센서 값과 품질 신호 함께 읽기
20개 센서 행에서 값, 단위, 품질 신호를 함께 읽고 세 HIGH 경고의 원천을 찾습니다.
이번 단계의 질문
세 경고는 큰 숫자 때문에 생겼을까요, 센서가 보낸 상태 신호 때문에 생겼을까요?
왜 지금 필요한가
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.
직접 해보기
processed 컬렉션에서 기계 센서 측정값(machine_sensors)의 미리보기를 엽니다.
다음 컬럼을 보이도록 정렬한 뒤 quality_flag로 필터링합니다.
machine_id, sensor_type, value, unit, recorded_at, quality_flag
먼저 quality_flag = OK의 행 수를 확인하고, 이어서 HIGH_로 시작하는 행만 남깁니다.
이 결과가 나오면 성공
20행 가운데 17행은 OK, 3행은 명시적 고위험 신호입니다.
| 설비 | 센서 | 값 | 품질 신호 | 시각(UTC) |
|---|---|---|---|---|
| CNC-03 | vibration | 4.71 m/s² | HIGH_VIBRATION | 08:00:30 |
| CNC-05 | pressure | 8.9 bar | HIGH_PRESSURE | 08:01:00 |
| CNC-09 | temperature | 103.7 °C | HIGH_TEMP | 08:02:30 |
결과를 해석합니다
세 행은 값만 보고 만든 추정이 아니라 센서 원천이 이미 보낸 상태 신호를 갖고 있습니다. 따라서 다음 단계의 통계 임계값을 약간 바꾸더라도 이 신호를 무시하면 안 됩니다.
machine_id와 sensor_type의 고유 조합은 17개입니다. CNC-01만 진동·온도·압력 센서
3종을 모두 갖고 있고, 다른 설비는 1~2종입니다. 센서 수가 많다는 이유만으로 CNC-01을
우선 점검 대상으로 고르면 안 됩니다. 이번 판단의 출발점은 세 HIGH_* 행입니다.
다음 판단
세 경고의 원천을 확인했습니다. 이제 3-시그마 검사가 각 값을 같은 척도로 바꾸는 방법과, 명시적 품질 신호가 그 검사보다 우선하는 이유를 살펴봅니다.