什么是工业大数据？
工业大数据是指在制造系统中，通过传感技术、信息技术、制造技术等手段，收集和存储的与制造过程相关的海量数据。这些数据涵盖了从研发、工艺设计、制造过程、质量检验到售后服务和运维等各个阶段。工业大数据的可获得性，为生产系统的智能决策支持提供了有利条件。
结合传感网络中的富集数据和制造机理，刻画以产品质量为核心的多阶段制造工况，并对复杂制造过程对应的质量形成过程进行研究
融合系统收集的多源、多类型、多粒度的复杂结构数据，为有效的模型构建、参数估计和基于数据的决策提供信息源
根据智能制造系统数据具有复杂网络拓扑结构的特点，有效识别质量异常波动，并对异常波动的根源进行诊断
根据设备可靠性和质量的影响关系，并以质量为目标进行设备的可靠性预测和智能维护
工业大数据是指在制造系统中，通过传感技术、信息技术、制造技术等手段，收集和存储的与制造过程相关的海量数据。这些数据涵盖了从研发、工艺设计、制造过程、质量检验到售后服务和运维等各个阶段。工业大数据的可获得性，为生产系统的智能决策支持提供了有利条件。
质量科学是研究如何确保和提高产品质量的一门学科。它涉及质量管理、质量控制、质量保证等多个方面。在工业大数据环境下，质量科学的研究内容和方法得到了极大的丰富和发展。传统的质量管理方法主要依赖事后检验，而在大数据环境下，质量管理可以实现实时监测和预警，质量问题的根源定位和工艺优化等。
在工业大数据环境下，通过对制造过程中的各类数据进行实时监测，可以及时发现质量问题，并进行预警。这种实时监测和预警机制，可以大大减少质量问题的发生，提高产品的质量水平。
通过对制造过程中的数据进行分析，可以发现影响产品质量的关键因素，从而进行工艺优化和质量控制。大数据环境下的质量科学研究，可以为工艺优化和质量控制提供科学依据，提高其科学性和有效性。
在工业大数据环境下，通过对设备运行数据的分析，可以实现设备的智能维护和可靠性预测。这样可以提高设备的利用率，减少设备故障对生产的影响，从而提高生产效率和产品质量。
智能制造是未来制造业的发展方向，而质量科学是智能制造的重要组成部分。工业大数据环境下的质量科学研究，可以为智能制造提供技术支持，推动智能制造的发展。
本项目在理论研究和实际应用方面均取得了显著成果，发表了多篇高质量学术论文，获得了多项学术奖项，并成功将研究成果应用于多个工业领域，如半导体制造、航空航天、中药制造等，为相关企业带来了显著的经济效益和社会效益。
工业大数据环境下的质量科学研究，不仅丰富了质量科学的研究内容和方法，也为提高产品质量、优化生产过程、降低生产成本、提升设备可靠性和维护效率提供了新的途径。未来，随着智能制造的不断发展，工业大数据环境下的质量科学研究将发挥越来越重要的作用。
项目团队：
清华大学：王凯波、张 晨
北京大学：张 玺、吴建国
Email: kbwang@tsinghua.edu.cn
声明： 本网站内容主要基于国家自然科学基金项目的相关材料生成，旨在向公众介绍工业大数据环境下质量科学的研究内容和重要意义。
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