投入产出平衡校验器下载｜LED芯片CIM-MES配套工具（Python源码+示例数据+报告）
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投入产出平衡校验器：车间里没人愿意手做的一件事
批次出站前要核账：投入 1000 片，良品+不良+报废必须对得上。对不上的批次放出去，良率就是假的；损耗报成不良、不良写成报废，都是常见的手脚点，靠人工核账根本核不过来。
这件事的典型特点是重复、琐碎、容错率低：换一批数据就要重做一遍，做十次就可能错十次，而且做的人永远提不起劲。等哪天真出了问题往回追，才发现当时的记录要么没留、要么口径对不上。
一个真实感的现场
月底良率报表做平了，财务盘点却少了 1.2 万片。逐批追：一个批次投 9000 报良品 8700，实际良品只有 8200——中间 500 片破碎没走报废单，直接从良率里「消失」了。平衡校验这事，出站前不做，月底就是大坑。
这个工具把流程固化下来
投入产出平衡校验器是 LED 芯片 CIM-MES 系列工具中的一员（对应《教程教程05｜LED 芯片 CIM-MES 系统》配套），用 Python 标准库写成，专门解决上面这件事。
它的核心能力包括：
- 逐批次校验良品+不良+报废=投入，差异自动计算。
- 差异批次追踪清单按差异量排序，出站前必须归账。
- 报废占比超阈值复核提醒，防美化良率。
- 总体账面汇总：投入、分类产出、未分类损耗占比。
- 阈值（损耗、报废占比）写在脚本顶部常量区。
怎么用（三步出结果）
- 解压下载包，任意一台装了 Python 3.8+ 的电脑直接运行主程序，不需要 pip 安装任何包；
- 首次运行会自动生成一份带典型问题的示例数据（CSV），先跑一遍看懂报告结构；
- 导出批次产出 CSV（批次号、工序、投入数、良品数、不良数、报废数），运行主程序即输出平衡校验报告，重新运行即得到你自己数据的分析结果。
输出什么
所有结果输出为一份中文分析报告（txt），可以直接贴进改善报告、复盘纪要或审厂资料：
- 逐批次校验结果：平衡/差异/报废告警。
- 差异追踪清单：差异量与占比排序。
- 总体账面汇总。
- 管控建议：拦截规则与聚类排查。
判读要点（这部分比工具本身更值钱）
- 差异不为零的批次一律拦截出站，补破碎单/报废单归账后再放行。
- 报废占比突增先查设备工艺异常，别让产线美化成报废凑良率。
- 差异按工序聚类看：集中某站说明计数器或拿取方式有系统性问题。
常见报错与排查
用真实数据替换示例数据后，最容易遇到的三类问题：
- 所有批次不平衡：列名顺序导错了，核对 CSV 表头与示例一致。
- 差异恒等于某个固定值：抽检数被记进投入没记进产出，口径问题。
- 报废占比全线告警：先核对报废阈值是否按厂内标准调整过。
和 CIM-MES 系统怎么配合
这个工具不替代 CIM-MES，而是补系统覆盖不到的「事后分析与事前检查」：系统负责采数据和硬拦截，这个工具负责把导出的数据变成能看、能判、能追责的报告。推荐节奏是按班或按日滚动跑一遍，把每次的报告存档——趋势比单次结果有价值得多，而且历史报告本身就是审厂时最受欢迎的过程管控证据。
落地节奏建议
第一周先用示例数据把报告结构看懂，确认阈值口径和厂内标准一致；第二周开始用真实数据按班滚动运行，重点看问题项的变化趋势；第三周把报告纳入班组晨会或周质量例会的固定材料，让发现的问题有去处。工具只有接上管理动作才会产生价值——跑出来的清单没人认领，再准的判定也只是多了一份数字。另外建议把脚本顶部常量区的阈值固化成厂内标准，改动走评审，避免每个人跑出来的结论口径不一致。
为什么用纯标准库
工厂电脑装不了第三方包是常态：没有管理员权限、内网不通 pip 源、IT 审批流程比产线换型还慢。这个系列所有工具只用 Python 内置模块（csv / os / datetime / collections / math），拷过去就能跑。判读阈值全部写在脚本顶部常量区，按你厂内的标准改几个数字就能用，不用动主逻辑。
使用边界
本工具基于仿真示例数据开发，可直接用于教学、方案验证与流程预演；接入真实工厂数据前请核对字段口径与判读阈值，商用授权请联系作者。
下载入口
解压后先跑内置示例数据确认输出正常，再替换成真实数据。字段口径对不上时，优先改脚本顶部的常量区与列名映射，不要在 Excel 里硬凑。
相关工具（站内）
- LED 芯片 CIM-MES 实操教程系列（20 篇，付费专栏）
- 同系列配套工具：产品主数据建档校验器、工序跳站校验模拟器、时间修正审批模拟器
