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。
汽车机械制造中的智能制造与故障诊断
汽车机械制造中的智能制造与故障诊断智能制造在汽车机械制造领域扮演着越来越重要的角色。
随着科技的不断进步，智能制造技术的应用有力地推动了汽车行业的发展，提高了生产效率和质量标准。
与此同时，智能制造技术也在故障诊断方面发挥着重要作用，帮助汽车制造商和用户及时发现和解决问题。
本文将重点探讨智能制造在汽车机械制造中的应用以及其在故障诊断方面的作用。
一、智能制造在汽车机械制造中的应用1.1 机器人技术机器人技术是智能制造的核心之一。
在汽车机械制造中，机器人可完成一系列复杂的任务，如焊接、组装和喷涂等。
通过引入机器人技术，汽车制造商可以大大提高生产效率和产品质量，并减少人力成本。
1.2 三维打印技术三维打印技术是智能制造的新兴技术之一，在汽车机械制造中也有重要的应用。
通过三维打印技术，汽车制造商可以实现快速原型制造，缩短产品开发周期。
此外，三维打印技术还可以实现个性化定制，满足消费者不同的需求。
1.3 物联网技术物联网技术在汽车机械制造领域的应用也越来越广泛。
通过将汽车中的各种传感器与互联网连接，汽车制造商可以实时监控和管理生产过程中的各种数据。
这有助于提高生产效率、降低能源消耗，并在关键时刻预测和解决问题。
二、智能制造在汽车故障诊断中的作用2.1 数据收集与分析智能制造技术使得汽车制造商能够实时收集和分析汽车运行数据。
通过对这些数据进行深入分析，可以及时检测到潜在问题，并进行预防性维修。
这不仅提高了汽车的可靠性和安全性，还可以减少故障造成的损失。
2.2 自动故障诊断智能制造技术可以帮助汽车制造商开发自动故障诊断系统。
基于大数据分析和人工智能算法，这些系统能够判断出汽车故障的类型和原因，并提供解决方案。
这使得故障诊断更加准确和高效，为汽车制造商和用户提供了便捷的服务。
2.3 远程诊断与维修智能制造技术还可以实现远程诊断和维修。
通过远程监控和控制系统，汽车制造商可以对汽车实时进行诊断，并远程操作进行维修。
这有助于减少故障排除时间，提高用户满意度。
人工智能在智能制造中的智能监测与诊断
人工智能在智能制造中的智能监测与诊断在当今科技发展的浪潮中，人工智能（Artificial Intelligence，AI）成为了一种炙手可热的技术。
它的应用范围越来越广泛，其中之一就是在智能制造领域中的智能监测与诊断。
智能制造是一种基于信息技术和物联网的制造模式，通过数据采集、分析和处理，实现生产过程的智能化和自动化。
而人工智能的应用，则可以进一步提升智能制造的效率和质量。
智能监测是智能制造中的重要环节，它通过传感器和数据采集设备，实时监测生产过程中的各项参数和指标。
传统的监测方法通常需要人工干预和数据分析，效率低下且存在误差。
而引入人工智能技术后，可以实现自动化的数据采集和分析，大大提高监测的准确性和效率。
一种常见的应用是利用人工智能技术进行故障预测和预警。
通过对生产设备的数据进行分析和学习，人工智能系统可以识别出设备运行异常的模式，并提前发出警报，以避免设备故障导致的生产中断和损失。
这种智能监测系统可以大大提高生产线的稳定性和可靠性，降低生产成本。
另一个重要的应用是利用人工智能技术进行产品质量监测和诊断。
智能制造中的产品质量是企业竞争力的关键因素之一。
传统的质量监测方法通常需要对产品进行抽样检测，效率低下且容易出现漏检和误检。
而引入人工智能技术后，可以通过对产品数据的实时监测和分析，实现对产品质量的全面监控。
人工智能系统可以学习和识别出不同产品的质量特征和异常模式，及时发现并诊断出质量问题，提高产品的一致性和稳定性。
除了故障预测和产品质量监测，人工智能还可以应用于智能制造中的其他环节。
例如，利用人工智能技术进行生产计划的优化和调整。
传统的生产计划通常是基于经验和规则制定的，难以适应市场需求的变化和生产环境的复杂性。
而引入人工智能技术后，可以通过对市场和生产数据的分析和学习，实现生产计划的智能化和自动化。
人工智能系统可以根据市场需求和生产能力，实时调整和优化生产计划，提高生产效率和灵活性。
人工智能在智能制造中的应用前景广阔。
人工智能算法在智能制造中的异常检测与故障诊断
人工智能算法在智能制造中的异常检测与故障诊断智能制造是当今制造业发展的一个重要趋势，它通过引入人工智能技术和算法，使制造过程更加智能化、高效化。
在智能制造过程中，异常检测和故障诊断是关键的环节，而人工智能算法的应用为这一领域带来了巨大的发展潜力。
一、智能制造中的异常检测智能制造中的异常检测是指通过对制造过程中数据的监测和分析，发现与正常工作状态不符的异常情况。
传统的异常检测方法通常依赖于人工经验和规则，但这种方法存在主观性强、对复杂数据难以处理等问题。
而人工智能算法的应用则能够提供更加准确和自动化的异常检测。
人工智能算法中的机器学习技术是实现智能制造异常检测的重要手段之一。
机器学习算法可以通过对大量的数据进行学习和训练，建立起模型来识别和预测异常情况。
例如，支持向量机、随机森林和深度学习等算法在异常检测中得到了广泛应用。
这些算法能够通过对制造过程中的数据进行分析，识别出异常模式，并及时发出警报，从而帮助制造企业及时发现和解决问题，提高生产效率和产品质量。
二、智能制造中的故障诊断故障诊断是指在智能制造过程中，通过对异常情况的分析和判断，找出故障原因并进行精确定位。
传统的故障诊断方法通常需要依赖专业技术人员的经验和知识，而人工智能算法的应用则能够提供更加智能化和高效的故障诊断解决方案。
人工智能算法中的专家系统是实现智能制造故障诊断的重要手段之一。
专家系统通过模拟人类专家的知识和经验，建立起一套规则和推理机制来对故障进行诊断。
例如，基于知识图谱的故障诊断系统能够通过对大量的故障案例进行学习和分析，快速准确地诊断出故障原因，并给出相应的解决方案。
这种基于人工智能算法的故障诊断系统不仅能够提高故障诊断的准确性和效率，还能够降低对专业技术人员的依赖，节约成本和时间。
三、人工智能算法在智能制造中的挑战与展望虽然人工智能算法在智能制造中的异常检测和故障诊断方面取得了一定的成果，但仍然面临一些挑战。
首先，智能制造涉及的数据种类繁多，如传感器数据、图像数据等，如何有效地处理和分析这些数据是一个难题。
智能制造示范项目及诊断服务政策要点说明产业发展科
智能制造示范项目及诊断服务政策要点说明产业发展科且要有原创性，不能抄袭别人的文档，以及文档中不能出现抄袭的迹
象
一、智能制造示范项目的意义
随着现代经济发展，智能制造正在改变着全球制造业的未来。
智能制
造是现代企业提高生产效率，降低成本，提高竞争力的重要手段。
有效的
智能制造模式能够为企业提供更大的收益，极大地提高制造业的竞争力，
推动产业结构升级，促进经济持续发展。
为了促进智能制造的发展，政府鼓励企业投资建设智能制造示范项目，以推动智能制造产业的发展和产业结构的优化。
政府针对智能制造企业所
采取的有立法、税收优惠、拨款、投资、培训、财政援助等方式，来鼓励
企业投资建设智能制造示范项目，推动智能制造产业的发展。
二、政策要点
1.政府支持智能制造示范项目建设。
政府鼓励企业投资建设智能制造
示范项目，提供制度支持、资金支持、设施支持等方面的政策支持，发挥
政府政策引导功能，为企业投资建设智能制造示范项目提供更大的市场。
2.财政资助政策。
政府为投资建设智能制造示范项目的企业提供财政
资助，如投资补助、技术改造补助、培训补助、投入产出补助等，以。
17 企业智能制造诊断思路
企业智能制造诊断方案@数字化2050智能制造时代最大的特征就是创新，新技术、新产品、新业态、新模式不断涌现，这给了创新型制造企业最大的发展空间。
制造企业智能制造诊断是衡量企业智能制造发展的刻度，它从宏观上指导企业智能制造整体水平的提高，从微观上引领企业更准确地认识智能制造的内涵，明确智能制造的目的，制定正确的智能制造发展战略，并在具体操作上给予指导。
通过智能制造诊断，能够对企业智能车间、企业数字平台和人机互动的建设有一个比较清楚的认识，在摸清基本情况的基础上，发现薄弱环节，找准突出问题，分析问题产生原因，并提出初步解决思路，支持项目实施。
一企业智能制造诊断内容1、智能车间1）车间总体设计、工艺流程及布局是否已建立了较完善的系统模型，并进行了模拟仿真，实现规划、生产、运营全流程数字化管理，相关数据进入企业核心数据库；2）是够配置了符合设计要求的数据采集系统、先进控制系统和产品全生命周期信息系统；3）是否建立实时数据库平台，并与过程控制、生产管理系统实现互通集成，实现计划、排产、生产、检验的全过程闭环管理，并与企业资源计划管理系统（ERP）集成；4）是否建立企业资源计划管理系统（ERP），在供应链管理中实现了原材料和产成品配送的管理与优化。
利用云计算、大数据等新一代信息技术，在保障信息安全的前提下，实现企业经营、管理和决策的智能优化；5）实现运行过程动态优化，制造信息和管理信息全程透明、共享，采用大数据、云计算实现企业智能管理与决策，全面提升企业的资源配置优化、操作自动化、实时在线优化、生产管理精细化和智能决策科学化水平。
2、智能产品1）是否能够实现对自身状态、环境的自感知，具有故障诊断功能；2）是否具有网络通信功能，提供标准和开放的数据接口，能够实现与制造商、用户之间的数据传送；3）是否具有自适应能力，能够根据感知的信息调整自身的运行模式，使装备（产品）处于最优状态；4）是否能够提供运行数据或用户使用习惯数据，支撑制造商、用户进行数据分析与挖掘，实现创新性应用；5）实现高端芯片、新型传感器、工业控制计算机、智能仪器仪表与控制系统、工业软件、互联网技术、信息安全技术等在装备（产品）中的集成应用，装备（产品）做到安全可控，自感知、自诊断、自适应、自决策功能的不断优化，技术水平达到国内领先或国际先进水平。
东莞市经济和信息化局关于印发《智能制造诊断服务工作指引（试行）》的通知
东莞市经济和信息化局关于印发《智能制造诊断服务
工作指引（试行）》的通知
文章属性
•【制定机关】东莞市经济和信息化局
•【公布日期】2018.05.03
•【字号】
•【施行日期】2018.05.03
•【效力等级】地方规范性文件
•【时效性】现行有效
•【主题分类】企业技术进步与高新技术产业化
正文
关于印发《智能制造诊断服务工作指引（试行）》的通知
各镇（街）经贸办、经济科技信息局、松山湖经济贸易发展局，各专业服务机构，各有关企业：
为做好智能制造诊断服务的有关工作，明确工作要求，现制订《智能制造诊断服务工作指引（试行）》印发给你们，请贯彻执行。
特此通知。
东莞市经济和信息化局
2018年5月3日。
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
一、调研范围
已开展智能制造实施工作的生产制造企业。
二、填报要求
（一）遵循企业自愿原则，参加智能制造能力成熟度自诊断的企业登录智能制造评估评价公共服务平台山东省分平台（）进行如实填报。
（二）参与自诊断的企业应以正式投入运营的项目（车间/工厂）为依据，根据企业实际业务覆盖范围，选择设计、生产、物流、销售和服务业务活动（生产业务为必选项，设计、物流、销售和服务业务为可选项）。
（三）智能制造评估评价公共服务平台为各市工信主管部门开通管理权限，便于及时掌握企业填报情况。
（四）本次填报数据作为调查了解各区域、各行业智能制造发展水平及现状，根据数据分析结果提升主管部门精准施策，着力构建行业智能制造解决方案，推动企业智能制造能力水平的提升。
平台联系人：张老师
技术支持：。
智能制造诊断服务报告
智能制造诊断服务报告1. 引言智能制造是一种将人工智能和自动化技术应用于生产过程的新兴概念。
它通过集成传感器、数据分析和机器学习等技术，实现对生产过程的实时监测和优化。
本报告旨在分析智能制造诊断服务的应用情况，评估其优势和局限性，并提出相关建议。
2. 智能制造诊断服务的定义智能制造诊断服务是一种基于数据分析和机器学习的服务，旨在通过对生产过程中的数据进行实时监测和分析，诊断生产过程中的问题，并提供相应的解决方案。
该服务可以帮助企业实现生产过程的优化，提高生产效率和质量。
3. 智能制造诊断服务的应用案例3.1 生产设备故障诊断智能制造诊断服务可以通过监测生产设备的工作状态和传感器数据，诊断设备是否存在故障，并提前预警相关人员。
例如，通过分析设备的振动数据可以判断设备是否存在异常，从而提早进行维修，避免产生停机损失。
3.2 生产过程优化智能制造诊断服务可以对生产过程中的数据进行实时监测和分析，识别出生产过程中的瓶颈和问题，并提供相应的优化方案。
例如，通过分析生产线上的数据，可以发现生产过程中的低效环节，并提出改进措施，从而提高生产效率。
3.3 质量控制智能制造诊断服务可以通过分析生产过程中的数据，识别出影响产品质量的因素，并提供相应的控制策略。
例如，通过分析产品的尺寸数据，可以判断产品是否符合质量要求，从而提前采取措施进行调整，避免出现质量问题。
4. 智能制造诊断服务的优势和局限性4.1 优势•实时监测：智能制造诊断服务可以实时监测生产过程中的数据，及时发现问题并采取措施。
•高效优化：通过分析大量的生产数据，智能制造诊断服务可以提供精准的优化方案，提高生产效率。
•节约成本：通过提前发现问题并采取预防措施，智能制造诊断服务可以避免生产停机和质量问题，从而节约成本。
4.2 局限性•数据质量：智能制造诊断服务对数据质量有较高的要求，如果生产过程中的数据采集存在问题，可能会影响诊断的准确性。
•技术门槛：智能制造诊断服务需要涉及到数据分析和机器学习等技术，对企业的技术能力有一定要求。
智能制造诊断报告编制提纲
智能制造诊断报告编制提纲
一、报告概要
1、报告目的：本报告旨在探究当前智能制造行业的发展状况、典型
案例、发展趋势以及相关制度、技术、资源和服务的建设情况，并就未来
的趋势作出展望。
2、报告类型：本报告为分析报告类型报告。
3、报告结构：本报告将按照引言、概况、发展案例分析、发展趋势
分析、结论等结构编写，以更好地说明智能制造行业发展状况和未来发展
趋势。
二、背景介绍
1、智能制造概念：智能制造是以信息化和集成化技术为核心，将智
能技术、先进制造技术以及新型服务业的应用技术有机结合，使工厂成为
智能自适应的智能工厂。
2、智能制造发展宏观环境：智能制造受到政府政策、新技术、社会
需求和市场变化等因素的影响。
三、发展案例分析
1、典型案例：案例一：XXX公司实施智能制造，改善产能；案例二：XXX公司推行智能制造，突破瓶颈；案例三：XXX公司实施智能制造，实
现自动化。
2、总结与分析：从案例分析可以看出，智能制造可以有效提高产能，突破制造企业的经济制约；可以极大程度改善产品品质，有效提升企业的
质量管理水平；可以实现自动。
智能制造诊断报告编制提纲
智能制造诊断报告编制提纲
一、引言
1、智能制造概述
2、智能制造诊断报告的重要性
二、智能制造的诊断报告编制
1、分析现有智能制造技术状况
2、梳理关键技术与管理模式
3、结合企业实际与发展目标，确定智能制造的可行性解决方案
三、智能制造的诊断报告步骤
1、了解企业发展目标
2、分析企业现有智能制造技术及体系
3、对现有系统情况进行诊断、优化
4、确定诊断报告内容
5、设计报告框架
6、整理报告各部分数据
7、结果评定及可行性技术方案制定
8、报告书写
四、智能制造的诊断报告结论
1、根据结果获得的数据和对企业智能制造的诊断，确定需要采取的技术及体系可行性改进方案
2、总结智能制造的效率提升及可行性技术方案，提出建议
五、结论
1、智能制造诊断报告对企业的技术改进具有重要意义
2、报告编制诊断结论要合理、准确，并对可行性技术方案提出合理建议
3、报告要及时发布。
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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
02 05
01
06
03
04
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。