manufacturing-failure-reason-codebook-normalization

此技能作为制造质量控制环境的专用数据标准化引擎。它处理测试工程师编写的原始缺陷日志，将非结构化且易出错的文本转换为结构化的有效代码手册条目。该系统特别擅长处理常见的行业痛点，例如歧义描述、术语不一致、中英文混用以及跨项目书写习惯。它通过严格的语义匹配与站点验证管道，确保每个报告的故障都符合预定义的产品代码手册。

• 将原始故障日志自动分割为离散且可处理的片段。

• 执行站点级验证，自动拒绝与特定测试站点或组装线片段不兼容的代码。

• 利用模糊匹配与语义分析，将描述性输入链接到标准代码手册标签。

• 对于接近重复的候选代码，应用确定性平局决胜逻辑，确保在歧义情况下的可重现性。

• 为每个预测生成信心分数，使系统能将低信心结果标记为 UNKNOWN 以进行人工审核。

• 校准输出信心水平，确保可靠的自动匹配与需人工介入的警报之间具有明确的区分度。

• 适用于管理制造数据集的质量保证团队、生产工程师与数据分析师。

• 预期输入包括原始描述文本 (raw_reason_text)、产品特定代码手册、站点标识符以及相关的测试元数据。

• 输出提供标准化的预测代码 (pred_code)、标签 (pred_label) 与标准化的信心分数。

• 限制条件：该技能需要访问有效的产品代码手册，并必须遵守提供的站点范围映射 (station_scope_map) 以维护数据完整性。

• 使用建议：如果条目被识别为 UNKNOWN，则表示提供的理由包含不足的线索或参考资料，无法与当前版本的代码手册匹配；在此情况下，建议检查原始日志中是否缺少站点上下文或使用了非标准的缩写。