大数据技术在智能制造设备运维与生产优化中的实践应用

摘要

在“中国制造2025”政策推动下，东莞作为制造业重镇，大量智能制造企业面临设备运维成本高、生产效
率低的痛点——传统“事后维修”模式导致设备停机损失大，经验化生产参数配置制约产能释放。本文以东莞地区
制造企业实践为样本，阐述大数据技术在智能制造中的应用路径：通过构建“工业数据采集-多源数据治理-建模
分析-应用落地”全流程体系，重点研究基于LSTM-XGBoost融合算法的设备故障预警模型与Apriori关联规则驱动
的生产效率优化方案，结合数控机床厂、电子SMT厂实际案例，验证技术落地效果（设备故障率降低32%、生产效
率提升18%、运维成本下降25%）。针对实践中数据孤岛、模型泛化性差、技术业务脱节等问题，提出工业数据中台
搭建、特征迁移学习、跨部门协同等可落地优化策略，为智能制造企业提供数据驱动的运营方案，助力降本增效与
数字化转型。