随着“工业4.0”的提出与实施,全球制造业开始了新一轮的改革。我国制造业在“中国制造2025”战略的指导下纷纷开始加快结构转型,以提升国际竞争力。纺织业是我国传统的制造业,而染整是纺织行业中丰富织物花色、提高产品附加值最重要环节。染整是技术密集型产业,其工艺流程复杂,参数变化大,生产、管理控制要素多,工业自动化程度低。目前,染整生产由于过度依赖技术工人经验,没有定量定性的知识可以用来规范生产,导致了产品生产过程中印花质量无法保持稳定的问题。与此同时,还衍生出了如资源利用率低、环境污染等问题。所以保证印花生产质量的稳定性是染整行业在结构转型中急需解决的问题。针对上述情况问题,结合印花生产数据的特征,利用大数据技术研究了印花质量影响因素分析方法。该方法由数据质量处理,数据挖掘分析两部分组成。数据预处理包括缺失值处理、基于箱形图的异常值处理、基于皮尔逊相关系数的特征值选择。使用决策树算法对数据进行数据挖掘。通过基于大数据的印花质量影响因素分析方法实现对印花生产数据全方位的分析,找出印花质量与影响因素之间的关系,改善染整行业印花质量不稳定的问题,实现染整工艺的可重现性。为了能更便捷、高效地使用基于大数据的印花质量影响因素分析方法,设计与实现了大数据印花质量分析系统。结合染整行业的需求,通过系统需求分析、系统概要设计完成系统功能与结构的分析设计。通过J2EE技术、Hadoop+Spark大数据集群搭建和面向对象编程完成对基于大数据的印花质量影响因素分析方法的封装,并详细设计与实现了系统用户管理、数据综合处理、数据可视化、历史数据查询等功能模块。最后采用软件测试方法,验证了大数据印花质量分析系统的可靠性和稳定性。本文提出的基于大数据的印花质量影响因素分析方法和大数据印花质量分析系统在降低印花生产对工人经验依赖度,改善印花质量稳定性问题上有良好的效果。