本数据集记录了2026年度3月份多个智能生产线及自动化设备项目的验收检验数据，数据来源于项目交付过程中的质量检验流程，依据项目技术协议及企业验收标准，对设备的运行稳定性、功能完整性、安装精度、安全性能等指标进行检测。数据经规范化整理后，用于项目质量控制、供应商履约评估及交付决策支持。 数据中的检验指标包括合格数量、不合格数量、返工数量、让步接收数量等，并经过加工处理生成合格率、不合格率、返工率、让步接收率、检验完成周期（小时）、送检检验数量差异、检验结果判定及质量等级、检验效率指数、质量风险等级、批次规模分级、检验周期达标状态、单位检验耗时、检验成本指数、检验准时性评分和批次价值系数等关键指标。

合格率：合格数量=0则0，否则合格数量÷实检数量。 不合格率：不合格数量=0则0，否则不合格数量÷实检数量。 返工率：返工数量=0则0，否则返工数量÷实检数量。 让步接收率：让步数量=0则0，否则让步数量÷实检数量。 检验完成周期(小时)：完成大于创建则0，否则(完成-创建)×24。 送检检验数量差异：送检数量−实检数量。 检验结果判定：不合格数量大于0则“不合格”，否则“合格”。 质量等级：合格率≥99%为A，≥95%为B，≥90%为C，小于90%为D。 检验效率指数：实际检验÷(检验完成周期×24)。 质量风险等级：不合格数量≥10极高，≥5高，≥1中，否则无。 批次规模分级：送检数量≥1000超大，≥500大型，≥100中型，≥10小型，否则微型。 检验周期达标状态：检验完成周期≤24h达标，≤36h轻微超时，大于36h严重超时。 单位检验耗时：检验完成周期÷实检数量。 检验成本指数：(检验完成周期×150)÷实检数量。 检验准时性评分：≤24h得100分，每超1h扣5分，最低0分。 批次价值系数：(合格数量/单位×2000元/单位)÷检验完成周期。

1.自动化质量报告与月度趋势分析：基于合格率、不合格率，生成批次质量报告与月度趋势面板，作为企业内部数据产品供质量部门调用，支撑管理决策。 2.供应商质量画像与评分模型：利用不合格率、让步接收率及质量等级，构建供应商历史质量画像，形成可复用的评分模型，用于采购策略优化与供应商考核。 3.检验效率与数据一致性监控：通过检验效率指数、单位检验耗时、检验周期达标状态等指标，实时评估检验效率并自动校验数据一致性，作为流程监控类数据应用，识别异常批次。 4.质量分级与追溯预警系统：依据质量风险等级，对中/高/极高风险批次触发预警并关联历史数据，实现质量问题追溯与闭环管理，提升数据驱动管控能力。 5.检验成本与产出效益分析：运用检验成本指数和批次价值系数，精细化核算检验成本，评估不同批次的投入产出比，为检验资源优化配置和预算编制提供量化依据。 6.质量数据资产流通服务：将指标封装为标准API，支持跨系统或向外部合作伙伴提供质量数据服务，实现数据资产的流通与价值释放。

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检验创建日期：验收任务创建的日期与时间 检验完成日期：验收实际完成的日期与时间 送检数量：计划验收的检验项总数 实际检验数量：实际完成的检验项数量 让步接收数量：经评审让步接收的不合格项数量 合格数量：判定为合格的检验项数量 不合格数量：判定为不合格的检验项数量 返工数量：需返工后再次检验的检验项数量 合格率：合格数量/实际检验数量 不合格率：不合格数量/实际检验数量 返工率：返工数量/实际检验数量 让步接收率：让步接收数量/实际检验数量 检验完成周期(小时)：检验完成日期与创建日期的差值 送检检验数量差异：送检数量-实际检验数量 检验结果判定：“合格”或“不合格” 质量等级：A/B/C/D 检验效率指数：每小时可检验的产品数量，反映检验工位处理能力 质量风险等级：极高风险/高风险/中风险/无风险 批次规模分级：超大批次/大型批次/中型批次/小型批次/微型批次 检验周期达标状态：达标/轻微超时/严重超时 单位检验耗时：每检验1个产品的平均耗时 检验成本指数：每检验1个产品的平均人工成本 检验准时性评分：评估检验准时程度 批次价值系数：单位时间内合格产品的总价值