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72004568e1 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>
2026-06-29 14:44:51 +08:00
03709da1ca 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>
2026-06-29 14:10:16 +08:00
9fb3dcb785 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>
2026-06-29 13:57:59 +08:00
f5c59db92b 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>
2026-06-01 16:13:39 +08:00
6ae24cb14d 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>
2026-05-27 17:31:25 +08:00
193da0018f 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)
2026-05-27 16:38:40 +08:00