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“데이터 노이즈 뒤에 숨겨진 공정을 읽는 법: 이동평균(Moving Average)”

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🟦 왜 우리는 ‘순간 값’보다 ‘운전 흐름’에 주목해야 할까요?

연속 운전 기반의 공정은 24시간 멈추지 않습니다.

온도, 압력, 유량, 효율과 같은 핵심 변수들은 끊임없이 요동칩니다.

하지만 이때 측정되는 '순간 값'에는 수많은 노이즈가 섞여 있습니다.

• 일시적인 부하 변화나 외란
• 센서 자체의 특성 및 정밀도 문제
• 운전 모드 전환 시 발생하는 일시적 튀심(Spike)

이런 상황에서 "지금 이 변화가 공정이 나빠지는 신호일까, 아니면 단순한 노이즈일까?"

라는 질문에 답하기 위해 필요한 것이 바로 이동평균(Moving Average)입니다.

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🟦 이동평균: 값을 부드럽게 만드는 것이 아닌, '핵심'을 남기는 과정

"원본 데이터를 그냥 보면 안 되나요?"라는 의문이 생길 수 있습니다.

하지만 원본 데이터만 고집하면 자칫 '나무만 보고 숲을 놓치는' 우를 범할 수 있습니다.

• 원본 데이터의 한계 순간적인 변동이 너무 커서 미세한 경향성(Trend)을 파악하기 어렵고, 성급한 판단이나 불필요한 조작을 유발할 수 있습니다.
• 이동평균의 역할 일정 시간 동안의 데이터를 평균 내어 연속적으로 업데이트합니다. 이를 통해 노이즈를 걷어내고, 운전자가 진짜 주목해야 할 공정의 전반적인 안정성과 방향성을 명확히 드러냅니다. </aside>

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🟦 이동평균은 어떻게 만들어질까?

이동평균은 과거의 특정 구간을 한 번 계산하는 값이 아닙니다.

현재 시점을 기준으로, 최근 일정 시간 구간을 계속 갱신하며 계산되는 값입니다.

시간이 흐르면 평균에 포함되는 데이터도 함께 이동하고, 가장 오래된 값은 빠지고 새로운 값이 추가됩니다.

이 과정을 통해 평균값은 연속적으로 업데이트되며, 공정의 흐름을 하나의 기준선으로 만들어 줍니다.

즉, 이동평균은 ‘고정된 평균값’이 아니라, 시간과 함께 움직이며 공정 상태를 반영하는 살아있는 기준선입니다.

이동평균의 시간 구간은 공정 특성과 판단 목적에 따라 달라집니다.

단기적인 운전 안정성을 보고 싶을 때는 짧은 이동평균,

일일·주간 성능 흐름을 보고 싶을 때는 더 긴 이동평균이 적합합니다.

최근 24시간 구간이 이동하며 평균이 갱신되는 방식

**중요한 것은 ‘정답 값’이 아니라,

판단 목적에 맞는 기준선을 선택하는 것입니다.**

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🟦 현장에서 이동평균이 빛을 발하는 3가지 순간

① 공정 안정도(Stability)의 객관적 판단 순간 값이 흔들려도 이동평균선이 일정 레벨을 유지하고 있다면, 현재 공정은 외란 속에서도 안정적으로 제어되고 있음을 의미합니다.

② 미세한 이상 신호의 조기 포착 성능 저하나 설비 이상은 대개 아주 천천히 진행됩니다. 노이즈에 가려져 보이지 않던 미세한 하락 추세도 이동평균선을 통하면 훨씬 빠르고 명확하게 파악할 수 있습니다.

③ 운전 조건 변경 효과 검증 제어 로직을 수정하거나 운전 조건을 바꾼 후, "실제로 좋아졌는가?"에 대한 답은 순간 값이 아닌 이동평균선의 레벨 변화로 증명됩니다. 이는 데이터 기반의 객관적인 성과 지표가 됩니다.

물론 모든 상황에서 이동평균만 보는 것이 정답은 아닙니다.

급격한 이상 상황이나 설비 트립과 같은 이벤트는 순간 값 자체가 더 중요한 판단 기준이 됩니다.

따라서 이동평균은 순간 값과 함께 볼 때 가장 큰 효과를 발휘합니다.

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🟦 ROIS가 데이터를 다루는 법: 시간 중심의 정규화와 통합 뷰(View)

실제 현장 데이터는 수집 주기가 불규칙하거나 통신 상태에 따라 누락되기도 합니다.

ROIS는 이러한 현장 데이터의 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 방식을 적용합니다.

• 시간 기준 정규화: 불규칙한 수집 주기를 시간 축으로 정렬하여 이동평균의 정확도를 높입니다.
• 하이브리드 모니터링: 트렌드 화면에서 원본(Raw) 데이터와 이동평균을 동시에 제공합니다.
  • 순간 값: 급격한 트립(Trip)이나 비상 상황 대응
  • 이동평균: 전체적인 운전 흐름 및 성능 관리

이동평균은 별도의 분석 자료가 아닌, 운전 화면 안에서 바로 신뢰성 있는 판단에 활용되는 기준 데이터로 활용됩니다.

클릭 시 확대 가능

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🟦 공정을 '점'이 아닌 '선'으로 연결합니다

연속 공정 관리의 핵심은 연속성에 있습니다.

이동평균은 파편화된 숫자들을 하나의 흐름으로 연결하여, 운전자의 경험을 확신으로 바꿔주는 도구입니다.

ROIS는 현장의 모든 데이터가 단순한 숫자를 넘어, 신뢰할 수 있는 '의사결정의 기준'이 될 수 있도록 정교한 분석 환경을 제공하겠습니다.

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