工业时序数据对齐与补全方法实验进展

数据分析实验室近期围绕多源设备时序数据的对齐与补全问题完成了一轮方法实验。工业现场中，不同设备采样频率不一、时钟不同步、停机段数据缺失，是制约后续建模质量的常见障碍。本轮实验选取三家合作工厂约60天的产线数据，对比了线性插值、基于状态分段的前向填充与轻量级时序模型补全三种方案。
主要阶段性结论：

• 在1分钟级电流与温度数据上，状态分段填充的补全误差较线性插值降低约23%，且不会在停机段生成“虚假波动”；
• 修正跨设备时钟偏移后，工艺参数与质量记录的可关联样本比例由71%提升至94%。

下一步计划将该流程封装为标准化预处理模块，在两个既有合作场景中做回归验证，并补充针对超过2小时长时段缺失的处理策略。实验室将持续记录各方法的适用边界，避免在数据基础薄弱的场景中过度建模。