최적화 실행이력
개요
이 화면은 무엇인가요? 최적화 엔진이 실행된 모든 이력을 기록하고, 실행 결과(Makespan, 가동률, 납기준수율, 개선률 등)를 비교·분석하는 화면입니다. 어떤 알고리즘과 파라미터 조합이 최적 결과를 냈는지 추적합니다.
누가 사용하나요?
- APS 계획자: 최적화 실행 결과 검토 및 채택
- 시스템 관리자: 알고리즘 성능 비교 및 튜닝 방향 결정
- 관리자: 최적화 효과(개선률) 보고
언제 사용하나요?
- 최적화 실행 후 결과를 확인하고 채택 여부를 결정할 때
- 여러 알고리즘/파라미터의 결과를 비교할 때
- 수렴 이력(convergence history)을 분석하여 파라미터를 조정할 때
주요 기능
1. 실행 결과 조회
무엇을 하나요?: 최적화 실행별 주요 KPI를 조회합니다.
어떻게 사용하나요?:
- 실행유형(initial/re_optimize/incremental/tuning/scenario)별로 필터링합니다
- Makespan, 평균가동률, 납기준수율, 개선률을 비교합니다
- 수렴상태(converged/not_converged/timeout/stalled)를 확인합니다
💡 팁: 개선률(%) = (이전 목적함수값 - 최적 목적함수값) / 이전값 x 100 입니다. 5% 이상의 개선이면 유의미한 효과입니다.
2. 수렴 분석
무엇을 하나요?: 반복(세대)별 목적함수값의 변화를 분석하여 수렴 패턴을 파악합니다.
어떻게 사용하나요?:
- 수렴이력(convergence_history) JSON에서 세대별 목적함수값을 확인합니다
- 수렴세대(convergence_generation)로 얼마나 빨리 수렴했는지 파악합니다
- 수렴이 느리면 최적화 알고리즘에서 파라미터를 조정합니다
업무 흐름에서의 위치
입력 항목 가이드
| 항목 | 설명 | 입력 방법 | 예시 |
|---|---|---|---|
| 실행코드 | 실행 고유 코드 | 자동 생성 (필수) | OH-2026-0001 |
| 최적화설정 | 사용한 알고리즘 | 설정 선택 (필수) | OPT-GA-001 |
| 실행유형 | 실행 목적 | 선택 (필수) | initial |
| 목적함수 | 목적함수 유형 | 선택 (필수): single_objective/multi_objective/weighted_sum | weighted_sum |
| 상태 | 실행 상태 | 선택 (필수) | completed |
| Makespan(분) | 전체 소요시간 | 자동 기록 | 2880 |
| 평균가동률(%) | 자원 평균 활용률 | 자동 기록 | 87.5 |
| 개선률(%) | 이전 대비 개선 | 자동 계산 | 8.3 |
참고: 데이터 구조
테이블 및 관계 상세
테이블: aps_optimization_history
주요 컬럼: run_code, config_id(FK), plan_id(FK), scenario_id(FK), run_type, objective_function, status, duration_sec, iterations_completed, best_objective_value, makespan_minutes, avg_utilization_pct, on_time_delivery_pct, improvement_pct, convergence_status, convergence_history(JSONB), result_summary(JSONB)
참조: 최적화설정, 생산계획, 시나리오