旗舰作品集项目 · 全软件仿真、零硬件依赖 · 所有运行指标均为 仿真验证值 分三个阶段开发：阶段1 仿真内核与产线层（已完成） → 阶段2 SCADA监控层+AGV物流+Web可视化（已完成） → 阶段3 视觉算法/MES/EMS（已完成） 🔎 数字溯源：README / 简历中每个指标的生成命令与输出位置见 REPRODUCE.md，欢迎 clone 复跑。
交互式架构图（缩放/搜索/焦点模式）：docs/architecture.html · 规格源：docs/architecture.archify.json
体验方式：python main.py --web --speed 10 启动后浏览器打开 http://127.0.0.1:5080（WebSocket :5081 实时推送 · Modbus :1502 可连组态软件）
| 子系统 | 文件 | 能力 |
|---|---|---|
| 仿真时钟 | core/sim_clock.py |
全厂唯一时间源；加速倍率 1x/10x/60x（任意正数）；暂停/恢复；实时与加速批量双模式同路径推进 |
| 事件总线 | core/event_bus.py |
发布/订阅（精确+通配）；JSONL 追加持久化（按大小轮转+保留最近 N 份，磁盘满自动降级不停仿真）；环形缓冲查询 recent()/replay() |
| 设备基类 | core/device_base.py |
五态状态机（停止/待机/运行/故障/维护）；DI/DO/AI/AO 点表；运行秒数/循环数/停机原因统计；故障注入接口 |
| 故障注入器 | core/fault_injector.py |
随机故障（泊松率可配）+ 脚本故障（设备/时刻/类型）+ 急停人工复位；全部产生事件 |
| 装配单元 | lines/unit_assembly.py |
PLC 顺控 8 步状态机；节拍可配（默认 32s）；安全门开→保持、急停→全线停；有限料仓（料空冻结于等待上料·低水位滞回告警·REST 命令补料续产） |
| 视觉质检 | lines/unit_vision.py |
尺寸规则判定 OK/NG（理论 NG 率≈4.6%）；NG 分流返修道；质检记录输出（阶段3 换真算法） |
| 码垛单元 | lines/unit_palletizing.py |
3×4×4=48 箱/托垛型；毫米坐标随事件输出；垛满→托盘输出→AGV 呼叫事件 |
| 立体库 | lines/warehouse.py |
200 库位表（4排×10列×5层）；出入库队列；堆垛机任务模型；库位回收复用 |
| 子系统 | 文件 | 能力 |
|---|---|---|
| WebSocket 网关 | scada/ws_hub.py |
纯标准库 RFC6455 实现（握手/文本帧/PingPong/Close，长帧三档长度）；每客户端有界发送队列；慢客户端丢帧不阻塞仿真；升级路径精确匹配 + Origin 同源/localhost 白名单（防跨站劫持）；可选握手鉴权（?token= 查询参数或 X-Auth-Token 头，常数时间比较） |
| SCADA Web 服务 | scada/web_server.py |
Flask REST：/api/config（探测是否启用口令，公开布尔位）、/api/status /api/kpi /api/events /api/pallet3d /api/warehouse/locations /api/modbus/map；POST /api/command 命令入口（带 ui.command 审计事件；命令口令校验：未配置 SCADA_API_TOKEN 时仅允许本机下发，配置后须携带 X-Auth-Token 头）；非回环绑定+已配置口令时全部 GET 数据端点同样要求 X-Auth-Token（401 口径统一）；未配置口令且绑定非回环时启动日志显著警告；订阅总线通配符 "*" 实时 WS 推送；KPI 趋势分桶聚合 |
| Modbus TCP 从站 | scada/modbus_server.py |
pymodbus 把全部设备 io_table 映射为保持寄存器（状态码/故障标志/DI/DO/AI×100 定标）；DO/AO 写回设备（默认只读，--allow-write 开放远程控制演示）；寄存器映射表可经 /api/modbus/map 导出给组态软件 |
| AGV 车队 | agv/agv_fleet.py |
≥2 台车六阶段任务状态机（空闲→去取货→装载→运输→交货→回位）；入库任务接码垛 agv.call、出库任务接 out_staging 运抵出货口；二维平面位置/里程/电量模型；车辆纳入全线急停与随机故障体系；低电量自动回充排程（<25% 触发·单工位互斥·充至 70% 返岗·任务优先不中断） |
| 监控大屏 | web/static/* |
ECharts(本地 vendor 优先 + CDN 多源回退)：工厂流程图(状态色块)、产量趋势、NG率仪表盘、垛型三视图(等距自绘/真3D/俯视)、库位热力图、AGV 物流地图、实时事件滚动表、设备一览；按钮：启动/暂停/急停/复位/开关安全门/手动出库/调倍率 |
| 子系统 | 文件 | 能力 |
|---|---|---|
| 多特征测量模型 | vision/measure_model.py |
单尺寸高斯抽样升级为 4 维观测向量（尺寸偏差/圆度/表面得分/边缘锐度，含测量噪声）；真值口径 NG = 尺寸超差(≈4.6%) ∪ 公差带内隐性缺陷(≈2.5%) ≈ 7%，隐性缺陷（表面划痕/边缘崩缺/装配错位）只有多特征算法能识别 |
| 轻量分类器 | vision/classifiers.py |
全部 numpy 手写：健康基线异常得分变换器（SPC 控制限思想）/ 逻辑回归（批量GD+L2，在线主模型）/ 单类马氏距离（Hotelling T² 思想，A/B 对照第二算法）；参数支持导出回载 |
| 样本与评估 | vision/defect_generator.py |
受控随机生成带真值缺陷样本集（种子固定可复现）；混淆矩阵/准确率/查准/查全/F1 计算；规则法 vs 逻辑回归 vs 马氏三方 A/B 对照流水线（独立测试集口径） |
| 判定算法注入 | vision/vision_upgrade.py |
实例级覆写 UnitVision.judge()（原类零改动，阶段1/2 回归路径保留）；判定明细（P(NG)/特征向量/与规则法对照结论）随质检记录落盘；在线混淆矩阵滚动累计；--rule-vision 一键退回规则法对照 |
| MES 引擎 | mes/mes_engine.py |
订阅总线通配符 "*" 自动报工；OEE ≈ 可用率×性能率×良品率（装配单元近似口径）；工单满单自动关单翻单；产品↔托盘↔批次↔工单四级追溯反查；Web 命令按指定数量开单（插单优先投产） |
| 订单/追溯模型 | mes/order_model.py |
WorkOrder/Batch 数据模型 + TraceabilityIndex 追溯索引（正查/反查、托盘库位流转历史、QC 档案、容量上限防长跑爆内存） |
| JSONL 回放 | mes/jsonl_replay.py |
离线回放一个 run 的全部事件段（活动文件+轮转历史段 .1~.N，段缺失/损坏显著告警不静默跳过）重建完整 MES 台账，并输出"回放总数 vs 各段行数合计"对账（与在线台账一致性+逐条对账已入自检 C2，跨轮转不再丢段）；CLI 直接输出报工报表 |
| SQLite 台账落库 | mes/sqlite_ledger.py |
标准库 sqlite3 零新增依赖：orders 工单档案（(run_id, wo_id) 联合主键 UPSERT，跨运行累积可对比）+ qc_log 判定流水（每件一行，含归属工单号与算法明细）；WAL 读写互不阻塞、落库异常只降级不拖垮仿真；MES_SQLITE_ENABLE 可关，离线回放不落库；保留策略 tools/db_prune.py（活数据超 --max-mb 按最旧 run 分批清理+VACUUM，至少保最新批次） |
| 能耗模型 | ems/energy_model.py |
订阅 device.state 按【状态→功率kW】曲线分段积分 kWh（未闭合段快照时虚拟结算）；电费按尖峰平谷分时电价（谷0.35/平0.65/峰1.05 元/kWh，可配/可关）跨档自动切分子段计价并输出分档台账，另折算 CO₂，全部为仿真验证值 |
| 健康监视 | ems/health_monitor.py |
滚动窗口提取 故障次数/停机占比/平均恢复时长/启停切换 → 扣分制 0~100 健康分 + 四级维护建议；跌破阈值发 ems.health_alert（滞回防抖）；ems_maintain / ems_maintain_done 维护命令闭环（触发 DeviceBase.enter_maintenance() 预留接口） |
| 大屏扩展 | web/static/*、scada/web_server.py |
REST 新增 /api/mes/orders /api/mes/batches /api/mes/trace /api/mes/qc_log /api/ems/energy /api/ems/health（qc_log 为 SQLite 台账判定流水查询，支持 limit/result/wo_id/product_id/run_id 组合过滤）；面板⑨ MES 工单与追溯（支持产品号/托盘号查询 + qc_log 判定流水小表，可按 OK/NG 过滤、点击流水行自动填入追溯框）、面板⑩ 能耗·设备健康度 |
# 环境：Windows 10 + Python 3.12
pip install -r requirements.txt # numpy/flask/pymodbus
# 全厂自检（A模块级(含有限料仓) + B Web/AGV/回充排程冒烟 + C 算法/MES/EMS/订单生命周期 共17用例 + 600s 加速联跑，报告到 reports/）
python selftest.py
# 开发质量工具链（可选）：静态检查 + 标准框架测试薄壳（详见 docs/DEVELOPMENT.md）
pip install -r requirements-dev.txt # pytest / pytest-cov / ruff（仅开发期，不进运行时依赖）
ruff check . # 静态检查（E4/E7/E9+F 基线）
pytest -m "not smoke" # 快速测试层（跳过联跑冒烟与网络冒烟，约数秒）
pytest # 全量 21 项 pytest 用例（selftest 17 转接 + SCADA 网络冒烟 4）+ 覆盖率可加 --cov=core --cov=lines ...
# 离线回放最新事件流（自动覆盖该 run 的全部轮转段 .1~.N，附回放对账：
# 回放总数 vs 各段行数合计；段缺失/损坏显著告警），输出 MES 报工报表
python mes/jsonl_replay.py
# mes.db 保留策略：活数据超过上限按最旧 run 分批清理+VACUUM，
# 至少保留最新批次；先 --dry-run 预览清理计划
python tools/db_prune.py --max-mb 200 --dry-run
python tools/db_prune.py --max-mb 200
# ★ 阶段2 一键演示：实时模式 + 监控大屏(http://127.0.0.1:5080)
# + WebSocket(5081) + Modbus TCP 从站(1502)，Ctrl+C 优雅停机
# 网络安全默认：HTTP/WS/Modbus 三协议只绑定本机 127.0.0.1；
# /api/command 未配置口令时仅接受本机请求（配置 SCADA_API_TOKEN 后请求
# 携带 X-Auth-Token 头即可，大屏会自动提示输入一次并记忆）；Modbus 默认只读
python main.py --web --speed 10
# 局域网演示（显式开放三协议到所有网卡；注意自行做好网络隔离）：
python main.py --web --speed 10 --host 0.0.0.0 --allow-write
# --host 0.0.0.0 开放 HTTP/WS/Modbus 至局域网
# --allow-write 允许 Modbus DO/AO 写回设备（默认只读）
# ※ 安全提示：绑定非回环地址且未配置口令时，WS 事件流与只读 API 对局域网
# 匿名可读，启动日志会显著警告——仅限隔离演示网络；
# 配置口令后（见下）GET/WS 读取面一并要求鉴权，全接口闭环。
# 浏览器打开大屏后可用按钮控制全厂；第三方组态软件连 Modbus 1502 即可读写点表
# 加速跑批（无界面）
python main.py --speed 60 --duration 900
# 长程稳定性压测（加速挂机多"仿真日"：内存采样CSV + 守恒校验 + 自动报告）
python soak_run.py --days 30 --sample-min 60
# 常用参数
# --speed 1|10|60 加速倍率（接受任意正数）
# --web 启动大屏+WS+Modbus（默认 realtime 长驻，Ctrl+C 退出）
# --host 地址 三协议监听地址（默认 127.0.0.1 仅本机；0.0.0.0 局域网开放）
# --allow-write Modbus DO/AO 写回开关（默认只读）
# --duration 秒 仿真时长（普通模式默认600，--web 默认不限时）
# --seed N 随机种子（结果可复现）
# --no-random-faults 关闭随机故障（脚本故障保留）
# --no-agv 关闭车队退回阶段1占位搬运（回归对照用）
# --rule-vision 关闭阶段3视觉算法注入（退回阶段1规则法，A/B 回归对照用）
# 命令口令（可选）：设置后 POST /api/command 必须携带 X-Auth-Token 头；
# 绑定非回环地址(--host 0.0.0.0 等)时 GET/WS 读取面同样要求鉴权（全接口闭环）
# 大屏：加载时经 /api/config 探测，自动提示输入一次令牌（localStorage 记忆）；
# 补料桥：python plc_refill_bridge.py --token my-secret（或同名环境变量自动读取）
# set SCADA_API_TOKEN=my-secret (Windows) / export SCADA_API_TOKEN=my-secret (Linux)每个模块均可独立运行内置自检：python core/sim_clock.py、python agv/agv_fleet.py、
python scada/ws_hub.py、python scada/web_server.py、python scada/modbus_server.py、
python vision/vision_upgrade.py、python mes/mes_engine.py、python ems/health_monitor.py 等。
Virtual-Smart-Factory/
├─ main.py 编排入口（Plant 编排器 + AGV接入 + execute_command + --web）
├─ selftest.py 全厂自检（A1~A9 含有限料仓 + B2~B4 + C1~C4 + B1 600s联跑 = 17 用例）
├─ soak_run.py 长程稳定性压测（多"仿真日"加速挂机：内存采样CSV+守恒校验+自动报告）【增强新增】
├─ pyproject.toml 工具链配置（pytest / ruff）【增强新增】
├─ requirements-dev.txt 开发期依赖（pytest/pytest-cov/ruff，不进运行时依赖）【增强新增】
├─ tests/
│ ├─ test_plant_selftest.py pytest 薄壳（参数化转接 selftest 17 用例，smoke 标记）【增强新增】
│ └─ test_scada_network.py SCADA 真实网络链路冒烟（WS 全链路+WS 握手鉴权+Modbus 读写回+Web 读面鉴权/桥接器凭证头，真实起停本地端口）【网络安全加固新增】
├─ requirements.txt
├─ config/settings.py 全局参数中心（节拍/垛型/库型/故障率/AGV站点/端口/趋势桶）
├─ core/
│ ├─ sim_clock.py 仿真时钟引擎
│ ├─ event_bus.py 事件总线 + JSONL 持久化（阶段2追加 agv.task_* / ui.command 事件）
│ ├─ device_base.py 设备基类（状态机/IO点表/统计/故障接口）
│ └─ fault_injector.py 故障注入器
├─ lines/
│ ├─ product.py 产品/托盘数据结构
│ ├─ unit_assembly.py 装配单元（8步顺控+双联锁）
│ ├─ unit_vision.py 视觉质检单元
│ ├─ unit_palletizing.py 码垛机器人单元（阶段2加 current_grid() 访问器）
│ └─ warehouse.py 立体库简化模型
├─ agv/ 【阶段2新增】
│ └─ agv_fleet.py AGV 车队（六阶段任务状态机 + 调度器 + 平面位置模型）
├─ scada/ 【阶段2新增】
│ ├─ ws_hub.py 标准库 RFC6455 WebSocket 推送网关
│ ├─ web_server.py Flask REST + WS 订阅推送 + KPI 趋势聚合（阶段3追加 /api/mes/* /api/ems/*）
│ └─ modbus_server.py pymodbus TCP 从站（io_table→保持寄存器映射）
├─ vision/ 【阶段3新增】视觉算法升级包
│ ├─ measure_model.py 多特征测量仿真模型（4维观测+测量噪声+隐性缺陷真值口径）
│ ├─ classifiers.py numpy 手写轻量分类器（异常变换器/逻辑回归/单类马氏）
│ ├─ defect_generator.py 缺陷样本生成器 + 混淆矩阵指标计算 + 三方A/B评估
│ └─ vision_upgrade.py UnitVision.judge() 实例级注入入口（保留规则法A/B对照）
├─ mes/ 【阶段3新增】制造执行系统
│ ├─ order_model.py 工单/批次数据模型 + 产品→托盘→批次→工单追溯索引
│ ├─ mes_engine.py MES 引擎（事件驱动自动报工/OEE近似/四级追溯反查）
│ ├─ sqlite_ledger.py MES 台账 SQLite 落库（orders/qc_log 两表 + /api/mes/qc_log 查询）
│ └─ jsonl_replay.py JSONL 回放器（离线重建 MES 台账 + CLI 报告）
├─ ems/ 【阶段3新增】能源与健康管理
│ ├─ energy_model.py 设备能耗模型（状态功率曲线分段积分 → kWh/电费/CO₂）
│ └─ health_monitor.py 设备健康评分（滚动窗口特征 → 0~100分 + 维护建议 + 告警）
├─ web/static/ 【阶段2新增·阶段3扩展】监控大屏（index.html + app.js + style.css，
│ ECharts 本地vendor优先+CDN回退；阶段3追加面板⑨ MES工单追溯、
│ 面板⑩ 能耗·健康度；垛型三视图等距自绘/真3D/俯视可切换）
│ └─ vendor/ 内置 echarts@5.2.2 / echarts-gl@2.0.9（同源首选加载，
│ 规避浏览器跟踪防护拦截与断网场景）【验收期新增】
├─ plc_refill_bridge.py OpenPLC→产线 补料请求桥接器（线圈上升沿→REST补料，
│ --token/SCADA_API_TOKEN 随 X-Auth-Token 头携带，
│ 配合 docs/TUTORIAL_MCGS_OPENPLC.md 实现梯形图闭环）【增强新增】
├─ docs/
│ ├─ CHECKLIST_PHASE1.md 阶段1自检清单
│ ├─ CHECKLIST_PHASE2.md 阶段2自检清单【阶段2产出】
│ ├─ CHECKLIST_PHASE3.md 阶段3自检清单【阶段3产出】
│ ├─ INTERVIEW.md 面试弹药库（概念映射三菱/西门子/MCGS + 王牌排障案例）【增强新增】
│ ├─ DEVELOPMENT.md 开发指南（命令速查/三层测试体系/覆盖率快照）【增强新增】
│ └─ TUTORIAL_MCGS_OPENPLC.md 组态联动实战教程：MCGS触屏+OpenPLC梯形图接入虚拟产线【增强新增】
├─ tools/ 运维小工具
│ └─ db_prune.py mes.db 保留策略（活数据超上限按最旧 run 分批清理+VACUUM，--dry-run 预览）
├─ logs/ 运行期生成：events_*.jsonl 事件流（含轮转历史段 .1~.N）
└─ reports/ 运行期生成：selftest_report_*.txt 自检报告
- 装配节拍 32.0 s/件（8 步顺控之和，可在 settings 改配）
- 视觉检测节拍 2.5 s/件；真值 NG 率 ≈7%（尺寸超差 ≈4.6%，σ=0.04mm 公差 ±0.08mm ∪ 公差带内隐性缺陷 ≈2.5%）
- 码垛能力 48 箱/托（3×4×4），单箱码放 1.2s
- 立体库容量 200 托（4×10×5），堆垛机单任务 25s
- AGV 车速 1.5 m/s，装/卸各 4s，2 台车；满托端到端入库（码垛出口→上架）约 65s
- 视觉算法 A/B 对照（训练1500件/独立测试2000件）：逻辑回归 准确率98.95% / 查全84.8%，对比阶段1规则法 97.45% / 64.0%（数据源：
reports/selftest_report_20260825_145533.txt；F1 等派生指标由vision/defect_generator.metrics按混淆矩阵推算）；查全率 64%→84.8% 来自"健康基线异常特征"工程；600s 联跑在线混淆矩阵账目自洽 - MES：工单→批次→托盘→产品 四级追溯全链路闭环（可反查库位与流转历史）；48件直灌+装配并行产出用例报工 OK54/NG2，良率 96.4%，OEE≈90.0%（约 90%，似口径）；JSONL 回放重建台账与在线完全一致
- MES 指定数量订单：Web 命令按任意计划量开单并插单优先投产——C4 用例 50 件工单从 REST 开单 → 满单 50 件自动关单（审计落盘）→ 自动翻单开新单全生命周期闭环，期间旧工单零污染
- EMS 能耗：功率曲线分段积分精确（60s×12kW=0.200kWh，误差<0.01）；电费按尖峰平谷分时计价（谷0.35/平0.65/峰1.05 元/kWh），状态段跨档自动切分，分档电费合计=总电费；CO₂ 按 0.5568 kg/kWh 折算
- EMS 健康：无故障期评分 ≥98 → 全线急停40s 后 89.5 → 连续故障 46.5（跌破告警线60自动发
ems.health_alert并给出维护建议）；ems_maintain维护命令进出闭环 - 600s 加速联跑产量 15~18 件（含注入故障影响；阶段3实测 18件 OK17/NG1、NG率5.6%——升级算法把隐性缺陷纳入 NG 口径所致，加
--rule-vision可复现阶段1/2 口径；数据源：reports/selftest_report_20260825_145533.txt） - 自检 17/17 通过（A1
A9 模块级含有限料仓 + B2 Web 冒烟 + B3 AGV 闭环 + B4 回充排程 + C1C4 算法/MES/EMS/订单全生命周期 + B1 联跑） - 长程稳定性压测（
soak_run.py，30 个仿真日 = 2592 万拍，墙钟约 9 分钟）：流出 79960 件、满托 1572 托、NG 率稳定 5.6%；内存净增 +25.7MB（斜率 ≈+0.9 MB/仿真日）；质检记录环(1万)/AGV完成档(500)/追溯索引(2万) 三大防膨胀机制全部到顶平稳（追溯超限按设计丢弃 11.65 万键）；全程托盘守恒与故障账目（2756 次注入全配对）分毫不差（数据源：reports/soak_report_soak30d_v3.txt） - 工程质量：ruff 静态检查零告警；pytest 全量用例（薄壳转接 selftest 17 例 + SCADA 真实网络链路冒烟 4 例，含 600s 冒烟）秒级通过；核心产线/调度层覆盖率 74~84%（总体 65%）
| 阶段 | 挂接点 | 位置 |
|---|---|---|
| 2✔ | SCADA Web 服务（REST/WebSocket） | scada/web_server.py，端口 settings.SCADA_HTTP_PORT/SCADA_WS_PORT |
| 2✔ | Modbus TCP 从站 | scada/modbus_server.py，端口 MODBUS_TCP_PORT，映射表 /api/modbus/map |
| 2✔ | 真实 AGV 调度 | agv/agv_fleet.py（已替换占位搬运；多车调度扩展点在 AGVFleet.update() 派单段） |
| 3✔ | 真实视觉算法 | vision/vision_upgrade.py（实例级注入覆写 judge()；--rule-vision 退回规则法对照） |
| 3✔ | MES 报工 | mes/mes_engine.py（订阅 "*" 自动报工/追溯）；离线分析 python mes/jsonl_replay.py |
| 3✔ | EMS/健康模块 | ems/energy_model.py（能耗积分）+ ems/health_monitor.py（健康评分/告警/维护接口已启用） |
Q1：全软件仿真，和真实工厂的差距在哪？ 如实回答：仿真强在逻辑与数据链路的完整、可复现、可加速（30 个仿真日压测 9 分钟跑完），弱在真实设备的噪声特性、通信抖动、安全回路与现场干扰——这些只能在真机上验证。本项目的定位是把"产线逻辑如何被 SCADA 读写、MES 如何追溯、EMS 如何计费"这条数据链完整走通，控制思想与接口协议（Modbus TCP）与真实系统一致，可对接组态软件（见 Q3）。
Q2：为什么 WebSocket 网关用标准库手写而不用 Socket.IO / Flask-SocketIO？ 两个原因：① 零依赖可运行是本项目的硬约束之一（运行时依赖仅 numpy/flask/pymodbus），手写 RFC6455（握手/帧解析/PingPong/Close、有界发送队列、慢客户端丢帧不阻塞仿真）不引入任何新依赖；② 完整实现一遍协议是理解 WS 生命周期最扎实的方式，面试中被追问帧格式、掩码、关闭握手时每一步都有代码可指。
Q3：能对接真实组态软件 / 上位机吗？
能。Modbus TCP 从站（:1502）把全部设备点表映射为保持寄存器，寄存器映射表可经 /api/modbus/map 导出；docs/TUTORIAL_MCGS_OPENPLC.md 是一篇完整的 MCGS 触屏 + OpenPLC 梯形图接入虚拟产线的实战教程（含补料闭环桥接器 plc_refill_bridge.py），任何支持 Modbus 的组态/上位软件均可按映射表接入。
Q4：README 里的数字怎么来的？可复现吗？
全部数字标注数据源报告文件（reports/ 目录）：python selftest.py 一键跑 17 项全厂自检并生成报告；python soak_run.py --days 30 复现 30 仿真日压测；600s 联跑、视觉 A/B 对照等均由固定种子驱动，同种子结果一致。
Q5：网络安全默认是怎么设的？ HTTP/WS/Modbus 三协议默认只绑定 127.0.0.1；Modbus 默认只读（--allow-write 显式开放写）；命令口令可选（配置 SCADA_API_TOKEN 后全接口要求 X-Auth-Token，常数时间比较）；绑定非回环地址且未配置口令时启动日志显著警告。
Q6：这个项目和作品集里其他 12 个项目是什么关系？ 旗舰与整合关系：其他项目分别深入单点能力（PLC/机器人联调、PID 整定、AGV 调度、视觉检测、云边协同、数字孪生等），本项目把这些能力整合进一条完整产线数据链——从设备层事件总线到 SCADA、AGV 物流、视觉判定、MES 追溯、EMS 能效的端到端闭环。
- 多车调度升级：AGV 车队当前为任务级派单+回充排程，规划引入时间窗路径预留与拥堵协商（扩展点已在
AGVFleet.update()预留）； - 视觉深度模型可选包：当前为规则法 + numpy 手写逻辑回归/马氏基线，规划提供 ONNX 推理可选接入（保持 --rule-vision 同款 A/B 对照框架）；
- MES 对外集成接口：当前台账为 SQLite + Web 查询，规划增加 REST/MQTT 报工推送以便对接外部 MES/ERP；
- 容器化部署：提供 Dockerfile + docker-compose 一键起全栈（含大屏与 Modbus 端口声明）；
- 大屏英文界面：当前中文，规划 i18n。
本项目基于 MIT License 开源，可自由用于学习、教学与二次开发。