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Research on machine tool fault diagnosis and Maintenance Optimization in Intelligent Manufacturing Environments

Journal of Electronic Research and Application 2024年第4期8卷 108-114页

作者： Feiyang Cao Zhengzhou Business University Zhengzhou 451200China

In the context of intelligent manufacturing,machine tools,as core equipment,directly influence production efficiency and product quality through their operational *** maintenance methods for machine tools,often characterized by low efficiency and high costs,fail to meet the demands of modern manufacturing ***,leveraging intelligent manufacturing technologies,this paper proposes a solution optimized for the diagnosis and maintenance of machine tool ***,the paper introduces sensor-based data acquisition technologies combined with big data analytics and machine learning algorithms to achieve intelligent fault diagnosis of machine ***,it discusses predictive maintenance strategies by establishing an optimized model for maintenance strategy and resource allocation,thereby enhancing maintenance efficiency and reducing ***,the paper explores the architectural design,integration,and testing evaluation methods of intelligent manufacturing *** study indicates that optimization of machine tool fault diagnosis and maintenance in an intelligent manufacturing environment not only enhances equipment reliability but also significantly reduces maintenance costs,offering broad application prospects.

关键词： Intelligent manufacturing machine tool fault diagnosis Predictive maintenance Big data machine learning System integration

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