본 논문에서는 산업 시스템의 이상 감지를 위해 인과관계 일관성 검증이라는 새로운 관점을 제시하는 CAAD 프레임워크를 제안합니다. CAAD는 외생 변수를 잔차로 모델링하여 외부 개입으로 인한 상당한 편차를 이상으로 식별하며, 다중 스케일 정렬을 통해 시스템 역학을 내부화합니다. 실제 산업 데이터셋 실험 결과, CAAD는 기존 방법보다 높은 정밀도로 이상 감지를 달성했습니다.