In the world of manufacturing, numerical control machine occupies a major rôle. Recent studies on CNC machines aim to rapidly evolve CNC Controller towards smart production and flexible production lines.As an essential part of system reliabilityanalysis, fault classification analysisiscritical in the aspects of reliability design improvement. Most original Equipmentmanufactures do not accept the effect of machine reactions on component qualitywhen the equipment fails. The errorscomingfrom servo parameters for the absolute system are indicated by newlyproduced CNC machines. Alarm information isusedonly for attention, warning, and not for safeguardingworkpiecesagainst direct harm to quality. This paperaims to develop a faultdiagnosis system of the CNC through monitoring the alarm panel of CNC drivers using a webcam, raspberry pi 3, Optical Character Recognition (OCR) and cloud knowledge base.  By using the proposed diagnostic system, the efficiency, accuracy, speed of development, and maintenance of the CNC controllers are improved.
 
في عالم التصنيع ، تحتل آلة التحکم الرقمى بالحاسب دورًا رئيسيًا. تهدف الدراسات الحديثة على آلات CNC إلى التطور السريع لوحدات التحکم CNC نحو الإنتاج الذکي وخطوط الإنتاج المرنة. کجزء أساسي من تحليل موثوقية النظام ، يعد تحليل تصنيف الأخطاء أمرًا بالغ الأهمية في جوانب تحسين تصميم الموثوقية. لا تقبل معظم الشرکات المصنعة للمعدات الأصلية تأثير تفاعلات الماکينة على جودة المکونات عند تعطل الالة.يتم الإشارة إلى الأخطاء الناتجة عن معلمات المؤازرة للنظام المطلق بواسطة آلات CNC المنتجة حديثًا. تُستخدم معلومات الإنذار فقط للانتباه والتحذير وليس لحماية قطع العمل من الضرر المباشر بالجودة. تهدف هذه الورقة إلى تطوير نظام تشخيص الأعطال في CNC من خلال مراقبة لوحة إنذار محرکات ماکينة التحکم الرقمى بالحاسب باستخدام کاميرا الويب ، و Raspberry pi 3 ، والتعرف البصري على الأحرف (OCR) ، وقاعدة المعرفة السحابية.وبالتالى من خلال نظام التشخيص المقترح ، يتم تحسين الکفاءة والدقة وسرعة التطوير والصيانة لوحدات التحکم CNC.