本文聚焦于制造业车间机器“事前故障预警”的核心需求，针对车间机器故障中“故障影响因素不明确、故障发 生难预判”的痛点，成功解决了车间机器故障关键驱动因素的识别以及高精度故障预测模型的建立这两大核心问题，同时为 实际车间工作中的机器故障管控提供了有效的方法支撑。 本研究针对机器故障二分类预测场景，构建了逻辑回归（基线模型）、随机森林、XGBoost、SVM 四类梯度递进的预测 模型，以召回率、F1 值、训练时间为核心评估指标，同时构建了特征相关性分析体系（基于 Pearson 相关系数矩阵量化参数 与故障的关联）和数据质量验证体系（验证数据完整性、类别平衡性、特征分布合理性），最终明确随机森林为最佳模型， 为机器故障预测提供了高精度、可解释、高效率的解决方案。 实验结果表明，随机森林模型在机器故障预测与关键影响因素识别方面表现优异，能够精准捕捉到 VOC、AQ、USS 等驱动故障发生的核心特征。而特征相关性分析体系与数据质量验证体系的协同应用，进一步保障了预测结果的可靠性与落 地可行性，尤其在工业场景的实时监测与轻量化部署中效果尤为显著。这些模型与分析体系的综合运用，有效解决了机器运 维中“故障影响因素模糊、故障发生难预判、传统方法效率低”的核心问题，为实际生产中的智能运维与故障预警提供了强 有力的方法支撑。