RTY直通率与隐含工厂损失分析器｜SPC实战工具
这个工具解决什么问题
质量数据的常见坑是「看起来算完了但前提没满足」。这工具会在输出里提示适用性。
由各工序「投入 / 一次合格 / 返工 / 报废」算 FTY（一次通过率），连乘得 RTY（直通率）；把返工量折算成工时得到「隐含工厂」负荷； 再按对 RTY 的损失贡献定位瓶颈工序，并回算「瓶颈 FTY 提到 95%/97%」后的收益。
输入数据格式
数据文件 rty_steps.csv，列顺序为：step、input、first_pass_ok、rework、scrap、rework_ok、rework_min_per_pcs。
示例首行：清洗,1000,992,6,2,5,12.0
示例输出（真实运行结果节选）
RTY 直通率与隐含工厂损失分析报告 ============================================================================== 指标口径： FTY 一次通过率 = 一次合格 ÷ 投入 （不含返工救回的部分） RTY 直通率 = ∏ 各工序 FTY （一次不做任何返工走完全流程的概率） 隐含工厂 = 返工造成的人力/机台占用，不在良率报表中体现 【一、总览】 单批投入 1000 片；RTY 直通率 = 79.74%（一次走完全流程 797 片） 即每 100 片进线，仅有 79.7 片不经过任何返工直接合格；其余约 203 片次至少经历一次返工或报废。 按月度投入 45000 片折算：每月约 9117 片需返工或报废处理。 工序 投入 一次合格 返工 报废 FTY 累计直通率 清洗 1000 992 6 2 99.20% 99.20% 光刻 1000 968 26 6 96.80% 96.03% 刻蚀 1000 913 75 12 91.30% 87.67% 薄膜 1000 962 32 6 96.20% 84.34% CMP 1000 955 38 7 95.50% 80.54% 量测 1000 990 9 1 99.00% 79.74% 读法：累计直通率那一列的「跌幅最大处」就是真正的瓶颈工序。 【二、损失贡献与瓶颈定位】 总损失 22.00 个百分点（各工序 FTY 损失之和）；按贡献排序： 工序 FTY 损失(pp) 占总损失 刻蚀 91.30%
解决什么问题
每道工序合格率都在 95% 上下，整线跑完只剩八成 —— 良率是乘法关系，这个差距 一定要有人算出来。更隐蔽的是返工：它不在良率报表里，却实实在在吃掉机台与人力。 本工具把「直通率损失」和「返工工时」同时摆出来，指明先攻哪道工序。
使用方法
python rty_analyzer.py # 示例数据（6 道工序 / 单批 1000 片） python rty_analyzer.py 我的.csv
月度投入片数与改善目标在脚本头部 MONTHLY_WAFERS / TARGETS 处修改。
输入格式（CSV，UTF-8）
· first_pass_ok：一次合格数（不含返工救回） · rework：判定不合格后送返工的片数；scrap：直接报废数 · 三者相加应等于 input，脚本会自动做自洽性告警
输出说明
· rty_steps.csv：示例数据（首次运行自动生成） · rty_report.txt：总览与累计直通率曲线、损失贡献排序与瓶颈定位、 隐含工厂（返工工时）明细、改善回算（RTY 与工时变化）、结论与行动建议
适用场景
月度质量复盘、良率专题改善立项、返工工时（隐含工厂）量化、工序 FTY 下限设定。
注意事项
RTY 与「某道工序合格率」不是一回事，向上汇报要注明口径； 返工回算按现状报废占比折算，属保守估计，未计入报废同步下降的收益。
可调参数与计算口径
脚本顶部集中了主要阈值与常量：CSV_NAME="rty_steps.csv"、REPORT_NAME="rty_report.txt"、DATA=[。改完直接重跑即可，不必改动计算逻辑。
会生成哪些文件
运行后除控制台输出外，还会生成：rty_steps.csv、rty_report.txt。
工具中出现的字段与提示
- RTY 直通率与隐含工厂损失分析报告
- 指标口径：
- 隐含工厂 = 返工造成的人力/机台占用，不在良率报表中体现
- (返工后合格数异常)
- ⚠ 数据自洽性告警：%s 的「一次合格+返工+报废 ≠ 投入」，请先核数。
- 【一、总览】
- 单批投入 %d 片；RTY 直通率 = %.2f%%（一次走完全流程 %d 片）
- 按月度投入 %.0f 片折算：每月约 %d 片需返工或报废处理。
- 一次合格
- 累计直通率
- 读法：累计直通率那一列的「跌幅最大处」就是真正的瓶颈工序。
- 【二、损失贡献与瓶颈定位】
- 总损失 %.2f 个百分点（各工序 FTY 损失之和）；按贡献排序：
- 损失(pp)
- 占总损失
- 瓶颈工序：%s（FTY %.2f%%，单工序吃掉总损失的 %.1f%%）
- 次瓶颈：%s（FTY %.2f%%）——改善时应先攻瓶颈，其余工序的边际收益低得多。
- 【三、隐含工厂（返工负荷）】
其余字段以界面与示例报告为准。
下载与文件清单
压缩包内包含：主程序脚本、示例数据文件、示例输出报告、中文说明文档，以及同主题 AI 提示词一套。解压后按说明运行即可，示例数据可直接试跑。
主程序文件：rty_analyzer.py。
本站工具免费下载，无需注册。工具为 Python 脚本，Python 3.8 及以上环境可直接运行，核心功能尽量不依赖第三方库。
常见问题
输入数据要准备成什么样？
按 示例首行中的列顺序准备即可，共 7 列：step、input、first_pass_ok、rework、scrap、rework_ok、rework_min_per_pcs。列为空或格式不符时结果会失真，建议先用示例数据试跑一遍。
跑完最该关注哪几项？
报告按 一、总览、二、损失贡献与瓶颈定位、三、隐含工厂（返工负荷）、四、改善回算：把瓶颈 FTY 提到目标值、五、结论与行动建议 等部分组织，其中判定结论与建议部分直接对应下一步动作。
阈值可以改成我们自己的标准吗？
可以，脚本顶部已把主要阈值与常量集中声明，按自己产线的标准修改后重跑即可，不需要改计算逻辑。
附赠的提示词怎么用？
把提示词与自己的数据一起交给大模型，可以让它按同一套口径帮你改写分析流程或扩展报告字段。
同分类的其它工具
分类归属：SPC与质量分析工具包；完整清单在 工具资源包下载页。
