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为提高柔性作业车间动态调度的实际可操作性、计算效率与对车间扰动的实时响应能力,提出一种从具有工业大数据特点的调度相关历史数据中挖掘调度规则的方法。该方法在进行数据预处理时,结合开源大数据技术完成数据采集、清洗、整合与筛选。同时,考虑到动态调度问题中,扰动环境变化会改变生产属性对于调度决策的影响程度,对调度相关历史数据集合进行基于扰动属性的聚类,从而对不同扰动环境下做出的调度决策所产生的数据集合进行合理划分。此外,在调度规则挖掘中,提出了改进的随机森林算法。通过实例研究证明了该调度规则挖掘方法的可行性与有效