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GB_T 43555-2023 智能服务 预测性维护 算法测评方法
级别:
本标准为智能服务领域中预测性维护算法的评估提供了一套详细的测评方法。本文件规定了预测性维护中的算法测评分类,测评流程,测试指标,评价要求和测评数据要求,描述了测试方法。本文件适用于预测性维护中的状态监测、故障诊断、寿命预测等算法的测试评价。
作者:
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
发布时间:2025-08-27
关键字:
智能服务
预测性维护
算法测评
GB_T 44407-2024 智能服务 预测性维护 虚拟维护系统技术要求
级别:
本标准为智能服务领域中的预测性维护和虚拟维护系统提供了详细的技术指导。该文件定义了虚拟维护系统的架构、功能、性能要求以及实施指南,旨在通过标准化的技术要求,推动智能服务在维护领域的应用和发展。对于从事智能服务研发、实施和维护的企业和技术人员来说,这份文件是理...
作者:
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
发布时间:2025-08-27
关键字:
智能服务
预测性维护
虚拟维护系统
GB_T 42983.4-2023 工业机器人 运行维护第4部分:预测性维护
级别:
本标准旨在为工业机器人的运行维护提供指导,特别是预测性维护的实施。该文件详细阐述了维护策略、维护流程以及相关技术要求,以确保工业机器人的高效、稳定运行。通过预测性维护,可以提前识别潜在故障,减少停机时间,提高生产效率。
作者:
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
发布时间:2025-08-27
关键字:
工业机器人
运行维护
预测性维护
GB_T 40571-2021 智能服务 预测性维护 通用要求
级别:
本标准规定了预测性维护的总则、设备与功能识别、失效模式影响分析、可行性分析、状态监测、故障诊断、寿命预测及维护管理等功能要求。该标准适用于预测性维护系统的设计、开发、使用和维护,旨在通过智能技术提升设备维护的效率和可靠性,降低停机损失。标准详细介绍了预测性维...
作者:
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
发布时间:2025-08-25
关键字:
预测性维护
智能服务
设备监测
故障诊断
GB_T 45993-2025 元宇宙参考架构
级别:
本标准是我国首个系统定义元宇宙功能架构的国家标准,从技术、内容、经济、协作、治理五个维度构建通用体系,明确基础域、交互域、核心域、用户域及跨域功能要求,为产业链各方提供统一的建设、接入与监管框架,支撑元宇宙从单一场景向文明一体演进。
作者:
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
发布时间:2025-08-08
关键字:
元宇宙
参考架构
数字资产
标准规范
人形机器人电子产业链市场洞察及方案介绍
级别:
本报告系统梳理了人形机器人从“大脑”到“小脑”再到“肢体”的电子系统架构,深入解析主控芯片、MCU、功率器件、传感器、电源管理等关键部件的技术趋势与市场格局。报告指出,AI大模型的快速发展正推动人形机器人向更高智能、更强泛化能力演进,同时也对电子系统提出了小型化、...
作者:
中电港
芯查查
发布时间:2025-07-09
关键字:
人形机器人
电子产业链
AI
大模型
运动控制
GB_T 42137-2022 离散型智能制造能力建设指南
级别:
本标准为离散型制造企业提供了全面的智能制造能力建设指导。本标准从生命周期和系统层级两个维度出发,详细阐述了数据采集、互联互通、可视化、分析与优化决策等关键能力的建设方法。通过结合行业特性和企业规模,企业可以制定适合自身的智能制造能力建设目标,并在安全生产和信...
作者:
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
发布时间:2025-07-04
关键字:
离散型智能制造
生命周期
数据采集与分析
优化决策
GB_T 42138-2022 流程型智能制造能力建设指南
级别:
本标准为流程型制造企业提供了全面的智能制造能力建设指导。本标准从生命周期和系统层级两个维度出发,详细阐述了数据采集、互联互通、可视化、分析与决策优化等关键能力的建设方法。通过结合行业特性和企业规模,企业可以制定适合自身的智能制造能力建设目标,并在安全生产和信...
作者:
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
发布时间:2025-07-04
关键字:
流程型智能制造
能力建设
生命周期
数据采集与分析
低空经济产业与标准化发展报告
级别:
报告聚焦低空经济政策脉络、产业生态、技术体系、应用场景、标准化现状等方面,系统梳理了低空经济产业和标准化发展现状,为政府主管部门统筹推进低空经济产业发展,以及相关企事业单位高效开展低空经济领域业务提供参考借鉴。
作者:
苏州市市场监督管理局
中国电子技术标准化研究院华东分院
发布时间:2025-07-02
关键字:
低空经济
标准化
政策脉络
产业生态
AI产品用户需求调研报告系列之——AI产品的用户类型细分与画像分析
级别:
本报告旨在通过对AI产品用户的调研,深入分析用户类型与画像。研究覆盖了用户的基本特征、使用意愿、产品偏好及消费行为等多个维度,揭示了AI产品在不同场景下的应用现状与潜力。报告通过聚类分析将用户划分为AI工具用户、AI助手用户、AI原生用户和AI创生用户四类,并详细描述了...
作者:
甲子光年
发布时间:2025-07-01
关键字:
AI产品用户
用户画像
用户类型
市场分析
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