在数据分析实验室近期的实验性探索中，我们把重点放在设备时序数据异常检测的落地环节：真实产线上，同一台设备的电流、振动、温度会随工况（换型、待机、升降速）自然波动，若用单一阈值或全局模型，相当比例的告警来自工况切换而非故障。
本期进展：
— 工况分段优先：先用轻量聚类按转速与负载，把数月的时序切成若干工况段，再在段内做残差建模。某注塑车间试点中，每班误报由二十余条降至三到五条，真实异常的召回基本保持不变。
— 复核闭环：每条告警附带前后五分钟的关键曲线片段与相似历史案例，由班组标注“有效/无效”，标注结果每周回流重训，模型版本与标注记录可追溯。
下一步计划：将工况标签与MES工单、保养记录对齐，验证“异常—原因”归因的可行性；并在两条产线上做A/B对照，考察误报下降是否真正转化为点检工时的节省。
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