产线模型退化预警：数据漂移监测方法实验

模型上线后的性能衰减是工业AI落地中的常见问题。本实验室近期围绕数据漂移监测开展实验性探索，目标是在不依赖人工复检的前提下，及早发现产线模型因数据分布变化导致的退化。实验选取某注塑车间约三个月的历史传感与质检数据，模拟原料批次切换、传感器老化两类典型漂移场景，对比基于特征分布统计量（PSI、KS检验）与基于预测置信度偏移的两类监测策略。· 在批次切换场景中，置信度偏移策略平均提前于指标明显下滑约1.5天发出预警，误报率控制在每周0.5次以内；· 传感器老化场景下，单纯统计量方法易受慢变趋势干扰，需结合滑动窗口基线重置才能稳定触发。下一步计划将监测模块接入实验室在测的两个视觉检测项目，验证真实部署环境中的告警有效性，并整理为一套可复用的漂移监测配置规范，供后续交付项目直接调用。