[Streamlit] 1회차. 대시보드 완전 정복 (07.24)

대시보드란?

• 직관적으로 필요한 데이터를 이해하고 의사결정을 지원해주는 도구
• 업무 효율 및 의사결정 속도를 높여주는 도구
• 여러 주요 지표(KPI)를 하나의 화면에 종합적으로 보여주는 도구

• 실시간(또는 정기적) 업데이트: 최신 데이터로 바로 확인
• 사용자 맞춤형: 경영진, 현장 관리자, 품질팀 등 대상에 따라 다른 지표 구성
• 시각적 직관성: 차트·그래프·지표 카드를 활용, 핵심을 빠르게 파악

나쁜 대시보드: 지표 과잉, 연관성 없는 데이터, 시각적 혼란, 액션 아이디어 부족

좋은 대시보드: 명확한 목적, 핵심 지표 중심, 비교와 맥락 제공, 인터랙티브 기능

• 누가(Who): 관리자, 실무자, 특정 팀, 임원 등
• 왜(Why): “생산 효율을 높이기 위해?”, “불량률을 줄이기 위해?” 등의 목적
• 무엇을(What): KPI 선정(가동률, 품질지표, 비용지표 등)
• 어떻게(How): 절대 수치, 비율, 트렌드 비교, 카테고리별 분석 등
• 언제(When): 실시간, 일별, 주별, 월별?
• 디자인(Design): KPI 우선 배치 → 개요 → 상세 분석 → 액션 아이디어 순의 논리적 흐름

주요 KPI

1. 비가동률 (Downtime in %)

• 전체 운영 가능 시간 중 실제로 비가동 상태에 있었던 시간 비율

2. 가동률 (Uptime in %)

• 전체 운영 가능 시간 중 실제로 가동 상태에 있었던 시간 비율

3. 초기 합격률 (First Pass Yield, FPY%)

• 생산된 제품이 첫 번째 품질 검사에서 합격하는 비율

4. 불량률 (Defect Rate)

• 전체 생산량 중 불량 제품이 차지하는 비율 

5. 스크랩률 (Scrap Rate)

• 생산 과정에서 폐기된 원자재 비율을 측정하는 지표

6. 생산 처리량 (Throughput)

• 단위 시간당 생상되는 제품 수량

7. 사이클 타임 (Cycle Time)

• 한 제품을 생산하는 데 걸리는 평균 시간 (단일 사이클 기준)

Streamlit 이란?

python을 활용한 간단한 웹앱 제작 라이브러리

• 간단한 사용법: 복잡한 웹 개발 기술 없이도 Python 코드만으로 쉽게 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다. Streamlit은 명령형 프로그래밍 모델을 사용하여 직관적으로 애플리케이션을 작성할 수 있습니다.
• 실시간 업데이트: 코드가 수정될 때마다 애플리케이션이 자동으로 업데이트되므로, 빠른 프로토타이핑과 개발이 가능
• 대화형 위젯: 슬라이더, 버튼, 셀렉트 박스 등의 다양한 대화형 위젯을 제공하여 사용자와의 상호작용을 쉽게 구현
• 데이터 시각화: Matplotlib, Plotly, Altair 등 다양한 데이터 시각화 라이브러리와의 호환성을 갖추고 있어, 데이터를 손쉽게 시각화 가능
• 배포 용이성: Streamlit 앱은 간단히 터미널에서 실행할 수 있으며, Streamlit Cloud를 통해 쉽게 배포 가능

pip install streamlit
streamlit hello
streamlit run 파일명