过去,车间的洁净度周报完全依赖人工。工程师每周需耗费大量时间从系统手动提取数据、在Excel中反复整理核对、并撰写分析措辞。整个过程繁琐低效,每周仅编制报告就占用2-3小时,导致信息严重滞后,且格式与解读因人而异。这既消耗了宝贵的技术人力,也影响了管理层对生产环境风险的及时判断与决策。
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过去,车间的洁净度周报完全依赖人工。工程师每周需耗费大量时间从系统手动提取数据、在Excel中反复整理核对、并撰写分析措辞。整个过程繁琐低效,每周仅编制报告就占用2-3小时,导致信息严重滞后,且格式与解读因人而异。这既消耗了宝贵的技术人力,也影响了管理层对生产环境风险的及时判断与决策。
1.基于N8N可视化自动化平台,构建了从数据采集、处理分析到报告生成的全链路自动化流水线。系统在每周一8:00自动触发,无需人工干预即可完成整个周报流程。
2. 智能数据聚合与清洗模块
自动连接生产数据库,智能识别本周测量数据
内置时区自适应算法,准确识别中国时区下的日期范围
自动计算覆盖率、达标率等关键指标
3. AI驱动的数据洞察引擎
集成DeepSeek大模型,对异常数据进行智能分类
基于历史数据的趋势分析,识别“持续超标”“突发升高”等风险模式
自动生成专业、客观的数据解读文本
4. 动态可视化报告系统
自动生成包含趋势图表的数据可视化报告
内置模板引擎,确保报告格式标准化
支持HTML富文本格式,适配移动端查看
我负责该项目的整体构建
技术亮点:
开发了二进制数据流处理机制,实现图表邮件嵌入
设计了异常数据Top5智能筛选算法
建立了可扩展的插件化架构,便于未来功能扩展




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