工厂产线设备故障分析智能系统产品系统

中小型加工厂依靠人工巡检设备，产线运行日志海量且难以人工筛查，设备异常发现滞后，停机损耗成本高。本系统采集产线设备运行数据，通过 AI 模型自动识别故障特征，提前预警设备异常，并自动生成每日生产巡检报表，减少人工巡检工作量，提升产线运维效率。

1.产线日志数据采集模块，实时读取设备运行参数；
2.AI 故障识别模块，基于历史故障样本训练识别异常数据；
3.自动报表生成，每日导出生产运行、故障统计 Excel；
4.异常告警提醒，数据超标自动标记推送；
5.轻量化后台面板，查看历史故障记录、产线运行趋势。

本人独立完成数据采集逻辑、AI 特征识别模型开发，使用 Torch 搭建轻量故障判别模型；编写 Python 脚本完成日志清洗、统计报表自动化输出；适配中小工厂低成本本地部署，解决传统工业监控系统成本高、操作复杂的痛点。项目难点在于平衡故障识别准确率与实时响应速度，通过数据清洗、特征筛选和模型轻量化处理，提升了系统在小型加工厂场景下的可用性。