叶志辉个人技术

FAB系列快速计算器：50款轻量GUI小工具

Sat, 10 Oct 2026 00:38:54 +0800

这一组工具是什么

FAB 系列是一批轻量 GUI 小计算器，界面统一：输入一串逗号分隔的数值，点「计算」后给出均值、标准差与样本数，用于产线上的快速估算与量级判断。它们共用一个窗体框架，因此条目虽多，能力边界是一致的——适合随手算个粗略值，不适合替代正式的 SPC 或良率分析。需要完整分析口径的工具请在下方分类页中查找。

全部 50 款与各自用途

工具	用途说明	下载
FAB_柏拉图_Pareto分析工具	Pareto分析工具，ABC分类，自动生成帕累托图和分类建议	下载
FAB_量测数据比对分析器	量测数据比对工具，支持WAT/PCM/Inline数据横向纵向对比	下载
FAB_CPK_过程能力计算器	CPK/PPK/Cp/Pp过程能力指数计算，支持非正态数据转换	下载
FAB_EWMA_指数加权监控工具	EWMA控制图工具，适合检测微小漂移，支持自定义lambda参数	下载
FAB_Nelson规则检验器	8条Nelson规则自动检验，支持ImR控制图异常模式识别	下载
FAB_SPC_控制图分析器	SPC控制图工具，包含Xbar-R/ImR/S控制图、Nelson规则判定、异常点标注	下载
FAB_产能规划仿真器	产能规划仿真工具，基于Queueing Network模拟不同方案产能	下载
FAB_告警收敛_KPI分析器	告警收敛分析工具，统计告警频次、TOP触发源、收敛比	下载
FAB_哨兵点配置优化器	哨兵点配置优化工具，基于历史数据推荐最优哨兵点位置	下载
FAB_备件库存优化器	备件库存优化工具，基于MTBF和采购周期计算最优库存量	下载
FAB_换型时间分析器	换型时间分析工具，记录SMT/换型时间分布和改进跟踪	下载
FAB_设备健康评分计算器	设备健康评分工具，基于振动/温度/油液多传感器融合评分	下载
FAB_设备EAP连接测试器	EAP设备连接测试工具，支持多种协议（SECS/HMS/Modbus）	下载
FAB_设备MTBF_MTTR分析器	设备MTBF/MTTR分析工具，支持故障间隔统计和趋势图	下载
FAB_预测性维护计划生成器	预测性维护计划工具，基于HI评分自动生成维护排程	下载
FAB_FDC_异常事件分析器	FDC异常事件分析工具，支持Root Cause快速定位和关联分析	下载
FAB_FDC_故障规则配置工具	FDC故障检测规则配置工具，支持规则模板、阈值设置、测试模式	下载
FAB_MES_库存台账管理	物料库存台账管理，支持批次追溯、库存预警、盘点功能	下载
FAB_MES_设备维护工单	设备维护工单系统，支持预防性维护计划、维修记录、备件管理	下载
FAB_OEE_设备综合效率计算器	OEE计算工具，支持可用率/性能率/质量率三因子计算和报表	下载
FAB_交期达成率预测器	交期达成率预测工具，基于WIP和排程计算预计完成时间	下载
FAB_供应商来料检验系统	供应商来料检验系统，支持AQL抽样、判定标准、来料记录	下载
FAB_批次追溯查询系统	批次追溯查询工具，支持晶圆盒批次流转记录查询和导出	下载
FAB_生产瓶颈分析器	生产瓶颈分析工具，识别TOP产能瓶颈并推荐改善优先级	下载
FAB_ISO文件版本管理系统	ISO文件版本管理工具，支持文档上传/审批/版本对比/受控发布	下载
FAB_MES_工单管理系统	MES工单管理工具，支持工单创建/流转/报工/关闭全流程	下载
FAB_MES_生产排程器	生产排程工具，支持工单优先级排序、资源约束排程、甘特图展示	下载
FAB_MES_良率管理系统	良率数据管理，支持批次良率统计、SPC关联、趋势分析	下载
FAB_WIP_在制品追踪器	WIP在制品追踪工具，支持工单进度实时监控、在制品数量统计	下载
FAB_光刻参数优化器	光刻参数优化工具，支持曝光剂量/焦距/显影时间多目标优化	下载
FAB_刻蚀速率预测器	刻蚀速率预测工具，基于历史数据预测不同条件下的刻蚀速率	下载
FAB_工艺窗口优化器	工艺窗口优化工具，支持DoE实验设计和边界条件分析	下载
FAB_离子注入剂量计算器	离子注入剂量计算器，支持能量/束流/时间三参数互算	下载
FAB_薄膜厚度均匀性分析	薄膜厚度均匀性分析工具，支持6点/9点/25点测量和FIB分析	下载
FAB_CMP_研磨速率计算器	CMP研磨速率计算工具，支持Platen/Reticle各向异性分析	下载
FAB_Recipe版本管理器	Recipe版本管理工具，支持CRC校验、版本对比、变更记录	下载
FAB_水耗分析工具	FAB水耗分析工具，支持纯水/废水/冷却水消耗统计和分析	下载
FAB_电价优化调度器	电价优化调度工具，支持峰谷平电价分析和设备启停优化	下载
FAB_碳排放计算器	FAB碳排放计算工具，支持范围1/2/3排放计算和碳足迹报告	下载
FAB_缺陷分类_KNN工具	KNN缺陷分类工具，基于晶圆图谱特征进行缺陷模式识别	下载
FAB_能耗监控看板	能耗监控看板工具，支持PUE/ TOCE实时监控和历史趋势图	下载
FAB_良率预测_LSTM工具	简化LSTM良率预测工具（纯NumPy），支持历史数据训练和预测	下载
FAB_客户投诉处理追踪器	客户投诉处理追踪工具，支持投诉登记/原因分析/改善措施跟踪	下载
FAB_废弃物管理系统	FAB废弃物管理系统，支持危废/一般固废登记、转运跟踪、报表	下载
FAB_质量异常处理流程器	质量异常处理流程工具，支持异常提报/调查/处理/闭环跟踪	下载
FAB_黄金片校准工具	黄金片校准工具，支持测量数据分析、偏差计算、趋势监控	下载
FAB_GEM300_事件监控器	GEM300事件监控工具，实时显示设备上报的事件和告警	下载
FAB_QA审核检查清单	QA审核检查清单工具，支持自定义检查项、审核记录、问题跟踪	下载
FAB_SECSGEM_协议调试工具	SECS-GEM协议调试工具，支持消息发送、格式解析、日志记录	下载
FAB_SECS_消息构造器	SECS-II消息构造器，支持常用消息格式模板、参数化构造	下载

使用方式

解压后运行对应脚本，窗体中填入逗号分隔的数值即可。需要 Python 3.8 及以上环境，界面基于内置 tkinter，不需要额外安装图形库。

常见问题

这一组工具和单独的 SPC 工具有什么区别？
FAB 系列只做入口级估算，不校验数据前提、不输出控制限与判异结论；要正式的控制图、Cpk 或判异分析，请用对应分类下的专用工具。

能导出报告吗？
界面上直接显示结果，可直接复制；需要留痕的分析请使用专用工具，它们会生成中文报告文件。

工业AI与智能分析工具包　 MES与生产管理工具包　 OEE与设备效能工具包　 SPC与质量分析工具包　制造业通用工具包　半导体工艺参数分析工具包　工具资源包下载页。

噪声暴露剂量与听力保护评估器｜制造业通用工具

Sat, 10 Oct 2026 00:38:52 +0800

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。

> 车间噪声听着还行不算数 —— 要算 8 小时等效声级、剂量，还要算护具到底够不够。

输入数据格式

数据文件 noise_exposure.csv，列顺序为：岗位、暴露人数、任务段、时长_h、声压级_dBA、现用护具NRR。

示例首行：冲压工位,4,送料,2.0,94.0,25

示例输出（真实运行结果节选）

==============================================================================
噪声暴露剂量与听力保护评估器
==============================================================================
判定口径：行动水平 80 dB(A)（纳入监护）；8 小时等效限值 85 dB(A)；剂量上限 100%
同时给出 3 dB 与 5 dB 两种交换率结果 —— 两者不可混用，对外报数前先统一口径。

【① 各岗位 8 小时等效声压级与剂量】
  岗位           人数     LEX,8h(3dB)   剂量%(3dB)    TWA(5dB)      剂量%(5dB)    判定
  冲压工位         4      96.8          1519.9      96.2          236.6       严重超标
  空压机房         2      93.8          760.0       89.5          92.9        严重超标
  包装线          8      84.6          91.0        84.6          47.0        达行动水平
  CNC 加工区      6      85.7          118.0       85.5          53.6        严重超标
  老化房          3      84.7          94.3        83.2          39.2        达行动水平
  总装线          10     81.4          43.3        81.3          29.8        达行动水平
  仓储区          5      80.0          31.2        79.6          23.7        合格
  质检室          4      69.1          2.5         69.1          5.5         合格
  超标岗位 3 个，涉及 12 人；达行动水平（80~85 dB）岗位 3 个，涉及 21 人

【② 超标岗位明细（按剂量从高到低）】
  冲压工位：LEX,8h = 96.8 dB(A)（

适用场景

· 职业健康与安全（EHS）自查：哪些岗位需要纳入听力监护 · 为不同岗位选配听力保护器（耳塞 / 耳罩）等级 · 工程降噪项目实施前的优先级排序 · 响应客户或体系审核的噪声暴露数据要求

怎么用

python noise_dose_evaluator.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

noise_exposure.csv：岗位 / 暴露人数 / 任务段 / 时长 h / 声压级 dB(A) / 现用护具 NRR。自带 8 个岗位共 20 个任务段的示例数据。

输出内容

· 各岗位 8 小时等效声压级 LEX,8h 与噪声剂量（同时给 3 dB 与 5 dB 两种交换率口径） · 判定：合格 / 达行动水平 / 超标 / 严重超标，并统计涉及人数 · 超标岗位明细：逐任务段对比实际时长与该声级允许时长，揪出主导段 · 听力保护器评估：按 NRR - 7 折损算佩戴后有效暴露与残余剂量，并按需反算所需 NRR · 治理优先级：超出行动水平的分贝数 × 暴露人数，给出工程降噪 / 轮岗 / 护具建议

口径与注意事项

· 3 dB 交换率（能量平均，国标与 ISO 口径）：LEX,8h = 10*lg(Σ (ti/8)*10^(Li/10))，剂量 D = 100*10^((L-85)/10) · 5 dB 交换率（美式口径）：T = 8/2^((L-90)/5)，TWA = 16.61*lg(D/100)+90 · 两套口径不可混用，对外报数前先统一并标注换算方式 · 护具衰减务必按 NRR - 7 折损使用，否则会系统性高估防护效果

其他

· 本工具只做暴露评估，不替代有资质单位的现场检测与职业病危害评价。 · 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="noise_exposure.csv"、REPORT_NAME="noise_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：noise_exposure.csv、noise_report.txt。

脚本里的主要处理步骤

lex8h()：3 dB 交换率（能量平均）合成 8 小时等效声压级 LEX,8h。
dose3()：3 dB 交换率下的噪声剂量 %。
dose5()：5 dB 交换率（美式口径）剂量 %：Ti = 8 / 2^((Li - 90)/5)。
twa5()：5 dB 口径的 8 小时时间加权平均声级 TWA = 16.61*lg(D/100) + 90。

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

冲压工位
空压机房
CNC 加工区
机床操作
暴露人数
时长_h
声压级_dBA
现用护具NRR
5 dB 交换率（美式口径）剂量 %：Ti = 8 / 2^((Li - 90)/5)。
噪声暴露剂量与听力保护评估器
【① 各岗位 8 小时等效声压级与剂量】
剂量%(3dB)
剂量%(5dB)
严重超标
达行动水平
【② 超标岗位明细（按剂量从高到低）】
<- 单段已超允许时长
【③ 听力保护器有效性评估（护具实际衰减 = NRR - %.0f）】

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：noise_dose_evaluator.py。

下载噪声暴露剂量与听力保护评估器工具包（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 6 列：岗位、暴露人数、任务段、时长_h、声压级_dBA、现用护具NRR。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 各岗位 8 小时等效声压级与剂量、② 超标岗位明细（按剂量从高到低）、④ 治理优先级（超标分贝 × 暴露人数）、结论与行动建议等部分组织，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。

同分类的其它工具

所属分类制造业通用工具包，也可回到工具资源包下载页按分类查找。

化学品相容性与混存风险检查器｜制造业通用工具

Sat, 10 Oct 2026 00:38:49 +0800

这个工具解决什么问题

成本核算的分摊方式一变，结论就变。这工具把分摊口径写成参数。

> 危化品的风险不在单个品种，而在谁和谁放在同一间屋子。

输入数据格式

数据文件 chemical_inventory.csv，列顺序为：chem_id、name、category、area、qty_L、bunded、note。

示例首行：C-01,硫酸,强酸,蚀刻间,200,y,浓硫酸储罐区

示例输出（真实运行结果节选）

====================================================================================
化学品相容性与混存风险检查报告
====================================================================================
化学品条目：12    存放区域：4    冲突对：13（禁止同区 3 / 需隔离 10）
未设围堰或二次容器的条目：5

【一】相容性矩阵（行×列：禁=禁止同区，隔=需隔离，允=允许）
------------------------------------------------------------------------------------
           强    强    氧    还    有    易    遇    有   
强酸         允    禁    隔    隔    隔    隔    禁    隔   
强碱         禁    允    隔    允    隔    隔    禁    允   
氧化剂        隔    隔    允    禁    隔    禁    禁    隔   
还原剂        隔    允    禁    允    隔    允    允    允   
有机溶剂       隔    隔    隔    隔    允    允    隔    允   
易燃液体       隔    隔    禁    允    允    允    允    允   
遇水反应物      禁    禁    禁    允    隔    允    允    隔   
有毒物质       隔    允    隔    允    允    允    隔    允   

【二】冲突清单（禁止同区优先，其次按数量合计）
------------------------------------------------------------------------------------
   1) [禁止同区] 硫酸（强酸，200 L）  ×  氢氧化钠（强碱，150 L）
      区域：蚀刻间    原因：酸碱中和剧烈放热，可能飞溅伤人
      整改：立即物理分隔（不同防火分区/不同柜体），并改挂警示标识。
   2) [禁止同区] 次氯酸钠（氧化剂，120 L）  ×  异丙醇（易燃液体，60 L）

适用场景

· 危化品仓库与线边暂存区盘点、EHS 审核准备、新增化学品货位决策 · 新增化学品入库前先用本工具跑一遍相容性再定货位；规则表按厂内 MSDS 维护

怎么用

python chemical_compat.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

chemical_inventory.csv：编号 / 名称 / 危险类别 / 存放区域 / 数量L / 是否有围堰 / 备注（脚本自带 12 种、4 个区域示例）

输出内容

· 8 类危险品的相容性矩阵（允许 / 需隔离 / 禁止同区） · 按区域的冲突清单（禁止同区优先），逐条给原因与整改动作 · 分区风险汇总、围堰缺失清单、现场管理自查清单与整改结论

依赖

无。仅使用 Python 标准库（csv / math / os / datetime / random 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_FILE="chemical_inventory.csv"、REPORT_FILE="chemical_compat_report.txt"、RULE_LIST=[、SAMPLE_ROWS=[。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：chemical_inventory.csv、chemical_compat_report.txt。

脚本里的主要处理步骤

build_rules()：规范化为字典，键为排序后的类别对，含两个方向的对称性断言。

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

有机溶剂
易燃液体
遇水反应物
有毒物质
氧化剂助燃，遇易燃液体可自燃或爆燃
遇水反应物遇酸剧烈放氢，有爆鸣风险
强碱可催化遇水反应物剧烈反应
两类强反应性物质叠加，失控风险高
放热并可能产生有毒蒸气
酸性条件下可能释放有毒气体
泄漏时酸液与可燃物混合，扩大火险
放热，蒸气与腐蚀性叠加
有机溶剂被氧化放热，存在起火风险
泄漏时形成有毒氧化性混合物
混合放热，反应产物不稳定
遇水反应物遇潮即反应，与可燃物同区扩大后果
两类物质同区泄漏难以同时处置
浓硫酸储罐区

其余字段以界面与示例报告为准。

下载与文件清单

主程序文件：chemical_compat.py。

下载化学品相容性与混存风险检查器工具包（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 7 列：chem_id、name、category、area、qty_L、bunded、note。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。

同分类的其它工具

分类归属：制造业通用工具包；完整清单在工具资源包下载页。

车间布局与物流强度分析器｜制造业通用工具

Sat, 10 Oct 2026 00:38:47 +0800

这个工具解决什么问题

通用工具的门槛应该低到不需要看文档就能试跑。

车间布局凭「看起来顺」来定，结果是高强度流向绕远、交叉往返多，隐性成本全摊在搬运工时与在制品上。本工具用 From-To 物流量矩阵配合坐标算距离，把物流强度算成可排序、可比方案的表，并给出「哪几条流向应该靠在一起」的优先级。

输入数据格式

数据文件 layout_coords.csv，列顺序为：区域、现状X_m、现状Y_m、方案B_X、方案B_Y、方案C_X、方案C_Y。

示例首行：R1 来料仓,5,30,10,20,6,26

示例输出（真实运行结果节选）

==============================================================================
车间布局与物流强度分析报告（From-To 图）
==============================================================================

一、From-To 物流量矩阵（单位：次/周）
  起点 \ 终点          R1       R2       R3       R4       R5       R6
  R1 来料仓               0      120        0        0        0        0
  R2 机加工               0        0      115        0        8        0
  R3 清洗                0        0        0      110        0        0
  R4 镀膜                0        0        0        0      108        0
  R5 检测                0        0       12        0        0      100
  R6 成品仓               0        0        0        0        0        0

  总搬运量 = 573 次/周。矩阵不对称：4 -> 2 为返工回流、1 -> 4 为直通抽检，
  单向流动占绝大多数，这也是布局优化的主要着力点。

二、现状布局 A 的物流强度明细（距离 = 直线距离 x 1.25 绕行系数）
  流向              搬运量(次/周)   距离(m)    物流强度    占比
  ------------------------------------------------------------------
  R5       -> R6              100      34.73        3473    28.58%
  R4       -> R5              108      22.50        2430    20.00%
  R1       -> R2              120

一句话

物流强度 = 搬运量 x 距离；搬运量改不动，能把物流成本降下来的只有距离。

运行环境与快速开始

python layout_fromto_analyzer.py

输入数据格式（换成你的数据即可）

· layout_flow.csv：起点 / 终点 / 搬运量（次/周） · layout_coords.csv：各区域的现状与两个候选方案坐标脚本顶部可改通道绕行系数 AISLE_FACTOR 与相邻距离门槛 NEAR_THRESHOLD。

输出说明

From-To 物流量矩阵、现状布局的物流强度明细与平均搬运距离、三个方案的对比与改善幅度、按强度排序的「应该靠在一起」清单、结论与建议。

算法口径（关键公式）

· 距离 d(i,j) = 直线距离 x 通道绕行系数 · 物流强度 S(i,j) = 搬运量 Q(i,j) x d(i,j) · 总物流强度 = Sigma S；平均搬运距离 = Sigma S / Sigma Q · 相邻流向占比 = 距离不超过门槛的流向数 / 总流向数

判定标准说明

自检包含总强度与逐项求和的守恒、距离矩阵对角为 0 且对称、优化方案总强度小于现状、优化幅度大于 15%、平均搬运距离数量级合理，以及所有区域重合时总强度必须为 0。

常见问题

· 搬运量数据从哪来？优先用 MES 工序流转记录或现场 3 个月实测，别用估计值。 · 绕行系数取多少？按主通道走向估，一般在 1.1~1.4 之间。 · 算出来最该靠近的两处正好不能动怎么办？看下一优先级；布局受水电气接口与承重限制，先确认搬迁可行性再谈优化收益。

可调参数与计算口径

脚本顶部集中了主要阈值与常量：CSV_FLOW=os.path.join(BASE, "layout_flow.csv")、CSV_COORD=os.path.join(BASE, "layout_coords.csv")、REPORT=os.path.join(BASE, "示例输出报告.txt")、FLOW={。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：layout_flow.csv、layout_coords.csv、示例输出报告.txt。

工具中出现的字段与提示

R1 来料仓
R2 机加工
R3 清洗
R4 镀膜
R5 检测
R6 成品仓
现状布局 A
方案B 双排直线
方案C 紧凑 U 型
搬运量_次每周
现状X_m
现状Y_m
方案B_X
方案B_Y
方案C_X
方案C_Y
车间布局与物流强度分析报告（From-To 图）
一、From-To 物流量矩阵（单位：次/周）

其余字段以界面与示例报告为准。

下载与文件清单

主程序文件：layout_fromto_analyzer.py。

下载车间布局与物流强度分析器工具包（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 7 列：区域、现状X_m、现状Y_m、方案B_X、方案B_Y、方案C_X、方案C_Y。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。

同分类的其它工具

分类归属：制造业通用工具包；完整清单在工具资源包下载页。

湿度敏感等级MSL与烘烤时间计算器｜制造业通用工具

Sat, 10 Oct 2026 00:38:44 +0800

这个工具解决什么问题

把行业惯例写成默认参数，可以省掉大量沟通成本。

潮湿敏感器件（MSL/湿敏等级）超期上线，会在回流焊时爆米花式开裂，损失往往在整批。但车间寿命不是一个固定数字：车间温度湿度超标准条件时会被降额，很多「隐形超期」就是这么来的——料本身没过期，环境把寿命吃掉了。本工具按 J-STD-033 口径给出基础车间寿命、按温湿度降额、对照实际暴露时间判定，并按本体厚度与 MSL 等级查表给出 125℃ 烘烤时长与低温烘烤建议。

输入数据格式

数据文件 msl_parts.csv，列顺序为：料号、MSL等级、本体厚度(mm)、暴露时间(h)、车间温度(℃)、车间湿度(%RH)、基础车间寿命(h)、降额系数、有效寿命(h)、剩余寿命(h)、是否需烘烤、125℃烘烤时长(h)、已烘烤次数、载带材质。

示例首行：U101-BGA,MSL3,1.2,120.0,28.0,55.0,168.0,1.0,168.0,48.0,否,9,0,耐高温载带

示例输出（真实运行结果节选）

============================================================================================
湿度敏感等级 MSL 与烘烤时间分析报告
============================================================================================

一、判据口径（参考 J-STD-033）
  基础车间寿命：MSL1 不限 / MSL2 1年 / MSL2a 4周 / MSL3 168h / MSL4 72h / MSL5 48h / MSL5a 24h / MSL6 按标签。
  降额：车间 >30℃ 或 >60%RH 系数 0.6；>35℃ 或 >70%RH 系数 0.3；>40℃ 或 >80%RH 系数 0.1。
  烘烤：125℃ 查表（按本体厚度分三档 ≤1.4 / 1.4~2.0 / 2.0~4.5 mm）。
  低温烘烤（40℃/5%RH）时长约为 125℃ 的 20 倍，适合不耐高温的卷带。

二、逐料号判定表
  料号         MSL    厚度   暴露(h)  车间条件       有效寿命(h)  剩余(h)   判定
  ----------------------------------------------------------------------------------------
  U101-BGA    MSL3    1.20      120  标准条件               168.0     48.0   🟢 可直接上线
  U102-QFN    MSL3    1.60      200  标准条件               168.0    -32.0   🔴 需烘烤
  U103-SOP    MSL4    0.90       80  轻度超限                43.2    -36.8   🔴 需烘烤
  U104-LQFP   MSL2a   2.50      500  标准条件               672.0    172.0   🟢 可直接上线
  U105-DFN    MSL5a   1.80       30  轻度超限                14.4    -15.6   🔴 需烘烤
  U106-POP    MSL6    3.00       12  标准条件

一句话

判定「这颗料还能在车间放多久」，以及超期后该怎么烤、烤多久。

运行环境与快速开始

纯 Python 标准库，零第三方依赖，Python 3.8+ 开箱即跑。

python msl_bake_calculator.py

输入数据格式（换成你的数据即可）

· msl_parts.csv：料号、MSL 等级、本体厚度(mm)、车间暴露时间(h)、车间温度(℃)、车间湿度(%RH)、已烘烤次数、载带材质。

输出说明

逐料号判定表（基础寿命、降额系数、有效寿命、剩余寿命、是否需烘烤）、烘烤排程（125℃ 与 40℃ 低温时长、载带耐温与次数校验）、结论与管理要点。

算法口径（关键公式）

· 基础车间寿命：MSL1 不限 / MSL2 1年 / MSL2a 4周 / MSL3 168h / MSL4 72h / MSL5 48h / MSL5a 24h / MSL6 按标签 · 降额系数：>30℃ 或 >60%RH → 0.6；>35℃ 或 >70%RH → 0.3；>40℃ 或 >80%RH → 0.1 · 有效车间寿命 = 基础寿命 × 降额系数；剩余寿命 = 有效寿命 − 已暴露时间 · 烘烤时长按 125℃ 查表（厚度三档 ≤1.4 / 1.4~2.0 / 2.0~4.5 mm）

判定标准说明

寿命表与烘烤表参考 J-STD-033 常用值，企业可按自身内控标准在脚本常量区调整。低温烘烤（40℃/5%RH）时长约为 125℃ 的 20 倍，适用于不耐高温的卷带与托盘。

常见问题

· MSL6 怎么处理？任何情况下都必须烘烤，且严格按标签时间使用。 · 能反复烘烤吗？不建议。同一器件累计不超过 5 次，超限应报废。 · 报告能导出吗？每次运行自动生成示例输出报告.txt。 · 降额怎么快速避免？把车间温湿度压回 30℃/60%RH 以内，比多做烘烤更省事。

可调参数与计算口径

脚本顶部集中了主要阈值与常量：CSV_PATH=os.path.join(HERE, "msl_parts.csv")、RPT_PATH=os.path.join(HERE, "示例输出报告.txt")、BAKE=[、PARTS=[。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：msl_parts.csv、示例输出报告.txt。

工具中出现的字段与提示

耐高温载带
普通载带
严重超限
高温高湿
轻度超限
标准条件
MSL等级
本体厚度(mm)
暴露时间(h)
车间温度(℃)
车间湿度(%RH)
基础车间寿命(h)
降额系数
有效寿命(h)
剩余寿命(h)
是否需烘烤
125℃烘烤时长(h)
已烘烤次数

其余字段以界面与示例报告为准。

下载与文件清单

主程序文件：msl_bake_calculator.py。

下载湿度敏感等级MSL与烘烤时间计算器工具包（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 14 列：料号、MSL等级、本体厚度(mm)、暴露时间(h)、车间温度(℃)、车间湿度(%RH)、基础车间寿命(h)、降额系数。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。

同分类的其它工具

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库存循环盘点计划与ABC_XYZ分类器｜制造业通用工具

Sat, 10 Oct 2026 00:38:42 +0800

这个工具解决什么问题

把行业惯例写成默认参数，可以省掉大量沟通成本。

循环盘点落不了地的原因通常不是没制度，而是「所有料同一个频率」——人力被 C 类低值料吃掉，A 类料反而几个月没盘过。本工具按年耗用金额做 ABC 分类（累计 80%/95% 分界），按月度需求波动系数做 XYZ 分类（平稳/季节/随机），生成 9 宫格并分配盘点频率，汇总年盘点次数、每日工作量与重点盯防清单。示例中 A 类仅 6 个料号却占近八成金额，而 C 类可降到每年 1~2 次。

输入数据格式

数据文件 inventory_sku.csv，列顺序为：料号、名称、单位成本元、年用量、年金额元、金额占比、累计占比、波动CV、ABC、XYZ、年盘点次数。

示例首行：M001,8英寸硅片,320.0,21870,6998400.0,0.5545,0.5545,0.0239,A,X,12

示例输出（真实运行结果节选）

================================================================================================
库存循环盘点计划与 ABC-XYZ 分类报告
================================================================================================

一、SKU 台账（按年耗用金额降序）
  料号   名称            单位成本元  年用量   年金额万元   金额占比   累计    波动CV   ABC  XYZ
  --------------------------------------------------------------------------------------------
  M001   8英寸硅片               320.0    21870      699.84     55.4%    55.4%   0.024   A    X
  M003   溅射靶材              26000.0       31       80.60      6.4%    61.8%   0.349   A    Y
  M002   ArF 光刻胶            4800.0      162       77.76      6.2%    68.0%   0.107   A    X
  M008   蚀刻液                 260.0     2070       53.82      4.3%    72.3%   0.133   A    X
  M010   载带载盘                  8.0    61800       49.44      3.9%    76.2%   0.043   A    X
  M005   电子级双氧水               45.0    10210       45.95      3.6%    79.8%   0.043   A    X
  M007   清洗剂                 120.0     3810       45.72      3.6%    83.4%   0.060   B    X
  M014   标签纸                   0.5   646000       32.

一句话

用 ABC 看金额、用 XYZ 看波动，把有限的盘点人力放在真正要紧的料上。

运行环境与快速开始

python inventory_cycle_count.py

输入数据格式（换成你的数据即可）

· SKU 台账：料号, 名称, 单位成本元, 12 个月用量 · ABC/XYZ 分界、九宫格盘点频率、单次盘点工时、年工作日数在脚本顶部常量区

输出说明

SKU 分类表（含 CV 与 ABC/XYZ）、九宫格矩阵（SKU 数/金额占比/盘点次数）、工作量与工时、A 类盯防清单、落地建议。

算法口径（关键公式）

· 波动系数 CV = σ / μ（月度需求） · ABC 按年金额累计占比分界 · 年盘点次数 = Σ 各格 SKU 数 × 该格频率

判定标准说明

脚本顶部集中了主要阈值与常量：CSV_PATH=os.path.join(HERE, "inventory_sku.csv")、RPT_PATH=os.path.join(HERE, "示例输出报告.txt")、FREQ={、SKUS=[。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：inventory_sku.csv、示例输出报告.txt。

工具中出现的字段与提示

8英寸硅片
ArF 光刻胶
溅射靶材
石英部件
电子级双氧水
电子级硫酸
金刚石切割线
载带载盘
备用滤芯
特种密封圈
一次性手套
校准用标准片
库存循环盘点计划与 ABC-XYZ 分类报告
一、SKU 台账（按年耗用金额降序）
合计年耗用金额 %.2f 万元。
二、分类口径
三、九宫格矩阵（格子 = SKU 数 / 金额占比 / 年盘点次数）
%d 个 / %4.1f%% / %3d 次

其余字段以界面与示例报告为准。

下载与文件清单

主程序文件：inventory_cycle_count.py。

下载库存循环盘点计划与ABC_XYZ分类器工具包（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 11 列：料号、名称、单位成本元、年用量、年金额元、金额占比、累计占比、波动CV。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。

同分类的其它工具

本工具归在制造业通用工具包，全部工具见工具资源包下载页。

打线弧高与焊线拉力预测器｜制造业通用工具

Sat, 10 Oct 2026 00:38:39 +0800

这个工具解决什么问题

通用工具的门槛应该低到不需要看文档就能试跑。

焊线弧高看似只是工艺偏好，实际决定弧长比、线弧摆动风险与颈部受力。高弧多来自跨度过大或器件高度差，而不是打线机调不出来。本工具用半椭圆近似算弧长比，按线材系数（金/铜/铝/银）、线径、弧长折减、颈部弯折折减与焊点修正预测拉力测试值，判断是否达到规格下限并列出风险类型；对风险项自动给出「降弧高 / 换线材 / 加粗线径」三类改进方案与改进后预测值。

输入数据格式

数据文件 wire_bonds.csv，列顺序为：位号、器件、线材、线径mil、跨度mm、弧高mm、颈部角度、弧长mm、弧长比、预测拉力gf、规格拉力gf、裕量、风险。

示例首行：W01,功率MOSFET,铜线,1.0,1.2,0.2,28.0,1.405,1.1708,5.094,5.0,0.0187,无

示例输出（真实运行结果节选）

============================================================================================
打线弧高与焊线拉力预测报告
============================================================================================

一、评估口径
  弧长按半椭圆近似，弧长比 = 弧长 ÷ 跨度；建议 ≤ 1.40，硬上限 1.50。
  预测拉力 = 4.60 × 线径^1.5 × 线材系数 × 弧长折减 × 颈部折减 × 焊点修正。
  线材系数：金线 1.00、铜线 1.12、铝线 0.90、银线 1.05；颈部弯折上限 40 度。

二、逐线指标
  位号  器件          线材  线径mil 跨度mm 弧高mm 弧长比 颈部角 预测gf 规格gf  裕量    判定
  ----------------------------------------------------------------------------------------
  W01   功率MOSFET      铜线      1.00   1.20   0.20  1.171   28.0   5.09   5.00    +1.9%  ✔ 合格
  W02   功率MOSFET      铜线      1.00   1.20   0.50  1.446   42.0   4.36   5.00   -12.7%  ✗ 风险
  W03   控制IC          金线      0.80   0.85   0.16  1.187   30.0   3.23   3.10    +4.1%  ✔ 合格
  W04   控制IC          金线      1.00   2.10   0.30  1.155   35.0   4.59   4.40    +4.2%  ✔ 合格
  W05   传感器           金线      0.70   0.60   0.14  1.226   26.0   2.59   2.40    +7.8%  ✔ 合格
  W06   射频器件          金线      0.90   1.60   0.62  1.405   38.0   3.44   3.90   -11.7%  ✗ 风险
  W07   功率模块          铝线

一句话

在设计阶段就筛掉「高弧 + 大颈部角」的脆弱焊线，而不是等拉力测试判废。

运行环境与快速开始

python wire_bond_loop_pull.py

输入数据格式（换成你的数据即可）

· 焊线台账：位号, 器件, 线材, 线径mil, 跨度mm, 目标弧高mm, 颈部角, 焊点直径mm, 规格拉力gf · 弧长比阈值、颈部角上限、线材系数、拉力基准系数在脚本顶部常量区

输出说明

逐线弧长比与预测拉力表、风险清单（按裕量排序）、改进方案与改进后指标、量产校正建议。

算法口径（关键公式）

· 弧长 = 0.5π√(2((跨度/2)² + 弧高²)) · 弧长比 = 弧长 / 跨度 · 预测拉力 = C × 线径^1.5 × 线材系数 × 弧长折减 × 颈部折减 × 焊点修正

判定标准说明

脚本顶部集中了主要阈值与常量：CSV_PATH=os.path.join(HERE, "wire_bonds.csv")、RPT_PATH=os.path.join(HERE, "示例输出报告.txt")、SAME_WIRE_FIX={"金线": "铜线"}、BONDS=[。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：wire_bonds.csv、示例输出报告.txt。

脚本里的主要处理步骤

loop_geometry()：半椭圆近似：返回（弧长 mm，弧长比）。
predict_pull()：预测拉力 gf。
try_fix()：依次尝试：降弧高 / 换线材 / 加粗线径，返回第一个达标方案。

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

功率MOSFET
控制IC
射频器件
功率模块
半椭圆近似：返回（弧长 mm，弧长比）。
预测拉力 gf。
弧长比超硬上限
弧长比偏高易摆动
颈部弯折超限
拉力不足
依次尝试：降弧高 / 换线材 / 加粗线径，返回第一个达标方案。
弧高 %.2f → %.2f mm、颈部角压到 %.0f 度
线材 %s → %s（弧高同步降到 %.2f mm）
线径 %.2f → %.2f mil（弧高同步降到 %.2f mm）
打线弧高与焊线拉力预测报告
一、评估口径
弧长按半椭圆近似，弧长比 = 弧长 ÷ 跨度；建议 ≤ %.2f，硬上限 %.2f。
二、逐线指标

其余字段以界面与示例报告为准。

下载与文件清单

主程序文件：wire_bond_loop_pull.py。

下载打线弧高与焊线拉力预测器工具包（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 13 列：位号、器件、线材、线径mil、跨度mm、弧高mm、颈部角度、弧长mm。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。

同分类的其它工具

分类归属：制造业通用工具包；完整清单在工具资源包下载页。

治具与测试座寿命管理器｜制造业通用工具

Sat, 10 Oct 2026 00:38:36 +0800

这个工具解决什么问题

通用工具的门槛应该低到不需要看文档就能试跑。

测试座、探针卡、老化板这类高值耗材的共性难题：额定寿命写着，但没人盯着「还剩多少次、按现在的用量还能撑几天、备件够不够」。超期使用的代价不是停机，而是接触电阻漂移带来的误测——错杀良品的损失远超座子本身。本工具按最近日均用量预测每件治具的剩余天数与到期日，分 30/60/90 天三档预警，核算含翻修摊销的单次使用成本，并给出错峰更换排程，避免同型号同时到期待机。

输入数据格式

数据文件 fixture_ledger.csv，列顺序为：编号、名称、总有效寿命(次)、已用(次)、剩余(次)、日均用量、剩余天数、预计到期日、单次使用成本(元)、备件(件)、预警级别。

示例首行：FX-A01-07,SoC 测试座(高温座),925000,421000,504000,850,592,2028-05-17,0.0074,1,正常

示例输出（真实运行结果节选）

========================================================================
治具与测试座寿命管理报告（截至 2026-10-03）
========================================================================

一、逐件状态（按剩余天数升序）
  编号          名称                       剩余次数     剩余天数      级别       预计到期日    备件    翻修
  FX-C07-12   老化板(烧录治具)                 550       14      紧急  2026-10-17     2     0
  FX-A02-03   SoC 测试座(常温座)            22000       23      紧急  2026-10-26     0     2
  FX-B11-01   SiC 器件探针卡                4000       42      预警  2026-11-14     1     1
  FX-B11-02   SiC 器件探针卡               15900      180      正常  2027-04-01     1     0
  FX-A01-07   SoC 测试座(高温座)           504000      592      正常  2028-05-17     1     1
  FX-E02-09   翻板机构顶针                 273000      910      正常  2029-03-31     1     2
  FX-D03-05   分选机吸嘴组                 592000      925      正常  2029-04-15     3     3

二、预警与行动清单
  [紧急] FX-C07-12 老化板(烧录治具)：剩余 550 次（14 天），立即补货/停用换件。
  [紧急] FX-A02-03 SoC 测试座(常温座)：剩余 22000 次（24 天），立即补货/停用换件。备件仅 0 件，按日均 920 次只能撑 0 天，与治具寿命存在断档风险
  [预警] FX-B11-01 SiC 器件探针卡：剩余 4000 次（42 天），本周启动采购流程。备件仅 1 件，按日均 95 次只能撑

一句话

按用量速率预测每件治具的到期日，把「坏了才换」变成「到期前错峰换件不断线」。

运行环境与快速开始

python fixture_life.py

输入数据格式（换成你的数据即可）

· 台账：编号, 名称, 额定寿命, 已用次数, 最近日均用量, 购置价, 翻修费, 已翻修次数, 在库备件

输出说明

逐件剩余次数/天数/到期日、三档预警与行动清单、单次使用成本 TOP、错峰更换排程、采购预算测算。

算法口径（关键公式）

· 总有效寿命 = 额定 × (1 + 翻修次数 × 0.85) · 剩余天数 = 剩余次数 / 日均用量 · 单次成本 = (购置价 + Σ翻修费) / 总有效寿命

判定标准说明

脚本顶部集中了主要阈值与常量：CSV_PATH=os.path.join(HERE, "fixture_ledger.csv")、RPT_PATH=os.path.join(HERE, "示例输出报告.txt")、TODAY=date(2026, 10, 3)、FIXTURES=[。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：fixture_ledger.csv、示例输出报告.txt。

工具中出现的字段与提示

SoC 测试座(高温座)
SoC 测试座(常温座)
SiC 器件探针卡
老化板(烧录治具)
分选机吸嘴组
翻板机构顶针
立即补货/停用换件
本周启动采购流程
列入下月盘点，确认备件在库
总有效寿命(次)
已用(次)
剩余(次)
日均用量
剩余天数
预计到期日
单次使用成本(元)
备件(件)
预警级别

其余字段以界面与示例报告为准。

下载与文件清单

主程序文件：fixture_life.py。

下载治具与测试座寿命管理器工具包（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 11 列：编号、名称、总有效寿命(次)、已用(次)、剩余(次)、日均用量、剩余天数、预计到期日。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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分类归属：制造业通用工具包；完整清单在工具资源包下载页。

测试机并测数与测试产能成本计算器｜制造业通用工具

Sat, 10 Oct 2026 00:38:33 +0800

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

主程序文件：test_cell_throughput.py。

下载测试机并测数与测试产能成本计算器工具包（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 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。

同分类的其它工具

本工具归在制造业通用工具包，全部工具见工具资源包下载页。

光谱与色度分析器｜制造业通用工具

Sat, 10 Oct 2026 00:38:31 +0800

这个工具解决什么问题

设备通信类工具的难点在于协议细节，这里按常见字段做了解析。

拿到一条光谱曲线，要同时回答：这是蓝光芯片还是白光、峰值与主波长多少（判断波长档与荧光粉配比）、色坐标落在哪、相关色温多少、偏离黑体轨迹多少（Duv）、相对目标色坐标偏了几步。手工算色坐标要先查 CIE 色匹配函数再做积分，非常费时。

输入数据格式

数据文件 spectrum_sample.csv，列顺序为：sample_id、wavelength_nm、relative_power、target_x、target_y。

示例首行：M-465nm单色,380,0.0,0.1355,0.0399

示例输出（真实运行结果节选）

================================================================================================================
LED/光源光谱与色度分析报告（CIE 1931 2° 标准观察者）
================================================================================================================

一、光谱特征
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
样品               峰值λ(nm)     主波长(nm)     半波宽FWHM      质心λ(nm)       相对总功率
LED-冷白           450.0       487.3       48.6 nm      531.5         37892
LED-暖白           630.0       584.2       192.1 nm     603.5         51598
LED-暖白-偏色批       630.0       585.0       190.1 nm     603.6         53492
M-465nm单色        465.0       465.0       5.2 nm       465.0         1088

二、色度指标
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
样品               x          y          u'         v'         CCT(K)     Duv       色纯度
LED-冷白           0.3123     0.3265     0.1985     0.4669     6469       +0.0024   7.6%
LED-暖白           0.4301     0.3923     0.2512     0.515

一句话

从一条光谱算出峰值/主波长、半波宽、色坐标、色温、Duv 与色纯度（内置 CIE 1931 表）。

运行环境与快速开始

纯 Python 标准库，零第三方依赖，Python 3.8+ 开箱即跑。

python spectrum_colorimetry.py # 首次运行会用同目录的示例数据跑出报告 python spectrum_colorimetry.py 你的数据.csv # 需要时可在脚本内改成读取自己的文件

运行后在控制台打印完整中文报告，并写出示例输出报告.txt。

输入数据格式

CSV 列为：sample_id、wavelength_nm（建议 380~780 nm，5 nm 间隔）、relative_power（相对光谱功率）、target_x、target_y（目标色坐标，可留空）

同目录的 spectrum_sample.csv 即为可直接运行的示例数据。

输出说明

① 光谱特征表（峰值波长、主波长、半波宽 FWHM、质心波长、相对总功率）；② 色度表（x、y、u'、v'、CCT、Duv、色纯度）；③ 与目标色坐标的 Δu'v' 与 SDCM 近似；④ 自检（黑体轨迹与单色标准值对照）；⑤ 判定与建议

算法口径（关键公式）

内置 CIE 1931 2° 标准观察者色匹配函数（5 nm 间隔，任意波长线性插值）；X = ∫φ(λ)x̄(λ)dλ（梯形积分），x = X/(X+Y+Z)；u' = 4x/(−2x+12y+3)，v' = 9y/(−2x+12y+3)；色温用普朗克公式逐温度生成黑体轨迹，取与样品 u'v' 最近点并做抛物线内插，Duv 为到轨迹的带符号距离（正=偏绿）；主波长为白点向样品色坐标射线与光谱轨迹的交点。

参数与调整点

· 输入光谱范围越宽越好：截断到 400~700 nm 会让 x 偏差 0.002 以上。 · target_x / target_y 用于计算色容差；不填则该节自动跳过。 · SDCM 近似按 1 步 ≈ 0.0011（u'v'）换算，仅用于快速筛查。

常见误判与注意事项

1. 色坐标对光谱两端很敏感，务必测 380~780 nm 全范围并按 5 nm 或更密采样。 2. 主波长以等能白为参考点；若客户按 CCT 匹配的白点定义，数值会有百皮米级差异。 3. Duv 比 CCT 更能反映「看起来绿不绿」：CCT 相同、Duv 差 0.006 的两颗灯珠肉眼可辨。 4. 正式判定色容差请用标准椭圆参数表，本工具的 SDCM 为近似口径。 5. 工具内置自检：单色 465 nm 的标准色坐标为 (0.1355, 0.0399)，黑体 6500 K 为 (0.3135, 0.3237)。

附赠

· 附赠提示词.txt：3 条同主题 AI 提示词，可直接投喂给任意大模型继续扩展分析。

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="spectrum_sample.csv"、REPORT_NAME="示例输出报告.txt"、CMF_RAW="""、H_PLANCK=6.62607015e-34、C_LIGHT=2.99792458e8、K_BOLTZ=1.380649e-23。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：spectrum_sample.csv、示例输出报告.txt。

脚本里的主要处理步骤

cmf_at()：线性插值取色匹配函数值，超出 380~780 返回 0
planck_rel()：普朗克黑体辐射的相对光谱功率（只取形状，常数项可省）
xy_of_spectrum()：pairs: [(wl, power)]，返回 X, Y, Z, x, y
locus_table()：黑体轨迹：1000~25000 K 的黑体 u'v' 与对应温度
make_sample()：四个样品：465 nm 单色（用于自检）、冷白约 6500 K、暖白约 3000 K、暖白偏色批（用于演示拒收）。

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

，构建黑体轨迹，取与样品 u
线性插值取色匹配函数值，超出 380~780 返回 0
普朗克黑体辐射的相对光谱功率（只取形状，常数项可省）
pairs: [(wl, power)]，返回 X, Y, Z, x, y
黑体轨迹：1000~25000 K 的黑体 u
与对应温度
从白点向样品色坐标引射线，与光谱轨迹折线求交点

下载与文件清单

主程序文件：spectrum_colorimetry.py。

下载光谱与色度分析器工具包（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 5 列：sample_id、wavelength_nm、relative_power、target_x、target_y。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。

同分类的其它工具

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