분석 대시보드
분석 대시보드는 생산 현장의 현재 측정값과 AI 추론 결과를 한 화면에서 비교하는 시작 화면입니다. 원천 데이터가 정상적으로 들어오는지 확인하고, 예측값의 변화가 실제 공정 상태와 맞는지 빠르게 판단할 때 사용합니다.
개요
화면은 현재값, 추론값, 두 값의 차이와 최근 결정계수(R²)를 함께 표시합니다. 값 하나만 보고 설비나 공정을 조정하지 말고 측정 시각, 데이터 품질과 최근 추세를 함께 확인하십시오.
주요 지표
| 지표 | 확인할 내용 |
|---|---|
| 현재 | 설비 또는 공정에서 마지막으로 수집된 실제 측정값입니다. |
| 추론 | 현재 입력 데이터를 모델에 적용해 계산한 예측값입니다. |
| 차이 | 현재값과 추론값 사이의 편차입니다. |
| 5분간 R² | 최근 5분 구간에서 실제값과 예측값이 얼마나 일치하는지 나타냅니다. |
| 전기전도도 | 포장 공정 품질 판단에 사용하는 전도도 측정값입니다. |
R²가 높더라도 데이터 수집이 끊겼거나 오래된 값이면 현재 판단 근거로 사용할 수 없습니다. 각 카드의 수집·추론 시각을 먼저 확인합니다.
현황 확인
- 화면을 열고 데이터가 갱신되는지 확인합니다.
- 현재값과 추론값의 측정 단위가 같은지 확인합니다.
- 차이가 평소 범위를 벗어나면 최근 추세를 확인합니다.
- R²가 갑자기 낮아졌다면 입력 데이터 누락이나 공정 조건 변경 여부를 점검합니다.
- 특정 포장 라인의 상세 확인이 필요하면 포장 라인 개요 또는 제어 화면으로 이동합니다.
데이터 품질 읽기
데이터 품질 카드는 최근 수집 데이터의 누락, 지연과 유효 범위를 종합해 보여 줍니다. 품질이 낮아지는 자산이 있으면 AI 모델보다 먼저 센서 연결과 수집 주기를 확인해야 합니다. 품질 점수는 생산 품질 판정값이 아니라 분석에 사용할 데이터의 신뢰 상태입니다.
추론값 사용
추론 결과는 작업자의 판단을 보조합니다. 값이 정상 범위에 있더라도 공정 알람이나 현장 점검 결과가 다르면 실제 설비 상태를 우선합니다. 공정 설정을 바꾸기 전에는 같은 시간대의 원천값, 예측 상태와 모델 로드 상태를 확인하십시오.
갱신되지 않을 때
- 현재값이 바뀌지 않으면 수집 노드와 마지막 수집 시각을 확인합니다.
- 추론값만 비어 있으면 모델이 로드됐는지, 노드가 실행 가능한 상태인지 확인합니다.
- R²가 표시되지 않으면 비교할 실제값과 예측값이 충분히 쌓였는지 확인합니다.
- 연결 오류가 계속되면 ML API 주소와 분석 서버 상태를 관리자에게 확인합니다.
관련 작업
- 분석 노드에서 수집·학습·추론 노드의 실행 상태를 확인합니다.
- 포장 라인 AI에서 라인별 현재값, 추천값과 예측 근거를 확인합니다.
- 분석 설정에서 ML API와 Echo API 연결 주소를 관리합니다.