MFG
DATA
FORGE
제조 교육용 데이터 생성기 v2.0
🌡️
센서/공정 데이터
🔍
품질 검사
⚙️
설비 유지보수
🏭
생산 KPI
⚡
스트리밍 시뮬
📋
스키마 가이드
🔧
활용 도구:
Python Pandas · Power BI / Grafana · MLflow · Kafka · PostgreSQL / Data Lake
ETL 실습, 시계열 분석, 이상치 탐지 ML 모델, 실시간 KPI 대시보드 구축에 바로 사용 가능한 공정 센서 데이터를 생성합니다.
생성 설정
공장 / 라인 수
개 공장
개 라인
데이터 기간
1일 (1분 간격, 1,440행)
7일 (5분 간격, 2,016행)
30일 (10분 간격, 4,320행)
90일 (1시간 간격, 2,160행)
직접 입력
제조 공정 유형
반도체 (온도·압력·가스 Flow)
자동차 부품 (용접·도장·조립)
배터리 (전압·전류·온도·SOC)
철강 (압연·도금·냉각)
PCB (납땜·세정·검사)
음료 제조 (살균·충전·냉각)
제과/제빵 (반죽·오븐·냉각)
유제품 (살균·발효·충전)
육가공 (절단·훈연·급속냉동)
레토르트/통조림 (가압살균·밀봉)
센서 컬럼 선택
temperature c
pressure bar
vibration mm s
current a
voltage v
speed rpm
torque nm
cycle time s
oil temp c
air flow lmin
이상 데이터 설정 (Anomaly Injection)
🔴 스파이크 이상치 (급격한 값 변동)
비율 %
📈 드리프트 (서서히 증가/감소)
비율 %
⬜ 결측치 (NULL/NaN)
비율 %
📌 고착값 (동일값 반복)
비율 %
📡 노이즈 증가 (분산 폭발)
비율 %
출력 포맷
📄
CSV
Pandas/ETL
{ }
JSON
API/스트리밍
📃
JSONL
Kafka/Spark
🗄️
SQL INSERT
PostgreSQL
🚀 데이터 생성
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