2nd/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Predictive_Maintenance.md

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Predictive_Maintenance (PdM)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

과거의 고장 패턴을 학습하여 미래의 이상 징후를 사전에 포착함으로써 시스템 가동 중단을 원천 차단하는 지능형 유지보수 체계.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

• 추출된 패턴: 센서 데이터의 이상 탐지(Anomaly Detection)와 잔여 수명 예측(RUL)을 통해 정비 시점을 최적화하는 패턴.
• 세부 내용:
  • 진동, 온도, 전력 소모 등 시계열 데이터의 특징 추출 및 분석.
  • 확률론적 모델(Bayesian) 및 딥러닝(RNN/LSTM) 기반의 고장 확률 산출.
  • 디지털 트윈과 결합하여 가상 환경에서 정비 시뮬레이션 수행.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

• 과거 데이터와의 충돌: 고장 후 수리(Reactive)나 정기 점검(Preventive)에서 데이터 기반 실시간 대응(Predictive)으로의 전환.
• 정책 변화: 성능 가중치(w1) 관점에서 가동 시간(Uptime) 극대화를 위한 핵심 전략으로 배치.

🔗 지식 연결 (Graph)

• Parent: 10_Wiki/💡 Topics/Graphics
• Related: Digital_Twin, Anomaly-Detection, IoT
• Raw Source: 00_Raw/2026-04-20/Predictive Maintenance (PdM).md

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

• (TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

• (TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

• 정보 상태: needs_review
• 출처 신뢰도: A
• 검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

• 기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
• 처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
• 처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

• (TODO)

선택 B를 써야 할 때:

• (TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

• [안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)