RUL → 정비 시점 결정

RUL을 예측했으면, "언제 정비할 것인가?"를 결정해야 한다.

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정비 임계값 (Maintenance Threshold)

[RUL 기반 의사결정]

RUL 예측값
  |
  125 |━━━━━━━━━━ 정상 운전 (No Action)
      |
   60 |─ ─ ─ ─ ─ 부품 사전 발주
      |
   30 |━━━━━━━━━━ 정비 계획 수립 ← 경고 임계값
      |
   10 |██████████ 즉시 정비 필수 ← 위험 임계값
      |
    0 |XXXXXXXXXX 고장 (너무 늦음)

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비용 최적화

[비용 함수]

총 비용 = 정비 비용 + 고장 비용 + 생산 손실

정비 비용 (계획 정비):
  C_m = 부품비 + 인건비 + 정지 비용
  예: $5,000 (계획적 4시간 정지)

고장 비용 (비계획 정지):
  C_f = 부품비 + 긴급 인건비 + 2차 피해 + 생산 손실
  예: $100,000 (긴급 24시간 정지)

비용비: C_f / C_m = 20배

최적 임계값 계산

[최적 정비 시점]

T* = argmin E[Cost(T)]

E[Cost(T)] = P(fail before T) x C_f + P(maintain at T) x C_m

  비용
   |
   |\                        정비 비용 (너무 자주)
   | \                      /
   |  \                   /
   |   \      최적점     /
   |    \      *       /
   |     \    / \    /
   |      \  /   \ /
   |       \/     고장 비용 (너무 늦게)
   └──────────────────→ 정비 임계값 (RUL)
      10   20  30  40  50

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안전 마진

예측에는 불확실성이 있으므로 안전 마진을 추가한다.

정비 시점 = RUL_predicted - Safety_Margin

Safety_Margin 결정 요소:
├── 모델 RMSE (예: 15 cycles)
├── 신뢰 구간 하한 (Day 4 불확실성 결과)
├── 부품 조달 리드타임 (예: 5일)
└── 현장 안전 규정

실무 공식:
  Safety_Margin = max(RMSE x 1.5, Lead_Time)
  예: max(15 x 1.5, 5) = 22.5 cycles

  RUL = 50 → 정비 시점 = 50 - 23 = 27 cycles 후

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정비 우선순위

여러 설비의 RUL을 동시에 관리할 때:

우선순위	기준	예시
1 (긴급)	RUL < 위험 임계값	RUL < 10
2 (높음)	RUL < 경고 임계값	10 <= RUL < 30
3 (보통)	경고 근접	30 <= RUL < 60
4 (낮음)	충분한 RUL	RUL >= 60

[정비 대기열 예시]

설비A: RUL=8   ★★★ 즉시 정비
설비C: RUL=25  ★★  이번 주 정비
설비B: RUL=45  ★   다음 달 정비
설비D: RUL=110     모니터링 지속

핵심: RUL 예측 + 비용 최적화 + 안전 마진 = 최적 정비 전략