在工业自动化和智能运维领域，无人值守系统的决策能力直接影响着运营效率与成本控制。传统基于规则的决策模型往往难以应对复杂多变的实际场景，而历史数据中蕴含的规律和模式为优化决策提供了新的可能。

历史数据挖掘的核心在于从海量运营记录中提取有价值的信息。通过对设备运行参数、环境数据、故障记录等历史信息的清洗和特征工程处理，可以构建反映系统真实运行状态的数据集。值得注意的是，时序数据的处理尤为关键，需要采用滑动窗口等技术捕捉数据间的动态关联。

在模型构建阶段，监督学习算法如随机森林、XGBoost等可用于建立预测模型，而无监督学习方法则能发现数据中的异常模式和潜在规律。实践表明，结合集成学习方法能显著提升模型的泛化能力。某制造企业的案例显示，经过优化的决策模型将设备故障预测准确率提升了37%，误报率降低了52%。

模型部署后仍需持续优化。建议建立反馈闭环机制，将系统实际运行结果与预测结果进行比对分析，定期更新模型参数。同时，考虑到计算资源限制，可采用模型剪枝和量化等技术实现边缘端的高效推理。

需要特别强调的是，数据质量直接影响挖掘效果。建议建立完善的数据治理体系，包括数据采集规范、存储策略和质量监控机制。此外，模型的可解释性也不容忽视，SHAP值等解释方法有助于理解模型决策逻辑。

随着物联网技术的普及，无人值守系统产生的数据量呈指数级增长。未来，结合深度学习的时间序列预测方法和强化学习的动态决策技术，有望进一步提升系统的自主决策能力。但无论如何发展，基于历史数据的持续学习和优化都将是提升系统性能的基础所在。