目前我国船厂在生产过程中实动工时超额的现象仍然普遍存在,特别是外包工超额的问题尤为严重。而目前船厂大量的业务都是通过外包的方式去完成,这就导致船厂派工生产的执行力较低,产生延期交货的问题,最终导致造船成本相对较高。实动工时超额的问题一方面是由于船厂制定生产任务的定额工时不准确导致的,另一方面就是由员工在生产制造过程中产生的。而随着生产现场管理信息化和智能化应用的不断深入,造船企业积累了大量的生产制造过程数据,在这些数据中很有可能存在影响实动工时的因素,但这些数据只被统计在数据库中未加以利用,基于此本文通过对这些过程数据进行研究分析,找出在生产过程中影响实动工时的因素。因此,本文以影响实动工时的因素为研究对象,从大数据的角度对生产过程中影响实动工时的因素进行挖掘分析。首先,对船舶制造生产派工过程进行分析,梳理影响船舶制造实动工时的可能因素,根据设定的选取原则并通过专家问卷调查以及行业经验知识从梳理的影响因素中选取十个因素用于本文研究。其次,根据船舶制造生产派工数据离散型的特点,应用关联规则中的Apriori算法构建了基于上述十个因素的数据挖掘模型。然后选取某船舶制造企业采集相关实动工时数据3180447条作为样本进行挖掘研究,首先对样本进行预处理,在剔除影响工时直接因素的基础上整理出完整的数据960438条,以实动工时超出定额工时20%为原则从中筛选出共计371895条数据,再从中选取数据最多的电焊、装配和涂装三种工种共计115628条数据为研究的样本对象。在此基础上通过数据挖掘软件clementine找出影响实动工时的潜在因素,以及影响因素之间的关联关系,最后对挖掘的结果进行解释,并提出相应建议。本文通过对数据进行研究分析,找出影响实动工时的潜藏因素及潜藏影响因素之间的关联关系,论文的研究结果对提高生产效率,降低制造成本,合理制定定额工时有一定的参考价值。