Gonzarag/industrial-ai-career-portfolio

# 工业 AI 职业作品集 ## 流程工程 | AI | 自动化 | 工业优化 欢迎来到我的职业作品集。本仓库记录了我在**流程工程、工业自动化、数据分析和应用 AI** 交叉领域的学习之旅和实践项目。 我的重点在于构建实用、切合实际且文档完善的项目，以支持工业环境中更好的决策制定。 ## 专业方向 我致力于应用数字化工具来解决实际的工程问题，特别是在以下领域： * 工业 dashboard * 自动化报告 * 流程异常检测 * 预测模型 * KPI 监控 * 流程优化 * 能源与生产绩效分析 * 数据驱动的运营改进 ## 作品集分类 ### 仪表板 将流程、生产、质量、维护或能源数据转化为清晰运营洞察的 dashboard。 示例项目： * 生产 KPI dashboard * OEE dashboard * 能源监控 dashboard * 维护绩效 dashboard ### 2. 报告自动化 减少重复性手动报告工作并提高一致性的自动化工具。 示例项目： * 自动化生产报告生成器 * Excel 报告自动化 * 班次汇总自动化 * CSV 清洗与报告工作流 ### 3. 流程异常检测 专注于识别流程或设备数据中异常行为的项目。 示例项目： * 传感器异常检测 * 流程偏差检测 * 设备行为监控 * 预警系统原型 ### 4. 预测模型 估算或预测重要工业产出的模型。 示例项目： * 质量预测模型 * 能源需求预测 * 停机风险预测 * 生产产量预测 ## 精选项目 | 项目 | 分类 | 状态 | 描述 | | ------------------------------ | ----------------- | ------: | -------------------------------------------------------------------- | | 生产 KPI Dashboard | Dashboard | 计划中 | 用于追踪生产、停机、良率和效率的 dashboard | | 自动化生产报告 | 报告自动化 | 计划中 | 基于脚本生成每日生产报告的工作流 | | 流程异常检测演示 | 异常检测 | 计划中 | 使用样本传感器数据检测异常的流程行为 | | 质量预测模型 | 预测模型 | 计划中 | 根据流程变量预测产品质量结果 | ## 仓库结构 ``` industrial-ai-career-portfolio/ ├── assets/ ├── docs/ ├── templates/ ├── projects/ │ ├── dashboards/ │ ├── report-automation/ │ ├── anomaly-detection/ │ └── prediction-models/ ├── case-studies/ └── data/ ``` ## 文档规范 每个项目应包含： * 清晰的项目目标 * 业务或工程问题 * 数据集描述 * 方法论 * 使用的工具 * 截图或可视化输出 * 结果与解读 * 局限性 * 未来改进 ## 截图 截图和可视化输出存储于： ``` assets/screenshots/ ``` 每个项目的 README 应包含一个截图部分，展示： * Dashboard 预览 * 图表 * 报告示例 * 模型输出示例 * 工作流前后对比图 ## 案例研究 每个主要项目应包含一个简短的案例研究，说明： 1. 问题 2. 背景 3. 方法 4. 工具 5. 结果 6. 工程解读 7. 局限性 8. 后续步骤 案例研究存储于： ``` case-studies/ ``` ## 未来项目路线图 ### 阶段 1：作品集基础 * 创建仓库结构 * 添加项目模板 * 添加文档规范 * 创建首个 dashboard 项目 * 添加截图和案例研究格式 ### 阶段 2：Dashboard 与报告 * 构建生产 KPI dashboard * 构建 OEE dashboard * 创建自动化生产报告 * 自动化 CSV 到报告的工作流 ### 阶段 3：异常检测 * 构建流程异常检测演示 * 添加传感器漂移检测项目 * 创建预警可视化 * 记录模型局限性 ### 阶段 4：预测模型 * 构建质量预测模型 * 构建停机风险预测模型 * 构建能源需求预测模型 * 比较 baseline 模型与改进模型 ### 阶段 5：作品集完善 * 添加 GitHub Pages 站点 * 添加项目截图 * 添加案例研究摘要 * 将最佳仓库置顶到 GitHub 个人主页 * 改进 README 设计和导航 ## 工具与技术 计划使用的工具： * Python * Pandas * NumPy * Matplotlib * Plotly 或 Streamlit * Scikit-learn * Excel * SQL 基础 * Git 和 GitHub ## 职业目标 我的目标是构建一个作品集，展示如何将流程工程知识与 AI、自动化和数据分析相结合，以改善工业决策制定和运营绩效。

标签：Kubernetes, 多线程, 工业AI, 工业优化, 异常检测, 报告自动化, 过程工程, 逆向工具, 预测模型