清尾计划助手

要解决的问题

服装制造的尾部阶段，计划、车间和跟单手里各有一张表：Excel 里混着空行、汇总行、标题行，列名有时是“款号”有时是“Style”，同一款在裁剪、缝制、尾部之间被拆成多条记录，没人能一眼看出哪一款已经拖过阈值、哪一个工序卡住了后续产能。等到周会才发现，往往已经晚了。

这个技能面向的是已经沉淀了 Excel/CSV 生产数据的工厂场景，目标是把这批数据跑成一份能直接开会的清尾计划报告，而不是替代 MES 或 ERP 的数据录入。

技能如何工作

输入为 .xlsx、.xls 或 CSV 文件，支持中英文列名，并把常见字段自动映射到标准字段：

• 订单号 / 款号 / 工序名称
• 计划数量 / 完成数量
• 计划日期 / 完成日期 / 状态

核心脚本为 main.py，运行方式：

python main.py data.xlsx --output report.md

流程分为四步：

1. 数据接收与清洗：跳过空行、汇总行和标题行，字段标准化后输出结构化 JSON。
2. 智能匹配：以款号为核心聚合所有工序记录，按裁剪→缝制→尾部建立生产链路，计算完成率与级联率，并标记未开始 / 进行中 / 已完成状态。
3. 瓶颈识别：默认阈值为完成率低于 85% 的款号；识别工序间级联异常节点；标注延迟超过 3 天的订单；同时检查数据缺失（如缺少工序记录、数量不匹配）。
4. 清尾计划生成：按延迟 > 临近交期 > 正常排序，为每款给出加速 / 等待 / 正常 / 关注建议。

输出的 Markdown 报告分三段：总览（总单数、总件数、整体匹配率、异常单数）、明细表（款号、工序、数量、完成率、状态、建议）、异常清单（延迟订单、数据缺失、匹配失败项）。

使用方式：用户说“分析这份生产数据”或“生成清尾计划”并上传文件即可。

适用边界与注意点

• 数据质量决定报告质量：列名映射基于常见写法，非标表头需要先做一层人工清洗；缺关键字段的行会被计入异常清单，不会被静默丢弃。
• 工序顺序固定为裁剪→缝制→尾部，如果产线流程不同，需要调整脚本里的链路定义。
• 阈值和延迟天数是默认值（85%、3 天），实际产线口径需要修改脚本参数或代码常量。
• 它不做排产优化，也不给出人力/机台调度建议，输出的是定位与建议，决策仍在管理者。
• 输入为单文件，跨月、跨厂区的多份数据需要先合并。