCA: 파라미터 간 상관관계 분석에 적합합니다. PLS: 입출력(X→Y) 관계가 있을 때 사용합니다. MSPC: 다변량 통계적 공정 관리에 사용되며, 복수 파라미터를 동시에 모니터링할 때 효과적입니다.
Q. 프로파일을 갱신하면 기존 비교 결과에 영향이 있나요?
A. 기존 비교 결과는 당시 프로파일 버전으로 보존됩니다. 새 프로파일은 새 버전으로 등록하고 기존 프로파일은 archived 상태로 변경하세요.
실무 시나리오
시나리오: 브레이크 패드 소결 공정 골든배치 수립
30회 양품 배치의 온도·압력 궤적을 학습하여 골든배치 프로파일을 만듭니다.
- 최근 30회 양품 배치의 공정 데이터를 수집합니다
- [골든배치프로파일]에서 코드
GB-BPD-SINT-001, 통계모델mspc로 등록합니다 - 기준궤적에 소결 온도 프로파일(승온→유지→냉각)을 입력합니다
- 허용대역을 ±3σ 기준으로 설정합니다
- 검증 R² 0.91을 확인한 후 상태를
active로 변경합니다 - 이후 실 배치 실행 시 골든배치 비교를 통해 이상을 자동 감지합니다
📋 참고: 데이터 구조 (개발자/관리자용)
테이블 정보
- 테이블명:
golden_batch_profiles - 감사 추적: 활성화
- 인쇄 기능: 지원
컬럼 상세
| 컬럼명 | 한글명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|---|
profile_code | 프로파일코드 | VARCHAR *필수 *고유 | - |
profile_name | 프로파일명 | VARCHAR *필수 | - |
product_id | 품목ID | UUID (FK) | ERP items 크로스 참조 |
profile_version | 프로파일버전 | VARCHAR *필수 | - |
reference_trajectories | 기준궤적 | JSONB *필수 | 기준 궤적 데이터 JSON [{paramName, timePoints, values, units}] |
tolerance_bands | 허용대역 | JSONB *필수 | 허용 범위 JSON [{paramName, upperBand, lowerBand}] |
critical_parameters | 핵심파라미터 | JSONB | 핵심 공정 파라미터 JSON [{name, weight, importance}] |
statistical_model | 통계모델 | ENUM(pca, pls, mspc) *필수 | 다변량 통계 모델 유형 |
training_batches_count | 학습배치수 | INT | 모델 학습에 사용된 배치 수 |
validation_r2 | 검증R² | DECIMAL | 교차 검증 R² 값 |
created_by_id | 생성자ID | UUID (시스템참조) | - |
status | 상태 | ENUM(draft, validated, active, archived) *필수 | - |
notes | 비고 | TEXT | - |