FOUP粒子趋势与清洗周期预警器｜制造业通用工具
这个工具解决什么问题
先用示例数据验证口径，再换成真实数据，是这类工具的正确用法。
> 对每个载具做粒子增长回归，反推还能用多少次，给出分级清洗预警与建议周期。
输入数据格式
数据文件 foup_particle_data.csv，列顺序为：盒号、累计使用次数、粒子数(个/片)。
示例首行：FOUP-A01,0,2.5
示例输出（真实运行结果节选）
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FOUP 粒子趋势与清洗周期预警报告
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【一、判定口径】
粒子数上限 20 个/片；达到 80% 上限（16.0）即预警；
剩余可用次数按每 45 次/天折算成天。
【二、载具状态总览】
盒号 当前粒子 斜率/100次 剩余次数 剩余天数 状态 点检次数
FOUP-C05 32.5 2.52 已超限 已超限 立即清洗 5
FOUP-B03 28.2 2.10 已超限 已超限 立即清洗 5
FOUP-A02 24.2 1.77 已超限 已超限 立即清洗 5
FOUP-C06 19.7 1.35 22 0 需清洗 5
FOUP-A01 14.5 0.99 554 12 正常 5
FOUP-B04 9.0 0.60 1833 41 正常 5
【三、需要动作的载具】
· FOUP-C05：当前 32.5（上限 20）→ 立即清洗
· FOUP-B03：当前 28.2（上限 20）→ 立即清洗
· FOUP-A02：当前 24.2（上限 20）→ 立即清洗
· FOUP-C06：当前 19.7（上限 20）→ 需清洗
【四、劣化速度分析（斜率排行）】
FOUP-C05 每 100 次使用粒子增长 2.52 个
FOUP-B03 每 100 次使用粒子增长 2.10 个
FOUP-A02 每 100 次使用粒子增长 1.77 个
最快（FOUP-C05）是最慢（FOUP-B04）的 4.2 倍。
⚠ 同型号载具差异超 2 倍，通常不是「用得多」而是以下原因：
①该载具常在粉尘/切割工序使用 ②密封圈老化漏
适用场景
· 设备工程师、载具管理、洁净室与颗粒管控 · 清洗过多浪费产能、过少导致报废，这份表把周期定在数据上
怎么用
python foup_particle_monitor.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
foup_particle_data.csv：盒号 / 累计使用次数 / 粒子数（脚本自带示例）
输出内容
· 每 100 次使用的粒子增长斜率与剩余可用次数/天数 · 四级状态预警（正常/关注/需清洗/立即清洗） · 劣化速度对比（找出异常快的载具）与建议清洗周期
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="foup_particle_data.csv"、REPORT_NAME="foup_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：foup_particle_data.csv、foup_report.txt。
工具中出现的字段与提示
- 累计使用次数
- 粒子数(个/片)
- 已生成示例数据:
- 条点检记录
- 已读取数据:
- 立即清洗
- FOUP 粒子趋势与清洗周期预警报告
- 【一、判定口径】
- 粒子数上限 %.0f 个/片；达到 %.0f%% 上限（%.1f）即预警；
- 剩余可用次数按每 %d 次/天折算成天。
- 【二、载具状态总览】
- 当前粒子
- 斜率/100次
- 剩余次数
- 剩余天数
- 点检次数
- 【三、需要动作的载具】
- · %s：当前 %.1f（上限 %.0f）→ **%s**
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：foup_particle_monitor.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：盒号、累计使用次数、粒子数(个/片)。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、判定口径、二、载具状态总览、三、需要动作的载具、四、劣化速度分析（斜率排行）、五、清洗周期建议 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。
