在数据智能方向，实验室把重心放在「报警多、结论少」这个老问题上。近期在一家机加工车间的试点中，我们把 PLC 高频时序、MES 工单节拍与质检结果对齐到统一时间轴：先用变化点检测定位异常发生时刻，再按工况分段做参数与质量指标的相关性排序，输出疑似根因设备与参数，最后由工艺人员复核标注，形成反馈闭环。
阶段性进展：单班报警事件由日均 300 余条收敛为 3~5 条待确认事件，人工复核后首要原因命中约七成。剩余误报集中在换型切换后的过渡窗口，已通过增加稳定期过滤与工况标签切分缓解。
下一步计划：一是引入工艺拓扑约束（上下游设备、介质流向）替代纯统计相关，做跨工序的传播路径推断；二是补充小样本工况下的基线自适应，降低对长周期历史数据的依赖。
我们目前的判断是：工业数据的价值不在模型复杂度，而在于能否把一天几千条报警收敛成几条可执行的结论。
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