数据分析实验室近期完成一轮小范围实验，主题是为产线良率波动提供数据侧的归因筛选。目标不是自动给出结论，而是把排查范围从「整条线」缩到「两三个可疑环节」，让工艺与品质工程师少走弯路。
做法分三步：先把 MES 追溯记录（工位、班次、物料批次）与设备时序数据按时间轴对齐到秒级；再用变化点检测定位波动真正开始的时刻，避免拿全天均值做误判；最后找出该时刻前后同步发生变化的候选变量，按时间先后与一致性排序，输出一份带证据链的排查清单。
阶段结果：在一条装配线为期两周的试运行中，系统对三次明显良率下滑给出的候选环节，有两次与工程师最终确认的原因一致，平均定位时间从半天缩短到约一小时。误报集中在换型与试产的过渡时段，这是当前方法最明显的短板。
下一步计划：
- 引入换型事件标签作为显式特征，先在数据侧屏蔽过渡时段，压低误报；
- 在另外两条产线复用同一套对齐与排序流程，检验方法对数据质量的依赖程度。
我们倾向于把这类能力定位为「排查加速器」而非自动定因工具——数据能提供的是排序和证据，结论仍需现场核实。
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