产线时序数据漂移监测的轻量化实验

在多个已上线AI项目的运维复盘中我们发现，模型性能衰减往往并非算法问题，而是输入数据分布发生了漂移：传感器老化、换型换料、季节性负荷变化，都会让训练数据与实时数据逐渐脱节。数据分析实验室近期围绕这一问题开展了一组轻量化漂移监测实验，思路是不依赖模型重训，而是在数据接入层部署统计监测：对关键工艺变量的均值、方差与分位数做滑动窗口对比，结合PSI（群体稳定性指数）与KS检验输出漂移评分。实验基于三个脱敏数据集，覆盖约40个传感变量、跨度6个月的产线数据。阶段性进展：

• 在注入人工漂移的测试集上，该方法对缓慢漂移的识别滞后约为2个班次，明显优于固定阈值告警；
• 单变量监测计算开销极低，可在现有边缘网关上运行，无需新增算力投入。下一步将实验多变量联合漂移检测，重点解决变量间相关性引发的误报问题，并沉淀一套可直接复用的监测配置模板，供后续项目在数据接入阶段一并部署。