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 Classification（FDC）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 pd
from sklearn.tree import export_text, DecisionTreeClassifier

def learn_fdc_rules(data_file):
df = pd.read_excel(data_file)
X = df[['temp', 'pressure', 'vibration', 'current']]
y = df['fault_type']
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=5)
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。

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你们的FDC规则是怎么管理的？

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