前言

在数字经济蓬勃发展的当下，数据已成为驱动社会进步与产业变革的核心生产要素，其重要性堪比工业革命时期的石油。制造业作为国民经济的支柱产业，正经历着从传统自动化向智能制造的深刻转型，而这一转型的核心动力便源于对工业大数据的深度挖掘与应用。从车间设备实时采集的运行参数到产品全生命周期的管理数据，从供应链协同的业务信息到客户需求驱动的定制化数据，海量、多样、高速的工业数据正以前所未有的规模涌现，既为制造业带来了优化生产效率、提升产品质量、创新商业模式的历史机遇，也对数据处理技术、分析方法与应用范式提出了严峻挑战。

本书聚焦智能制造背景下的工业大数据领域，旨在为读者搭建一套从理论基础到实践应用的完整知识体系。本书笔者长期深耕智能制造与大数据研究，依托东华大学在工业信息化领域的深厚积累，系统梳理了工业大数据的核心概念、技术方法与典型应用，既注重理论的严谨性与前沿性，又强调实践的可操作性与针对性，力求为从事制造业数字化转型、工业大数据分析与智能制造系统研发的科研人员、工程技术人员及高校师生提供一本兼具参考价值与指导意义的专业著作。

全书共分为5章，各章节内容层层递进、逻辑紧密，构成一个完整的工业大数据知识框架。以第1章绪论开篇，阐述了智能制造与工业大数据的内在关联——智能制造是制造业发展的必然趋势，而工业大数据是实现智能制造的关键支撑。通过回顾制造业的发展历程，本书强调强大制造业对国家综合国力与国际竞争力的重要意义，并指出在新一轮科技革命与产业变革中，信息技术与制造业的深度融合正推动生产线、车间与工厂向自学习、自适应、自控制的智能形态演进。在此背景下，工业大数据不仅涵盖从生产现场到企业顶层运营的全流程数据，更具备价值属性与产权属性双重特征，其规模性、多样性、高速性等独特特性要求我们突破传统数据处理模式，以新的技术手段挖掘数据价值。本章还深入探讨了大数据对科学研究范式、人类思维方式的重塑，以及大数据与新质生产力的内在联系，为后续章节的展开奠定理论基础。

第2章大数据预处理技术聚焦工业大数据分析的基础环节。在实际工业场景中，原始数据往往存在缺失值、异常值、格式不统一等问题，若直接用于分析与建模，极易导致结果偏差甚至决策失误。因此，数据预处理作为数据分析流程的 “第一道关口”，其重要性不言而喻。本章从数据预处理的定义与对象入手，详细介绍数据结构与数据内容两类预处理任务： 在数据结构预处理方面，涵盖结构调整、数据聚合、连接、拆分与扩展等关键技术，旨在将原始数据转化为适合分析的格式； 在数据内容预处理方面，系统讲解归一化、异常值清洗、数据采样与填充等方法，以改善数据质量、提升信息价值。为帮助读者更好地理解与应用这些技术，本章还以 CSI 实测数据集为案例，通过具体代码实现与可视化展示，完整呈现数据预处理的全流程，使理论知识与实践操作紧密结合。

第3章工业大数据关联分析方法致力于解决工业系统中参数间复杂关系的挖掘问题。在传统制造业中，依赖人工经验识别影响生产性能与产品质量的关键参数，效率低下，且难以应对复杂系统中的多参数耦合问题。而大数据关联分析方法通过量化参数间的关联程度，能够从海量数据中精准定位关键影响因素，为制造系统优化提供科学依据。本章重点介绍4种核心关联分析方法： 基于信息熵的关联关系度量方法，通过概率分布估计与互信息计算捕捉参数间的非线性关联； 基于频繁项集的关联关系度量方法，利用支持度与置信度挖掘数据中的频繁模式与强关联规则； 基于格兰杰因果分析的关联关系度量方法，用于识别时间序列数据间的因果关系； 基于复杂网络的关系解耦方法，通过构建参数关联网络并消除传递耦合效应，挖掘参数间的直接关联。为验证这些方法的实际效果，本章以柴油发动机功率一致性关键参数识别为案例，详细演示从数据处理、模型构建到结果分析的全过程，充分体现关联分析方法在工业实践中的应用价值。

第4章大数据驱动的制造系统性能预测方法将重点转向工业大数据的核心应用之一——性能预测。在智能制造中，准确预测制造系统的关键性能指标，如生产工期、设备状态与产品质量，是实现生产计划优化、设备预测性维护与质量管控的前提。本章首先明确制造系统在系统维、产品维、设备维三个维度的关键性能指标，分析工期预测、设备状态预测与产品质量预测的问题特性与实际需求。随后系统介绍5种主流的大数据预测方法： 支持向量机，通过核函数处理非线性问题，在小样本、高维数据场景中表现优异； 决策树，以直观的树形结构实现分类与回归，具有强可解释性； k近邻，基于距离度量实现预测，无须训练过程且易于理解； 多层感知机，通过多层神经网络逼近复杂函数，具备强大的非线性拟合能力； 卷积神经网络与循环神经网络，分别在空间特征提取与时序数据建模中展现出独特优势。为使读者深入理解预测方法的应用，本章以晶圆制造周期预测为案例，对比分析不同预测模型的性能，详细讲解模型构建、训练、评估与可视化的完整流程，为实际工程应用提供清晰的操作指南。

第5章制造大数据分析未来趋势立足当前技术前沿，展望了工业大数据领域的未来发展方向。随着人工智能技术的不断演进与制造系统复杂度的持续提升，传统大数据分析方法在动态适应性、可解释性、实时性等方面面临新的挑战。本章提出，数据与机理融合、可解释模块化数据分析方法、“边缘雾云”立体计算架构将成为下一代制造大数据分析的重点发展方向。数据与机理融合通过结合数据模型的准确性与机理模型的通用性，实现动态复杂场景下的可靠分析； 可解释模块化数据分析方法通过解析模型内部机制，提升大数据分析结果的可信度与安全性； “边缘雾云”立体计算架构则通过融合边缘计算、雾计算与云计算的优势，满足工业场景中低时延、高可靠、大规模数据处理的需求。本章还通过半导体、纺织、钢材等领域案例，具体阐述这些趋势在实际工业中的应用前景，为读者把握行业发展方向、开展前沿研究提供重要参考。

在编写过程中，本书始终秉持 “理论联系实际” 的原则，既注重对核心概念与技术方法的深入解析，又通过丰富的案例、代码实现与可视化结果，帮助读者将理论知识转化为实践能力。同时，本书还强调智能制造与工业大数据发展对提升国家制造业竞争力、实现中华民族伟大复兴的重要意义，引导读者在掌握技术知识的同时，树立服务国家战略、推动产业升级的责任意识。

本书可作为高等院校智能制造、工业工程、数据科学与大数据技术等专业的教材，也可作为制造企业从事数字化转型、大数据分析与智能制造系统研发的工程技术人员与管理人员的参考用书。无论是刚接触工业大数据领域的初学者，还是具备一定基础准备深入钻研的专业人士，都能从本书中获得有益的知识与启发。

最后，由衷地感谢东华大学工业大数据团队对本书编撰的支持，感谢朱子洵、廖鑫婷、郭玉荣、李永昆、许秋灏、严树等在资料搜集、整理方面认真严谨的工作。由于工业大数据领域技术发展迅速，且智能制造场景复杂多样，书中难免存在疏漏与不足之处，恳请广大读者批评指正。同时，希望本书为推动我国工业大数据技术的发展与应用贡献一份力量，助力更多读者在智能制造的浪潮中把握机遇、实现突破。

作者

2025年9月