工单准时交付率与延期原因帕累托分析器
这个工具解决什么问题
这类工具的目标是把管理动作变成可核查的记录，而不是靠会议口头确认。
> 月底只说一句准时率 78% 没用 —— 要回答差在哪个客户、哪道工序、哪类原因。
输入数据格式
数据文件 work_orders.csv，列顺序为：工单号、客户、工艺路线、数量、计划完工日、实际完工日、延期天数、延期原因。
示例首行：1,B 客户,测试包装,500,6,7,1,质量返工
示例输出（真实运行结果节选）
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工单准时交付率与延期原因帕累托分析器
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工单总数 72；准时 44；延期 28
【① 准时交付率 OTD】
整体 OTD = 44/72 = 61.1%（准时定义：实际完工日 <= 计划完工日）
按客户：
客户 工单数 准时数 OTD 平均延期天数
A 客户 15 7 46.7% 5.0 <- 明显拖低整体
D 客户 20 11 55.0% 3.0
B 客户 22 15 68.2% 2.3
C 客户 15 11 73.3% 3.2
按工艺路线：
工艺路线 工单数 准时数 OTD 平均延期天数
整机装配 20 11 55.0% 3.7
测试包装 18 10 55.6% 3.4
插件组装 17 10 58.8% 3.6
SMT 贴片 17 13 76.5% 2.8
【② 延期天数分布】（28 张延期工单）
平均 3.4 天；中位数 3 天；P90 6 天；最长 7 天
区间 工单数 占比
1~1 天 4 14.3%
2~3 天 11 39.3%
4~7 天 13 46.4%
8 天以上 0 0.0%
延期最长的 5 张工单（优先复盘）：
工单 #62 A 客户 整机装配 延期 7 天 原因：物料未到
工单 #12 A 客户 插件组装 延期 6
适用场景
· 月度交付复盘，需要一份能直接进会议的分析 · 延期原因登记了一大堆，想知道先解决哪一类最划算 · 要识别被全厂平均掩盖的高风险客户或工艺组合 · 为改善项目立项做数据支撑
怎么用
python otd_pareto_analysis.py
首次运行会自动生成示例数据并输出完整报告。把示例数据换成自己的（保持列名与列顺序一致）后重新运行即可。
输入数据
work_orders.csv：工单号 / 客户 / 工艺路线 / 数量 / 计划完工日 / 实际完工日 / 延期天数 / 延期原因。自带 72 张工单、7 类延期原因的示例数据。
输出内容
· 准时交付率：整体 + 按客户 / 按工艺路线分组，标出明显拖低整体的组 · 延期天数分布：平均 / 中位数 / P90 / 最长，分区间统计与最长延期工单清单 · 原因帕累托：按延期天数与按工单数两个口径分别排序，标出累计 80% 的关键少数 · 改善优先级：延期天数 × 可改善性（外部主导的原因降权），区分内部可控与外部主导 · 趋势：按计划完工日分段对比准时率 · 行动建议：逐原因的对策 + 数据登记要求
口径与注意事项
· 准时定义：实际完工日 <= 计划完工日（可改成按小时或按批次口径） · 可改善性权重写在脚本顶部，代表这条原因内部能不能控，可按企业实际调整 · 延期原因必须是下拉必填并保留原始备注，否则帕累托会退化成猜原因
其他
· 示例数据里 A 客户与整机装配刻意做得更差，用来演示分组对比的用法。 · 输出报告为纯文本，可直接归档或作为附件；报告文件名见上方文件说明。 · 全部计算仅依赖 Python 标准库（csv / math / random / os），不需要联网、不需要安装任何包。
附赠提示词怎么用
脚本顶部集中了主要阈值与常量：CSV_NAME="work_orders.csv"、REPORT_NAME="otd_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：work_orders.csv、otd_report.txt。
脚本里的主要处理步骤
gen_data()：生成 72 张工单：整体 OTD 约 72%，物料未到与设备故障是主要延期原因。
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
- 物料未到
- 设备故障
- 工艺异常
- 质量返工
- 排程冲突
- 客户变更
- 人员不足
- 生成 72 张工单：整体 OTD 约 72%，物料未到与设备故障是主要延期原因。
- A 客户
- B 客户
- C 客户
- D 客户
- SMT 贴片
- 插件组装
- 整机装配
- 测试包装
- 工艺路线
- 计划完工日
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：otd_pareto_analysis.py。
下载 工单准时交付率与延期原因帕累托分析器 工具包（zip）
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 8 列：工单号、客户、工艺路线、数量、计划完工日、实际完工日、延期天数、延期原因。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 ① 准时交付率 OTD、② 延期天数分布、③ 原因帕累托（按%s）、④ 改善优先级（延期天数 × 可改善性）、⑤ 趋势（按期段对比） 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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