17. 제어층 — 워크플로 파일에서 SCADA/MES 까지 · 유박사의 mRNA 즉석 합성기 첫걸음 III

	[A] 2023	[B] 2026
형태	워크플로 파일 + 터치스크린	중앙 파이썬 SCADA/MES 계층
단위	(밸브 상태, 펌프, 속도, 시간)	단위조작 일정 · 유량 · 방향 · 완충액
전환 조건	시간	센서 값 + 안정성
기록	실행한 흐름이 회색으로 표시	밸브·유량·pH·전도도를 1~2초마다 시각과 함께
세척	`wash` 파일 수동 선택	CIP/SIP 자동 · 재평형까지
개별 GUI	모듈별 없음 (한 화면)	모듈별 GUI 를 없애고 하나로 대체

마지막 줄이 흥미롭습니다. 상용 장비를 여럿 사면 제조사마다 프로그램이 따로입니다. [B]는 그것들을 걷어내고 파이썬 한 층으로 덮었습니다.

기록이 있을 때와 없을 때 무엇을 할 수 있는지 차이를 봅니다.

Python 브라우저에서 실행

# 기록이 없으면 무엇을 못 하나 — 배치 실패를 되짚는 상황을 흉내 낸다
import numpy as np
rng = np.random.default_rng(42)

n = 1200                       # 1~2초 간격 로그 (약 30분)
cond = 5 + np.zeros(n)
cond[600:640] = 5 + np.linspace(0, 38, 40)     # 용출 시작
cond[640:] = 43
cond += rng.normal(0, 0.6, n)
# 사고: 780~800 구간에 기포로 전도도가 튄다
cond[780:800] += rng.normal(0, 12, 20)

print("로그가 있을 때 — 이상 구간을 자동으로 찾는다")
w = 20
roll = np.convolve(cond, np.ones(w) / w, "same")
resid = np.abs(cond - roll)
thr = resid.mean() + 4 * resid.std()
bad = np.where(resid > thr)[0]
if len(bad):
    print("  이상 표본 %d 개, 구간 %d~%d (약 %.1f~%.1f 분)"
          % (len(bad), bad.min(), bad.max(), bad.min() * 1.5 / 60, bad.max() * 1.5 / 60))
    print("  → '이 배치의 용출 중 기포 유입' 이라는 가설을 세울 수 있다.")
else:
    print("  이상 없음")
print()
print("로그가 없을 때 — 남는 것은 '이 배치는 수율이 낮았다' 한 줄뿐이다.")
print("  원인을 못 찾으면 같은 실패를 되풀이한다.")

로그 간격과 잡음을 밀어 보세요. 이상을 잡아낼 수 있는 구간이 어떻게 달라지는지 보입니다.

불러오는 중…

자동화의 세 단계

1️⃣

기계화

사람이 하던 동작을 기계가 한다 — [A]의 펌프와 밸브

2️⃣

자동화

순서까지 기계가 판단한다 — [B]의 센서 게이팅

3️⃣

자율화

조건까지 스스로 고친다 — 아직 아무도 못 했다

[B]는 유량 스윕으로 파레토 최적을 찾는 데까지 갔습니다. 그러나 그것은 정해진 범위를 훑는 것이지 스스로 배우는 것이 아닙니다. 논문 자신이 “AI 기반 공정 최적화” 를 앞으로의 일로 적었습니다.

🤔 확인 문제

[B]가 모듈별 GUI 를 없애고 파이썬 한 층으로 덮은 목적은?

🤔 확인 문제

1~2초 간격 로깅이 실무에서 갖는 가장 큰 값어치는?