15분
Python 기반 제조 KPI 분석 실습
Day 1: 제조 데이터 분석 기초
Python 기반 제조 KPI 분석 실습
스마트 팩토리 최적화 > Day 1: 제조 데이터 분석 기초
학습 목표
- 지표를 계산하기 전에 데이터가 물리적으로 성립하는지 확인한다
- pandas로 OEE를 계산할 수 있다
- 시간대별, 설비별 KPI 비교 분석을 수행한다
- 병목 설비를 데이터 기반으로 식별한다
제조 KPI 분석
가상 MES 데이터로 OEE 및 주요 KPI를 분석합니다.
- 데이터 유효성 점검 (성능 100% 초과, 가동시간 + 정지시간 불일치)
- 설비별 OEE 계산
- 시간대별 생산성 분석
- 병목 설비 식별
- 불량률 분포 분석
1번을 먼저 하는 데는 까닭이 있습니다. 성능은 이상 사이클타임을 기준으로 계산하므로 실제 사이클타임이 그보다 짧게 기록되면 100%를 넘고, 그러면 OEE 자체가 100%를 넘습니다. 불가능한 값이 섞인 데이터로는 어느 설비가 병목인지 판단할 수 없습니다.
pip install pandas matplotlib
python mfg_kpi.py에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • OEE = 가용성 x 성능 x 품질
- • 성능은 100%를 넘을 수 없다. 넘었다면 이상 사이클타임 기준이나 생산수 집계를 의심한다
- • 병목 설비 = OEE가 가장 낮은 설비
- • boxplot으로 불량률 편차 확인이 효과적
정답 보기
에디터 로딩 중...
AI로 학습하기 — 꿀팁
KPI 해석을 AI로 심화하기AI 학습 팁
계산한 OEE/Cpk 수치가 무엇을 의미하는지, 개선하려면 어디부터 봐야 하는지 AI에게 물어보세요.
우리 라인 OEE가 가용성 90% 성능 85% 품질 98%로 나왔어. 어느 지표부터 개선해야 효과가 클지 근거와 함께 알려줘.
이 팁이 도움이 됐나요?
실습 — 직접 해보기
Smart Factory
OEE 를 가동률·성능·품질 셋으로 갈라 보여주는 화면입니다. 설비와 주문은 합성 데이터이고 OEE 정의는 공장마다 달라 이 화면의 값을 다른 공장 숫자와 그대로 견줄 수 없습니다. 내가 쓴 KPI 계산식이 세 항을 각각 무엇으로 잡았는지 화면과 맞춰 보세요.