在电子装配产线的良率例会上，最耗时的往往不是看曲线，而是决定先查哪个维度。设备、班次、批次、来料供应商两两交叉后组合数迅速膨胀，人工下钻依赖经验，容易漏掉样本量小但真实存在的异常簇。
我们把这一步拆成可计算的问题：对每个维度组合，计算它对整体良率变化的贡献度，并附上样本量、置信区间与混杂提示；输出一份排序后的候选清单，而不是直接给结论。为避免「小样本噪声被当成异常」，模型先做收缩估计，再按可信度分档，只有中高可信度的组合才进入人工复核队列。
要点：
- 阶段性进展：在某装配产线近三个月的良率数据上回溯测试，工程师确认为真因的组合平均排在候选前三位，单次定位耗时从约 40 分钟降至 10 分钟以内。
- 下一步计划：接入工艺参数与维修工单，把「相关」再往「可干预」筛一层，并补充换型、停线等特殊时段的标记，减少误归因。
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