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# 상관 & 인사이트

## Part D: 상관 & 인사이트 탐색

단일 테이블을 넘어 **관계**를 봅니다. 여기서 나온 가설이 이후 Genie·ML의 소재가 됩니다.

### 자재 로트 ↔ 불량 상관

```
특정 자재 공급사/로트가 불량과 상관있는지 분석해줘:
- @ccm_factory.bronze.traceability 로 시리얼별 사용 자재 로트(material_lot_ids)를 펼치고, @ccm_factory.bronze.defect_events / @ccm_factory.bronze.final_image_test 의 불량과 조인
- 공급사(supplier)별 불량률을 계산하고, 평균 대비 유의하게 높은 공급사를 찾아줘
- @ccm_factory.bronze.material_lot_master.defect_rate_incoming_pct(수입검사 불량률)과 실제 생산 불량률의 상관도 봐줘
결과를 공급사별 불량률 막대 차트로 보여줘.
```

> ✅ `Sup_S7`, `Sup_S8`의 불량률이 평균의 2\~3배로 나오면 데이터의 의도된 상관이 잘 살아있는 것입니다.

### 설비 상태 ↔ 고장(비가동) 상관

```
설비 노후/이상 신호가 고장으로 이어지는지 분석해줘:
- @ccm_factory.bronze.equipment_sensor_logs 에서 설비별 temperature_c, vibration_mm_s 의 일별 추세를 계산
- @ccm_factory.bronze.equipment_downtime 에서 downtime_type='BREAKDOWN' 발생 설비/시점과 비교
- BREAKDOWN 직전 구간에서 온도/진동이 상승 추세였는지 확인
온도·진동 추세와 고장 시점을 같이 볼 수 있는 시각화를 만들어줘.
```

### 클린룸 환경 ↔ 오염 불량 시간 상관

```
클린룸 파티클 급증이 오염 불량과 시간적으로 연관되는지 분석해줘:
- @ccm_factory.bronze.cleanroom_environment 의 particle_0_3um 이 급증한 라인×시간대를 찾고
- 같은 라인×시간대의 @ccm_factory.bronze.defect_events 중 defect_category='CONTAMINATION' 건수와 비교
- 파티클 스파이크 이후 일정 시간 내 오염 불량이 증가하는 패턴이 있는지 확인해줘
```

### AA 공정 ↔ 최종 화질 결과 연계

```
Active Alignment 품질이 최종 화질 판정으로 이어지는지 검증해줘:
- @ccm_factory.bronze.active_alignment.mtf_center_pct, tilt_x/y_arcmin 과 @ccm_factory.bronze.final_image_test.test_result 를 serial 기준 조인
- AA 단계 MTF가 낮거나 tilt가 큰 시리얼이 최종에서 FAIL 되는 비율이 높은지 확인
- tilt 절대값 구간별 최종 FAIL률을 표로 보여줘
```

> 💡 **AI 결과에 도전하기**: 상관을 봤다면 인과를 단정하지 말고 되물어보세요 —
>
> ```
> 방금 나온 "Sup_S8 로트의 불량률이 높다"는 결과가, 특정 모델이나 특정 라인에 몰려서 생긴 착시는 아닌지
> 모델·라인을 통제해서 다시 검증해줘. 교란 요인이 있으면 알려줘.
> ```

> 💡 **또 하나의 도전**: 데이터셋 전체에서 흥미로운 인사이트 3가지를 스스로 뽑게 해보세요 —
>
> ```
> ccm_factory.bronze 전체를 살펴보고, 품질/수율 개선에 도움될 흥미로운 인사이트 3가지를 근거 쿼리와 함께 제시해줘.
> ```

***


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