在数据智能方向，我们近期把重点放在一个常被跳过的问题上：数据能否先对齐，再谈建模。
实验覆盖三条离散产线。MES工单、SCADA时序与检验记录三套系统的设备编号、时间戳口径并不一致，直接拼接会产生大量错位样本。实验室的做法是先收敛主数据，建立设备—工单—班次—批次四张主表，时间窗按±30秒匹配，超出阈值进入人工确认队列，不做强制关联。
进展：试点产线可用样本率由约72%提升到94%，因口径不一致导致的分析返工减少约六成；根因定位改用同机型、同班次的分组对照，替代全量相关性筛选，误报明显下降。
下一步计划把对齐规则沉淀为可配置模板，并尝试让模型把“数据可信度”随结论一并输出，避免在弱数据上给出过度确定的判断。
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