🧊 Melting-Tank MLOps

실시간 제조 공정 불량 예측 시스템
(Real-time Manufacturing Defect Prediction System)

📌 프로젝트 개요

melting-tank-mlops는 실제 제조 공정 데이터를 기반으로 실시간 불량 발생 확률을 예측하고 시각화하는 엔드-투-엔드(E2E) MLOps 시스템입니다.
AI 모델 예측, 실시간 시뮬레이터, 대시보드, AWS 클라우드 배포까지 모두 자동화되어 있습니다.

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🚀 주요 기능

🔹 1. MES 실시간 데이터 시뮬레이터

• CSV 기반 공정 데이터 스트리밍
• 30초 간격 예측 API 호출 자동화

🔹 2. AI 기반 불량 예측 모델

• LSTM 모델 기반 예측
• threshold 기반 불량/정상 판정
• 예측 결과 저장 및 통계 제공

🔹 3. FastAPI 백엔드

• /predict : 예측 API
• /dashboard/data : 실시간 데이터 제공
• /dashboard : Plotly.js 대시보드 렌더링

🔹 4. Plotly.js 실시간 대시보드

• 불량 발생 확률(%) 타임라인 그래프
• KPI 카드(마지막 예측값 / 최근 평균)
• KST 기준 시간 표시

🔹 5. AWS ECS Fargate 운영환경

• Docker 기반 컨테이너
• ALB(Application Load Balancer) 라우팅
• CloudWatch Logs 기반 실시간 로그 추적

🔹 6. GitHub → CodePipeline → ECS 자동 배포

• main 브랜치 push → 자동 Build & Deploy
• buildspec.yml 기반 도커 빌드 & ECR Push

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🏗 아키텍처 개요

CSV Simulator  →  FastAPI API →  ECS Fargate →  ALB → Dashboard
                  ↑                                       ↓
            LSTM Model                          Plotly.js Visualization

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📁 디렉토리 구조

melting-tank-mlops/
├── app/
│   ├── main.py               # FastAPI 진입점
│   ├── model.py              # LSTM 모델 로딩
│   ├── storage.py            # 예측 저장(KST 시간 적용)
│   ├── simulator.py          # MES 시뮬레이터
│   ├── dashboard.py          # 대시보드 라우팅
│   └── static/
│       └── dashboard.html    # Plotly.js 시각화 페이지
│
├── data/
│   └── melting-sensor.csv    # 시뮬레이션용 공정 데이터
│
├── Dockerfile
├── buildspec.yml
├── requirements.txt
└── README.md

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🐳 Docker 실행

1️⃣ 이미지 빌드

docker build -t melting-tank-api .

2️⃣ 로컬 실행

docker run -p 8080:8080 melting-tank-api

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📊 대시보드 예시

• 실시간 불량 확률 그래프
• 임계값(Threshold) 표시
• 최근 평균 불량률
• 마지막 예측값 (정상/불량)

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⚙️ AWS 배포 구조

• ECR 이미지 Push
• ECS Fargate 서비스 1개 + Task 1개 운영
• ALB Listener 라우팅:
  • /dashboard
  • /dashboard/data
  • /predict

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🧪 예측 API 예시

요청

POST /predict

응답

{
  "prob_ng": 0.78,
  "label": "NG",
  "timestamp": "2025-11-20 13:48:00"
}

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👤 Maintainer

youneedpython

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📄 License

This project is licensed under the MIT License.