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HC900-Crawler/docs
windpacer 447ccfa2b8 docs: 데이터 신뢰도·품질 게이트 + 제품별 분리 (§17)
6-2 분석 중 발견한 데이터 선별 방법론 정리:
- §17 온도 프로파일 불변성: 같은 제품·일정 진공이면 부하 무관 온도 일정.
  9-1 load-invariant(신뢰高), 6-2 드리프트.
- §17.1 제품별 분리 선결: 플랜트가 PM/PGMEA/EL 다품종 → 온도=제품 식별자.
  스팀맵·게이트·startup을 제품별로 학습(단일모델 금지).
- §17.2 SP-PV 괴리 = SP방치(MANUAL 캠페인) 탐지. 6-1<5℃ 항상, 6-2 5~6월 최대28℃.
  세척≠(풀피드 888) — 피드/제품으로 세척 vs 제품전환 구분.
- §17.3 현장정보: 품질이슈로 생산조건 변경중 → 5~6월 6-2=트러블슈팅(실험).
  ★학습=안정구간만, 신뢰도게이트를 "학습 데이터 선별기"로 격상. closed-loop 금물.

내일 "안정구간 자동 추출(데이터 선별기)" 구현 예정.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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