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aa30dd442d 新增：Case 管理 UI — 创建/流转/列表/审计全流程在 Streamlit 中新增 📋 Case 管理 Tab，包含三个子页面： 1. Case 列表：状态筛选、统计卡片、状态更新（含状态机校验） 2. 创建 Case：从根因候选维度手动新建异常追踪 3. 审计日志：查看 CREATE_CASE / UPDATE_STATUS 操作记录侧边栏新增数据库路径配置（默认 defect_analysis.db），工程师和管理者角色可见，操作员不可见。

3 bulan lalu

leo didorong ke master di leo/defect-analysis

014a58e7cd 优化：model_bundle.py stratify 关闭时增加 UserWarning 提示
e41454aad6 优化：修复审核发现的 3 个 Low 级别问题 1. predict.py: 移除 predict_key_factors 内层逐行迭代，改为向量化 one-hot 列映射 2. model_bundle.py: stratify 关闭时增加 warnings.warn 提示，防止小样本验证集不含少数类 3. train_ml_models.py: load_defect_csv 增加 try/except，给出用户友好的错误提示
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3 bulan lalu

leo didorong ke master di leo/defect-analysis

17e5c9360e 增强：接入 ML 因子分析页面评估展示

3 bulan lalu

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7c076fa2c4 增强：增加模型验证评估与特征解释

3 bulan lalu

leo didorong ke master di leo/defect-analysis

cfc81ff3dd 增强：支持模型包保存与批量打分

3 bulan lalu

leo didorong ke master di leo/defect-analysis

21d6cdf17e 新增结构化机器学习模型框架

3 bulan lalu

leo didorong ke master di leo/defect-analysis

c1cd04531e 重构：向量化 key_factors + 拆分 ML 因子分析独立 Tab 1. key_factors.py: 将逐行遍历改为 pandas groupby 向量化聚合，从 O(N*M) 循环降至聚合运算，百万级数据性能提升显著。 2. app.py: 新增"🔬 ML 因子分析"独立 Tab，从诊断驾驶舱移出扩展根因候选和关键因子分析表格，诊断 Tab 更聚焦核心诊断结论。
ba090c608f 优化：修复 Timestamp.utcnow 弃用警告 + CSV 编码统一为 utf-8-sig
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3 bulan lalu

leo didorong ke master di leo/defect-analysis

354df30582 增强：接入关键因子分析 UI + 清理测试 sys.path hack
0df36a2e5c Merge branch 'master' of http://107.182.30.190:6000/leo/defect-analysis
385dd625d7 修复：key_factors.py 空列表 dimensions 回退默认值问题将 dimensions or DEFAULT 改为 is None 判断，与 root_cause.py 保持一致。
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3 bulan lalu

leo didorong ke master di leo/defect-analysis

01d417fa70 修复生产级审核问题

3 bulan lalu

leo didorong ke master di leo/defect-analysis

41c4ef7d1a 增强：行业级数据模型 + 数据质量评分 + SQLite 持久化 + Case 管理 - 数据 schema 从 16 字段扩展到 51 字段（几何属性、多工序追溯、治具/吸嘴/材料批次） - 新增 defect_analysis 模块：schemas.py, root_cause.py, data_quality.py, database.py, cases.py - 诊断驾驶舱集成数据质量评分（完整率/坐标合法率/枚举合法率/追溯覆盖率） - 扩展根因分析覆盖治具、吸嘴、材料批次、清洗/绑定等 11 个维度 - SQLite 持久化层与 Case 管理（含审计日志） - 模拟数据生成器支持全量行业字段 - 新增 4 个测试文件，共 9 个用例
098b8b97d5 增强：新增3C面板行业化诊断 + 区域分类 + 缺陷模式识别 - classify_panel_zone(): 坐标映射7个区域(边缘/角落/FPC/中心等) - DEFECT_SOP_RECOMMENDATIONS: 8种缺陷类型SOP排查建议 - detect_industry_patterns(): 区域集中/跨面板重复/线状分布/批次集中 - generate_industry_diagnosis(): 组合诊断headline+排查建议 - 诊断驾驶舱新增3C面板行业诊断结论卡片 - 单元测试 5→7 项
8d0fdbece8 重构：抽离业务逻辑到 app_utils.py + 新增诊断驾驶舱 - 筛选逻辑 / KPI / SPC / 诊断 → app_utils.py（可测试、可复用） - 新增"诊断驾驶舱" Tab：Hero 区域 + 4 张卡片 + Plotly 数字孪生面板 - 引入 plotly 替代部分 matplotlib 图表（hover / 缩放交互） - SPC 分母修正：估算面板数取 max(estimated, panels_with_defects) - build_diagnostic_dashboard：根因候选风险分排名 + 首要建议 - 批次筛选默认从 :5 改为全选 - 新增 requirements.txt + 单元测试 tests/test_app_utils.py（5 项全通过）
987bf6931e 缺陷集中性分析系统 - 初始提交 Streamlit 交互式面板缺陷分析系统，11 个分析 Tab 覆盖描述/诊断/预测/叠加四层分析： - 空间/类型/时间/批次/设备座号/关联/DBSCAN 集中性分析 - SPC 控制图与 Western Electric 规则告警 + 趋势判断 - 重复缺陷坐标检测 (硬损伤定位) - CSV 数据上传 + 16 字段校验 - 缺陷空间模式自动识别 (边缘/角落/中心/线条/随机) - 设备健康评分 (0-100) + 异常批次共性分析 - 多层叠加分析 (区域统计/跨批次对比/传播追踪) - 3 种角色视图 (操作员/工程师/管理者) + 综合报告导出模拟数据: 1193 条缺陷记录, 500 块面板, 30 批次, 3 台设备, 24 个座号

3 bulan lalu

leo created new branch master at leo/defect-analysis

3 bulan lalu

leo repositori dibuat leo/defect-analysis

3 bulan lalu