内容简介

本书针对设备故障诊断与健康管理、生产质量分析、生产效率优化等提出了具体的分析课题定义方法，给出了典型分析场景和算法框架，并系统总结了工业大数据领域的常用分析算法（特别是时序挖掘算法），最后以6个实际案例从不同方面诠释了工业大数据分析项目的复杂性和多样性，包括纯数据驱动、专家知识驱动、机器学习与机理模型结合等类型的分析课题，以期形成工业大数据分析的工程化方法体系。