POWER BI 학습을 마치며

엑셀을 이용한 Power BI - 2025.05.02 ~ 05.04 (24H)

 

설비 관리 핵심 지표(MTBF/MTTR) 심화 이해

MTBF (Mean Time Between Failures)

• 정의: 고장 간 평균 가동 시간, 즉 "설비가 고장 없이 얼마 동안 가동되었는가"를 나타내는 지표
• 공식: MTBF = 실가동시간 / 고장 횟수
• 의미: MTBF가 높다는 것은 고장이 잘 나지 않는, 신뢰성이 높은 설비라는 의미

MTTR (Mean Time To Repair)

• 정의: 고장이 발생했을 때 이를 수리하는 데 걸리는 평균 시간
• 공식: MTTR = 수리시간 / 고장 횟수
• 의미: MTTR이 낮을수록 설비를 빠르게 복구할 수 있어, 생산 라인의 다운타임을 최소화함

가용성 (Availability)

• 공식: 가용성 = MTBF / (MTBF + MTTR)
• 해석: 설비가 실제로 사용 가능한 상태로 얼마나 유지되는지를 나타냄
• 활용: MTBF와 MTTR 데이터를 바탕으로 가용성을 계산한 후, 이를 시각화하여 설비별 성능 상태를 직관적으로 파악
  • 예: 가용성 ≥ 90% → 파란색 (양호), < 90% → 빨간색 (주의 필요)

Power BI를 활용한 시각화

• 설비 번호별로 월별 MTBF/MTTR을 집계하고, 가용성 추이를 그래프로 표현함으로써 정비 전략 우선순위를 정함
• 수치 기반의 의사결정 체계를 마련하는 데 효과적인 분석 프레임이었고, 설비 신뢰성 향상과 유지비용 최적화에 기여할 수 있는 기반을 제공

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Power BI 수업을 들으면서 느낀 점

이번 Power BI 수업을 통해 단순한 보고서 작성 도구 이상의 강력한 데이터 분석 및 시각화 플랫폼이라는 사실을 체감했습니다. 특히 다음과 같은 부분이 인상 깊었다

1. 정량적 분석의 직관화
   • 단순한 숫자 나열이 아닌, 시각적 도구(막대그래프, 버블차트, 필터 등)를 통해 의미 있는 인사이트를 한눈에 파악할 수 있었습니다.
2. 문제 발견에서 해결책 제안까지
   • 판매 실적, 설비 효율, 생산성과 품질 등 다양한 영역의 데이터를 분석하면서, 단순한 확인 수준을 넘어서 실질적인 개선 포인트 도출로 이어질 수 있었습니다.
3. 데이터 기반 사고의 전환점
   • 기존에는 감각적·경험적 판단에 의존했던 영역들이, Power BI를 통해 수치 기반의 의사결정으로 전환될 수 있다는 점에서 큰 가능성을 느꼈습니다.
4. 자동화 및 상호작용 기능의 효율성
   • 필터 기능, 조건부 색상 설정, DAX 수식 등을 통해 데이터 자동화 및 실시간 분석이 가능해졌고, 반복적인 작업을 크게 줄일 수 있다는 점에서 업무 생산성을 높일 수 있다고 느꼈습니다.

정말 다양한 앱들과 ai 기술이 발전하고 있는 이런 상황에서 power bi 수업을 들으며 더욱 실무적이고 빠른 학습을 할 수있다고 생각하였습니다