良率或直通率的波动很少是单点问题。产线数据分散在 MES、SCADA、检测机台与手工记录中，时间戳口径、采样频率、设备时钟各不相同，追溯一次波动常需要工艺、设备、质量三方对数小时。数据分析实验室本期的工作，是把这条链路做成可复用的对齐与归因流程。
做法分三步：先以检测结果为锚点，将各工序过程参数按时间窗回溯对齐，处理时钟漂移与批次串线；再构建“工序—参数—质量”关联图，对候选因子做变化点检测与贡献度分解，区分统计相关与可干预项；最后输出带证据链的归因报告，给出最可能诱因、影响量级与验证建议，而不是只抛一个结论。
要点：
- 进展：在一条电子组装试点线体上，流程已完成多批次复盘，候选因子排序与工艺复核结论基本一致，人工对数时间从小时级降至分钟级，样本量仍有限。
- 下一步：接入小样本、弱标注场景，补充滞后效应与共线参数的区分能力，并把现场验证动作回写为标签，形成闭环。
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