Python+Excel自动生成良率周报,全程零手动

其实这事 Python 跑一遍就完事。把 MES 导出的原始数据喂进去，脚本自动算良率/DPPM、按周和产品汇总，顺手把红黄绿条件格式和折线趋势图都画好，3 秒出一个带格式的 Excel 周报。本文把这套脚本和模板直接给你，全程零手动，你只改数据源路径。

解决方案概览

核心就一句：原始数据一进一出，计算与出表全交给 Python + openpyxl。三张表（原始数据 / 周报汇总 / 良率趋势）一次生成，条件格式和折线图自动带上。你要维护的只有一件事——数据源从哪来。

分步实操

第一步：准备原始数据（MES 导出即可）

脚本吃的是最朴素的表格：列 = 周、产品线、投入数、不良数。MES 导出的 CSV 本来就是这个结构，不用任何预处理。

# 演示用随机生成；真实环境替换为读 CSV 即可：# import csv# raw = [(r['周'], r['产品线'], int(r['投入数']), int(r['不良数']))#        for r in csv.DictReader(open('mes_export.csv', encoding='utf-8'))]

第二步：Python 一键算良率 + 出 Excel

良率和 DPPM 的计算就一行，剩下的交给 openpyxl 写表：

defcalc(inp, defect):    yield_rate = (inp - defect) / inp        # 一次直通良率    dppm = defect / inp * 1_000_000# 每百万不良return yield_rate, dppm

汇总用字典累加投入/不良，再统一 calc，避免逐行算丢精度。完整脚本 build_yield_weekly_report.py 会生成三张表并保存为 xlsx，你拿去改路径就能跑。

第三步：Excel 周报长这样（自动带格式）

• 原始数据表：每条记录的良率（百分比）、DPPM 自动算出
• 周报汇总表：按周 / 按产品两张小表，良率列带红黄绿条件格式（<95% 红、95–98% 黄、≥98% 绿）
• 良率趋势表：周×产品矩阵 + 折线图，一眼看哪条线在往下掉

第四步：定时自动跑，连"运行"都省了

脚本写完后，用 Windows 任务计划或 Linux crontab 每周五 17:00 自动执行，周报自己躺在指定文件夹。进阶还能脚本跑完自动发邮件或传共享盘。

# Windows 任务计划 / crontab 触发（每周五 17:00）：# python build_yield_weekly_report.py

关键参数说明

• 良率口径：本文用一次直通良率 (投入-不良)/投入，对应 CP/FT 的 pass 口径；若你们用 FPY（首次良率）或含返工，改 calc 的分子即可
• DPPM 公式：不良/投入×1,000,000，和本系列前几篇（DPPM/良率）口径一致，方便横向对比
• 条件格式阈值：红 <95% / 黄 95–98% / 绿 ≥98%，可按你们厂目标线改脚本里的 0.95 / 0.98
• 趋势图 Y 轴：锁定 90%–100% 区间（scaling.min/max），掉量才看得清，不会因整体高位而被压平

常见问题和避坑提醒

• 数据源口径要对齐：MES 导出的"投入"是投测试数还是投线数？良率能差好几个点，先和 PE 对齐定义再写脚本
• 别拿 FT 良率当出货良率：周报若给老板看，注明是 CP/FT 哪一段，避免被追着问
• 除零保护：某周某线没投产 inp=0，calc 会除零；脚本已加 if inp else 0，自己写也要防
• 条件格式阈值别照抄：每厂目标线不同，B 线电源 IC 可能 95% 就算优，改阈值再下发
• 图表数据范围锁死：周数变了要同步改 Reference 的 max_row，否则图不更新；建议改成取动态末行
• 别把涉密明细传外网：脚本在本地/内网跑，原始数据别过任何外部 API

总结

良率周报本质是"固定计算 + 固定出表"，最适合交给脚本。Python 读 MES 导出 → 算良率/DPPM → openpyxl 出三表带格式带图 → 任务计划定时跑，全程零手动。脚本和模板我都放好了，换上自己数据源路径就能用。

领取资料：公众号后台回复 【良率周报Python】，自动发送 build_yield_weekly_report.py（可直接运行）+ 良率周报_示例.xlsx（带条件格式和折线图），照着改路径即可上岗。

半导体工程师 AI 提效系列 · 第 13 篇（承接《半导体行业常用英文缩写大全》）。觉得有用点个"在看"，转发给每周五做周报的同事，帮 TA 省下两小时。