周期时间分解与瓶颈工序分析器｜MES与生产管理工具
这个工具解决什么问题
先让数据对齐，再谈优化。这工具把对齐这一步做实。
> 把周期时间拆成加工/等待/搬运/检验四段，算出增值比并锁定瓶颈工序。
输入数据格式
数据文件 cycle_time_log.csv，列顺序为：工序、顺序、加工时间(min)、排队等待(min)、搬运(min)、检验(min)。
示例首行：SMT-贴片,1,3.2,42.0,8.0,1.5
示例输出（真实运行结果节选）
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周期时间分解与瓶颈工序分析报告
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【一、整体周期时间】
单件总周期时间（从投料到入库）: 583.0 分钟（9.72 小时）
客户需求节拍 Takt: 1.00 分钟/件（日需求 480 件、日可用 480 分钟）
→ 瓶颈工序 380.00 分钟 > Takt 1.00 分钟：产能不足，
单件超出 379.00 分钟；按此节拍一天最多产出 1 件，缺口 479 件。
【二、时间结构（钱花在哪一段）】
类别 合计(min) 占比
加工（增值） 146.0 25.0%
排队等待 376.0 64.5%
搬运 48.0 8.2%
检验 13.0 2.2%
── 增值时间占比 = 25.0%
判读：≥15%，在离散制造里已属不错，改善重点转向瓶颈工序本身。
【三、逐工序明细】
工序 加工 等待 搬运 检验 合计 增值比
SMT-贴片 3.2 42.0 8.0 1.5 54.7 5.9%
回流焊 6.5 12.0 6.0 0.0 24.5 26.5%
AOI 检测 2.8 18.0 4.0 2.5 27.3 10.3%
组装 9.4 55.0 10.0 3.0 77.4 12.1%
老化测试 120.0 240.0 15.0 5.0 380.0 31.6% ← 瓶颈
包装 4.1 9.0 5.0 1.0
适用场景
· IE 工程师、生产计划、精益改善项目 · 交期差一口气时，先看清时间花在哪，比直接加人加班有效
怎么用
python cycle_time_breakdown.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
cycle_time_log.csv：工序 / 顺序 / 加工 / 排队等待 / 搬运 / 检验（分钟，脚本自带示例）
输出内容
· 单件总周期时间与客户需求节拍 Takt 对比（含产能缺口） · 时间结构与增值时间占比判读 · 逐工序明细、瓶颈定位、改善优先级与量化目标
依赖
无。仅使用 Python 标准库（csv / math / os / datetime 等）， 不需要 pip 安装任何包，Windows / Linux / macOS 均可运行。
实用提示
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="cycle_time_log.csv"、REPORT_NAME="cycle_time_report.txt"。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：cycle_time_log.csv、cycle_time_report.txt。
工具中出现的字段与提示
- SMT-贴片
- AOI 检测
- 老化测试
- 加工时间(min)
- 排队等待(min)
- 搬运(min)
- 检验(min)
- 已生成示例数据:
- 已读取数据:
- 周期时间分解与瓶颈工序分析报告
- 【一、整体周期时间】
- 单件总周期时间（从投料到入库）: %.1f 分钟（%.2f 小时）
- 客户需求节拍 Takt: %.2f 分钟/件（日需求 %d 件、日可用 %d 分钟）
- → 瓶颈工序 %.2f 分钟 > Takt %.2f 分钟：**产能不足**，
- 【二、时间结构（钱花在哪一段）】
- 合计(min)
- 加工（增值）
- 排队等待
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：cycle_time_breakdown.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 6 列：工序、顺序、加工时间(min)、排队等待(min)、搬运(min)、检验(min)。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、整体周期时间、二、时间结构（钱花在哪一段）、三、逐工序明细、四、改善优先级 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。
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