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工业质量数据的时空特征融合分析模型1

工业质量数据的时空特征融合分析模型

摘要

随着工业4.0和智能制造的深入推进，工业质量数据呈现爆炸式增长，其时空特性

日益显著。本文提出了一种工业质量数据的时空特征融合分析模型，旨在解决传统质量

分析方法在处理高维、异构、动态工业数据时的局限性。该模型整合了时间序列分析、

空间相关性挖掘和多源数据融合技术，构建了基于深度学习的特征提取与融合框架。研

究表明，该模型能够有效识别质量异常的时空传播模式，预测质量趋势，并为工艺优化

提供决策支持。通过在某大型汽车制造企业的应用验证，模型准确率较传统方法提升

23.7%，异常检测提前时间平均达到4.2小时，为企业减少质量损失约1800万元/年。本

模型符合《中国制造2025》和”十四五”智能制造发展规划的要求，为工业质量管控提供

了新的技术路径。

引言与背景

工业质量数据的重要性

工业质量数据是反映产品制造过程符合性、稳定性和一致性的关键指标，其价值在

智能制造时代被重新定义。根据中国质量协会发布的《2023年中国制造业质量发展报

告》，我国规模以上工业企业每年产生的质量相关数据超过50PB，但数据利用率不足

15%。这些数据包含丰富的时空信息：时间维度上，记录了从原材料到成品的全生命周

期质量变化；空间维度上，涵盖了生产线、车间、工厂乃至供应链网络的质量分布。传

统的统计过程控制(SPC)方法主要针对单一时间序列或局部空间数据，难以捕捉质量

特征在时空维度的复杂关联。随着传感器网络、物联网和边缘计算技术的普及，获取高

精度、高频率的质量时空数据成为可能，亟需相应的分析模型来释放数据价值。

时空特征融合的必要性

工业质量问题的产生和传播具有明显的时空特征。一方面，工艺参数的漂移、设备

性能的衰减等质量影响因素随时间演变；另一方面，工序间的传递、产线间的交互导致

质量缺陷在空间维度扩散。德国工业4.0平台发布的《工业数据分析白皮书》指出，融

合时空特征的质量分析可使预测准确率提高30%以上。例如，在半导体制造中，晶圆缺

陷的分布呈现空间聚集性，同时其形成过程又与时间序列上的工艺波动密切相关。传统

方法往往将时空维度割裂处理，导致信息损失和模型偏差。因此，开发能够协同挖掘时

空特征的融合分析模型，对于实现精准质量预测、根因分析和预防控制具有重要意义。

工业质量数据的时空特征融合分析模型2

研究现状与挑战

当前工业质量数据分析主要面临三方面挑战：一是数据异构性，质量数据包含连续

型测量值、离散型缺陷计数、图像型检测结果等多种类型；二是时空依赖性，质量指标

既存在自相关又存在空间互相关；三是实时性要求，现代生产线需要分钟级的质量状态

评估。国内外学者已提出多种解决方案：美国国家标准与技术研究院(NIST)开发了基

于时空克里金的缺陷预测模型；德国弗劳恩霍夫协会研究了卷积神经网络(CNN)与长

短期记忆网络(LSTM)的融合架构；国内清华大学团队提出了图神经网络(GNN)用于

产线质量关联分析。然而，现有研究仍存在模型泛化能力不足、计算复杂度高、可解释

性差等问题。本报告提出的模型旨在突破这些瓶颈，为工业质量管控提供更有效的技术

支撑。

研究概述

研究目标与定位

本研究旨在构建一个面向工业质量数据的时空特征融合分析模型，实现三个核心

目标：一是建立质量数据的时空表示框架，统一描述多源异构数据的时空特性；二是开

发高效的时空特征提取与融合算法，捕捉质量变化的动态规律；三是构建面向不同应用

场景的分析模块，支持质量预测、异常检测和根因分析等任务。研究定位为应用基础研

究，以解决工业实际问题为导向，同时兼顾理论创新。模型设计遵循《智能制造能力成

熟度模型》(GB/T391162020)的要求，重点提升数据驱动的质量管控能力。预期成果

将形成一套完整的工业质量时空分析解决方案，包括算法库、软件工具和应用指南。

研究内容与范围

研究内容涵盖四个层次：在数据层，研究质量数据的采集、清洗和预处理方法，特

别关注时空对齐和缺失值处理；在特征层，开发针对不同数据类型的时空特征提取技

术，包括时间序列的周期性、趋势性特征和空间分布的聚集性、异质性特征；在模型层，

构建多模态融合框架，整合卷积网络、循环网络和图网络等深度学习模