최종 프로젝트 4일차: 고장 데이터 분석과 수명 예측

프로젝트 1주차 타임라인 (Fri Jan 2 2026)

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고장 데이터 분석과 수명 예측

엑셀 분석 환경 설정 및 데이터 이해

도구	핵심 역할	QC·신뢰성 관점 활용
엑셀 함수	즉각적 계산	평균, 분산, Cp/Cpk, Weibull 확률
분석 도구팩	통계 로직 패키지	t-test, ANOVA, 회귀
시각화	분포·이상치 파악	히스토그램, 박스플롯
피벗 테이블	집계·비교	고장 유형별 빈도, 공정 비교
Power Query	데이터 정제	설비 로그 통합, 결측·형식 정리
VBA	반복 자동화	관리도·보고서 자동 생성
Power Pivot	대규모 모델	누적 불량률, 시계열 KPI
해법 찾기	최적화	공정 조건 최적화
Python in Excel	고급 분석	Weibull MLE, 생존분석

• 분석 도구팩: 파일 → 옵션 → 추가 기능 → Excel 추가 기능 → 분석 도구
• 개발 도구(VBA): 파일 → 옵션 → 리본 사용자 지정 → 개발 도구
• Power Query / Power Pivot: 최신 Excel 기본 포함 (비활성화 시 옵션에서 체크)

엑셀 분석 요청 정석 템플릿

사용 프로그램 → 데이터 샘플(헤더 포함) → 시작 셀 위치 → 전체 데이터 범위 → 분석 조건 → 결과 위치 및 형식

품질 통계 복습

[1] 정규분포 - 치우침 없는 자연 변동, [2] 이항/포아송 = 불량 및 결점, [3] Weibull - 수명 및 고장

DOE 핵심 기법	사용 조건
Full Factorial	인자 적고 상호작용 중요
Fractional	인자 많고 주효과 위주
RSM	최적 조건 탐색
Mixture	배합비 문제
Taguchi	변동에 강한 설계

데이터 분석 흐름

1. 데이터 건강검진 (EDA): 요약 통계 확인 → 중복 데이터 점검 → 결측치 확인 → 이상치 탐지(IQR)
2. 공정능력 분석 (Cp / Cpk): Cp 공정 산포 자체 평가, Cpk 실제 공정 위치를 반영한 지표 (e.g. Cpk > 1.33 관리 가능한 공정)
3. 와이블 수명 분석: [1] β > 1 전형적인 마모 고장 패턴, [2] 특성 수명 η 기준으로 수명 해석
                              고장 데이터만 사용 시 생존 편향 발생, 우측 중도 절단 무시 시 수명 과소평가 → Kaplan Meier 분석 필요
4. 요인 분석 (ANOVA): p value > 0.05 통계적 차이 없음 (e.g. 토크 문제는 등급 차이보다 공정 조건 영향)

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문제 설명	solution.py
#113 n개의 송전탑이 전선을 통해 하나의 트리 형태로 연결되어 있습니다. 당신은 이 전선들 중 하나를 끊어서 현재의 전력망 네트워크를 2개로 분할하려고 합니다. 이때, 두 전력망이 갖게 되는 송전탑의 개수를 최대한 비슷하게 맞추고자 합니다. 송전탑의 개수 n, 그리고 전선 정보 wires가 매개변수로 주어집니다. 전선들 중 하나를 끊어서 송전탑 개수가 가능한 비슷하도록 두 전력망으로 나누었을 때, 두 전력망이 가지고 있는 송전탑 개수의 차이(절대값)를 return 하도록 solution 함수를 완성해주세요.	def solution(n, wires):      ans = n      for sub in (wires[i + 1:] + wires[:i] for i in range(len(wires))):           s = set(sub[0])           [s.update(v) for _ in sub for v in sub if set(v) & s]           ans = min(ans, abs(2 * len(s) - n))      return ans