工业时序数据漂移检测方法实验

AI 模型上线后，产线数据分布会随季节更替、设备磨损、传感器老化而缓慢偏移，导致预测精度逐步衰减。数据分析实验室近期围绕这一问题开展时序数据漂移检测方法实验，基于合作企业脱敏后的三个月产线传感数据，对比了 PSI、KS 检验与滑动窗口统计三种方案的识别表现。实验要点：一是在模拟缓变漂移场景下，滑动窗口方法对温度、压力类漂移的识别延迟约 6 小时，明显优于固定阈值方案；二是 PSI 对突变型漂移较敏感，但在小样本特征上误报率偏高，需配合特征分箱策略调整。下一步计划将检测机制接入模型监控流程，与再训练触发条件联动，形成“漂移发现—影响评估—模型更新”的闭环，并在合作企业实际产线开展小范围验证，为工业模型长期稳定运行提供数据侧支撑。