数据分析实验室在数据智能方向的一项阶段性工作，是解决产线多源数据的“可用性”问题。设备侧采集的PLC、传感器、MES与质检记录，往往来自不同网关与不同采样频率，直接拼接后做分析，结论容易失真。
我们在一间注塑车间做了三个月的数据回放实验：以MES工单事件为基准，对6类数据源建立软对齐机制，用互相关估计时钟漂移，再用工况分段约束插补缺失段。实验数据显示，原始数据中约3.7%的采样点存在缺失或错位，平均时钟漂移在±120ms量级；完成对齐与补全后，下游良率预测模型的MAE下降约12%，异常工况的漏报率同步减少。
- 进展：形成“事件锚点—漂移估计—工况分段插补”的三步处理链路，已封装为可复用的数据清洗模块，支持按产线快速迁移。
- 下一步：引入数据质量评分，把对齐置信度随数据一同下发给模型，让下游对低置信区间自动降权，而不是被动使用。
我们认为，数据智能的第一步不是更复杂的模型，而是让数据在时间轴上真正对齐、可追溯。
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