制造业的时序数据分散在 PLC、SCADA、MES 与人工表单中，采样频率不一、时间戳漂移，数据量不小但可用密度低。数据分析实验室本期聚焦“跨源时序对齐与异常溯源”这一基础环节：先以设备事件（启停、换型、换料）为锚点校准时间轴，再对缺测段按工况相似性做插补，最后用变化点检测与因子贡献度排序，把“某段良率波动”落到可核查的变量上，而非停留在相关性描述。
要点：
· 进展：在某电子装配线试点中，将 4 类数据源（PLC 秒级、SCADA 分钟级、MES 工单、质检抽检）统一到同一时间基准，缺测率由约 18% 降至 6% 以内；对 12 起已确认异常做回溯，前三位候选因子命中 9 起，其余 3 起定位到未采集的工艺变量，已反馈补点。
· 下一步：补充工况标签以约束插补边界，验证短时抖动场景下的误判风险，并整理对齐质量与溯源可信度的评估口径，避免输出“看起来合理”却无法复现的结论。
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