智能制造工厂生产效率统计数据的可靠性对于企业的生产管理和决策具有重要意义。确保数据的准确性和可靠性有助于企业更好地评估生产效率，并基于实际数据做出正确的决策。要识别一则智能制造工厂生产效率统计数据是否可靠，可以从以下几个方面进行判断。

首先，需要对数据来源和采集方法进行审查。确保数据来源于可靠的系统或设备，而且采集方法应当合乎标准，并且经过校准和验证。另外，数据采集的频率和精度也需要考虑在内。只有经过规范的数据采集程序获得的数据，才能被认为是可靠的。

其次，对数据的完整性和一致性进行检查。这意味着需要确定数据是否包含了所有必要的信息，并且在不同时间点和不同部门所采集的数据是否一致。如果存在数据缺失或者数据之间矛盾的情况，就需要对数据进行进一步的调查和确认。

另外，需要对数据进行趋势分析和对比。将历史数据与实际产能进行对比，观察数据的趋势是否合理，并且与实际产能相匹配。通过对数据的长期趋势进行观察，可以判断数据是否符合实际的生产情况。

此外，对采集数据的过程和数据分析方法进行审查也是必要的。确保采集数据的过程符合规范，而且数据的分析方法科学可靠。数据分析方法应当基于可靠的统计学原理，并且需要进行交叉验证。

最后，需要关注数据的实时性和可视化。实时监控生产数据，及时发现异常情况，并对数据进行可视化处理，有助于加强数据的可靠性。同时，建立可追溯的数据管理机制也是非常重要的，能够确保数据的来源和流向清晰可信。

总的来说，要识别一则智能制造工厂生产效率统计数据是否可靠，需要全面审查数据来源、完整性、一致性、趋势分析、分析方法以及可视化等方面的信息。通过这些方法的综合分析，可以得出对数据可靠性的评估结论。