Mohamed Bardouniخبير ذكاء اصطناعي ومهندس منتجات

تتبّع جودة الأنابيب: المختبر وخط الإنتاج في نظام واحد

نظام ويب لمصنع أنابيب حديد الدكتايل يتتبّع كل أنبوب: من التحليل الكيميائي للمعدن في المختبر، عبر مراحل الإنتاج والاختبارات الميكانيكية، إلى الملصق وشهادة الاختبار.

PythonFlaskSQLAlchemyAI
تتبّع جودة الأنابيب: المختبر وخط الإنتاج في نظام واحد

السياق

في مصنع الأنابيب، قبول دفعة أو رفضها يعتمد على أرقام من المختبر وأرقام من خط الإنتاج. حين تعيش هذه الأرقام في أوراق وملفات Excel متفرقة، يصبح سؤال «من أين جاء هذا الأنبوب ولماذا قُبل؟» بحثاً يدوياً.

النطاق الذي أعرضه علناً

  • تطبيق Flask مع SQLAlchemy، وتسجيل دخول وصلاحيات لكل دور.
  • تحليل كيميائي لكل دفعة صب وفرن، مع قرار قبول أو إعادة فحص.
  • تسجيل الأنابيب، مراحل الإنتاج، الاختبارات الميكانيكية، أوامر الإنتاج والمستودع.
  • ملصقات QR للأنابيب، شهادات اختبار، تقارير مجدولة وتنبيهات على المؤشرات.
  • تتبّع حالات عدم المطابقة وأسباب العيوب.
  • مساعد ذكاء اصطناعي وملخص يومي، وواجهة بالعربية والإنجليزية.

قرارات ومقايضات

  • رقم الأنبوب هو المفتاح: كل مرحلة وكل اختبار مربوط به، فالتتبّع استعلام لا بحث.
  • تعديلات قاعدة البيانات عبر Flask-Migrate، بدل قائمة ALTER TABLE يدوية لا تعرف إلا إضافة الأعمدة.
  • سجل تدقيق للتغييرات، لأن قرار الجودة يجب أن يبقى قابلاً للمراجعة.
  • المقايضة: صفحات تُبنى على الخادم بدل واجهة SPA، وهذا أبسط في التشغيل داخل شبكة المصنع.

المستودع عام ويمكن قراءة الكود والنماذج والمسارات فيه مباشرة. الصورة من بيانات تجريبية.

راجع المصدر العام
إفصاح: نظام سُلّم لمصنع. لا أذكر اسم العميل ولا أنشر بيانات إنتاج حقيقية.

هل تحتاج منتجاً مشابهاً؟

أرسل لي المشكلة والمستخدمين والنطاق المتوقع.