围绕国家智能制造与中国制造2025的军民重大需求，面对产品全生命周期各环节海量异构多源数据无法有效利用问题，针对传统大数据分析技术等无法支撑智能制造领域知识快速获取和智能决策支持的需求，面向工业互联网中的“智能装备、智能工厂与智能服务”，将工业大数据、人工智能、数字化、可靠性、PHM、仿真、CPS等技术深度融合创新，支撑智能装备产品的健康评估与故障预测、智能产线与智能车间的资产管理与运营优化、智慧院所的试验改进与优化决策、智慧工地的高效掘进与风险管理，构建工业信息物理生态系统，形成独特的工业大数据分析与AI技术体系。现有人员100多人，近三年承担科技计划及横向科研项目近50项，总经费超过4000万元，到账经费超过3100万元。研究团队近三年来受理发明专利35项，授权专利28项，转让专利10项，软件著作权12项。近3年发表相关论文70多篇，其中SCI论文40余篇，研究被国内外同行高度评价，被引1500余次，其中高被引论文2篇。实验室围绕工业大数据、工业人工智能、工业数字孪生与CPS、工业互联网平台四个方面，展开了工业大数据分析与决策理论、智能制造与数字化制造、工业智能机理、智能应用技术、多模态智能分析技术、工业数字孪生构建理论、装备/产线可靠性与PHM、信息物理系统（CPS）与工业大数据、试验大数据、工业大数据分析引擎、工业数字孪生引擎、工业大数据平台、虚拟仿真技术、机电一体化、机电装备热力耦合分析、新能源器件分析与优化、机电装备健康监测、状态信息挖掘、电子封装结构可靠性分析、结构多尺度仿真分析、大数据背景下的结构强度和寿命预测、自动仿真平台开发、测控技术等方面的基础理论与工程应用等研究。突破了耦合关联跨时空大数据分析与决策、工业智能算法、知识图谱、数字主线、多模态融合数字孪生建模、工业区块链、工业可视化等技术。实现装备层、全周期、产业链的智能分析，构建工业大数据分析与决策系统，工业智能系统，具备智能感知、分析、控制的工业CPS系统，工业大数据与智能系统平台，服务于智能制造。