# 加工可靠性综合评价系统｜简历项目描述（审阅版）

## 这个软件是做什么的

这套软件用于数控机床的样机试验、中试验证和运行数据分析。

现场人员在软件中记录设备故障、维修时间、精度与刚度检测值、切削力和夹持力，以及加工产品的尺寸、几何误差、表面粗糙度和合格数量。系统保存这些记录，并自动完成可靠性和加工质量计算。

系统最后给出两类分析结果：

1. **设备可靠性结果**：设备平均运行多久发生一次故障（MTBF）、规定时间内正常运行的概率、故障概率和失效率变化；
2. **加工可靠性结果**：从机床整机、辅助部分和加工产品三个方面计算 13 项指标，给出综合得分、分层得分、单项结果、薄弱环节和缺失数据。

这些结果不会直接替企业制定生产或维修计划，而是为样机评价、设备改进、维护安排、故障原因分析和后续检测提供量化参考。使用者既能看到“设备当前表现怎样”，也能知道“问题主要出在哪里、现有数据够不够、还需要补充什么记录”。

## 推荐放入简历的项目描述

**数控机床加工可靠性综合评价系统｜项目设计与全栈开发**

针对传统工业测试软件只能在固定电脑使用、现场记录与后续分析分离、数据容易散落在多个文件中的问题，主导将原 C# WinForms 单机工具改造为 Web 系统。现场人员负责录入，管理人员维护设备和指标，工程人员读取同一数据库中的最新记录并完成分析。

- **专利评价方案实现**：参与课题组加工可靠性综合评价专利方案研发，将“机床整机—辅助部分—加工产品”三层评价体系、13 项指标、指标方向和权重关系写入软件。  
- **设备可靠性分析**：按设备整理故障记录，计算相邻故障间隔并进行 Weibull 拟合，输出 β、η、MTBF、可靠度、累积故障概率、概率密度和失效率曲线。  
- **加工可靠性评价**：综合设备可靠度与可用度、精度和刚度退化、切削力与夹持力波动、产品合格率、粗糙度、几何精度和尺寸公差，输出总分、三层得分、单项明细和薄弱环节。  
- **数据与异常处理**：定义设备、故障、维修、检测、试验、产品和指标配置之间的关系；当样本不足、初始值为零或记录缺失时，说明无法计算的原因和需要补录的数据。  
- **软件架构改造**：使用 Vue、FastAPI、SQLAlchemy 和 PostgreSQL 分别处理页面、接口、计算和数据存储，支持多个岗位使用同一数据源，也为电脑、Pad 和手机浏览器访问提供基础。  

## 用户、输入和结果

| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 主要用户 | 中试验证人员、设备/可靠性工程人员、现场检测与维修记录人员、质量分析人员 |
| 输入数据 | 设备台账、故障和维修时间、退化检测值、试验记录、产品抽样值、指标和权重配置 |
| 输出结果 | MTBF、Weibull 参数、可靠度与失效率曲线、13 项加工可靠性指标、综合得分、薄弱环节和数据缺口 |
| 结果用途 | 样机和设备状态评价、故障规律分析、薄弱环节定位、维护与改进参考、后续检测和数据补录依据 |

## 专业方法与课题组方案的区别

- MTBF、MTTR、可用度和 Weibull 分布属于通用可靠性方法；
- 三层加工可靠性体系、13 项指标的选择与定义、归一化和权重汇总来自课题组共同研发的专利评价方案；
- 本人参与专利方案研发和软件实现，但不是专利权人或唯一发明者。

## 这段经历体现的能力

- 能从现场测试和分析工作的实际不便出发，确定软件的用户、数据、计算和输出；
- 能把课题组的研究方案转化为数据库字段、计算规则、接口和页面；
- 能解释通用可靠性方法与课题组专利评价方法分别解决什么问题；
- 能根据多人使用、集中存储和长期记录的需求选择 Web 架构；
- 能处理数据不足和异常输入，避免软件在条件不满足时给出没有依据的结果。

## 技术关键词

Python、FastAPI、Vue、PostgreSQL、SQLAlchemy、Pydantic、NumPy、SciPy、Weibull 分布、MTBF、REST API、工业数据建模、专利评价方案软件实现。

## 审阅与使用提示

- 简历正文可以保留“这个软件是做什么的”的核心内容、项目开头和 4–5 条专业要点；表格和方法区别主要用于审阅和面试准备。  
- 不强调 AI 工具本身。被问及时，如实说明 AI 辅助编码与排错，需求、业务规则、架构选择和结果验收由本人负责。  
- 演示案例不能写成真实客户生产绩效；多终端能力应在完成实际验证前表述为架构支持。  
