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工业场景下的可解释性异常检测1

工业场景下的可解释性异常检测

摘要

本报告系统性地研究了工业场景下可解释性异常检测的理论基础、技术路线与实

施方案。随着工业4.0和智能制造的深入推进，工业系统产生的数据量呈指数级增长，

传统异常检测方法已难以满足现代工业对实时性、准确性和可解释性的综合需求。报告

首先分析了工业异常检测的现状与挑战，指出当前方法在解释性方面的不足；然后构建

了基于深度学习和因果推理的可解释性异常检测理论框架；接着提出了融合多模态数

据、领域知识图谱和注意力机制的技术路线；最后设计了分阶段实施方案，并评估了预

期经济效益。研究表明，可解释性异常检测技术能将工业系统的故障预警准确率提升

1520%，同时为运维人员提供决策依据，显著降低非计划停机时间。本报告为工业企业

实施智能化运维提供了理论指导和实践路径。

引言与背景

1.1工业智能化发展现状

全球工业体系正经历深刻变革，根据国际数据公司(IDC)发布的《2023全球制造

业数字化转型报告》，全球制造业数字化转型投资预计将在2025年达到1.8万亿美元，

年复合增长率达16.5%。在中国，工业和信息化部发布的《“十四五”智能制造发展规划》

明确提出，到2025年规模以上制造业企业大部分实现数字化网络化，重点行业骨干企

业初步应用智能化。工业互联网平台连接设备数量已突破7000万台，工业APP数量

超过60万个，形成了涵盖研发设计、生产制造、运营维护全生命周期的智能化生态体

系。

1.2异常检测在工业系统中的重要性

工业系统异常检测是保障生产安全、提高设备可靠性的关键技术。据麦肯锡全球研

究院统计，制造业中设备非计划停机造成的损失每年超过1万亿美元，占全球制造业

GDP的5%以上。有效的异常检测系统可提前预警潜在故障，将维修成本降低2530%，

提高设备综合效率(OEE)1015%。在石油化工、电力能源、高端装备等关键行业，异常

检测更是直接关系到生产安全和环境保护，其重要性不言而喻。

1.3可解释性需求的迫切性

传统黑盒式异常检测模型虽然检测精度较高，但缺乏对异常原因的解释能力，难以

获得工业领域专家的信任。根据Gartner的调查，75%的企业决策者表示，如果无法理

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解AI模型的决策逻辑，他们将不会在生产关键环节部署该技术。特别是在核电站、航

空航天等高风险领域，监管机构明确要求异常检测系统必须提供可解释的决策依据。因

此，开发兼具高精度和强解释性的异常检测技术已成为工业智能化的迫切需求。

1.4研究范围与边界界定

本报告聚焦于工业生产场景中的可解释性异常检测技术，主要涵盖以下范围：一是

工业设备传感器数据（温度、压力、振动等）的异常检测；二是生产过程参数（流量、

浓度、转速等）的异常识别；三是多模态数据（图像、声音、文本）的融合分析。研究

边界不包括网络攻击异常检测和商业欺诈检测等非工业生产场景。报告将重点探讨物

理机理与数据驱动相结合的异常检测方法，以及基于知识图谱的异常解释生成技术。

1.5报告结构与研究方法

本报告采用理论分析与实证研究相结合的方法，共分为十四章节。首先通过文献综

述和行业调研分析现状与问题；然后构建可解释性异常检测的理论框架；接着设计具体

技术路线和实施方案；最后评估经济效益并提出风险应对措施。研究方法包括：案例分

析法（选取典型工业场景）、比较研究法（对比不同技术路线）、数据建模法（构建评估

模型）等。报告引用了国内外权威机构发布的必威体育精装版数据和研究报告，确保内容的时效性

和可靠性。

研究概述

2.1研究目标与核心问题

本研究旨在解决工业场景中异常检测”知其然不知其所以然”的核心问题，具体目标

包括：第一，建立工业异常可解释性评估指标体系，量化不同场景下的解释需求；第二，

开发融合领域知识的可解释性异常检测算法，实现精度与解释性的平衡；第三，构建异

常原因溯源框架，提供多层次的解释机制；第四，验证技术方案在典型工业场景的适用

性和有效性。核心科学问题是如何在保持检测精度的同时，提供符合领域专家认知习惯

的异常解释。

2.2研究内容与技术重点

研究内容涵盖四个层面：数据层面，研究工业多源异构数