本书系统阐述了工业数据智能建模与分析的关键技术及其在智能制造中的应用，从工业数据智能的基本概念入手，详细介绍了数据采集、预处理到高级分析与决策的全流程框架，并针对工业时序数据、图像数据和文本数据等不同类型数据的特点，提供了专门的建模分析方法。同时，书中深入探讨了工业多源异构数据整合、虚实数据协同建模以及数据隐私保护等前沿技术，通过丰富的应用案例展示了如何利用数据智能技术优化生产流程、提升产品质量并推动企业业务创新。
本书适合制造业从业者、工业数据分析师及智能制造领域研究人员阅读，也可供自动化、计算机科学与技术、机械工程、工业工程等相关专业学生参考。

第1章工业数据智能概述001
1.1国家智能制造战略002
1.1.1战略背景002
1.1.2核心内容与目标002
1.1.3制造业中的“新质生产力” 002
1.2工业大数据与人工智能003
1.2.1工业大数据的特点003
1.2.2人工智能的关键要素004
1.2.3工业应用中的核心人工智能技术005
1.3工业大数据赋能智能制造005
1.4开启工业智能的新篇章006
1.5本章小结007
参考文献007

第2章工业数据智能建模与分析流程008
2.1数据预处理009
2.1.1缺失值处理009
2.1.2离群点处理011
2.1.3数据噪声处理012
2.1.4数据标准化012
2.2特征工程012
2.2.1特征提取013
2.2.2特征选择013
2.3模型选择015
2.4模型验证与评估015
2.5模型部署016
2.6本章小结016
参考文献017

第3章工业时序数据建模分析方法018
3.1工业时序数据概述019
3.2工业时序数据建模方法019
3.2.1降维方法020
3.2.2混合模型022
3.2.3概率图模型023
3.2.4决策树模型025
3.2.5支持向量机026
3.2.6神经网络模型028
3.3应用案例：工业过程智能监测041
3.3.1田纳西-伊斯曼化工过程异常检测与溯源041
3.3.2合成氨高低温变换单元一氧化碳含量在线监测048
3.4本章小结055
参考文献055

第4章工业图像数据建模分析方法057
4.1工业图像数据概述058
4.2工业图像数据建模方法058
4.2.1传统图像处理方法058
4.2.2卷积神经网络059
4.2.3有监督深度学习检测方法064
4.2.4无监督深度学习检测方法068
4.3应用案例：工业产品表面缺陷检测071
4.3.1业务背景071
4.3.2案例介绍071
4.3.3基于频率增强标准流技术的产品表面缺陷检测073
4.4本章小结078
参考文献079

第5章工业文本数据建模分析方法081
5.1工业文本数据概述082
5.2工业文本数据建模方法082
5.2.1词向量083
5.2.2命名实体识别089
5.2.3知识图谱092
5.3应用案例：工业知识图谱智慧运维管理095
5.3.1业务背景095
5.3.2案例介绍095
5.3.3基于GPBP 技术的综合管廊运维知识图谱构建与应用097
5.4本章小结104
参考文献104

第6章工业多源异构数据建模分析方法106
6.1工业多源异构数据概述107
6.2工业多源异构数据建模方法108
6.2.1基于阶段的数据融合方法109
6.2.2基于特征的数据融合方法109
6.2.3基于语义的数据融合方法111
6.3应用案例：工业多源异构信息融合与实时感知115
6.3.1业务背景115
6.3.2案例介绍116
6.3.3基于多特征融合技术的烧结工业FeO实时预测118
6.4本章小结124
参考文献124

第7章工业虚实数据协同建模分析方法127
7.1工业数据增强方法128
7.1.1数据变换操作的数据增强方法128
7.1.2基于采样的数据增强方法129
7.1.3基于深度生成模型的数据增强方法130
7.2工业虚实数据协同建模方法133
7.2.1生成数据选择134
7.2.2可靠性权重136
7.2.3虚实权重136
7.3应用案例：工业关键设备在线诊断137
7.3.1业务背景137
7.3.2案例介绍138
7.3.3基于域适应GAN 的轴承在线故障诊断138
7.4本章小结142
参考文献142

第8章工业数据隐私保护与安全防御建模方法144
8.1工业数据隐私与安全防御分析145
8.1.1工业互联网安全挑战145
8.1.2安全性测试方法145
8.1.3工业系统安全防御框架148
8.2工业安全可信数据建模方法149
8.2.1鲁棒训练149
8.2.2梯度遮蔽150
8.2.3正则化151
8.3应用案例：工业模型安全性评测151
8.3.1业务背景151
8.3.2案例介绍151
8.3.3基于对抗攻击和防御的数据驱动诊断模型安全性验证153
8.4本章小结158
参考文献159

在当今制造业的数字化与智能化变革中，新质生产力的提升依赖于工业软件、工业大数据和人工智能的深度融合与应用。工业软件为制造流程提供了强大的数字化基础，使得生产管理、质量控制和资源调配变得更加高效和精准。通过对工业大数据的实时分析，企业能够洞察生产环节中的潜在问题，从而实施预测性维护和优化生产流程。而人工智能的引入，则使得机器具备了学习和自我优化的能力，实现了从传统生产向以数据驱动和智能化为核心的新制造时代的转型。这种全面的数字化和智能化升级，不仅提升了生产效率和产品质量，更为企业提供了灵活应对市场变化的能力，推动了制造业向更高水平发展迈进。
工 业数据智能建模与分析是一种利用和分析海量工业数据，以优化生产流程、增强企业决策能力并实现智能制造的核心技术，其不仅是推动制造业提升新质生产力的关键工具，也是实现数字化智能化转型、提升综合竞争力的必要手段。工业数据智能的核心价值在于突破了传统工业数据的利用瓶颈，将数据从记录和监控工具转变为支持实时决策和预测未来趋势的战略资产。通过先进的数据建模技术与AI算法，在生产系统自我感知的基础上，工业数据智能建模与分析技术推进生产系统实现自我优化和自主决策，为企业创造前所未有的价值。
工业数据智能不仅仅是技术上的飞跃，更是工业运作方式的范式转变。以往的制造流程更多依赖经验驱动和固定规则，而在工业数据智能的推动下，制造业正在向数据驱动的智能决策迈进。通过利用来自物联网设备、传感器和运营系统等多样化来源的数据，制造商可以从被动的反应策略转向主动策略，从而解决低效问题实现高效率。例如，基于工业数据的故障诊断技术能够实时分析设备的运行数据，通过监测关键指标和行为模式，迅速识别设备异常并定位故障根源。这种技术不仅大幅提升了故障检测的准确性，还缩短了故障响应时间，从而减少了生产线的停机风险和维护成本。与此同时，基于工业数据的实时感知技术则通过在生产过程中部署虚拟测量系统，实时监测关键工艺参数和预测未来变化，为生产过程的优化决策提供有效的数据支持，帮助企业在提升生产效率的同时，确保产品质量和安全性，为智能制造与可持续发展提供了有力支持。
工业数据智能是工业软件实现智能决策的“智能”之源，是工业互联网的核心关键技术，是推动企业进入数智化时代的核心动力。本书以工业数据智能为主题，主要内容包括工业数据智能概述(第1章)，介绍了全书的背景信息，讨论了智能制造的全球背景、中国智能制造战略的核心，以及工业大数据与人工智能在推动生产范式变革中的作用。工业数据智能建模与分析流程(第2章)则详细介绍了从数据采集、预处理到高级分析与决策的全流程框架。接下来的章节分别探讨了工业时序数据建模分析方法(第3章)、工业图像数据建模分析方法(第4章)以及工业文本数据建模分析方法(第5章)的相关技术与行业应用，阐释了针对不同类型工业数据的独特建模方法和技术挑战。此外，还介绍了工业数据建模在实际应用中遇到的问题及解决方案，包括工业多源异构数据建模分析方法(第6章)、工业虚实数据协同建模分析方法(第7章)、工业数据隐私保护与安全防御建模方法(第8章)。同时，提供大量应用案例，详解如何为企业提供更为科学的决策依据，如何优化生产流程，如何提升产品质量，如何推动企业业务模式创新和可持续发展。
本书适合多元背景的读者，包括工业领域的科研技术人员和高校研究生。对于工业领域的科研技术人员，本书呈现了直接可用的实用方法和洞见；对于高校研究生，本书提供了先进数据建模分析技术和未来前沿技术的深入讨论，助力学术研究和应用探索。读者既可以按照章节顺序系统学习工业数据智能建模与分析技术，也可以根据自身的兴趣和专业需求有选择地阅读相关内容。
期待本书成为推动工业数字化、智能化转型的重要指南，为企业的数字化转型和创新发展贡献力量。

张新民