Gold Layer 집계

silver.final_test_clean, silver.serials_cleaned를 결합하여 ccm_factory.gold.daily_yield_summary를 만들려고 해. 그레인은 line_id × model_code × shift × event_date야. 먼저 집계 설계를 제안해줘.

line_id와 shift는 @ccm_factory.silver.final_test_clean(시리얼 최종결과) → @ccm_factory.silver.serials_cleaned(serial_id→wo_id, model_code) → @ccm_factory.bronze.work_orders(wo_id→line_id, shift) 경로로 가져와줘. event_date는 최종검사 timestamp의 DATE로.

컬럼 추가: line_id, model_code, shift, event_date, input_qty(투입 시리얼 수), good_qty(FINAL 통과 PASS 수), defect_qty(input_qty - good_qty), yield_pct(good_qty / input_qty * 100).

컬럼 더 추가: avg_mtf_center(최종검사 평균 MTF), top_defect_category(최다 불량 카테고리). event_date 파티셔닝과 테이블/컬럼 COMMENT를 추가해줘.

silver.production_flow, silver.aoi_defects, silver.final_test_clean을 결합하여 ccm_factory.gold.first_pass_yield를 만들려고 해. 그레인은 station × event_date, FPY = (재작업/재검 없이 한 번에 통과한 수) / (해당 스테이션 투입 수) * 100 이야. 먼저 설계를 제안해줘.

컬럼 추가: station, event_date, input_count, first_pass_count, rework_count, fpy_pct(first_pass_count / input_count * 100).

rolled_throughput_yield 컬럼도 추가해줘: 전 스테이션 FPY의 곱(라인 전체 직행률, 별도 컬럼 또는 요약행).

event_date 파티셔닝과 COMMENT를 추가해줘.

silver.defect_normalized를 집계하여 ccm_factory.gold.defect_pareto를 만들려고 해. 그레인은 defect_code × line_id × event_date야. 먼저 설계를 제안해줘.

컬럼 추가: defect_code, defect_category, line_id, event_date, defect_count, scrap_count, rework_count, critical_count. (disposition별 분해가 필요하면 scrap_count/rework_count로 제공)

파레토 80/20 분석용 컬럼 추가: pct_of_total(해당 라인/일 전체 불량 대비 비율), cum_pct(불량 많은 순 누적 비율, Window), top_root_cause(최다 root_cause_code).

event_date 파티셔닝과 COMMENT를 추가해줘.

silver.downtime_clean, silver.production_flow, silver.final_test_clean, bronze.equipment_master를 결합하여 ccm_factory.gold.oee_by_equipment를 만들려고 해. 그레인은 equipment_id × event_date, OEE = 가용성(Availability) × 성능(Performance) × 품질(Quality)이야. 먼저 설계를 제안해줘.

세 지표를 이렇게 계산해줘:
- availability = (계획가동시간 - 비가동시간) / 계획가동시간 · 비가동시간 = downtime_clean의 BREAKDOWN+CHANGEOVER+IDLE 합 (PM 제외 또는 옵션)
- performance = (실제 처리수 × 이상택트) / 실제가동시간 또는 실제UPH / rated_capacity_uph
- quality = 양품수 / 총생산수

컬럼 추가: equipment_id, equipment_type, line_id, event_date, planned_time_min, downtime_min, run_time_min, availability_pct, performance_pct, quality_pct, oee_pct(세 값의 곱), breakdown_min, changeover_min, pm_min(유형별 비가동).

event_date 파티셔닝, (equipment_id) Z-ORDER, COMMENT를 추가해줘.

silver.aa_measurements(및 dispensing_clean)를 집계하여 ccm_factory.gold.spc_process_capability를 만들려고 해. 그레인은 process × parameter × model_code × event_date이고 process/parameter 예는 ALIGN/mtf_center_pct, ALIGN/tilt_abs_max, DISPENSE/volume_mg야. 먼저 설계를 제안해줘.

각 파라미터에 대해 n, mean, stddev와 usl, lsl(규격 상/하한, 파라미터별 정의; 예 mtf_center_pct의 LSL = spec_mtf_min, tilt은 USL=5)를 계산해줘.

공정능력지수 추가: cp = (USL - LSL) / (6*stddev), cpk = MIN((USL-mean)/(3*stddev), (mean-LSL)/(3*stddev)), capability_grade(cpk>=1.33 '우수', 1.0~1.33 '보통', <1.0 '개선필요').

한쪽 규격만 있는 경우 단측 Cpk로 계산하고, event_date 파티셔닝과 COMMENT를 추가해줘.

silver.sensor_metrics_5min, silver.downtime_clean, silver.defect_normalized를 결합하여 ccm_factory.gold.equipment_health_score를 만들려고 해. 그레인은 equipment_id × event_date야. 먼저 설계를 제안해줘.

컬럼 추가: equipment_id, equipment_type, line_id, event_date, avg_temp, max_temp, avg_vibration, max_vibration, spike_count, breakdown_count, breakdown_min, defect_attributed_count(해당 설비 스테이션에서 발생한 불량 수).

health_score(0~100) 추가 — 100에서 감점: max_temp>80 -10, max_vibration>5 -15, spike_count>0 -10, breakdown -20/건, vib 상승추세 -10. health_grade: A(90~100) B(70~89) C(50~69) D(30~49) F(0~29).

risk_factors 위험요인 배열(예: ["high_vibration","thermal_spike","frequent_breakdown"])을 추가하고, @ccm_factory.bronze.equipment_master 조인으로 vendor, install_date를 추가해줘.

event_date 파티셔닝, equipment_id Z-ORDER, COMMENT를 추가해줘.

동일 방식으로 나머지 Gold 4개도 만들려고 해 (각 그레인 준수, COMMENT). 2개씩 나눠 요청할게.

먼저 1~2번, 위 "Gold 컬럼 표준"의 이름을 그대로 써줘:
1. gold.aa_quality_trend (그레인 모델×일): model_code, event_date, mtf_center_avg, mtf_center_p5, mtf_center_p95, mtf_corner_avg, tilt_abs_max_avg, below_spec_pct(silver.aa_measurements에서 mtf_center_pct < spec_mtf_min 인 시리얼 비율), aa_fail_pct, sample_count
2. gold.material_defect_correlation (그레인 자재로트×일): material_lot_id, supplier, material_type, event_date, used_qty(해당 로트 사용 시리얼 수), defect_qty(그중 불량 수), defect_rate_pct — traceability로 로트별 사용 시리얼의 불량을 집계 (Sup_S7/S8 부각). 조인 키는 material_lot_id.

이어서 3~4번:
3. gold.station_cycle_time (그레인 스테이션×일): station, event_date, avg_cycle_time_sec, median_cycle_time_sec, p95_cycle_time_sec, throughput_count — silver.production_flow 기반.
4. gold.product_traceability_360 (그레인 시리얼): serial_id, model_code, line_id, wo_id, final_result, aa_mtf_center, final_mtf_sfr_center, defect_count, material_lot_ids — 시리얼별 이력을 한 행으로 (에이전트/ML 소비용).

ccm_factory.gold의 모든 테이블 목록과 row count, 각 테이블 그레인을 표로 보여줘.
daily_yield_summary의 라인별 평균 수율과, defect_pareto 상위 5개 불량코드도 함께 보여줘.