工业制造行业：海辰储能锂电池 VD1 电压测试异常四维集中性归因

电池制造涉及浆料到电芯的物料链、基地到设备的组织架构、预搅拌到 VD1 测试的工序流，以及参数、批次、追溯三张百万行级数据表——这些知识分散在工艺文档、DBA 的 join 脚本与工程师经验里，跨表跨工序的追溯问题无从机器判读。

以业务知识图谱数据快照（54 节点 / 90 关系）为源，机械转换为 OWL 2 DL 本体：类层次、传递属性（partOf/hasPart、precededBy/precedes、hasMaterialTrace、tracesBackToBatch）、逆属性（7 对）、函数型属性（hasId/hasName/hasRouteId）与 domain-range 绑定构成 TBox 公理层；ABox 64 个个体覆盖全部实体、表、字段、参数定义与分析路由，逐个体带 ID、名称与描述，并带 OpenMetadata FQN 溯源注解与元数据平台对齐。

工艺知识从经验与文档变成可推理的图谱：工序链、物料追溯、组织从属全部可沿传递属性多跳查询，新场景无需重新梳理表间关系。

• 锂电池制造工艺质量本体（OWL 2 DL，37 类 / 30 对象属性 / 28 数据属性 / 64 个实例个体）
• 6 个传递属性：4 条相邻组织从属推出 16 条跨级关系、9 条相邻工序推出 45 条全链路径
• SPARQL 语义查询集（工序链完整路径、工序输入输出物料链等多跳模式）

VD1 电压测试的判定规则散落多处：param 表里每个电芯有 SC-QDY100（热压压力）与 SC-JYH999（VD1 电压）两条记录，check_result 字段仅供参考不可为准，真正的判定是 param_value > 0——写错参数编码或错看 check_result，整批结论作废；批次号编码（CBC/ABA 前缀、XMA 无后缀）承载阴极/阳极与工序归属信息，不懂编码规则就无法正确分组。

以 hasNgRule 数据属性把 param_value > 0 同时挂载到参数定义、字段、分析路由 3 个个体上，语义权威唯一、各层各答其问；字段与批次个体的 hasBusinessRule/hasBatchNoPattern 声明参数取舍与编码规则；这些声明由 Agent 在 S5 经 SPARQL 语义读取、在 S6 由 SQL 执行，判定细则的文字版与本体声明逐条对齐。

「什么算异常」从脚本里的 WHERE 条件变成带语义权威的规则体系：参数级、字段级、路由级各答其问，check_result 的迷惑性与参数编码混用风险被规则显式排掉。

• param_value > 0 = NG 三处承载：VD1TestParamDef（参数级）/ field_param_value（字段级）/ route_anomaly_judgment（路由级）
• hasBusinessRule 细则：仅取 SC-JYH999、不看 check_result、同批次双参数记录的取舍规则
• 批次编码规则：CBC=阴极 / ABA=阳极（后缀为切卷号）、XMA 无后缀为已切叠电芯批次

集中性分析的数值口径分散在脚本常量与口头约定里：NG 率超过 0.2% 才触发分析、15 分钟滚动窗口内异常密度 ≥4 判异常时段、设备 0.3%、工位 0.25%、膜卷 2% 各不相同——数值一改口径就漂移，且与判定逻辑耦合，审计时说不清当时用的是哪个值。

新增 Metric 类作为元数据对齐层的增量扩展：每个阈值是一个 Metric 个体，登记规则键（正则强制 section.key 格式，唯一）、计算口径（SQL 表达式）与 OpenMetadata FQN，经 usesMetric 与分析路由语义关联；阈值数值以 hyparam.json 为唯一执行权威，Agent 在数据层判定时逐项读取、禁止自行修改——「规则是什么」在本体、「规则用多少」在配置，两相解耦。

阈值与判定逻辑解耦：调阈值不改代码、审计可追溯当时的口径，指标注册受 SHACL 强制约束，阈值个体与配置文件一一对应。

• 5 个 Metric 个体（VD1_NG 率触发阈值、时间密度、设备/工位/膜卷占比阈值）经 usesMetric 挂到对应路由
• 指标注册三要素 SHACL 强制：规则键（hyparam.json section.key 正则校验）、计算口径（SQL）、溯源 FQN
• hyparam.json 逐阈值带 purpose 说明（如「低于 0.2% 视为偶发，不触发」）

异常样本归因要按时间、设备、工位、膜卷四个维度逐层排查：时间上要按出站时间做 15 分钟滚动窗口聚类、设备与工位要按切叠设备和 stationType2/4/5 工位字段统计占比、膜卷要经追溯表回溯 CBC/ABA 批次——各维度脚本独立、中间结果落文件，样本口径在传递中悄悄变化，且时间分析用错时间戳（未用 actual_end_time 出站时间）就会聚类失真。

每条分析路由是本体个体：readsFrom 声明读哪些表、usesField 声明用哪些字段（actual_end_time、equipment_code、stationType2/4/5、pressing_batch_no、param_value）、analyzesEntity 声明分析对象；样本集以 SampleSet 个体承载并经 subsetOfSampleSet 逐级收窄，阈值经 usesMetric 绑定；执行时 S5 的 SPARQL 查询圈定链路，S6 数据层严格按本体指明的表与字段执行 SQL。

四维集中性排查从四段独立脚本变成一条可复算的收窄链：每个样本集知道自己的上游与收窄依据，任何一步都能穿透到表、字段与阈值。

• 6 条分析路由（异常判定/时间/设备/工位/膜卷集中性/报告生成）经 readsFrom/usesField/analyzesEntity 声明数据依赖
• 4 个 SampleSet（全量超规格→时间簇收窄→设备收窄→膜卷批次收窄）经 subsetOfSampleSet 传递收窄
• 分析上下文个体把样本集、路由与指标组织为一次可复现的归因过程

归因报告若只给数字结论，评审无法回答「你是顺着哪条链路查到这台设备的」；直接输出 route--readsFrom-->table 这类技术格式，业务方又读不懂；同时 ABox 一旦手工维护，必填缺失、类型错误、批次模式漏写等数据质量问题会悄悄累积。

执行流程最高强制为本体层优先：S1-S5（TBox→ABox→HermiT→SHACL→SPARQL）完成后才准进入数据层与归因输出；归因结论必须附本体链路证明，并遵循业务语言输出规范（目的导向、合并技术中间层、用「追溯/关联/通过」等业务动词）；SHACL 18 组形状覆盖必填、类型、枚举、范围与唯一性，其中批次模式与执行方向两处形状经修正后真正生效，ABox 由快照经导出脚本自动生成、杜绝手工漂移。

归因结论带证据链、以业务语言交付：评审能当场沿着链路复算，业务方读得懂，本体与元数据平台的质量闸门保证数据合规模板持续成立。

• 归因报告路由（route_report）汇总四维结果，结论附完整本体链路证明
• 业务语言链路规范：「时间集中性分析从参数记录和批次记录中读取数据，使用 actual_end_time（出站时间）字段做 15 分钟滚动窗口聚类」
• SHACL 18 组形状（含 3 组修正后生效的形状）+ HermiT 一致性检查 + OpenMetadata FQN 溯源闸门