设备报警 AI 分级与处置助手｜OEE与设备效能工具
这个工具解决什么问题
设备类分析最怕「指标漂了但没人发现」，因此阈值判定会明确给出。
> 报警不是都重要：先按阈值规则分出 P1/P2/P3，再让 AI 复核并给处置与升级路径。
输入数据格式
数据文件 alarm_log.csv，列顺序为：时间、设备编号、设备名称、报警代码、报警描述、持续分钟、是否停机、影响片数、班次。
示例首行：2026-10-06 08:12,EQP-03,刻蚀机3号,ALM-1102,真空度超上限,45.0,是,320,早班
示例输出（真实运行结果节选）
==============================================================================
设备报警 AI 分级与处置报告 2026-10-07 23:00:29
==============================================================================
一、分级标准（写死在脚本顶部，AI 只在此框架内复核）
------------------------------------------------------------------------------
P1：停机且影响片数 ≥ 100；或未停机但持续 ≥ 30 分钟且已影响片数
P2：影响片数 ≥ 20；或同代码同设备累计 ≥ 3 次（重复报警）
P3：抖动报警（持续 < 2 分钟、未停机、零影响）或其他未达阈值项
二、总量概览
------------------------------------------------------------------------------
报警总条数：14 条，涉及设备 7 台
分级结果 ：P1 5 条 ／ P2 1 条 ／ P3 8 条
停机影响 ：累计停机 138 分钟，累计影响 839 片
抖动报警 ：5 条（占比 36%）—— 这类报警最容易被当成噪音忽略，
但它频繁出现时往往说明信号链路或机械定位已经在退化。
三、P1 报警逐条清单（先处理这些）
------------------------------------------------------------------------------
· 2026-10-06 08:12 EQP-03 刻蚀机3号 ALM-1102
真空度超上限 ｜ 持续 45.0 分钟 ｜ 停机 ｜ 影响 320 片 ｜ 同代码累计 3 次
定级依据：停机且影响 320 片（阈值 100）
· 2026-10-06 10:05 EQP-01 冷却水机组1号 ALM-3301
冷却水温偏高 ｜ 持续 96.0 分钟 ｜ 未停机 ｜ 影响 2 片 ｜ 同代码累计 1 次
定级依据：未停机但持续 96 分钟且已影响 2 片（长时带伤运行）
· 2026-10-06 14:30 EQP-03 刻蚀机3号 ALM-1102
真空度超上限 ｜ 持续 38.0 分钟 ｜ 停机 ｜ 影响 210 片 ｜
适用场景
· 设备部日常报警清理、夜间值班交接、可靠性例会准备 · 抖动报警（短、不停机、零影响）不要直接换硬件，先做信号防抖；重复报警要进可靠性清单
怎么用
python alarm_ai_triage.py
首次运行会自动生成示例数据并输出完整报告。 把示例数据换成你自己的（保持列名一致）后重新运行即可。
方式二：环境变量
set DEEPSEEK_API_KEY=你的密钥 # Windows export DEEPSEEK_API_KEY=你的密钥 # Linux / macOS
方式三：命令行临时指定（不落盘，适合共用电脑）
python alarm_ai_triage.py --token 你的密钥
接口根地址与模型名也可用 DEEPSEEK_BASE_URL / DEEPSEEK_MODEL 覆盖， 换供应商时只改根地址即可 —— 请求体会话结构是 OpenAI 兼容格式。
输入数据
alarm_log.csv：时间 / 设备编号 / 设备名称 / 报警代码 / 报警描述 / 持续分钟 / 是否停机 / 影响片数 / 班次（脚本自带 14 条示例，含 P1、抖动与重复报警）
输出内容
· 按可解释阈值出初分级（规则原文写在报告里），逐条给「定级依据」 · P1 逐条清单、按设备汇总（谁在拖后腿）、抖动报警与重复报警单独列出 · AI 段：分级复核意见（不同意必须给依据）、处置动作、升级路径、防复发建议
没有 Token 也能用（离线模式）
离线也能跑：分级清单与汇总照常输出，并给出通用处置要点
配置 Token 后，报告里的 AI 段落会自动补全；调用失败时也不会中断， 本地计算部分照常输出，只是在报告里标注 AI 段失败原因。
依赖
无。仅使用 Python 标准库（urllib / json / csv / math / re 等）， 不需要 pip 安装任何包，Windows / Linux / macOS 均可运行。
可调参数与计算口径
脚本顶部集中了主要阈值与常量：DATA_CSV="alarm_log.csv"、REPORT_TXT="alarm_ai_report.txt"、USAGE_CSV="ai_usage_log.csv"、TEMPLATE_JSON="deepseek_config.json"、DEFAULT_BASE="https://api.deepseek.com"、DEFAULT_MODEL="deepseek-reasoner"。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：alarm_log.csv、alarm_ai_report.txt、ai_usage_log.csv、deepseek_config.json。
脚本里的主要处理步骤
triage()：按可解释阈值初分级，并给出每条报警的判定依据。
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
- 内置默认值
- 配置文件 %s
- 配置读取失败 %s：%s
- 环境变量 DEEPSEEK_API_KEY
- 输入token
- 输出token
- 合计token
- 估算费用
- 刻蚀机3号
- 真空度超上限
- 取放机械手7号
- 取片超时
- 冷却水机组1号
- 冷却水温偏高
- 涂胶机12号
- 胶厚偏差超限
- 扩散炉5号
- 炉温均匀性超差
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：alarm_ai_triage.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 9 列：时间、设备编号、设备名称、报警代码、报警描述、持续分钟、是否停机、影响片数。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 分级复核意见 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：OEE与设备效能工具包；完整清单在 工具资源包下载页。
