시나리오 내용 반영

scenario_md/MNT02-장비정비·수리부속_단종관리-AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계/MNT02_실습가이드.md

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+**MNT02 실습가이드 - AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계**
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+구    분 **실습가이드 [교육용가상자료]**
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+**1. 실습 개요**
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+본 실습은 교육용 가상 야전 정비창의 수리부속 청구/출고 이력으로 부품 수요를 예측하고, 그 결과를 안전재고·결품(단종) 위험 지수, 단종예고 품목 최종 구매와 대체품 전환, 발주 승인 워크플로우로 연결하는 과정을 미션 단위로 구현한다. 미션마다 정답 코드(MNT02_정답코드.md)의 해당 코드를 웹 파이썬 실행기에 붙여 넣어 실행하고, 출력된 수치가 평가 기준을 충족하는지 확인한 뒤 파라미터를 바꿔 보는 도전 과제를 수행한다. 미션별 코드는 서로 독립적이어서 어느 미션부터 실행해도 동작한다.
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+| **과제** | MNT02 AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계 |
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+| **난이도·유형** | 고급 / 데이터분석형 |
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+| **예상 소요시간** | 미션 10개, 총 28.5시간 |
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+| **준비물** | MNT02_정답코드.md, 웹 파이썬 실행기(numpy·pandas·scipy·scikit-learn·matplotlib 사용 가능), 결과 기록용 문서 |
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+**2. 진행 방법**
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+- 정답코드 md에서 해당 미션의 코드 블록 전체를 복사해 실행기에 붙여 넣고 실행한다(부분 복사 시 자료 생성·모델 함수가 빠져 오류가 난다).
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+- 실행 결과를 md의 '실행 결과 예시'와 비교한다. 난수 시드가 고정되어 같은 값이 나오지만, 처리 시간(초)은 실행 환경에 따라 달라진다.
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+- 도전 과제는 코드 상단의 파라미터(서비스 수준 z, 위험 가중치, 예산 비율, 폭증 배수, 가상 단가 등)를 바꿔 다시 실행하고 변화와 이유를 기록한다.
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+- 그래프 글자는 영문, 표·출력은 한글이다. 한글이 깨지면 실행기 글꼴 문제이며 결과에는 영향이 없다.
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+- NSN·단가·업체는 모두 가상 값이다. 실제 부대 재고·조달 계약·업체 정보는 입력하지 않으며, 발주·최종 구매·대체품 전환은 정비장교 승인 사항이다.
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+**3. 미션 진행 요약**
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+| **미션** | **난이도·시간** | **핵심 확인 결과** |
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+| **M1. 야전 정비창 수리부속 청구/출고 이력 및 장비 가동률 데이터셋 스키마 정의** | 초급
+1.5시간 | 필드 24개(목표 20개 이상), 정상 샘플 20건 오류 0건 |
+| **M2. 결측치 보정, 계절성 수요 분리 및 수리부속 품목코드(NSN) 정제 전처리 모듈 구현** | 초급~중급
+2시간 | 정제 규칙 11종 적용, 정합성 검증 10/10 통과(100%) |
+| **M3. 이동평균 및 지수평활법 기반 1차 부품 소요량 예측 Baseline 알고리즘 구현** | 중급
+2.5시간 | Baseline MAPE: MA3 32.7%, SES 28.9%, 작년 같은 달 22.8% |
+| **M4. 시계열 머신러닝(Prophet/LSTM) 기반 결전 대비 야전 부품 수요 예측 모델 고도화** | 중급
+3시간 | 평균 MAPE: ML 22.3% / MA3 31.5%(목표 25% 이하) |
+| **M5. 적정 안전재고량 산출 및 결품 위험 지수(Stockout Risk) 엔진 개발** | 중급~고급
+3.5시간 | MAE 38.1%, RMSE 45.6% 개선(목표 20% 이상), R2 0.952 |
+| **M6. 야전 부품 재고 현황 및 긴급 조달 필요 품목 가시화 대시보드 구현** | 중급~고급
+3시간 | 상위 3개 인자 자동 산출률 100%(40개 품목) |
+| **M7. 부품 발주량 최종 확정을 위한 정비장교 HITL 승인/조정 워크플로우 설계** | 고급
+3.5시간 | 총비용 337.6 -> 129.8백만(61.5% 절감), 생산중·단종예고 품목만 13.0% 절감 |
+| **M8. 전시 작전 템포 증가 모의 부품 수요 300% 폭증 시뮬레이션 부하 테스트** | 고급
+3시간 | 경보 정확도 93.8%(목표 95% 미달), 경계 구간 제외 시 99.6% |
+| **M9. AAR 기반 부품 과다/과소 재고 예측 오차 분석 및 안전재고 파라미터 재보정** | 고급
+3시간 | 재보정 z: A 0.84, B 0.84, C 1.28 / 6개월 총비용 117.7 -> 55.3백만(53.0%) |
+| **M10. AI 기반 야전 정비 부품 수요예측 및 재고최적화 시스템 통합 패키지 완성** | 최고급
+3.5시간 | 자체 점검 6/6 PASS, 운영 가이드 완비율 100% |
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+**미션 1. 야전 정비창 수리부속 청구/출고 이력 및 장비 가동률 데이터셋 스키마 정의**
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+| **난이도·시간** | 초급 · 1.5시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M1 코드를 실행해 업무 프로세스 맵과 데이터 딕셔너리(청구/불출·품목/공급망·가동률)를 확인한다.
+2) 오류 주입 결과에서 각 오류가 어떤 규칙(형식·범위·누락·허용값·논리)에 걸렸는지 표로 정리한다.
+3) 단종 위험 분석에 쓰일 필드(prod_status, lead_time_m, supplier_count, alt_available)의 역할을 정리한다. |
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+| **확인할 결과** | 필드 24개(목표 20개 이상), 정상 샘플 20건 오류 0건
+주입 오류 6건(형식·최소값·누락·허용값·최대값·NSN 논리 불일치) 모두 검출 |
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+| **도전 과제** | 품목/공급망 묶음에 '단종 공지 일자(eol_notice_date, YYYY-MM)' 필드를 추가하고 형식이 틀린 값을 넣어 검출되는지 확인한다. |
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+| **제출물** | 스키마·딕셔너리 코드, 도메인 분석서(프로세스 맵·분석 목표) |
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+**미션 2. 결측치 보정, 계절성 수요 분리 및 수리부속 품목코드(NSN) 정제 전처리 모듈 구현**
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+| **난이도·시간** | 초급~중급 · 2시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M2 코드를 실행해 정제 규칙 11종의 처리 건수를 확인한다.
+2) 계절성 보간과 단순 선형 보간의 결측 월 보간 오차를 비교한다.
+3) 정제 전후 기술통계와 축전지 품목의 월별 계절지수를 해석한다. |
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+| **확인할 결과** | 정제 규칙 11종 적용, 정합성 검증 10/10 통과(100%)
+결측 월 보간 MAE: 계절성 5.72개 < 선형 7.86개 |
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+| **도전 과제** | R8 단위 환산에서 상자 배수(x10)를 x12로 바꿔 정제 후 평균 청구 수량과 정합성 검증 결과가 어떻게 바뀌는지 확인한다. |
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+| **제출물** | 전처리 코드, 정제 품질 보고서(규칙별 건수·전후 통계·계절지수) |
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+**미션 3. 이동평균 및 지수평활법 기반 1차 부품 소요량 예측 Baseline 알고리즘 구현**
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+| **난이도·시간** | 중급 · 2.5시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M3 코드를 실행해 MA3·MA6·SES·작년 같은 달 Baseline의 오차를 비교한다.
+2) 상관 검정표에서 유의미한 피처와 그렇지 않은 피처를 구분한다.
+3) ABC 분석 상위 20% 품목 중 단종·단종예고 품목을 확인한다. |
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+| **확인할 결과** | Baseline MAPE: MA3 32.7%, SES 28.9%, 작년 같은 달 22.8%
+유의한 피처 6개(목표 5개 이상), 상위 20% 중 단종 위험 품목 4개 |
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+| **도전 과제** | SES 평활 계수 후보 [0.1, 0.2, 0.3, 0.5]를 0.6 하나로 고정해 다시 실행하고 오차 변화와 이유를 쓴다. |
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+| **제출물** | EDA 결과(차트 8종), 핵심 발견점 요약 |
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+**미션 4. 시계열 머신러닝(Prophet/LSTM) 기반 결전 대비 야전 부품 수요 예측 모델 고도화**
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+| **난이도·시간** | 중급 · 3시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M4 코드를 실행해 파생 피처 15개와 시계열 교차검증 결과를 확인한다.
+2) 피처 중요도 상위 6개와 차원 축소 후보를 기록한다.
+3) 작전 템포 1.5배 시나리오에서 수요 증가 상위 품목의 생산 상태를 확인한다. |
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+| **확인할 결과** | 평균 MAPE: ML 22.3% / MA3 31.5%(목표 25% 이하)
+작전 템포 1.5배 시 전체 수요 946개 -> 1210개 |
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+| **도전 과제** | 차원 축소 후보(ma6, trend_t, lag2)를 FEATS에서 빼고 다시 실행해 MAPE 변화를 비교한다. |
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+| **제출물** | 피처 생성 코드, 교차검증 결과표, 결전 대비 예측표 |
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+**미션 5. 적정 안전재고량 산출 및 결품 위험 지수(Stockout Risk) 엔진 개발**
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+| **난이도·시간** | 중급~고급 · 3.5시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M5 코드를 실행해 Hold-out 성능표(MA3·단일 모델·앙상블)를 확인한다.
+2) 안전재고·재주문점 계산식과 위험 지수 구성(결품 확률·단종 상태·공급업체·대체품)을 정리한다.
+3) 위험 지수 상위 8개 품목의 생산 상태와 리드타임을 확인한다. |
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+| **확인할 결과** | MAE 38.1%, RMSE 45.6% 개선(목표 20% 이상), R2 0.952
+위험 등급: 경보 13개, 주의 2개, 관찰 25개 |
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+| **도전 과제** | _inv의 STATUS_W에서 단종예고 가중치를 0.5에서 0.8로 바꿔 경보 품목 수가 어떻게 달라지는지 확인한다. |
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+| **제출물** | 앙상블·안전재고 코드, 위험 지수표 |
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+**미션 6. 야전 부품 재고 현황 및 긴급 조달 필요 품목 가시화 대시보드 구현**
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+| **난이도·시간** | 중급~고급 · 3시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M6 코드를 실행해 상위 3개 인자 자동 산출률과 긴급 조달 품목 설명문을 확인한다.
+2) 요인별 평균 기여도와 생산 상태별 평균 위험 지수를 비교한다.
+3) 대시보드 그림(재고 대 재주문점, 품목군x상태 위험, 품목 기여도)을 보고 조달 우선순위를 토의한다. |
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+| **확인할 결과** | 상위 3개 인자 자동 산출률 100%(40개 품목)
+긴급 조달 13개, 평균 위험: 단종 92.0, 단종예고 84.5, 생산중 13.7 |
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+| **도전 과제** | 긴급 조달 기준(위험 60 이상)을 70 이상으로 바꿔 긴급 품목 목록과 설명이 어떻게 바뀌는지 비교한다. |
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+| **제출물** | 설명 코드, 긴급 조달 품목 설명문, 대시보드 그림 |
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+**미션 7. 부품 발주량 최종 확정을 위한 정비장교 HITL 승인/조정 워크플로우 설계**
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+| **난이도·시간** | 고급 · 3.5시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M7 코드를 실행해 3개 정책의 12개월 비용·충족률·회전율을 비교한다.
+2) 효과 분해(예측 정책 효과와 단종 대체품 전환 효과)와 민감도 결과를 정리한다.
+3) 발주 추천 LP 결과와 정비장교 결재(승인·조정·보류), 감사 로그 변조 검출을 확인한다. |
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+| **확인할 결과** | 총비용 337.6 -> 129.8백만(61.5% 절감), 생산중·단종예고 품목만 13.0% 절감
+자동 확정 0건, 결재 사유 기록률 100%, 변조 검출 성공 |
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+| **도전 과제** | BUDGET 비율을 0.6에서 0.4로 낮춰 LP 추천 건수와 고위험 품목의 충족 정도가 어떻게 바뀌는지 기록한다. |
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+| **제출물** | 백테스트·발주 승인 코드, 정책 비교표, 결재 결과표 |
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+**미션 8. 전시 작전 템포 증가 모의 부품 수요 300% 폭증 시뮬레이션 부하 테스트**
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+| **난이도·시간** | 고급 · 3시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M8 코드를 실행해 폭증 시 모델 직접 예측과 템포 계수 보정 예측의 합계를 비교한다.
+2) 예측 방식 4가지의 경보 정확도·결품 탐지율을 비교하고 미달 원인(경계 구간)을 확인한다.
+3) 품목 2,000개 부하 시험의 대시보드 갱신 시간을 기록한다. |
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+| **확인할 결과** | 경보 정확도 93.8%(목표 95% 미달), 경계 구간 제외 시 99.6%
+결품 탐지율 98.4%, 품목 2,000개 갱신 0.1초 이내(목표 2초) |
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+| **도전 과제** | GROUP_MULT의 배수 차이를 더 크게(예: battery 2.0, power_train 4.0) 바꿔 월별 실적 반영 방식의 효과가 커지는지 확인한다. |
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+| **제출물** | 부하 시험 코드, 방식별 경보 결과표, 경계 구간 처리 방안 |
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+**미션 9. AAR 기반 부품 과다/과소 재고 예측 오차 분석 및 안전재고 파라미터 재보정**
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+| **난이도·시간** | 고급 · 3시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M9 코드를 실행해 품목군별 예측 편향과 과다·결품 품목을 확인한다.
+2) 앞 6개월로 정한 ABC별 z와 편향 보정값을 뒤 6개월에서 검증한다.
+3) 3대 효과 지표, 민감도, 도입 로드맵을 효과 분석서로 정리한다. |
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+| **확인할 결과** | 재보정 z: A 0.84, B 0.84, C 1.28 / 6개월 총비용 117.7 -> 55.3백만(53.0%)
+정비 대기시간 89.3% 단축, 재고 회전율 1.2% 향상 |
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+| **도전 과제** | 코드 안 SHORT_MULT(결품 1개 손실 배수)를 0.6에서 1.2로 키워 ABC별 재보정 z와 정비 대기시간이 어떻게 달라지는지 확인한다. |
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+| **제출물** | AAR 분석 코드, 편차 원인 분석, 효과 지표·민감도 표, 로드맵 |
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+**미션 10. AI 기반 야전 정비 부품 수요예측 및 재고최적화 시스템 통합 패키지 완성**
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+| **난이도·시간** | 최고급 · 3.5시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M10 코드를 실행해 [1]~[7] 단계 결과를 순서대로 확인한다.
+2) 재학습 모델 비교 결과와 교체 판단, 단종예고 최종 구매 수량 계산 방법을 기록한다.
+3) 자체 점검표와 브리핑 요약 수치가 위 단계 결과와 일치하는지 대조한다. |
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+| **확인할 결과** | 자체 점검 6/6 PASS, 운영 가이드 완비율 100%
+검증 MAPE v1 20.0%, v2 20.9% -> v1 유지, 결재 대기 18건(발주 10, 최종 구매 8) |
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+| **도전 과제** | LTB_MONTHS를 24에서 12로 바꿔 최종 구매 수량과 결재 대기열이 어떻게 달라지는지 브리핑 요약으로 작성한다. |
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+| **제출물** | 통합 패키지 코드, 자체 점검표, 브리핑 요약 |
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+**4. 최종 점검표**
+
+| **점검 항목** | **확인** |
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+| 미션 1~10 코드가 모두 오류 없이 실행되었다 | ( ) |
+| 각 미션의 확인할 결과를 기록했다 | ( ) |
+| 도전 과제 결과와 이유를 기록했다 | ( ) |
+| 브리핑 수치가 실행 결과와 일치한다 | ( ) |
+| 실제 부대 재고·조달 계약·업체 정보를 사용하지 않았다 | ( ) |
+| 발주·최종 구매·대체품 전환은 정비장교 승인 사항으로 설계했다 | ( ) |