分析報告系統化

我主導資料整理、運轉狀態判讀、異常與故障分析、嚴重度和剩餘壽命（RUL）解讀，再把內部分析轉成客戶能使用的報告。先用 skills 固定步驟、以 notebook 檢驗假設，之後用 LangGraph POC 處理多設備、局部重跑與失敗降級。

核心問題與我的做法

報告包含分類、嚴重度與壽命數字，若由生成模型一起重寫，容易失去數值依據。

確定性節點先產生結構化事實，LLM 只組織敘事。本人設計診斷流程、節點責任與品質條件，與 AI agents、工程夥伴建立可觀測產物及降級的報告 POC。

七月 POC 驗證多設備、局部重生、數值確定性與缺資料降級，為後續服務化留下可重用的方法與品質條件。

能產出一份報告，仍不等於使用者能從平台選範本、派工及下載。

分階段把已驗證的報告能力搬入服務，逐步接上平台與前端。本人推進品質條件及產品化方向；團隊整合產生器、範本、工作流，後續加入 DOCX 與前端下載。

八月完成服務及平台接線，九月 DOCX 與前端下載整合進主線；完整現場編排與驗收仍需另行核實。

使用 notebook 檢查瞬間突波、停機資料、抽樣口徑與 RUL 信心。內部完整版保存分析依據，對外版轉換語言與版型；同一份數字不能在文字轉換時被重新解讀。

在七月 POC 中，保留已驗證的分析腳本與品質規則，將穩定步驟轉為 LangGraph 節點。數值與表格由確定性程式產生，LLM 組織敘述，審查後只重生有問題的部分；缺資料時明確降級，多設備各自保存狀態。

在後續分析中，我把客戶對負載與振動的觀察轉為可檢驗問題，重新分層分析並交付說明材料。統計關聯與設備根因分開表達，需現場補驗的資訊清楚列出。

我主導診斷方法、分析口徑、報告品質條件及系統化方向；AI 協助執行分析、實作流程、產生草稿與測試。客戶報告已交付，七月完成獨立 POC 跨案例驗證；八月將報告產生路徑搬入服務並接上平台，九月報告與前端下載整合進主線。工程整合由我與 AI agents、工程夥伴協作完成。

服務層已以真實資料產報，並檢查數值可追溯及資料不足時的降級。報告服務與前端下載已合入平台主線；完整現場編排、部署及客戶驗收仍待核實。LangGraph 的多設備與局部重跑能力目前以獨立 POC 驗證為範圍。