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面向智能制造的质量数据智能清洗框架1

面向智能制造的质量数据智能清洗框架

摘要

随着工业4.0和智能制造的深入推进，制造业正经历着前所未有的数字化转型。质

量数据作为智能制造系统的核心要素，其准确性和完整性直接关系到产品质量控制、生

产优化和决策支持的有效性。然而，在实际生产过程中，由于设备传感器故障、网络传

输干扰、人为操作失误等多种因素，质量数据往往存在缺失、异常、不一致等问题，严

重制约了智能制造系统的效能发挥。本文提出了一种面向智能制造的质量数据智能清

洗框架，通过集成机器学习、统计学方法和领域知识，构建了一套系统化的数据清洗解

决方案。该框架包含数据质量评估、异常检测、缺失值处理、一致性校验和结果验证五

大核心模块，能够自适应不同制造场景的数据清洗需求。实验结果表明，该框架在汽车

零部件制造、电子装配等典型智能制造场景中，可将数据质量提升35%以上，异常检

测准确率达到92%，为智能制造系统提供了可靠的数据基础。本研究不仅丰富了智能制

造数据治理理论体系，也为制造业数字化转型提供了实用的技术方案。

引言与背景

1.1智能制造发展趋势

智能制造作为新一轮工业革命的核心驱动力，正在深刻改变传统制造业的生产模

式和竞争格局。根据《中国制造2025》战略规划，到2025年，制造业重点领域智能化

转型将取得显著进展，数字化研发设计工具普及率达到85%，关键工序数控化率达到

70%。国际机器人联合会(IFR)数据显示，2022年全球工业机器人密度达到每万名员

工151台，其中中国以每万名员工151台的水平跃居全球第五，较2015年增长近5倍。

这些数据表明，智能制造已成为全球制造业发展的必然趋势。

在智能制造体系中，数据流动贯穿产品全生命周期，从设计、生产到服务，每个环

节都产生海量数据。据麦肯锡全球研究院报告，一家典型智能制造企业每天产生的数据

量可达TB级别，其中质量数据占比约1520%。这些数据不仅包括传统的检测数据，还

涵盖了设备状态、工艺参数、环境因素等多维度信息，为质量改进提供了前所未有的分

析基础。

1.2质量数据的重要性

质量数据是智能制造系统的”血液”，其质量直接影响整个系统的运行效能。具体而

言，高质量的质量数据可以实现：1)实时质量监控与预警，通过分析生产过程中的关键

质量参数，及时发现异常波动；2)精准质量溯源，当出现质量问题时，能够快速定位问

题环节和根本原因；3)预测性质量管控，基于历史数据预测潜在质量风险，提前采取预

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防措施；4)智能工艺优化，通过分析质量数据与工艺参数的关联关系，持续改进生产工

艺。

然而，实际生产环境中的质量数据往往存在各种质量问题。一项针对汽车零部件制

造企业的调查显示，约68%的质量数据存在不同程度的缺陷，其中缺失值占32%，异

常值占28%，不一致数据占25%，重复数据占15%。这些数据质量问题不仅降低了分

析结果的可靠性，还可能导致错误的决策，造成严重的经济损失。据统计，因数据质量

问题导致的生产决策失误，平均可使企业成本增加510%。

1.3数据清洗的挑战

智能制造环境下的质量数据清洗面临多重挑战：1)数据规模大，传统清洗方法难

以高效处理；2)数据类型多样，包括数值型、文本型、图像型等，需要不同的清洗策略；

3)数据产生速度快，要求清洗方法具备实时处理能力；4)数据关系复杂，存在多源异

构数据的关联问题；5)领域知识依赖性强，需要将专家经验融入清洗过程。

此外，智能制造系统的动态性也为数据清洗带来新的难题。生产条件的变化、工艺

参数的调整、新产品的引入等因素，都会导致数据分布的动态变化，要求清洗方法具备

自适应能力。这些挑战使得传统的数据清洗方法难以满足智能制造的需求，迫切需要开

发新的智能清洗框架。

研究概述

2.1研究目标

本研究旨在构建一个面向智能制造的质量数据智能清洗框架，实现以下核心目标：

1)建立系统化的质量数据分类体系，明确不同类型质量数据的特征和清洗需求；2)开

发多层次的异常检测算法，能够识别各种类型的异常数据；3)设计自适应的缺失值处

理机制，根据数据特性选择最优填补策略；4)构建一致性校验模型，确保