AI报警洪泛抑制定制：根因聚类与抑制规则

报警泛滥是自动化产线运维的老问题：一次停线往往在几十秒内触发上百条报警，操作工只能凭经验挑一条处理，真正的原因常被埋在衍生报警里。我们在某汽车零部件工厂的焊装线做了一个小范围实验，思路是先聚类、再排序、最后收敛展示。

实现分三步。其一，采集与对齐：从 PLC 与 SCADA 以 100ms 粒度拉取报警位与设备状态，按工位拓扑绑定，把默认 30 秒窗口内触发的事件聚成一个「报警簇」。其二，根因排序：用设备—工序—物料构成的工艺因果图约束聚类结果，结合历史处置记录训练排序模型，输出最可能的根因报警，其余标记为衍生。其三，抑制与提示：首屏只保留根因报警，衍生报警折叠进二级页面并附处置建议；规则只作用于展示层，不屏蔽底层报警流，保证可追溯。

阶段性数据：实验工位日均报警量从约 3200 条收敛到 480 条左右，首屏有效报警占比由 11% 提升至约 60%，交接班排查时间相应缩短。以上为单线两周试运行结果，尚不足以支撑跨厂结论。