AI质检数据漂移监测定制：分布偏移与重训触发

数据分析实验室在质检场景验证了一套数据漂移监测流程。模型上线后，换料、换线与环境变化会让输入分布缓慢偏移，误报升高却难定位。我们对关键工艺特征做滑窗PSI/KS检验，对图像嵌入做MMD距离，并结合模型置信度、人工复核率形成综合漂移分数，超过阈值才触发重训评估。
在某注塑外观质检线连续三周运行：监测到2次显著偏移，PSI峰值0.31，系统自动关联物料批次与工单；重训后误报率从6.8%降至3.1%，召回率保持97%以上，重训次数减少约四成。
下一步将漂移分数与批次、产线、班次数据关联，输出重训边界与灰度发布建议，避免把正常换型误判为模型失效。