工单文本自动分类器（朴素贝叶斯）｜工业AI分析工具
这个工具解决什么问题
特征工程做得对不对，比换模型有用得多。这工具把关键量的重要性排序摆出来。
> 把工单描述自动分到设备/工艺/物料/质量四类，准确率与错分样本都摊开给你看。
输入数据格式
数据文件 workorder_tickets.csv，列顺序为：工单号、描述、类别。
示例首行：WO-261001,机台报警X轴伺服过载,设备故障
示例输出（真实运行结果节选）
工单文本自动分类报告（TF-IDF 特征 + 多项式朴素贝叶斯）
样本 60 条（训练 45 / 测试 15），类别 4 个，词表大小 188
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一、测试集整体表现
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准确率 Accuracy = 100.0%（15 / 15）
类别 精确率 召回率 F1
工艺异常 100.0% 100.0% 100.0%
物料问题 100.0% 100.0% 100.0%
设备故障 100.0% 100.0% 100.0%
质量缺陷 100.0% 100.0% 100.0%
宏平均 F1 = 100.0%
二、混淆矩阵（行=真实，列=预测）
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工艺异常 物料问题 设备故障 质量缺陷
工艺异常 4 0 0 0
物料问题 0 4 0 0
设备故障 0 0 4 0
质量缺陷 0 0 0 3
三、各类判别关键词（TF-IDF 权重 Top6）
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工艺异常 ：工艺、重新、良率、参数、需重、程师
物料问题 ：供应、应商、批次、暂停、料受、上线
设备故障 ：停机、报警、异响、真空、泵异、需要
质量缺陷 ：测试、超标、外观、污染、投诉、划伤
四、错分样本（无）
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适用场景
· MES/工单系统、质量与设备部门派单、数据小组 · 中文按二元组切词，不需要任何分词库；置信度低的工单转人工复核
怎么用
python ticket_classifier.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
workorder_tickets.csv：工单号 / 描述 / 类别（脚本自带 60 条示例，45 训练 15 测试）
输出内容
· 测试集准确率、各类精确率/召回率/F1 与宏平均 · 混淆矩阵与错分样本（含置信度） · 各类判别关键词（TF-IDF 权重 Top6）与迭代用法
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="workorder_tickets.csv"、REPORT_NAME="ticket_classifier_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：workorder_tickets.csv、ticket_classifier_report.txt。
工具中出现的字段与提示
- 设备故障
- 机台报警X轴伺服过载
- 真空泵异响真空度下降
- 传送带跑偏导致停机
- 电机温度高报警停机
- 气缸动作缓慢伴随漏气
- 冷却水泵异响需要检修
- 机械手抓取失败报警
- 风机振动偏大异响
- 工艺异常
- 刻蚀速率偏低膜厚超上限
- 工艺参数漂移需要重新调机
- 温度曲线异常导致良率下降
- 配方下发错误批次参数不符
- 曝光焦距偏移造成线宽偏大
- 工艺窗口变窄需要调整
- 物料问题
- 来料尺寸超差退货
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：ticket_classifier.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 3 列：工单号、描述、类别。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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