40분
정비 일정 자동 추천: RUL 기반 스케줄링
Day 5: 실전 프로젝트 — 설비 고장 예측 시스템
정비 일정 자동 추천: RUL 기반 스케줄링
예지보전 — 설비 고장 예측 시스템 > Day 5: 실전 프로젝트 — 설비 고장 예측 시스템
학습 목표
RUL 예측 결과를 기반으로 정비 일정을 자동 생성할 수 있다 우선순위 기반 정비 대기열을 구현할 수 있다 정비 리소스(인력, 부품) 제약을 고려한 스케줄링을 할 수 있다
정비 일정 자동 추천
[스케줄링 흐름]
각 설비 RUL 예측
↓
안전 마진 적용 (RUL - margin)
↓
우선순위 정렬 (위험 → 정상)
↓
리소스 제약 확인 (일일 정비 가능 대수)
↓
정비 일정표 출력아래 코드를 maintenance_scheduler.py로 저장하고 실행하세요.
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • 안전 마진 = model_RMSE x criticality_factor + 2*sigma(불확실성)
- • 일일 정비 용량을 초과하면 다음 날로 밀린다
- • 긴급/높음 우선순위는 즉시 스케줄, 보통/낮음은 기한 내 스케줄
- • 실무에서는 부품 재고, 인력 가용성도 제약 조건으로 추가한다
AI로 학습하기 — 꿀팁
✅RUL 스케줄링 우선순위 로직 검증AI 학습 팁
AI에게 RUL 기반 정비 일정 자동 추천 코드에서 불확실성 높은 설비와 낮은 RUL 설비의 우선순위 충돌 케이스를 탐지해달라고 요청하세요.
이 RUL 기반 정비 스케줄링 코드의 우선순위 대기열 로직을 검증해줘. (1) RUL이 낮지만 신뢰도도 낮은 설비 vs RUL이 약간 높지만 확실한 설비 중 어느 쪽이 먼저 배정되는지, (2) 정비 자원(기술자 수) 제한 조건에서 큐 오버플로우 처리, (3) 이미 정비 중인 설비에 새 알람 발생 시 중복 배정 방지를 각각 테스트해줘.
이 팁이 도움이 됐나요?