@ccm_factory.bronze.equipment_sensor_logs 의 temperature_c, vibration_mm_s 에 대해 설비별로 Z-score(또는 IQR)를 계산해서이상치 후보 건수를 설비별로 보여줘. 명백한 센서 스파이크(200℃ 초과)와, 통계적으로만 튀는 값을 구분해줘.
2단계 — 파라미터 결합 이상.
@ccm_factory.bronze.active_alignment 에서 mtf 는 정상인데 tilt 가 큰 것처럼, 단일 컬럼으로는 탐지되지 않지만조합으로 보면 이상한 시리얼이 있는지 찾아줘.
@ccm_factory.bronze.final_image_test.snr_db 와 @ccm_factory.bronze.dispensing_process.uv_dose_mj 의 결측이 무작위인지(MCAR),특정 조건(구형 테스터 설비, 특정 공정타입, 특정 기간)에 몰려있는지(MAR) 분석해줘.결측이 어떤 그룹에 집중되는지 표로 보여줘.
💡 결측이 “무작위”가 아니라 특정 설비/공정에 몰려 있으면, 단순 제거는 편향을 만듭니다 — 플래그 후 분석에서 제외하는 편이 안전합니다.