1. DB 설정

   DB_CONFIG = {"host": "100.105.75.47", "port": 5432, "dbname": "postgres", "user": "postgres", "password": "",}

2. 기본 설정 : 주 야간 생산 분류 - 한국 시간(KST) 로컬 기준

   • 주간 : [D-DAY] 08:30:00 ~ 20:29:59 → day 로 설정(08:30:00 & 20:29:59 포함)

   • 야간 : [D-DAY] 20:30:00 ~ 23:59:59 + [DAY+1일] 00:00:00 ~ 08:29:59 → night 로 설정(20:30:00 & 08:29:59 포함)

     → 주 야간 별로 시간 겹치지 않을 것

     → DB 시간 형식 관련 "HH:MI:SS"형식으로 정규화

3. 탐색할 테이블들의 컬럼 barcode_information 속성값은 가지고 있는 18번째 자리 문자는 아래의 가이드에 따라 다른 품번으로 분류할 것

   • 스키마 : g_production_film, 테이블 : remark_info(아래)

     barcode_information	pn	remark
     C	35643009	Non-PD
     P	35643010	Non-PD
     1	35654264	Non-PD
     N	35749091	Non-PD
     J	35930927	PD
     S	35930928	PD

     • 컬럼 barcode_information의 속성값은 18번째 문자 key값임

   → 탐색할 테이블들의 컬럼 barcode_information의 속성값이 “BA1WJ25273503681SJ8T-14F014-AE”라면 18번째 문자가 ‘J’이고

   스키마 : g_production_film, 테이블 : remark_info에 barcode_information의 속성값 ‘J’에 따라 “35930927” 품번 및 “PD”로 분류

4. 테스트 지연 제품 리스트

   • 목적 : 검사 시간이 비정상적으로 긴 데이터를 표시
   • 스키마 : e4_predictive_maintenance, 테이블 : pd_worst & 테이블 : non_pd_worst
   • 컬럼 end_day : date / 예시 : 2026-01-08 → 검사 완료된 날짜
   • 컬럼 end_time: text / 예시 : 04:31:06 → 검사 완료된 시각
   • 주간 생산, 즉 day 선택 시 → [D-DAY] 08:30:00 ~ 20:29:59의 조건에 해당하는 db만 scan할 것
   • 야간 생산, 즉 night 선택 시 → [D-DAY] 20:30:00 ~ 23:59:59 + [DAY+1일] 00:00:00 ~ 08:29:59의 조건에 해당하는 db만 scan할 것
   • 주 야간 생산 시간 입력에 따라 컬럼 barcode_information, remark, station, end_day, end_time, run_time, test_contents, file_path의 속성값을 가지고 올 것, 아래 참고
   • 컬럼 pn은 항상 3번에 스키마와 테이블을 조회하여 해당 속성값을 가지고 올 것
   • 아래와 같이 주간 야간 별로 구분해서 dataframe 출력할 것
   • updated_at 컬럼의 속성값은 해당 dataframe이 만들어지고 update되는 timestamp를 속성값으로 넣을 것

1. 아래와 같이 스키마와 테이블 저장
   • 주간의 dataframe은 스키마 : i_daily_report, 테이블 : f_worst_case_day_daily로 저장
   • 야간의 dataframe은 스키마 : i_daily_report, 테이블 : f_worst_case_night_daily로 저장

파이썬 데몬 스크립트로 만들 때 추가 사항

1. dataframe은 consol에 출력 제외
2. 날짜는 [WINDOW]기준 현재날짜 및 현재 시각으로 Default하여 자동으로 전환될 것
3. 멀티프로세스 = 1개
4. 무한 루프 인터벌 5초
5. DB 서버 접속 실패 시 무한 재시도(연결 성공할 때까지 블로킹)
6. DB 서버 접속 후 중간에 끊어지면 다시 접속 무한 재시도할 것
7. 백엔드별 상시 연결을 1개로 고정(풀 최소화)
8. work_mem 폭증 방지
9. *DB접속 시 “PK 이후 데이터” 증분 조건은 (end_day, end_time, barcode_information) 기준으로 적용
10. seen_pk: set[(end_day, end_time_norm, barcode_information, test_contents)] 중복 방지 캐시 추가할 것