AI工业时序缺失补全定制：多源对齐与置信度评估

在设备数据智能实验中，我们面向工业时序数据的缺失与多源不同步问题，搭建了一套可配置的补全与评估流程。产线传感器、PLC与MES的采样频率、时区和量纲常不一致，直接训练预测或异常检测模型会把偏差放大。实验性做法分三步：先以事件时间戳和工艺段为锚点做多源对齐，再用轻量插补与基于注意力的时序模型生成候选补全值，最后输出每个点位的置信度与可追溯依据，供下游模型按权重使用。
· 进展：在两条试点产线、约1.2亿条时序片段上，缺失率从8.7%降至1.9%，关键温度与压力信号补全后的预测误差较线性插值下降约18%，误报率未上升。
· 下一步：把补全置信度接入设备健康评分，并验证跨产线迁移时的漂移检测与人工复核阈值。