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fix(linkage): 单卷在产时不再保留在线队首，避免生产中仍显示在线
- ensure_online：当有卷在上卷鞍座/生产中时，所有在线计划回退为准备好；
当前卷生产完成后再把最早准备好的置为唯一在线
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-29 15:06:10 +08:00 |
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fix(entry): 恢复入口跟踪全部设备工位，修复鞍座联动状态竞争
- 还原入口跟踪原有设备网格(2行)：上卷小车/称重位/地辊/倒卷小车，仅上卷鞍座保留一个
- 移动可在所有入口设备间进行，仅「上卷鞍座」进入生产环节
- 修复 ensure_online 误将鞍座暂存计划回退导致卡死：移动到鞍座直接置生产中，
ensure_online 排除 on_saddle 计划
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-29 14:44:51 +08:00 |
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feat(linkage): 移动改为任意入口位置选择，仅上卷鞍座触发生产
- 计划新增 position 字段；新增 /plan/{id}/move?position=… 与 /plan/positions/all
- line_service.place_at_position：放到任意位置(位置唯一占用)，上卷鞍座单独触发生产联动
- 入口跟踪：新增入口位置图(单一鞍座)显示占位；移动按钮弹出位置选择框
- 计划管理：移动按钮同样弹出位置选择框
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-29 14:10:16 +08:00 |
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feat(linkage): 计划-鞍座-实绩-停机联动 + 成本管理页
后端：
- 计划录入即「准备好」，队首(最早)自动「在线」(唯一)
- 新增上卷鞍座联动引擎 line_service：移动→鞍座→(有速度/投入生产)→生产中
→带头达2000m→生产完成并自动产生实绩、持久化运行数据
- 停机自动检测：线速度为0持续>10min 自动新增待补充停机记录，恢复后自动结束
- /plan/start=移动到鞍座, 新增 /plan/{id}/commit 投入生产, /plan/saddle/current,
/plan/seed 批量插入(轧制力模式)；后台引擎循环自动推进
- 新增成本管理：CostRecord 模型 + /cost CRUD + 9 类成本项(乳化液/盐酸/碱/电/水/蒸汽…)
前端：
- 入口跟踪重构为单个上卷鞍座工位(实时速度/带头长度进度/投入生产)+待上卷卡片+队列，
计划列表/卡片/队列均可「移动」
- 新增成本管理页(成本项切换 + 柱+线图 + 明细表 + 时间筛选 + 新增)，布局参考乳化液耗量统计
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-29 13:57:59 +08:00 |
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feat(prediction): 三层校准体系 + 按钢种分组 + 数据飞轮
1. 按钢种分组 K_cal：cal_coeffs.json 升级为嵌套结构，
{kcal: {model: {_default, Q235, ...}}, phys: {...}}，
旧平铺格式首次加载时自动迁移。
2. 物理参数自适应：EA_R/K0/N_CONC 按钢种网格拟合
(7×5×3=105 组合)，每次校准追加样本到
production_samples.jsonl，≥10 条后自动触发拟合。
3. 数据飞轮：新增 POST /retrain 端点，后台子进程跑
train_models.py --use-real-data 混入实绩重训
(10× 权重)，完成后 ONNX 热重载，无需重启服务。
新增端点：
GET /calibration/samples 样本数统计
GET /calibration/phys-params 物理参数查询
POST /calibration/fit-phys/{key} 手动触发物理参数拟合
POST /retrain 启动重训
GET /retrain/status 重训进度
模型类签名变更：
TensionModel / QualityPredictionModel 新增 steel_grade 参数
AcidConsumptionModel 新增 fe_conc_avg 参数
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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2026-06-01 16:13:39 +08:00 |
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Add PyTorch/ONNX prediction models with physics fallback
- Train 3 MLP networks (acid speed 14→1, tension 4→10, quality 6→2)
on 12,000 synthetic samples generated from physics models + noise
- Export pre-trained ONNX models to pt_models/ directory
- Rewrite prediction.py: ONNX inference first, physics fallback if unavailable
- Add onnxruntime + numpy to requirements.txt (Aliyun mirror for Docker)
- Use Tsinghua mirror in Dockerfile for pip installs
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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2026-05-27 17:31:25 +08:00 |
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feat: 移除PDI和订单号字段，新增设备巡检模块
- 从物料跟踪页面移除订单号列和表单字段
- 从导航菜单移除PDI管理，添加设备巡检
- 新增InspectionLocation和InspectionRecord后端模型和API
- 新增设备巡检前端页面（左侧点位列表，右侧设备和历史记录）
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2026-05-27 16:38:40 +08:00 |
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