제조 설비 IoT 데이터 기반 실시간 최적화 검토

제조 설비의 IoT 데이터를 기반으로 실시간 최적화
- IoT 데이터를 사용해 제조 공정의 **설정 값 최적 화**를 실시간으로 수행한 샘플

**시나리오**

- **목표**: 제조 설비의 **온도**와 **진동** 데이터를 실시간으로 받아 공정 설정값(예: 속도, 압력)을 최적화하여 생산 품질을 유지하거나 에너지 소비를 최소화.
- **설정값 최적화 변수**:
   - 속도(v): 0≤v≤1000 \leq v \leq 1000≤v≤100
   - 압력(p): 0≤p≤500 \leq p \leq 500≤p≤50
- **IoT 데이터**:
   - T: 실시간 온도 센서 데이터 (°C)
   - V: 실시간 진동 센서 데이터 (mm/s)

### **시각화 설명**

1. **손실 그래프**:
   
   - `losses` 리스트에 각 반복에서 계산된 손실값을 저장.
   - 손실값의 감소 추이를 그래프로 시각화하여 최적화 진행 상황을 확인.
2. **속도 그래프**:
   
   - `speeds` 리스트에 예측된 속도 값을 저장.
   - 최적화 과정에서 속도 설정값의 변화를 추적.
3. **압력 그래프**:
   
   - `pressures` 리스트에 예측된 압력 값을 저장.
   - 압력 설정값이 어떻게 변화하는지 확인.
   -

### **코드 설명**

1. **IoT 데이터 생성**:
   
   - `generate_iot_data`: 온도와 진동 데이터를 임의로 생성하여 실시간 IoT 데이터를 시뮬레이션합니다.
2. **모델 정의**:
   
   - `ManufacturingOptimizer`: 제조 공정에서 속도와 압력을 예측하는 신경망.
   - 입력값: 온도와 진동 데이터.
   - 출력값: 최적의 속도와 압력.
3. **손실 함수**:
   
   - 목표값(50°C 및 진동 <5 mm/s)에서의 편차를 줄이는 방향으로 최적화.
   - 에너지 소비를 줄이기 위해 속도와 압력에 대한 패널티를 추가.
4. **실시간 최적화**:
   
   - IoT 데이터를 입력으로 받아, 속도와 압력을 실시간으로 조정.
   - 매 반복마다 현재 최적 설정값과 손실을 출력.

### **적용 가능성**

- **제조 공정 최적화**:
   - 설비의 속도, 압력, 또는 다른 제어 변수 최적화.
- **에너지 소비 감소**:
   - 효율적 공정 설정으로 불필요한 에너지 소비 줄임.
- **품질 유지**:
   - 제품 품질을 일정 수준으로 유지하면서 공정을 자동 조정.

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### 확장 방안

- **실제 IoT 데이터 연동**:
   - 센서 데이터를 활용하여 실제 설비에서 최적화 수행.
- **다변수 최적화**:
   - 속도, 압력 외에도 온도, 유량 등 다른 변수 추가.
- **강화 학습 결합**:
   - 강화 학습 기반 최적화로 더욱 복잡한 제어 문제 해결.