设备关键度评分与维修优先级排序器｜OEE与设备效能工具
这个工具解决什么问题
设备台账维护得好不好，直接决定分析能走多远。这工具对输入字段做了最小要求。
> 维修工时永远不够，先保谁？用六维关键度 × 停机损失排出风险暴露顺序。
输入数据格式
数据文件 equipment_criticality.csv，列顺序为：eq_id、name、area、prod_impact、fail_freq、detectability、safety、downtime_h、loss_per_h、mttr_h、mtbf_h、leadtime_d、spares_qty。
示例首行：EQ-101,刻蚀机 A,光刻刻蚀区,5,4,4,5,86,12000,6.5,310,45,1
示例输出（真实运行结果节选）
============================================================================== 设备关键度评分与维修优先级排序报告 ============================================================================== 设备台数：14 权重：生产影响 30% / 故障频率 20% / 安全环保 15% / 停机时长 15% / 备件交期 10% / 可探测性 10% 全厂年停机损失合计：380.1 万元（按停机小时 × 单小时损失） 【一】关键度排序（0~100 分） ------------------------------------------------------------------------------ 编号 设备 区域 关键度 年停机损失 风险暴露值 可用率 维修策略 EQ-101 刻蚀机 A 光刻刻蚀区 87.1 103.2万 89.9万 97.95% 状态维修 CBM + 关键备件冗余 EQ-105 离子注入机 注入扩散区 72.8 39.0万 28.4万 98.30% 定期预防性维护 PM EQ-102 刻蚀机 B 光刻刻蚀区 68.9 62.4万 43.0万 98.82% 定期预防性维护 PM EQ-103 涂胶显影机 光刻刻蚀区 60.2 30.4万 18.3万 99.32% 定期预防性维护 PM EQ-109 真空泵机组 动力区 56.7 20.7万 11.7万 98.63% 定期预防性维护 PM EQ-104 CMP 研磨机 薄膜研磨区 54.9 33.4万 18.3万 97.90% 事后维修（坏再修） EQ-108 晶圆清洗机 清洗区 50.9 25.0万 12.7万 98.67% 事后维修（坏再修） E
适用场景
· 设备部年度维修规划、备件预算分配、预测性维护立项排序 · 关键度低的老设备不要过度保养，把工时让给风险暴露最高的那几台
怎么用
python equipment_criticality.py
首次运行会自动生成示例数据并输出一份完整报告； 把示例 CSV 换成你自己的数据（保持列名一致）后重新运行即可。
输入数据
equipment_criticality.csv：设备编号 / 名称 / 区域 / 生产影响 / 故障频率 / 可探测性 / 安全环保 / 年停机小时 / 单小时停机损失 / MTTR / MTBF / 备件交期 / 备件库存（脚本自带 14 台示例）
输出内容
· 每台设备 0~100 关键度分（六维加权，权重可改）与评分明细拆解 · 年停机损失、风险暴露值（关键度 × 损失）与 Top 优先清单 · 维修策略建议：状态维修 CBM / 定期 PM / 事后维修，以及备件与可用率提示
依赖
无。仅使用 Python 标准库（csv / math / os / datetime / random 等）， 不需要 pip 安装任何包，Windows / Linux / macOS 均可运行。
实用提示
· 报告里的判读阈值都写在脚本顶部常量区，可按自己厂内标准调整。 · 建议按周/按月滚动运行，看趋势比看单次结果更有意义。 · 换数据时保持 CSV 列名不变，脚本无需改动即可复用。
可调参数与计算口径
脚本顶部集中了主要阈值与常量：CSV_FILE="equipment_criticality.csv"、REPORT_FILE="equipment_criticality_report.txt"、WEIGHTS={、SAMPLE_ROWS=[。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：equipment_criticality.csv、equipment_criticality_report.txt。
脚本里的主要处理步骤
score()：各维度按全表最大最小归一化后再加权；停机时长/交期用极值归一化。
以上步骤在脚本中是分开的函数，可以单独调用或按需替换其中一段，不必整体重写。
工具中出现的字段与提示
- 刻蚀机 A
- 光刻刻蚀区
- 刻蚀机 B
- 涂胶显影机
- CMP 研磨机
- 薄膜研磨区
- 离子注入机
- 注入扩散区
- 膜厚量测仪
- 晶圆清洗机
- 真空泵机组
- 废气处理塔
- 空压机组
- 包装贴标机
- 老化测试柜
- X-Ray 检测机
- 已生成示例数据：%s
- 各维度按全表最大最小归一化后再加权；停机时长/交期用极值归一化。
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：equipment_criticality.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 13 列：eq_id、name、area、prod_impact、fail_freq、detectability、safety、downtime_h。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。
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。
示例数据能直接跑吗？
可以。示例数据与主程序在同一压缩包内，解压后直接运行即可看到完整输出，确认无误再替换成自己的台账。
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分类归属：OEE与设备效能工具包；完整清单在 工具资源包下载页。
