3/7번째 챕터
15분
3-시그마 검사를 직관적으로 이해하기
센서 종류별 평소 분포에서 얼마나 벗어났는지 계산하고 품질 신호와 통계 경고의 역할을 구분합니다.
이번 단계의 질문
3-시그마 검사는 무엇을 찾고, 이번 세 경고에는 어떤 영향을 줄까요?
왜 지금 필요한가
시그마는 낯선 통계 용어지만 역할은 단순합니다. 각 센서 값이 같은 종류의 평소 값에서 표준편차 몇 배만큼 떨어졌는지를 하나의 숫자로 바꿉니다. 서로 다른 단위의 센서를 같은 상대 척도로 비교할 수 있게 합니다.
직접 해보기
processed의 이상 탐지 파이프라인(anomaly_detection)을 열고 Run을 선택합니다.
파이프라인은 센서 정규화 뒤 이상 탐지 코드를 실행해 이상 탐지 결과를 만듭니다.
코드에서 다음 두 규칙을 구분해 읽습니다.
통계 규칙: |값 - 같은 센서 종류의 평균| / 표준편차 >= sigma
상태 규칙: quality_flag가 HIGH_*이면 z-score와 관계없이 HIGH
이 결과가 나오면 성공
이상 탐지 결과에 3행이 생기고 모두 HIGH입니다.
| 설비 | 센서 | z-score | 심각도 | HIGH가 된 직접 근거 |
|---|---|---|---|---|
| CNC-03 | vibration | 2.83 | HIGH | HIGH_VIBRATION |
| CNC-05 | pressure | 1.15 | HIGH | HIGH_PRESSURE |
| CNC-09 | temperature | 1.92 | HIGH | HIGH_TEMP |

세 z-score는 기본 시그마 3.0보다 작습니다. 이번 결과에서 3-시그마 통계 규칙이 새로 잡은 행은 없고, 원천의 품질 신호가 세 행을 보존했습니다.
임계값을 바꿔 확인합니다
이상 탐지 코드의 sigma를 3.0에서 3.15로 바꾸고 다시 실행합니다. 결과는 여전히
같은 3행, 모두 HIGH입니다. 실험 뒤에는 3.0으로 되돌립니다.
다음 판단
세 경고가 모두 유효하다는 것을 확인했습니다. 다음 챕터에서는 경고를 설비 단위 점수로 압축하고, 동률인 세 설비의 첫 점검 순서를 정합니다.