阈值告警的"天生缺陷"
阈值告警的逻辑很简单：超过某个值就报警。但在工业现场，这个简单逻辑带来了三个致命问题：
1. 告警风暴
设备启停、开关门、电网波动……这些短时扰动会让十几个点位同时越限，值班员的手机瞬间被刷屏。而这些告警中真正需要立即处理的，可能只有 1-2 条。
2. 告警疲劳
当 100 条告警里有 60 条不需要处理，人的本能反应是"全部忽略"。久而久之，真正危险的告警也会被淹没。
3. 缓慢劣化不可见
温度每天升高 0.3°C、电流每月增加 1A——这些"温水煮青蛙"式的变化，传统阈值要到很晚才会触发，那时设备可能已经严重损坏。
AI 时序异常识别怎么做
与传统阈值不同，AI 方法关注的是"这台设备今天和它自己比，正常吗？"
**三个核心能力：**
| 方法 | 原理 | 解决的问题 |
|---|---|---|
| 动态基线 | 学习设备自身历史运行规律 | 缓慢漂移、隐性劣化 |
| 时间窗合并 | 同类告警在设定时间内合并为一条 | 告警风暴、重复推送 |
| 延时确认 | 短暂波动经过过滤窗口后才触发 | 开关门、启停等瞬态干扰 |
实际效果对比
在一个试点工厂的空压机监测中：
给运维负责人的建议
**好的告警系统不是让你知道更多，而是让你只看重要的。**