【工业智能】可解释机器学习在工业制造领域的应用

苹果二 · 2026-03-25 15:06:59 发布

由于工业制造领域的问题具备较高的复杂度，想用人工智能解决工业领域的问题，需要融合机理模型、专家经验和数据驱动的方法来解决。如果寄希望于只用人工智能就解决领域问题，可能性不大。今天和大家介绍机理模型与数据驱动模型的融合，数据驱动模型与专家经验的融合，可解释机器学习在工业制造领域的具体应用。

1 机理模型与数据驱动模型的融合

方面

校准机理模型

后处理机理模型

获取数据驱动模型特征

两种模型融合

特征

提供参数的点估计或者分布估计

采用统计方法修正机理模型；

采用统计方法综合多个机理模型

根据机理获取重要特征，具有可解释性

应用场景

卡尔曼滤波

天气预测问题

风机结冰预测

空气质量预测

历史数据没有标记，领域专家提供少量异常样本。

将已有专家规则形式化，采用大量历史数据验证，完善专家规则逻辑。
主动学习（Active Learning），旨在通过智能选择最有价值的数据样本来进行标注，从而在标注成本有限的情况下，最大限度地提高模型的性能。参考链接【学习资源】人在环路的机器学习
- 采样策略包括：不确定性采样、基于代表性的采样、基于密度的采样、信息增益法、多样性采样以及综合性策略
可使用的其他方法：
- 无监督学习，包括异常样本相似度匹配。参考视频【理论和案例】工业大数据分析方法论与故障预诊断和设备健康管理

质量控制与缺陷检测、设备故障诊断、预测生产性能、预测设备寿命、预测与优化能耗、预测产品合格率、分类故障、优化过程工艺参数、优化生产流程、分类工艺条件、检测生产异常、推荐生产参数、故障预测与预防性维护、因果分析、风险评估

介绍可解释机器学习的特点、应用场景和问题复杂度。

	决策树	随机森林	线性回归和逻辑回归	支持向量机
特点	结构简单，易于可视化。每个决策路径对应一个具体规则，便于解释。	基于多个决策树的集成模型，虽然复杂度高于单一决策树，但仍具有较好的可解释性。提供特征重要性评分，帮助理解哪些因素对预测结果贡献最大。	简单、直观，适用于线性关系的建模。模型系数可以直接用于解释变量对结果的影响。	虽然解释性稍低，但对于低维度问题，通过支持向量和边界位置，可以提供一定的可解释性。 •可用于分类和回归问题。
应用场景	质量控制与缺陷检测设备故障诊断	预测生产性能预测设备寿命	预测能耗预测产品合格率	分类故障优化工艺参数，找到最优工艺参数的决策边界
问题复杂度	简单	中等复杂	简单	中等到高复杂问题

	朴素贝叶斯	K-近邻	梯度提升树	因果推断与贝叶斯网络
特点	基于概率的简单分类模型，特别适用于条件独立性假设成立的场景。提供后验概率，可解释预测结果的置信度。	•基于相似性度量，简单直观。 •结果可通过查看“邻居”样本的特征来解释。	性能强大，解释性相对较好，提供特征重要性分析。可以通过树结构或特征重要性图来解释模型的预测逻辑。	特别适合分析变量间的因果关系。提供可解释的因果路径。
应用场景	根据历史数据，对生产工艺条件进行分类并解释条件组合的影响。利用传感器数据，检测生产过程中的异常模式。	根据历史数据，推荐与当前条件最相似的成功生产案例的参数。根据设备历史运行数据，判断当前设备运行状态是否异常。	•用于优化复杂生产流程，找出对产量或质量影响最大的参数。 •根据时序数据，预测设备的故障时间，并分析关键的故障指标。	分析生产参数之间的因果关系。评估参数对生产结果的潜在影响。
问题复杂度	简单到中等复杂问题	简单到中等复杂问题	中等复杂到高复杂问题	高复杂