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从痛苦的故障模式出发，而非从模型出发
选定一项资产、一种故障模式和一项具体后果：非计划停机、报废或返工。若 initiative 从「我们要 AI 做维护」开始而未收窄要预判的事件，工厂只会收到更多无关联决策的信号。
在 enrichment 之前稳定信号、窗口和阈值
没有信号卫生的 IoT 只会制造虚假紧迫。先确认采集频率、可接受延迟、单位、可靠传感器以及技师已认可有用的阈值，再添加 RAG 解释原因与下一步。
- 审查历史信号质量与盲区时段。
- 定义一个运营阈值和一个观察阈值。
- 将每条告警对齐到首次响应负责人。
将告警与手册、历史故障和班次记录连接
当告警不再单独到达时，RAG 才有价值。它应检索手册、历史工单、安全清单和现场记录，让技师知道先查什么、避免重复什么错误。
设计简短、可重复的 triage
不要给团队长篇回答，给 triage：严重程度、主要假设、已查来源和建议的首步行动。若操作员需重新解读大段文字才能行动，系统尚未准备好上线。
以升级、丢弃和学习闭环
每条告警必须以有效、误报或信息不足结束。该结果驱动阈值调优、文档策展和是否更好 instrument 资产的决策。没有此闭环，Playbook 数周内就会退化。
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