

> 标签：#WorkBuddy #自动化 #品质管理 #SMT #飞书  
> 适用人群：品质/测试工程师、工厂数字化负责人、想用 AI Agent 落地重复报表的同学

## 一、背景：品质日报为什么值得自动化

在 PCBA 工厂，FCT（功能测试）是客户端下线前最后一道关卡——每条产品线每天会产生大量**不良 SN、故障码、测试项失败记录**。品质团队每天要用 1~2 小时重复做四件事：①从内网抓取原始文件、②逐行解析出不良记录、③比对 IMS 维修数据的 7 章节报表、④手动整出当天总结往飞书群里塞。**格式固定、数据量大、人工易错**，还挤占本可用于质量改善的精力。

这篇文章会展示如何用 WorkBuddy 的**自动化任务 + 飞书连接器 + Go 工具栈**把这条链路做成“到点自动跑、结论自动推”，实现全天零人工值守。以下为整体架构：

```text
内网 FCT 测试目录   → Go 解析工具 → 结构化不良清单 → WorkBuddy 自动化引擎
                        ↓
                     IMS 维修数据库（7 章节）→ 聚合 TOP3 不良项
                        ↓
                  HTML日报生成（隐藏敏感SN） → 飞书品质群（每日10:30）
```

> 本文对所有具体厂商名、客户项目号、内部 IP 与代码做了脱敏，方法可通用至任意 SMT 制造业。

## 二、数据流转的六步时序流程

从“测试数据落地”到“飞书推送抵达”，每天 10:30 自动触发以下流程（全程无人干预）：

1. **定时触发**：WorkBuddy 自动化任务按 `FREQ=DAILY;BYHOUR=10;BYMINUTE=30` 每日定点唤起。
2. **数据提取**：调用 Go 工具扫描当日 FCT 目录，解析 `^` 分隔的 GBK 文本，提取 `(SN, 故障码, 测试项目)` 元组。
3. **关联分析**：关联 IMS 维修数据，按 7 章节（实修不良→原因→位号→工序→机型→共性→总结）构造完整视图，聚合输出 TOP3 不良项，空故障码的记录会被标签为“FCT 误判”单独统计。
4. **报告生成**：生成 HTML 日报，保留完整数据逻辑但**隐藏敏感 SN 清单**只展示聚合结论。
5. **发布推送**：触发飞书连接器 (`lark-im`) 向品质群发送卡片消息，附带关键结论。
6. **闭环反馈**：群内同事根据每日数据驱动现场整改，形成“报数据 → 定行动 → 改现场”的持续回路。

整个流程从触发到结束约 2‑5 分钟，完全自动化，**一次配置，长期生效，跨月无需维护**。

## 三、核心数据示范：不良原因分析与机型 TOP3

每日推送的日报会包含两部分核心数据视图：

### 1. 不良原因 Top5 分布（基于当天 IMS 维修记录）

| 原因类型 | 占比（示例） |
|---|---|
| **虚焊 / 接触不良** | 42% |
| 元器件损坏 | 28% |
| 程序/软件错误 | 15% |
| 焊接异物 / 污染 | 8% |
| **FCT 误判（空原因）** | **7%** (需要复测) |

虚焊是高频不良主因，FCT误判单独标记，用于校准测试程序、减少无效维修。

### 2. 按机型聚合的 TOP3 不良项（指导重点关注）

| 机型/项目 | 当日不良率 | 首项不良 |
|---|---|---|
| Model‑A（智能清洁） | **0.92%** | R12 位号虚焊 |
| Model‑B（服务机器人） | 0.75% | 程序版本兼容问题 |
| Model‑C（手持终端） | 0.38% | 电池接口接触 |

以聚合数据形式呈现，**敏感 SN 清单在报告中默认隐藏**，避免过量信息干扰决策。

## 四、飞书端效果：群内自动推送的日报卡片

最终的推送在飞书品质群中以卡片消息呈现，内容包括：

- **标题**：`{date} FCT 质量日报`
- **核心指标**：当日不良率（如 0.85%），环比变化
- **关键结论**：3~4 条行动导向的焦点信息
- **操作条**：“有用/导出Excel/查看详细报告/复制关键数据”
- **群内闭环**：相关同事收到后可直接回复跟进状态

这种结构化推送让一线工程师和产线主管在飞书里就能获得信息、直接采取行动，**免除每日的邮件发送、群@复制粘贴环节**。

## 五、实现关键细节点（含 Go 代码示意）

### 1. Go 解析 FCT 原始文件（GBK + `^` 分隔）

FCT 原始文件常见特征：
- `^` 分隔字段（区别于 CSV）
- GBK 编码（Windows 环境下多）
- 每行一条测试记录，含 SN、测试结果、故障码

核心解析逻辑（Go 示意）：

```go
for _, line := range lines {
    fields := strings.Split(line, "^")
    sn, result, fault := fields[snIdx], fields[resultIdx], fields[faultIdx]
    if result == "FAIL" {
        // 故障码解析（可能埋在 ERR=xxx 格式）
        faultCode := extractFaultCode(fault)
        // 保存
        badSN = append(badSN, BadRecord{SN: sn, Fault: faultCode})
    }
}
// SN 子串匹配函数，支持飞书群里“帮我查 SN 尾号 1234 是不是不良”
func matchSN(all []BadRecord, sub string) []BadRecord {
    var out []BadRecord
    for _, r := range all {
        if strings.Contains(r.SN, sub) {
            out = append(out, r)
        }
    }
    return out
}
```

**注意事项**：
- GBK -> UTF‑8 解码需用 `golang.org/x/text/encoding/simplifiedchinese`
- 编译成单文件 exe (`GOOS=windows go build -o fct_parse.exe`) 便于 WorkBuddy 调用

### 2. IMS 7 章节维修分析结构

| 章节 | 意义 |
|---|---|
| 1. 实修不良 | 当天实际维修数量、不良率 |
| 2. 不良原因 | 分布（虚焊/元器件/程序/污染/FCT误判） |
| 3. 不良位号 + BOM 名称 | 通过 BOM 表翻译位号、锁定具体物料 |
| 4. 责任工序 | 占比（SMT/插件/测试） |
| 5. 机型拆解 | 各机型的不良率与主要问题 |
| 6. 不良共性 | 跨机型的模式识别 |
| 7. 总结 | 结论 + 改进建议 |

**建议**：
- **按机型聚合后只输出 TOP3 不良项**，避免篇幅过长；
- **空不良原因的记录**（FCT 误判）单列，并提醒复测筛选；
- 报告中屏蔽具体 SN，聚焦于聚合、趋势、共性。

### 3. WorkBuddy 自动化任务配置

在 WorkBuddy 中创建一个 daily 自动化任务，rrule 为：

```
FREQ=DAILY;BYHOUR=10;BYMINUTE=30
```

提示词骨架：

```
你是 SMT 工厂品质日报助手。请：
1. 运行 fct_tool 解析今天 {date} 的 FCT 目录，提取不良 SN 与故障码。
2. 读取 IMS 维修数据，按 7 章节结构分析。
3. 按机型聚合，输出 TOP3 不良项。
4. 生成 HTML 日报，敏感 SN 清单隐藏。
5. 通过 feishu 连接器推送到品质群（标题格式 {date} FCT质量日报）。
```

这样，**每天10:30**这条自动化即会自动执行并发送日报卡片。

## 六、效益对比：自动化 vs 手工

| 维度 | 手工操作 | WorkBuddy 自动化 |
|---|---|---|
| 每日耗时 | 60‑120 分钟 | 0 分钟（全自动） |
| 出错概率 | 高（复制粘贴错位） | 低（程序解析） |
| 格式一致性 | 因人而异 | 每日完全一致 |
| 可复制性 | 无法复制 | 修改配置即可换项目 |
| 周末/节假日 | 需人工干预 | 继续运行，无人值守 |

上线后品质团队每天省下 1‑2 小时，且日报可以跨日纵向对比（同一格式、同一数据源），质量问题追溯也更清晰。

## 七、经验与避坑

### 1. 敏感数据脱敏
- SN、客户项目号、内部 IP 等在报告中**默认隐藏**，仅保留聚合结论；
- 这是合规要求，也提高了报告可读性，避免一线人员信息过载。

### 2. 术语统一
- 报告中涉及的专业术语（测试项名称、工序名、原因分类等）保持全局统一，避免不同项目间同事理解偏差；
- 术语统一脚本可嵌入 Go 工具中，实现“一改全改”。

### 3. 故障码转可读
- 原始故障码如 `ERR=0x8F` 需配有“故障码→含义”映射表；
- 可在 HTML 日报中添加 hover 悬浮提示，让一线员工直接读懂。

### 4. 自动化任务隔离
- 确保不同自动化之间**独立配置**，修改一个不影响另一个——这是经历过“联动改动导致其他任务挂掉”的教训。
- 每条自动化任务保留自己的工作目录、日志文件和配置。

### 5. 积分使用技巧
- 纯查询用 Ask 模式，比 Craft 模式省 1/3‑1/2 积分；
- 轻量查询用混元模型，足够日常任务需要；
- 自动化任务一次性开发消耗几十积分，后续每天执行仅消耗数个积分。

## 八、总结

SMT 工厂的 FCT 日报是典型“高频、固定、数据大”场景，非常适合用 AI Agent 自动化实现“日报自动发”的目标。核心三步：

1. **写一个 Go 解析工具** → 解决原始文件解码（GBK + `^` 分隔 + SN 模糊匹配）；
2. **构建 IMS 7 章节分析** → 将维修数据变成可执行的行动建议；
3. **WorkBuddy 自动化 + 飞书连接器** → 把“每日人工操作”变成“无人值守日报系统”。

此方法已脱敏，通用性足够。如果你也需要落地类似的质量数据自动化（或 FCT、IMS、BOM 等相关场景），欢迎在评论区交流。

#WorkBuddy #自动化 #品质管理 #SMT #飞书

标签：#WorkBuddy #自动化 #品质管理 #SMT #飞书   适用人群：品质/测试工程师、工厂数字化负责人、想用 AI Agent 落地重复报表的同学

# 用 WorkBuddy 把 PCBA工厂 FCT 不良品日报做成“每日自动飞书推送”

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后端

用WorkBuddy自动化与Go工具链，实现SMT工厂FCT品质日报全自动生成与飞书推送。每日10:30自动解析测试数据、聚合IMS七章节分析、输出TOP3不良项，敏感SN脱敏，全程零人工干预。节省每日1-2小时工时，降低人为错误，数据可跨日对比。适合品质工程师与工厂数字化负责人快速落地质量数据自动化闭环。

数据脱敏

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