装配线AI节拍分析：瓶颈工位自动识别

装配线节拍平衡长期依赖工业工程师现场秒表测时，数据离散、复盘滞后。本实验室近期在某家电装配线开展节拍数据自动采集与瓶颈识别实验，通过工位PLC信号与视觉事件流时间对齐，将各工序实际作业时间以秒级粒度沉淀为时序数据。阶段性进展：1. 完成12个工位、三周连续采集，累计约4.6万条节拍记录，自动识别的瓶颈工位与人工测时结论一致率约85%，差异主要出现在人工辅助上下料工位；2. 依据节拍分布波动特征，将工位划分为稳定型与波动型两类，波动型工位等待时间中位数比稳定型高约18%，提示改善优先级应分类施策。下一步将引入工位间在制品缓存数据，验证换班与换型时的瓶颈漂移规律，为动态线平衡模型提供依据。现有结论仅基于单一条线样本，外推需谨慎。