1년 안정적이던 품질 모델이 항상 공정 드리프트 때문에 무너지지는 않는다. 때로 레이블이 아래에서 움직인다. MES 업그레이드, 공장 표준화, 또는 사유 코드 “정리”가 SCRATCH_EDGE, SCRATCH_FACE, HANDLING을 OTHER로 합친다. 작업자는 차이를 안다. 데이터베이스는 모른다. 절단 이후 모든 행은 같은 키를 입은 다른 언어다.
버전 있는 택소노미 없이 그 절단을 가로질러 학습하면, 서류상 교정된 듯 보이면서 홀드 대기열에서 로트를 잘못 보내는 모델이 된다.
실제로 바뀐 것
지도 스크랩·결함 모델은 안정된 레이블 공간을 가정한다. 1월의 C3가 6월의 C3가 아니면 정밀도와 재현율은 무의미하다. 병합은 분명한 단절이다. 분할은 더 조용하다. 새 코드가 생기고 옛 코드는 쓰이지 않으며, 모델은 첫 고객 유출 뒤에야 새 이름을 충분히 본다.
분석과 학습이 쓰는 것이 주 코드라면 자유 텍스트 “사유 상세”는 구원하지 못한다. 상세 텍스트도 교대마다 철자와 언어가 바뀐다.
재학습 전 게이트
모든 학습 행에 택소노미 버전 ID를 고정하라. 코드 목록 해시, 시행일, 공장. 드롭다운을 줄이려던 사람이 아니라 품질 엔지니어링이 검토한 명시적 매핑 표가 없으면 버전 간 학습을 거부하라.
병합 후 과거 행을 새 코드로 백필하지 마라. 이력은 옛 온톨로지에 두고 보고 롤업에만 매핑하라. 세분 클래스가 필요한 모델은 세분 시대나, 정보 손실을 문서화한 신중 재매핑 부분 집합에서 학습해야 한다.
대시보드가 보여야 할 것
월별로 추적하라. OTHER/UNKNOWN 스크랩 비율, 정의 대비 사용 코드 수, 마지막 택소노미 변경일. 릴리스 후 OTHER가 뛰면 “더 단순한 MES”를 축하하지 말고 데이터 품질 결함을 열어라.
코드 병합 다음 주에 보이는 혼동 행렬 개선은 종종 더 거친 레이블의 산물이지 더 나은 검출이 아니다. 새 가중치를 내보내기 전에 어떤 클래스가 사라졌는지 물어라.
짧은 규칙: 모델은 사전보다 정직할 수 없다. 사전을 펌웨어처럼 버전 관리하라.