在电子组装车间的数据分析实验中，我们把小时级良率、设备参数与物料批次对齐到同一时间轴，先用分布漂移指标（PSI/KS）监控关键特征，再用梯度提升树对波动做归因排序。目标不是替代 SPC，而是回答一个更前置的问题：这次波动更像数据口径问题，还是制程问题。
阶段进展：覆盖 3 条 SMT 线的 11 周数据，对 27 次良率下滑事件，系统在 1 个班次内给出前三位归因（班次、物料批次、设备分组），其中 19 次与工艺工程师最终结论一致；提前 1–2 个班次预警的召回约 68%，误报集中在换线首小时和新物料导入阶段。
要点：
- 数据口径先行：把良率、停机和换线事件统一成事件表，比反复调模型更能降低误报。
- 下一步接入 MES 工单流，把归因结果转为待办，并用工程师反馈形成标注闭环，持续校正漂移阈值。
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