本发明涉及工业人工智能技术领域，尤其涉及一种工业流水线的工艺参数推荐方法及系统，该方法包括：读取工业流水线的当前批次产品的生产数据；将生产数据解析为连续型变量数据、类别型变量数据以及时序数据，并根据不同数据类型进行数据处理，包括：将连续型变量数据和类别型变量数据作为输入，输入多种训练后的机器学习模型，并输入融合训练后的机器学习模型，进行多模型融合预测，得到机器学习模型预测的质检预测结果；将时序数据作为输入，输入训练后的深度学习模型，得到时序模型预测结果，综合机器学习模型预测的质检预测结果和时序预测结果，得到当前批次产品的结合时序数据的最终的质检预测结果。本发明可对当前生产产品进行质检预测。