工业AI模型上线后，现场数据分布往往随季节更替、原料批次与设备老化而缓慢变化，检测与预测模型的精度可能在无人察觉中持续下降。数据分析实验室近期围绕“数据漂移”问题开展实验性探索，在三条合作产线的历史数据上验证了一套轻量级漂移监测方法：以滑动窗口统计量（均值、分位数、变量相关结构）结合PSI与MMD指标，对模型输入输出进行分层监控，并尝试区分“真实工况变化”与“传感器异常”两类漂移来源，以降低误报。
· 实验进展：在某注塑成型产线12个月历史数据上，该方法可在模型精度明显下降前平均提前9天发出预警，误报率较固定阈值方案降低约40%；
· 下一步计划：引入半监督更新策略，在人工确认漂移后自动生成再训练样本集，目标将模型恢复周期由约两周缩短至三天以内。
我们倾向于认为，漂移监测是工业AI从“能用”走向“长期可靠”的关键环节，相关方法框架将在更多场景中持续迭代与验证。
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