您将得到什么
静态基线 z-score
每个度量都与其滚动均值加上标准差进行比较。即便绝对值仍处于机器公差之内，偏离预期区间的读数也会以 z-score 标出。
应对缓慢漂移的 EWMA
指数加权移动平均自适应缓慢漂移。在静态阈值触发之前，它能捕捉液压系统的温度上升或合模动作上悄然延长的节拍时间。
变化率检测器
标注异常的一阶差分速度。即便绝对值仍在阈值之内，突变与陡坡也会被记录下来。
技术细节
健康评分是如何算出来的
有据可查的公式与公开的扣分明细。每个评分都能追溯到具体事件。您的团队可以在纸上把数学复现一遍。
health_score = (1 − w) × alert_score + w × anomaly_score
其中 w 是租户可配置的异常权重。alert_score 反映机器上未关闭的告警；anomaly_score 反映检测器的活跃度。
按事件扣分
| 事件 | 扣分 | 上限 |
|---|---|---|
| 严重告警，最近 7 天 | −15 分 | 3 |
| 严重告警，第 8 至 30 天 | −6 分 | 3 |
| 警告告警，最近 7 天 | −5 分 | 4 |
| 警告告警，第 8 至 30 天 | −2 分 | 4 |
| 未确认的活跃告警 | −4 分 | 5 |
它还能做什么
复合告警规则
具备 AND/OR 逻辑和持续时间窗口的多指标条件。示例：振动 > 5 mm/s 与温度 > 78 °C 持续 5 分钟即触发严重告警。
告警直通工单
异常触发告警；告警在 CMMS 中开具工单，并从库存中调取备件；操作员签字完成。一条端到端的审计轨迹。
按机器校准的基线
MetricBaseline 每晚为每台机器重建，即便型号相同，A 厂的一台 CNC 也不会与 B 厂的另一台共享阈值。
严重程度模型
信息、警告、严重三级。操作员可以在不离开仪表板的情况下查看每条告警的上下文，并进行确认、暂停或留言。
无需学习期
检测器从第一条读数起就在工作。基线会随时间精进，但平台不必等到 90 天的数据齐备才能给出有用的告警。
防篡改轨迹
每一次评分变化、告警、确认与签字，都通过 HMAC-SHA256 链接进入审计日志。审计员看到的是可复现的记录。
常见问题
这是 AI 吗？
不是，刻意为之。AI 模型会漂移、需要再训练、且无法向审计员解释单次决策。Haltless 的评分是一道透明的公式：易于调优、易于辩护，免疫"沉默的精度衰减"。
多久之后告警就有用？
检测器从第一条读数开始运行。静态基线 z-score 与变化率在每条指标几小时的历史内就趋于稳定；EWMA 持续自适应。没有 90 天的学习期。
我们可以调节检测器的参数吗？
可以。z-score 的窗口、EWMA 的平滑系数以及变化率的灵敏度都是按租户配置；上方公开的扣分表正是驱动健康评分的、有文档可查的明细。
