智能制造诊断说明201807
智能制造(冷)检查标准
智能制造(冷)检查标准
智能制造是指利用先进的信息技术和机器自动化技术，构建具有高度集成、柔性化、智能化和绿色化等特点的现代化制造生产模式。
由于智能制造生产过程中涉及到大型设备、高压电路等安全情况，因此制定了以下检查标准：
1. 设备安全性检查：包括设备的机械安全性、电气安全性、消防安全性等方面的检查，确保设备使用过程中的安全性和稳定性。
2. 数据安全性检查：包括系统数据备份恢复、数据盘点、数据隐私保护、信息防泄露等方面的检查，保障企业的商业秘密和客户隐私。
3. 资源利用率检查：包括设备能耗、人员效率、物料利用率等方面的检查，优化生产过程使之更加环保和高效。
4. 产品质量检查：包括产品外观、尺寸、性能等方面的检查，保障产品质量达到规定的标准和要求。
以上是智能制造(冷)检查标准的部分内容，具体的检查内容和标准还需要根据生产企业的具体情况和所处行业来进行确定。
智能制造中的机械装备智能故障诊断与
智能制造中的机械装备智能故障诊断与维修技术智能制造是近年来全球制造业发展的重要趋势之一，也是中国制造业转型升级的重要举措。
在智能制造的推进下，机械装备的智能化水平也得到了显著提高。
然而，随着机械装备的智能化程度不断提升，智能化设备的故障也在所难免。
为了能够及时准确地诊断和维修机械装备的故障，机械装备智能故障诊断与维修技术应运而生。
一、智能制造中的机械装备智能故障诊断技术随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展，智能制造在工业领域广泛应用，机械装备也逐渐实现了智能化。
智能装备具备了自动化、智能化的特点，但是也面临着故障发生的风险。
智能装备智能故障诊断技术的出现，为故障的及时排查和修复提供了有效手段。
智能装备智能故障诊断技术主要包括故障预测、故障诊断和故障修复三个方面。
故障预测是通过对机械装备的工作状态进行监测和分析，提前判断机械装备出现故障的风险。
故障诊断是在机械装备出现故障时，通过采集和分析故障相关数据，准确判断故障原因和位置。
故障修复是在故障诊断的基础上，通过合理的维修手段和技术，及时修复机械装备，恢复其正常工作状态。
二、智能装备智能故障维修技术的应用场景智能装备智能故障诊断与维修技术在实际应用中有着广泛的应用场景。
以工业生产领域为例，智能装备的故障可能会导致生产中断和设备损坏，给企业带来巨大的经济损失。
采用智能装备智能故障诊断与维修技术，可以有效避免故障发生带来的损失。
在汽车制造业中，智能装备智能故障诊断与维修技术可以应用于汽车生产线的机器人故障排查和修复。
通过实时监测和分析机器人的工作状态数据，实现故障预测和诊断，及时修复机器人故障，保证生产线的连续稳定运行。
在航空维修领域，智能装备智能故障诊断与维修技术可以应用于飞机发动机的故障排查和修复。
飞机发动机是飞机安全运行的关键部件，故障可能导致事故发生。
利用智能装备智能故障诊断与维修技术，可以对飞机发动机进行实时监测和故障诊断，准确判断故障原因和位置，提供修复方案，确保飞机的安全运行。
《国家智能制造标准体系建设指南(2018年版)》
国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）2018年7月目录前言 (1)一、总体要求 (2)（一）指导思想 (2)（二）基本原则 (2)（三）建设目标 (3)二、建设思路 (4)（一）智能制造系统架构 (4)（二）智能制造标准体系结构 (8)（三）智能制造标准体系框架 (9)三、建设内容 (11)（一）基础共性标准 (11)（二）关键技术标准 (14)（三）行业应用标准 (30)四、组织实施 (32)附件1：智能制造相关名词术语和缩略语附件2：智能制造系统架构映射及示例解析附件3：已发布、制定中的智能制造基础共性标准和关键技术标准前言制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。
智能制造是落实我国制造强国战略的重要举措，加快推进智能制造，是加速我国工业化和信息化深度融合、推动制造业供给侧结构性改革的重要着力点，对重塑我国制造业竞争新优势具有重要意义，“智能制造、标准先行”，标准化工作是实现智能制造的重要技术基础。
为指导当前和未来一段时间智能制造标准化工作，解决标准缺失、滞后、交叉重复等问题，落实“加快制造强国建设”，工业和信息化部、国家标准化管理委员会在2015年共同组织制定了《国家智能制造标准体系建设指南（2015年版）》并建立动态更新机制。
按照标准体系动态更新机制，扎实构建满足产业发展需求、先进适用的智能制造标准体系，推动装备质量水平的整体提升，工业和信息化部、国家标准化管理委员会共同组织制定了《国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）》。
一、总体要求（一）指导思想进一步贯彻落实《智能制造发展规划（2016-2020年）》（工信部联规〔2016〕349号）和《装备制造业标准化和质量提升规划》（国质检标联〔2016〕396号）的工作部署，充分发挥标准在推进智能制造产业健康有序发展中的指导、规范、引领和保障作用。
针对智能制造标准跨行业、跨领域、跨专业的特点，立足国内需求，兼顾国际体系，建立涵盖基础共性、关键技术和行业应用等三类标准的国家智能制造标准体系。
智能制造诊断实施方案范本
智能制造诊断实施方案范本智能制造是当今制造业的重要发展方向，它通过智能化技术的应用，实现了生产过程的自动化、智能化和网络化，为企业提供了更高效、更灵活、更智能的生产方式。
然而，在智能制造的实施过程中，企业往往会面临一些问题，比如设备故障、生产效率低下、质量问题等。
因此，制定一套科学的智能制造诊断实施方案对于企业来说至关重要。
一、诊断目标智能制造诊断的目标是通过对生产过程中的数据进行分析，及时发现问题，提高生产效率，降低生产成本，提升产品质量。
二、诊断内容1. 设备状态监测：通过对设备运行数据的监测和分析，发现设备的异常状态，预防设备故障的发生，提高设备利用率。
2. 生产过程监控：对生产过程中的各个环节进行实时监控，发现生产过程中的问题，及时进行调整和优化。
3. 质量数据分析：对产品质量数据进行分析，发现质量问题的根源，及时进行改进，提高产品质量。
4. 生产效率分析：对生产效率进行监测和分析，发现生产效率低下的原因，采取措施提高生产效率。
三、诊断方法1. 数据采集：通过传感器、监测设备等手段，对生产过程中的各项数据进行采集。
2. 数据分析：利用数据分析技术，对采集到的数据进行分析，发现问题和规律。
3. 问题诊断：根据数据分析的结果，对生产过程中的问题进行诊断，找出问题的根源。
4. 方案制定：针对诊断出的问题，制定相应的改进方案，包括设备维护、生产工艺优化、质量控制等方面的措施。
5. 实施跟踪：对改进方案进行实施，并对实施效果进行跟踪和评估，及时调整方案。
四、诊断实施步骤1. 确定诊断范围：确定诊断的对象和范围，包括设备、生产线、生产工艺等。
2. 数据采集和分析：对生产过程中的数据进行采集和分析，发现问题和规律。
3. 问题诊断和方案制定：根据数据分析的结果，对生产过程中的问题进行诊断，制定改进方案。
4. 实施跟踪和评估：对改进方案进行实施，并进行效果跟踪和评估，及时调整方案。
五、诊断实施的关键技术1. 大数据分析技术：对生产过程中的大量数据进行分析，发现问题和规律。
智能制造能力成熟度对标自诊断工作说明
智能制造能力成熟度对标自诊断工作说明智能制造是现代工业的重要发展趋势，对于企业来说，了解自身的智能制造能力水平对于提升竞争力和推动企业转型升级至关重要。
智能制造能力成熟度对标自诊断工作就是帮助企业了解自身智能制造能力水平的一项重要工作。
下面是对这项工作的详细说明。
一、目的二、内容1.数据收集：收集企业在智能制造领域的相关数据，包括技术、设备、流程、人力资源等方面的数据。
2.评估指标确定：由专家团队根据市场需求和行业标准确定智能制造能力的评估指标体系。
3.能力评估：根据评估指标，对企业智能制造能力进行评估，包括数据分析、实地调研、访谈等方式。
4.评估结果反馈：将评估结果反馈给企业，包括评估得分和能力等级，以及评估报告和建议。
三、工作流程1.准备阶段：明确工作目标、确定工作团队，制定工作计划和时间表。
2.数据收集阶段：收集企业在智能制造领域的相关数据，包括技术、设备、流程、人力资源等方面的数据。
3.评估指标确定阶段：由专家团队根据市场需求和行业标准确定智能制造能力的评估指标体系。
4.能力评估阶段：根据评估指标，对企业智能制造能力进行评估，采取数据分析、实地调研、访谈等方式进行。
5.评估结果反馈阶段：将评估结果反馈给企业，包括评估得分和能力等级，以及评估报告和建议。
四、意义和价值1.了解现状：通过评估企业的智能制造能力，企业可以了解自身在智能制造领域的成熟度水平，找到自身的短板和问题所在。
2.制定发展目标：根据评估结果，企业可以制定合理的智能制造发展目标和规划，明确下一步的发展方向。
3.提升竞争力：智能制造是提升企业竞争力的重要手段，通过评估和提升自身的智能制造能力，企业可以在市场竞争中立于不败之地。
4.推动转型升级：智能制造能力成熟度对标自诊断工作可以帮助企业进行转型升级，实现从传统制造到智能制造的转变，推动企业的可持续发展。
五、总结。
智能制造下的设备自动诊断研究
智能制造下的设备自动诊断研究随着工业4.0时代的到来，智能制造成为了现代工业中不可或缺的一部分。
然而，智能制造并不只是人工智能技术的单纯应用，设备自动诊断也是智能制造中不可或缺的一环。
设备自动诊断依靠现代化的传感器设备和计算机技术，可以对现代工业生产中的设备进行实时监测、故障诊断和预测，极大地提高了生产效率和质量。
本文就智能制造下的设备自动诊断进行深入研究。
一、智能制造下的设备自动诊断介绍设备自动诊断是指在设备运行时，通过现代化的传感器技术和计算机技术对设备进行实时监测、故障诊断和预测。
这种技术可以极大地提高设备的使用效率，减少故障发生的概率，保障生产质量，保障工业生产的可持续性发展。
智能制造则是指通过人工智能、物联网等现代科技手段提升工业制造水平的过程。
智能制造下的设备自动诊断则是人工智能技术在设备自动诊断上的应用和拓展。
二、设备自动诊断的价值设备自动诊断的技术，有助于实现生产过程的自动化，提高公共安全水平，保证生产效率和产品质量，并使企业更容易跨越传统行业和新兴市场之间的鸿沟。
在制造企业中，设备自动诊断技术可以降低检查和测试故障诊断的成本，减少设备downtime 带来的生产损失，提高整体设备可靠性和效率，同时扩大了溯源能力，方便更快满足监管和认证方面的要求。
三、设备自动诊断技术的应用设备自动诊断技术的应用范围非常广泛，例如：1.互联网 + 生产流程自动化：这种技术主要针对于生产流程进行自动控制，如物料输入、培育环境温度控制、灌溉时间和量测量等。
2.预测性维护和故障排除：这种技术通过在产线设备、设备传感器、PLC、数据采集控制系统和网络中做简单的、便宜的物料审核来预测并提前排除故障。
3.生产管理：通过设备自动诊断技术，生产管理人员可以实时查看设备运行状况，并对生产线的生产效率进行全面监测和控制，提高生产效率和质量。
四、设备自动诊断技术面临的挑战设备自动诊断技术的发展受到了一些挑战，例如：1. 不同设备系统之间存在差异，导致设备自动诊断算法的不兼容。
智能制造设备说明书
智能制造设备说明书一、设备概述智能制造设备是指基于人工智能和物联网技术，具备自主学习和智能决策能力的工业设备。
本说明书将对智能制造设备的功能、特点、使用方法和注意事项等进行详细介绍，为用户正确、安全地使用设备提供指导。
二、设备功能1. 自动化生产：智能制造设备能够自动完成工业生产中的各种操作，包括原材料的加工、产品的装配等。
2. 数据分析与预测：设备具备数据采集与分析功能，能够对生产过程中的关键数据进行实时监测，为用户提供决策依据。
3. 智能优化：设备通过学习和分析数据，能够根据生产需求自动调整参数，实现生产过程的优化和提升。
4. 故障诊断与维护：设备具备故障诊断功能，能够及时发现并报告设备故障，并提供相应的维护建议。
三、设备特点1. 高效节能：智能制造设备采用先进的节能技术，能够最大程度地提高生产效率，降低能源消耗。
2. 灵活可扩展：设备具备模块化设计，用户可以根据需要自由选择不同的功能模块，实现个性化的生产组合。
3. 可视化操作界面：设备配备直观、易于操作的用户界面，用户可以通过触摸屏幕进行各种设置和监控。
4. 安全可靠：设备采用先进的安全措施，能够确保用户和设备的安全，减少潜在的生产风险。
四、使用方法1. 设备开机与关闭：按照设备上的操作指南，正确接通电源并打开设备。
使用完毕后，按照指南操作将设备进行关闭。
2. 参数设置：根据生产需求，进入设备的参数设置界面，按照操作指南进行相应的设置。
3. 数据监测与分析：设备会自动采集生产过程中的数据，并在界面上显示。
用户可以实时监测和分析这些数据，以便及时调整生产策略。
4. 维护与保养：定期对设备进行清洁、润滑和检查，及时处理设备故障，确保设备的正常运行。
五、安全事项1. 请仔细阅读设备说明书并按照规定操作设备，切勿擅自改动设备结构或参数。
2. 在使用设备过程中，请保持操作环境干燥、通风良好，确保设备处于合适的工作温度和湿度。
3. 请定期对设备进行检查和维护，确保各部件的正常运行。
基于AI的智能制造中的故障检测与诊断
基于AI的智能制造中的故障检测与诊断近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的快速发展，智能制造已经成为制造业转型升级的重要方向之一。
而在智能制造过程中，故障检测与诊断是一个关键环节，它对提高生产效率、降低成本具有重要意义。
利用AI技术进行故障检测与诊断，不仅能够实现有效的故障预测，还可以实时监控设备运行状况，帮助企业及时排除潜在风险。
一、智能制造中的故障检测在传统的制造过程中，故障检测主要依靠人工操作和传感器数据采集。
然而，这种方式存在许多问题，如数据量庞大、人工操作难以实时监控等。
而基于AI的智能制造则能够充分利用各类传感器获取的数据，并通过数据处理和分析来识别可能的故障因素。
例如，通过对设备振动、温度、电流等数据进行实时监测，结合机器学习算法，可以准确地预测设备故障，并及时发出警报，以便进行维修或调整设备工作模式。
二、基于AI的故障诊断在智能制造中，故障诊断是对故障原因进行分析和判断的过程。
传统的故障诊断主要依赖于专家经验和试错方法，而这种方法存在主观性强、效率低等问题。
借助AI技术，可以通过大数据的分析和机器学习算法来构建故障诊断模型，提高诊断的准确性和精度。
例如，通过收集设备运行状态、历史故障数据和相关维修记录等信息，建立故障数据库和知识库，利用机器学习算法进行数据训练和模型预测，可以自动识别故障类型和定位故障位置，从而提供针对性的维修方案。
三、AI技术在智能制造中的应用AI技术在智能制造中的应用不仅仅局限于故障检测和诊断，还包括了许多其他方面。
例如，利用机器学习算法对生产数据进行分析，可以优化生产计划和调整生产线参数，最大程度地提高生产效率。
同时，AI技术还可以在供应链管理、物流运输等环节进行应用，提高整个供应链的响应速度和效率。
此外，AI技术还可以帮助企业优化设备维护和保养计划，实现预防性维修，降低维修成本和停机时间。
四、面临的挑战与展望尽管基于AI的智能制造在故障检测与诊断方面取得了显著的成果，但仍然存在一些挑战。
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复 杂 性
智能
体能 18世纪末 20世纪初 1970年代初 今天 时间轴
智能制造诊断地图
外部环境
问题梳理提出 •总体运营诊断 •职责体系诊断 •职能管理诊断 •经营态势诊断
•逻辑结构
高层管理者
智能制造
问题解剖分析
内部环境
•根据上述全面诊断，进一 步剖析原因并分析核心关 键问题
三个维度 全面访谈： • 董事长； • 总经理； • 职能部门经理； • 相关专业技术负责人； 前置资料分析： •实地调研访谈 •数据分析
协会服务
服 务 体 系
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新一轮技术与管理的迭代发展催生第四次工业革命
工业4.0 开始应用信息物理融合 系统(CPS) 信息物联系统
工业1.0 创造机器工厂的“ 蒸汽时代” 蒸汽机
工业2.0 将人类带入分工明确、 大批量生产的流水线模 式和“电气时代” 电力广泛应用
工业3.0 应用电子信息技术进一 步提高生产自动化水平 自动化、信息化
问题解决思路 •综上所述，真正深刻揭示 OOOO有限公司的核心本质 问题，并提出解决思路
•理性研讨
1. 智能制造诊断报告（提报东莞政府） 2. 对公司的整体判断和诊断结论
目 标
3. 公司诊断结论分析 4. 智能制造项目解决思路 5. 公司整体解决思路
6
强强携手
共创双赢
东莞智能制造
引领世界制造转型升级
协会介绍
AAA级行业组织
省级认定两化融合管理体系贯标咨询服务机构 东莞智能制造全生态链咨询诊断服务机构
广东省工业互联网资源池服务机构
东莞市CIO协会是东莞唯一一家获得中国两化融合联盟评级的服务机构，2017年全国服务 能力排名第21名，东莞服务能力排名第一。已服务东莞本地贯标企业达90多家，其中市级倍 增企业70多家。