1. 本选题研究的目的及意义
随着工业4.0时代的到来，智能制造已成为全球制造业发展的重要趋势，而智能车间作为智能制造的核心单元，其高效稳定的运行对企业提升生产效率、降低成本、增强竞争力至关重要。
在智能车间中，工业机器人作为关键的自动化设备，其运行状态直接影响着整个生产线的稳定性和产品质量。
传统的工业机器人设备管理模式存在着信息化程度低、数据采集分析能力不足、故障诊断预测不精准、维护保养效率低下等问题，难以满足智能车间对机器人设备管理的精细化、智能化需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着智能制造技术的快速发展，工业机器人设备管理服务系统逐渐成为国内外学术界和工业界的研究热点。
1. 国内研究现状
国内学者在工业机器人设备管理领域已经取得了一定的研究成果，主要集中在以下几个方面：1.设备状态监测与故障诊断:部分学者将机器学习、深度学习等人工智能技术应用于机器人设备故障诊断，取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将针对智能车间工业机器人设备管理需求，设计和实现一个功能完善、性能可靠的设备管理服务系统。
主要研究内容包括：
1.系统需求分析:对智能车间工业机器人设备管理需求进行深入分析，明确系统功能需求、性能需求、安全需求等，为系统设计提供依据。
4. 研究的方法与步骤
本课题研究将采用理论研究和实践应用相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研:广泛查阅国内外相关文献资料，了解智能车间、工业机器人设备管理、故障诊断、预测性维护等方面的最新研究成果和发展趋势，为课题研究提供理论基础。
2.需求分析:深入企业调研，了解智能车间工业机器人设备管理的实际需求，分析现有设备管理模式存在的问题，明确系统功能需求、性能需求和安全需求。
3.系统设计:根据需求分析结果，设计系统的总体架构、功能模块、数据库结构、安全机制等，并进行详细设计，制定开发计划。
5. 研究的创新点
本课题研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.面向智能车间环境，构建一体化的工业机器人设备管理服务系统:不同于传统的设备管理系统，本系统将针对智能车间的特点，实现机器人设备与车间其他系统的数据互联互通，为智能车间的生产调度、工艺优化、质量控制等提供数据支持。
2.融合人工智能技术，实现机器人故障智能诊断与预测:将机器学习、深度学习等人工智能技术应用于机器人故障诊断和预测，提高故障诊断的准确率和预测的精度，为制定预防性维护计划提供科学依据。
3.设计灵活的系统架构，支持多类型机器人接入与管理:系统采用模块化设计，并预留标准接口，方便后续扩展，可接入不同类型、不同厂商的工业机器人，满足智能车间对机器人设备管理的个性化需求。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.周济,王树新.智能制造与中国制造2025[J].机械工程学报,2015,51(13):1-6.
2.李培根,刘世雄,徐静,等.面向制造强国的智能车间[J].中国机械工程,2017,28(2):145-151.
3.陶飞,蒋斌,徐周波,等.智能车间关键技术与应用研究[J].计算机集成制造系统,2017,23(1):1-18.
