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분석 맥락→도구 선택→분석 과정→결론 결
기계 시스템의 데이터 분석 경험은 현장 실습에서 압축기 진동 측정 데이터를 수집하고 시계열로 시각화해 이상 징후 패턴을 확인한 것이었습니다. 숫자로만 볼 때 놓쳤던 추이가 그래프로 표현되면 바로 보인다는 것을 이 경험에서 확인했습니다. 엑셀 기반 시계열 분석으로 측정 날짜별 진동값을 정리하고 추세선을 그려 값이 점진적으로 상승하는 구간을 파악했습니다.
임계값 기준 알람 설정으로 어느 수준을 넘었을 때 점검이 필요한지를 기준값으로 표시해, 데이터 확인 시 즉각적으로 이상 여부를 판단할 수 있게 구성했습니다. 센서 오류로 인한 이상값이 분석을 오염시킬 수 있어, 데이터 정제 단계에서 물리적으로 불가능한 값을 제거하는 과정이 중요합니다.
분석 결과를 현장 담당자에게 보고할 때는, 수치보다 '어떤 설비가 언제까지 점검이 필요하다'는 결론 중심으로 전달해야 빠른 의사결정이 이루어집니다. 시계열 시각화와 임계값 기준 설정이 기계 데이터 분석의 핵심이라는 결론을 갖고 있습니다.