标准工时智能体

解决什么问题

标准工时测定在车间里通常靠人工完成：IE 工程师反复拖拽作业视频找动作边界，再对照 MTM 或 MOST 编码表手工赋值。一段两分钟的装配视频，拆解加编码往往要花几小时，编码标准的选择也依赖经验——短周期重复性作业适合 UAS，长周期非重复性作业用 BasicMOST 更快。

核心能力与工作流程

技能把流程拆成六步，自动衔接：

• 帧提取：ffmpeg 按 10fps 拆帧，超过 1800 帧自动降到 5fps
• 动作分析：基于 read_image 逐帧观察，约每秒取 1 帧判断动作起止，输出左右手、身体、工具、距离等要素段
• 编码赋值：MTM-UAS 提供 A/P/H/B/Z/K/V 七大工序编码，BasicMOST 提供 G/C/T 三个序列模型；索引值 ×10 换算为 TMU（1 TMU = 0.036 秒）
• 浪费诊断：判定明显浪费（单手闲置、空手走行过长等）与隐含浪费（放置精度过高、受控移动过多等），附摩托车行业 80 条检查表
• 报告输出：生成动作分析报告、浪费诊断报告、改善报告三个 Markdown 文件，含工时汇总与改善优先级排序

适用边界与注意点

• 分析必须基于 read_image 的实际观察，不能凭空猜测动作
• 视频建议 3 分钟以内，超出后帧率会自动下降，细节会变粗
• 编码遵循「就高不就低」原则，距离无法精确测量时给出保守范围
• 浪费诊断给出的是建议优先级，最终改善方案仍需 IE 工程师确认
• 编码标准若未指定，默认使用 MTM-UAS