[본캠프] 데이터기반 QA/QC 부트캠프 44일차

Tableau 개인 과제 - 제조 공정 KPI 대시보드 제작

1. 오늘의 학습 목표

오늘은 Tableau 개인 과제를 통해 제조 공정 데이터를 하나의 대시보드로 통합하여 KPI를 시각화하고, 센서 데이터를 활용한 공정 모니터링 화면을 구현하는 방법을 학습했다.

기계 가동 데이터와 센서 데이터를 하나의 데이터 원본으로 연결하고, KPI 계산식 작성부터 관리도(Control Chart), 대시보드 동작(Action)까지 실제 제조 현장에서 활용할 수 있는 대시보드를 제작하는 것이 이번 과제의 목표였다. 

Tableau 개인 과제 발제 [허진성 튜터님] _ Notion.pdf

---

2. 오늘 학습한 내용

Tableau Prep을 활용한 데이터 전처리

과제에서는 두 개의 데이터를 함께 사용했다.

• Hours of Machine Data : 장비별 생산 정보
• Sensor Data : 센서 시계열 데이터

Sensor Data는 Variable과 Value 형태의 세로 구조였기 때문에 Tableau Prep에서 행을 열(Pivot) 형태로 변환한 후 Tableau에서 사용할 수 있도록 전처리했다.

이후 두 데이터를 장비번호(EQP) 를 기준으로 관계(Relationship)로 연결하여 하나의 데이터 원본처럼 사용할 수 있도록 구성했다. 또한 Timestamp 필드는 문자열이므로 날짜 및 시간 타입으로 변환한 뒤 분석을 진행했다. 

Tableau 개인 과제 발제 [허진성 튜터님] _ Notion.pdf

---

제조 공정 KPI 계산

대시보드 상단에는 제조 현장을 한눈에 파악할 수 있는 KPI를 배치했다.

이번 과제에서 구현한 KPI는 다음과 같다.

• 총 생산수량
• 냉각수 사용량
• 평균 RPM
• 목표 초과 생산수량
• 총 수익
• 변동 비용
• 공헌 이익
• 업무 효율성

특히 목표 초과 생산수량은 단순 합계가 아니라 부품별 최소 목표 생산량을 기준으로 계산해야 했기 때문에 FIXED LOD와 MIN 함수를 함께 활용했다.

또한 업무 효율성은 생산시간 합계를 장비별 실제 업무시간으로 나누어 계산했으며, 작업 시작과 종료 시간의 차이를 계산하기 위해 DATEDIFF 함수도 사용했다.

이번 과제를 통해 단순 합계와 평균을 구하는 것을 넘어 LOD 표현식을 이용한 그룹 단위 계산과 여러 함수를 조합하는 방법을 익힐 수 있었다. 

Tableau 개인 과제 발제 [허진성 튜터님] _ Notion.pdf

---

센서 데이터 관리도(Control Chart) 구현

센서 데이터는 초 단위와 밀리초 단위 두 가지 형태로 시각화했다.

먼저 Timestamp를 날짜 형식으로 변환한 후 다음과 같은 사용자 지정 서식을 적용하여 밀리초까지 표시했다.

yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS

라인차트는 Timestamp를 연속형 초 단위로 배치하고 Result 평균을 이중축(Dual Axis)으로 표현했다.

하나는 라인, 다른 하나는 원으로 표시하여 데이터 흐름과 각 측정값을 동시에 확인할 수 있도록 구성했다. 또한 축의 0 포함을 해제하여 실제 센서 변화가 더욱 명확하게 보이도록 설정했다. 

Tableau 개인 과제 발제 [허진성 튜터님] _ Notion.pdf

---

UCL과 LCL을 활용한 이상치 표시

공정 품질을 확인하기 위해 관리 상한선(UCL)과 관리 하한선(LCL)을 매개변수(Parameter)로 생성했다.

과제에서는

• UCL : 95.3
• LCL : 94.7

값을 기준으로 참조 구간(Reference Band)을 만들었다.

이후 계산식을 이용하여 관리 범위 안에 있는 데이터는 파란색, 관리 범위를 벗어난 데이터는 빨간색으로 표현했다.

이를 통해 센서 값이 정상 범위 안에서 유지되는지, 어느 시점에서 이상치가 발생했는지를 직관적으로 확인할 수 있었다.

관리도는 제조 현장에서 품질 이상을 빠르게 탐지하기 위해 많이 사용하는 대표적인 시각화 방식이라는 점도 함께 이해할 수 있었다. 

Tableau 개인 과제 발제 [허진성 튜터님] _ Notion.pdf

---

대시보드 동작(Action) 구현

이번 과제의 핵심은 단순히 여러 그래프를 배치하는 것이 아니라 그래프끼리 연결되는 대시보드를 만드는 것이었다.

초 단위 그래프에서 특정 시점을 클릭하면 밀리초 단위 그래프가 해당 구간만 표시되도록 필터 동작(Action Filter) 을 적용했다.

또한 선택을 해제했을 때는 모든 데이터가 다시 표시되는 것이 아니라 모든 값 제외(Exclude All Values) 옵션을 적용하여 불필요한 데이터가 나타나지 않도록 구성했다.

이러한 동작 기능을 활용하면 사용자는 전체 추세를 확인한 뒤 필요한 구간만 선택하여 세부 데이터를 분석할 수 있어 탐색 효율이 크게 향상된다. 

Tableau 개인 과제 발제 [허진성 튜터님] _ Notion.pdf

---

대시보드 구성 및 마무리

최종 대시보드는 1400×800 크기로 제작했으며, KPI 카드와 초·밀리초 추세 그래프를 균형 있게 배치했다.

추가로 장비번호와 작업자 이름을 이용한 전역 필터(Global Filter) 도 구현하여 하나의 필터가 모든 시각화에 동시에 적용되도록 구성했다.

마지막에는 사용하지 않는 워크시트를 숨기고 Tableau Cloud에 게시하여 실제 공유 가능한 형태의 대시보드까지 완성했다. 

Tableau 개인 과제 발제 [허진성 튜터님] _ Notion.pdf

---

3. 나의 간단 소감

오늘은 Tableau에서 데이터를 시각화하는 수준을 넘어 실제 제조 현장에서 활용할 수 있는 공정 모니터링 대시보드를 직접 구현해 볼 수 있었다. KPI 계산에서는 FIXED와 DATEDIFF 같은 함수를 활용하며 계산식 작성 능력을 키울 수 있었고, 관리도와 참조 구간을 이용해 공정 이상을 직관적으로 표현하는 방법도 익혔다. 특히 대시보드 동작(Action)을 통해 하나의 그래프를 선택하면 다른 그래프가 함께 변경되는 구조를 구현하면서, 사용자가 원하는 정보를 빠르게 탐색할 수 있는 인터랙티브 대시보드의 중요성을 체감할 수 있었다. 앞으로는 단순히 보기 좋은 시각화보다 데이터를 빠르게 분석하고 의사결정을 지원하는 대시보드를 만드는 방향으로 계속 연습해 보고 싶다.