本科技成果基于西安市科技局项目面向智能制造的无线传感器网络时间序列异常检测技术及应用（22GXFW0129）的实施，研究了面向工业制造环境的数据融合理论和方法，针对无线传感器网络中数据的异常检测和预测研发了创新性的解决方案，弥补了已有理论和模型在检测精确率、召回率以及预测准确率方面存在的缺陷和不足。基于以上数据分析手段，实现了对智能工厂中生产线和生产状态的评估和预测，为生产模式的实时调整和优化提供了支持。本项目的相关研究成果“工业互联网数据融合平台”已经在项目协作单位西安脉科智能科技有限公司开展测试验证，针对实证测试的效果，项目组将对相关研究成果进行迭代升级，未来在行业领域内进一步推广。基于项目的研究成果，出版中文学术专著1部，发表期刊论文4篇，会议论文1篇，其中SCI检索4篇，EI检索5篇，申请国家发明专利3项，授权国家发明专利1项，针对实际生产过程中对数据的管理和应用需求，根据项目的理论研究成果，研发了3个应用软件，并登记3项软件著作权。大数据相关的处理及应用是项目组人员所属的西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室和西安脉科智能科技有限公司的重点研究方向与业务领域。在对大数据的理论创新和学科发展方面，合作双方是高度一致的，细化到具体的项目内容上，双方能够很好地进行互补。这种强强联合、优势互补的双赢合作具有良好科学研究和实际应用效果。