FDC故障检测规则设计：从人工经验到AI自动学习

以前FDC规则靠老工程师口口相传走了3个老员工后规则库几乎清零。我用AI自动学习规则。不是老员工不重要是他们的经验需要被沉淀下来。一、问题背景Fault Detection and ClassificationFDC是半导体设备的核心监控系统。传统做法是工程师凭经验写规则温度80°C告警压力波动10%告警。问题老员工离职规则跟着带走新员工不会写规则规则覆盖面有限。二、解决方案用机器学习从历史数据中自动学习故障模式1. 数据准备 2. 特征工程 3. 模型训练 4. 规则提取三、核心代码import pandas as pdfrom sklearn.tree import export_text, DecisionTreeClassifierdef learn_fdc_rules(data_file):df pd.read_excel(data_file)X df[[temp, pressure, vibration, current]]y df[fault_type]model DecisionTreeClassifier(max_depth5)model.fit(X, y)rules export_text(model, feature_names[temp, pressure, vibration, current])with open(fdc_rules.txt, w) as f:f.write(rules)return rules# 为什么这样写# 1. 决策树天然可解释规则直接导出# 2. max_depth控制规则复杂度四、实施效果图规则数量变化人工-AI图检测准确率对比- 规则数量从25条增长到250条- 检测准确率从68%提升到89%五、总结AI不是要替代工程师而是把老员工的经验沉淀下来。━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━收藏后需要时方便找到你们的FDC规则是怎么管理的关注后回复VIP领半导体工艺资料包