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场景中心  /  工艺参数与断线率监测  ·  POC 演示
● 制造场景 · 光伏/半导体切片产线

断线了,到底是哪根参数在捣鬼?

把「工艺参数明细 + 断线事件台账」喂给离线归因引擎,自动完成数据体检、异常检出、双路归因,并给出可复核的 Top-3 原因候选与命中率自检报告——让老师傅的"经验"变成可传承的"口径"。

30,210 行
参数明细(7 参数 × 48 点/天)
62 起
断线事件(3 台设备 / 30 天)
151 个
异常信号(规格 19 + 基线 132)
80%
Top-3 命中率(验证集 20 起)
SYMPTOM · 症状入口

客户现场每天都在发生的三类"断线焦虑"

不是没有数据,而是数据散、归因乱、经验随人走。本场景专治这三件事。

📉

数据有了,看不懂

SCADA/MES 里一堆参数曲线,断线后翻半天也找不到"哪根线先歪了",更别说量化"超了多少"。

🧩

归因靠猜,口径散

老师傅凭手感说"八成是张力",但换个人就换成"砂浆问题"。同一现象,结论打架,无法沉淀。

👴

经验随人走

核心技工一离职,断线归因能力直接归零;新人三个月还摸不到门道,OEE 持续被断线吃掉。

LIVE · 在 WorkBuddy 中运行

把 POC 跑一遍:7 步看引擎怎么干活

下面不是录屏摆拍,而是对一次真实脚本运行的交互式回放——所有数字来自 analyze.py 实跑输出(耗时 0.47 秒)。点「下一步」逐帧看,或开「自动播放」。

WorkBuddy · 工艺参数异常归因控制台

离线 · 只读 · 无鉴权
输入:5 张 CSV | 输出:异常清单 / 待回填真值 / 归因简报 / 体检报告 / 命中率评估
bash — analyze.py

            
RESULT · 效果呈现

一次跑完,老板要的三张表都出来了

不是"看起来很厉害",而是"数得清、对得上、可追溯"。下面三件事,过去靠老师傅翻几天,现在一次跑批全出。

30,171 / 30,210
参数明细通过数据体检(剔除 43 处脏数据,不掩盖)
151 个
异常信号自动双路检出(规格 19 + 基线 132)
80%
断线归因 Top-3 命中率(验证集 20 起,非 100% 如实)

全部 62 起断线事件 100% 完成归因,并附「待回填真值清单」把 1 起候选不足如实交差——不替您下结论,只把证据摆齐。

RULES · 三条铁规矩

引擎的"脾气":宁可少报,绝不乱报

PRD 把 8 条判定规则收敛成三条不可妥协的铁律。这是客户敢信它的根基。

1 检出双路,规格优先
  • 路①:超「规格上下限」先报(规则01),这是工艺红线
  • 路②:超「前 7 天均值 ±3σ」再报(规则02)
  • 样本不足 16 刀不建基线,宁可不报也不乱报
2 归因双路,规则优先
  • 规则命中即采信(规则05),但证据必须写清
  • 无信号时走「历史情境统计回落」(规则06)
  • 统计只在"同片区+同时段+同参数集"可比池里比
3 样本不足,降权不拒门
  • 池太小就标注「样本不足」,绝不偷偷剔除(规则07)
  • 真值池为空才标「候选不足」,如实交差
  • 只读不写不推送不闭环,红线写进 SKILL
GET STARTED · 三步上手

三步,把"老师傅的经验"变成"可传承的口径"

不用改您的 ERP,不用上云,一份演示数据就能在您自己环境里跑通。

1

把表交进来

把参数明细、断线台账等 5 张 CSV(或 1 份 Excel)交给工具。只读不写,不碰您的生产系统。

→
2

一键跑批

点「开始分析」,约 0.5 秒产出 5 份结果:异常清单 / 归因简报 / 体检报告 / 命中率评估 / 待回填真值。

→
3

复核沉淀

工艺员对着 Top-3 候选逐条复核签字,把"经验"固化为可复核、可审计的判定口径,核心技工离职也不丢能力。

CALIBRATION · 口径注释

几个"看起来像,其实不一样"的口径

售前最容易翻车的就是口径混用。下面这几条,演示里都按此严格执行。

信号数 检出

每个 (设备,天,参数) 的刀级统计量超线计 1 个。151 个信号中,规格线 19 个、统计基线 132 个,两条路并列,不是嵌套。

归因三分支 归因

规则命中 33 起、统计回落 28 起、候选不足 1 起,合计 62 条判据 / 归因结论。注意「样本不足 13」是统计回落的内部子标记,不能与之并列加总,否则会算超 62。

Top-3 命中率 评估

只在验证集(后 10 天 20 起)+ 真值属受控词表时计入。80% 而非 100%,因为刻意注入了混淆样本。

设备下限 边界

仅 1 台会触发"历史失去参照"→ 降级仅规则归因。本演示用 3 台 规避该边界,让统计回落可演示。

📦 把演示数据源带走

这是一套构造的演示数据(非任何客户真实生产数据),与演示页数字一一对应。把它喂给离线脚本 analyze.py,即可在你自己的环境里复现演示中的全部数字。

工作簿内含 7 个 Sheet:参数明细、断线事件台账、参数设定配置、原因受控词表、专家规则表,外加一张「说明」页讲清字段含义、数据构造逻辑与口径边界。

📊
工艺参数与断线率监测-演示数据源.xlsx
约 800 KB | 7 个 Sheet | 30,210 行明细 + 62 起事件
⬇ 下载数据源(.xlsx)
也可用 CSV 版(5 张输入表)直接对接脚本,详见「03-测试数据」目录。
查看 CSV 版 →

行业适配

不用猜这方案适不适合您——看这几个行业是不是您的同行。

光伏切片
光伏 / 硅片

光伏硅片切片产线

金刚线多线切割,断线直接废片,参数敏感、归因靠人。

断线归因从"凭手感"变"可复核",降废片、保产能。

半导体
半导体 / 晶圆

半导体晶圆制造

工艺窗口窄、参数耦合强,一次异常损失巨大。

参数异常自动双路定位,缩短停线排查时间。

精密线材
精密线材 / 金属

精密线材与金属加工

拉丝、绞线等连续产线,断丝频发且高度依赖老师傅。

经验固化成口径,核心技工离职也不丢能力。

想看它怎么在您车间跑?

预约一次灯塔演示,我们用贵司一段真实参数与断线数据,30 分钟现场跑通这个场景,输出同样格式的 5 份结果。

预约一次灯塔演示 · 30 分钟跑通贵司一个真实场景

交付物:异常清单 + 归因简报 + 体检报告 + 命中率评估 + 待回填真值清单(离线只读,不触生产系统)

先把你的问题理清楚,
再决定要不要花钱

联系马工,你会先拿到一份《场景清单》——厂里的管理窟窿按痛感排好序,先干哪 3 个写清楚。清单不满意,可以到此为止。

  • 先量基线,再收钱——诊断阶段不收咨询费
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