傳感器技術:智能制造診斷依靠各種傳感器來監控制造過程中的關鍵參數。這些傳感器可以測量溫度、濕度、壓力、振動、電流、電壓等數據，並傳輸到數據采集系統進行分析。
數據收集和存儲:收集的傳感器數據需要實時存儲和分析。通常，大量數據被收集並存儲在雲或本地服務器中，以供進壹步處理。
大數據分析:使用大數據分析技術，如機器學習和人工智能，對收集的數據進行處理。這些技術可以識別異常，預測設備故障，優化生產流程，並提供實時決策支持。
設備健康監測:通過分析傳感器數據，智能制造診斷系統可以監測設備的健康狀態，識別潛在的故障跡象，提前采取維修措施，避免停機和生產損失。
質量控制:智能制造診斷也可用於監控產品質量。通過分析生產過程中的數據，我們可以發現產品缺陷並采取糾正措施，以確保產品符合質量標準。
實時反饋和決策支持:智能制造診斷系統可以提供實時反饋和決策支持，幫助制造企業做出快速調整，以應對不斷變化的生產條件或需求。
可視化界面:為了使生產人員容易理解和使用診斷結果，通常設計壹個直觀的可視化界面來顯示關鍵數據和結果。
總的來說，智能制造診斷是壹種融合傳感器技術、大數據分析和實時反饋的方法，可以幫助制造企業提高生產效率、降低成本、提高質量，實現更可持續的制造過程。