测试机并测数与测试产能成本计算器｜制造业通用工具
这个工具解决什么问题
制造业的通用工具往往跨专业：洁净室、安全合规、成本核算、设备通信各有各的规矩。
ATE 测试成本里，并测数（sites）是杠杆最大的旋钮，但也是最容易拍错的一个。并测数翻倍，单位机时成本近似减半，可并测效率会衰减，且成本里还有一笔固定的探针卡摊销，导致某些程序「加了并测也不省钱」。本工具按统一口径算出每个程序的节拍、UPH、单位测试成本，并在 1/2/4/8/16 各档扫描，给出最优并测数与相对当前的成本降幅、按年产量折算的年度节省；同时用「上下料占节拍比例」诊断瓶颈在测试机还是 Handler/上下料，让「要不要加并测、加多少、钱花得值不值」变成可量化的决策，而不是凭手感。
输入数据格式
数据文件 test_program_data.csv，列顺序为：program、device、test_time_ms、sites_now、parallel_efficiency、index_time_s、yield_pct、machine_cost_per_hour、probe_card_fee、probe_card_touchdowns、touchdowns_per_die、operator_cost_per_hour、operators、downtime_pct。
示例首行：主芯片功能测试,MCU-A1,900,4,0.94,0.3,97.0,600,30000,800000,4,80,1,5.0
示例输出（真实运行结果节选）
============================================================================== 测试机并测数与测试产能成本分析报告 生成时间：2026-10-02 09:56 ============================================================================== 【一、逐程序基础指标】 当前并测数扫描基准 = 各程序 sites_now 程序 产品 测试ms 并测 节拍s UPH 单位成本 探针摊销 人工占比% 主芯片功能测试 MCU-A1 900 4 0.3000 11400 0.2131 0.150 11.8 RF校准测试 RF-B2 30 4 2.0075 1704 4.1499 4.000 33.3 功率器件老化测试PWR-C3 1500 4 0.5000 6768 0.6143 0.480 11.4 sensor小信号测试SNS-D4 120 4 0.1800 19200 0.1396 0.125 20.0 【二、并测数敏感性表】 并测效率随档位衰减：1->1.00 2->0.98 4->0.94 8->0.88 16->0.78 主芯片功能测试（MCU-A1）当前并测数 4： 并测数 有效并测 UPH 单位成本 较当前成本变化% 1 1 2850 0.3883 +82.26 2 2 5700 0.2715 +27.42 4 4 11400 0.2131 +0.00 8 7 19950 0.1880 -11.75 16 12 34200 0.1741 -18.28 RF校准测试（RF-B2）当前并测数 4： 并测数 有效并测 UPH 单位成本 较当前成本变化% 1 1 426 4.3548 +4.94 2 2 852 4.2182 +1.
一句话
把「并测数从 4 提到 8 到底划不划算」算清楚：输出节拍、UPH、单位测试成本（机时+探针卡摊销+人工），并诊断瓶颈在测试机还是 Handler。
运行环境与快速开始
纯 Python 标准库，零第三方依赖，Python 3.8+ 即可。
cd 10_测试机并测数与测试产能成本计算器 python test_cell_throughput.py
首次运行若无示例 CSV，会用固定种子生成一份含 4 个典型程序的测试数据并直接分析；换成你自己的数据只需覆盖 test_program_data.csv。报告同时打印到控制台并写入 示例输出报告.txt（UTF-8）。
输入数据格式
test_program_data.csv 各列含义： · program：测试程序名。 · device：产品型号。 · test_time_ms：单颗测试时间（毫秒）。 · sites_now：当前并测数。 · parallel_efficiency：当前并测效率（0~1）。 · index_time_s：上下料/换片时间（秒）。 · yield_pct：良率（%）。 · machine_cost_per_hour：测试机每小时费用（元）。 · probe_card_fee：探针卡费用（元）。 · probe_card_touchdowns：探针卡寿命触点数。 · touchdowns_per_die：单颗需触点数。 · operator_cost_per_hour：人工每小时费用（元）。 · operators：配置人数。 · downtime_pct：停机率（%）。
输出说明
1. 逐程序基础指标：测试时间、并测数、节拍、UPH、单位成本、探针卡摊销、人工占比。 2. 并测数敏感性表：每个程序在 1/2/4/8/16 各档的 UPH、单位成本、较当前档成本变化%。 3. 最优并测数与预期收益：最优档、UPH 提升%、单位成本下降%、按年 2000 万台折算的年度节省费用。 4. 瓶颈诊断：测试机受限 或 Handler/上下料受限，并给出占比依据。 5. 结论与落地建议：明确哪些程序并测划算、哪些并测几乎不降本。
算法口径（关键公式）
· 有效并测数：sites_eff = max(1, floor(sites × parallel_efficiency))。 · 单位节拍（秒/颗）：(test_time_ms/1000)/sites_eff + index_time_s/sites_eff。 · UPH = 3600 / 节拍 × (1 - downtime_pct/100)。 · 探针卡摊销（元/颗）：probe_card_fee ÷ (probe_card_touchdowns / touchdowns_per_die)。 · 单位成本（元/颗）：[ (机时费率 + 人工费率×人数) × 节拍/3600 + 探针卡摊销 ] ÷ (yield_pct/100)。 · 瓶颈：index_time_s/sites_eff 占节拍比例 > 40% 判 Handler/上下料受限，否则测试机受限。 · 并测效率随档位衰减规则：1→1.00、2→0.98、4→0.94、8→0.88、16→0.78。
参数与调整点
CONFIG = { "seed": 42, # 固定随机种子，保证示例可复现 "annual_volume": 20_000_000, # 年产能基数，用于折算年节省费用 "sites_scan": [1, 2, 4, 8, 16], # 并测数扫描档位 "eff_rule": {1: 1.00, 2: 0.98, 4: 0.94, 8: 0.88, 16: 0.78}, # 并测效率衰减 }
常见误判与注意事项
1. 用名义并测数而非有效并测数：高并测档效率衰减，16 并测实际有效约 12，成本下降没想的那么多。 2. 只看 UPH 不看单位成本：UPH 提升不代表降本，若成本被探针卡摊销锁死，加并测只是多出产能不省钱。 3. 把 Handler 受限误判为测试机问题：上下料占节拍 >40% 时应先优化换片与机构节拍，而非加并测。 4. 忽略效率衰减盲目堆档：效率从 0.94 跌到 0.78，边际收益递减，加并测硬件前务必先算清。
附赠
配套 AI 提示词见 附赠提示词.txt，可直接用于让大模型辅助你做并测方案与产能核算。
可调参数与计算口径
脚本顶部集中了主要阈值与常量：CONFIG={、CSV_NAME="test_program_data.csv"、REPORT_NAME="示例输出报告.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：test_program_data.csv、示例输出报告.txt。
工具中出现的字段与提示
- Handler/上下料受限
- 测试机受限
- 主芯片功能测试
- RF校准测试
- 功率器件老化测试
- sensor小信号测试
- 测试机并测数与测试产能成本分析报告
- 生成时间：{0}
- 【一、逐程序基础指标】 当前并测数扫描基准 = 各程序 sites_now
- 探针摊销
- 人工占比%
- {0}（{1}）当前并测数 {2}：
- 单位成本
- 较当前成本变化%
- 【三、最优并测数与预期收益】
- UPH提升%
- 成本下降%
- 年节省费用(元)
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：test_cell_throughput.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 14 列：program、device、test_time_ms、sites_now、parallel_efficiency、index_time_s、yield_pct、machine_cost_per_hour。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、逐程序基础指标、二、并测数敏感性表、三、最优并测数与预期收益、四、瓶颈诊断、五、结论与落地建议 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。
