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Streamlit 경영진용 제조 대시보드

Day 4: 생산 대시보드 & 모니터링

학습 목표

Streamlit으로 OEE, 불량률, 수요예측 통합 대시보드를 구현한다
plotly로 인터랙티브 차트를 작성한다
경영진이 의사결정에 활용할 수 있는 대시보드를 설계한다

Streamlit 대시보드

pip install streamlit plotly pandas
streamlit run dashboard.py

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힌트 보기

• st.metric()으로 KPI 카드를 만들면 delta(변화량)도 표시 가능
• plotly는 인터랙티브 — 마우스 호버로 상세값 확인
• st.cache_data로 데이터를 캐싱하면 성능 향상

정답 보기

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AI로 학습하기 — 꿀팁

Streamlit 제조 대시보드 스캐폴딩AI 학습 팁

AI에게 OEE 계산식과 불량률 데이터 구조를 주면 Plotly 인터랙티브 차트를 포함한 Streamlit 앱 전체 코드를 생성해줍니다.

Streamlit으로 제조 KPI 대시보드를 만들어줘. 상단에 OEE(가용성·성능·품질 게이지), Plotly로 일별 불량률 추이(라인차트), 설비별 가동률 히트맵, 수요예측 vs 실적 비교 차트를 포함하고, 사이드바에서 기간·라인 필터가 가능하도록 해줘.

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실습 — 직접 해보기

Smart Factory Dashboard 시뮬레이터

OEE 대시보드·Pareto·수요예측·공정 파라미터 화면이 어떤 지표를 어느 자리에 놓는지 보고 내 대시보드의 배치를 정하는 용도입니다. 설비와 주문은 합성 데이터이고 스케줄링은 규칙 기반이라 최적해를 찾지 않으므로, 재생 중에 움직이는 값을 실제 추세로 읽지 마세요.