工业时序数据清洗方法实验：缺失与漂移治理

在多个AI定制项目的落地过程中，我们观察到模型效果的上限往往由数据质量决定，而非算法本身。数据分析实验室近期围绕工业时序数据开展了一轮清洗方法实验，重点处理三类常见问题：时间戳错位、采集缺失与传感器漂移。实验基于某机加工车间三个月的历史数据，涉及约40路传感器信号，采用“对齐—分段—校正”三步流程：先按统一采样周期重排时间戳，再对缺失时段按工况切分标记，最后用滑动窗口统计量识别缓慢漂移并进行基线校正。
要点进展：
· 清洗后有效样本占比由68%提升至91%，下游能耗预测模型的MAE降低约12%；
· 漂移检测规则在测试集上的识别准确率达到87%，误报率控制在5%以内。
下一步计划将该流程封装为自动化数据质量报告工具，在两个新项目中试运行，验证其在不同行业数据上的通用性，并逐步沉淀为实验室的标准预处理方法。