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Streamlit 센서 모니터링 대시보드

Day 5: 설비 고장 예측 시스템

학습 목표
  • Streamlit으로 실시간 센서 모니터링 대시보드를 구축할 수 있다
  • Plotly로 인터랙티브 센서 차트를 그릴 수 있다
  • 설비 상태 요약 및 알람 인디케이터를 구현할 수 있다

Streamlit 센서 모니터링 대시보드

설비 센서 데이터를 실시간으로 시각화하는 대시보드.

구성 요소

[대시보드 레이아웃]

┌───────────────────────────────────────┐
│  설비 고장 예측 시스템         [설비 선택 ▼] │
├───────┬───────┬───────┬───────────────┤
│ 정상  │ 주의  │ 경고  │ 위험          │
│  5대  │  2대  │  1대  │  0대          │
├───────┴───────┴───────┴───────────────┤
│  [센서 추이 차트 - Plotly]            │
│  진동 ~~~~/\/\/~~~~                    │
│  온도 ────/──────                      │
├───────────────────────────────────────┤
│  RUL 예측: 72 cycles                  │
│  ██████████████░░░░ 57%               │
├───────────────────────────────────────┤
│  최근 알람 이력                        │
│  09:15 경고 - 진동 4.8mm/s            │
└───────────────────────────────────────┘

pip install streamlit plotly로 설치 후 streamlit run dashboard.py로 실행하세요.

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힌트 보기
  • st.cache_data로 데이터를 캐싱하면 재실행 시 빠르다
  • plotly의 make_subplots로 다중 센서를 한 차트에 표시한다
  • st.metric으로 핵심 지표를 카드 형태로 보여준다
  • 실제 서비스에서는 DB나 MQTT에서 실시간 데이터를 수신한다
AI로 학습하기 — 꿀팁
알람 임계값을 스스로 검증하기AI 학습 팁

정상 데이터만 넣었을 때 오탐(false alarm)이 나지 않는지, 고장 직전 데이터에서 제때 울리는지 직접 테스트해보세요.

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실습 — 직접 해보기
Sensor Monitor 시뮬레이터
Streamlit 대시보드를 만들기 전에 실시간 차트·알람·RUL 게이지가 어느 자리에 놓이는지 보는 용도입니다. 센서 값은 시나리오가 만드는 합성 신호이고, RUL 게이지는 그 센서값을 읽어 추정한 것이 아니라 설비마다 미리 적어 둔 일수에서 정해진 비율로 내려가는 값입니다. 내가 만들 대시보드는 그 둘을 실제로 잇는 것이 목표입니다.
용어