在現(xiàn)代化鑄造生產(chǎn)過程中，模具作為成型核心部件，其狀態(tài)直接影響產(chǎn)品質(zhì)量與生產(chǎn)成本。傳統(tǒng)生產(chǎn)依賴定期人工檢測，難以捕捉動態(tài)生產(chǎn)中的瞬時形變問題。通過高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)與實(shí)時數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可對模具關(guān)鍵部位進(jìn)行毫秒級監(jiān)測。應(yīng)變片與激光位移傳感器的布設(shè)能精準(zhǔn)捕捉合模壓力、溫度循環(huán)及金屬液沖擊導(dǎo)致的微觀形變。

基于多源數(shù)據(jù)融合的智能分析平臺，可通過算法模型區(qū)分正常彈性形變與異常塑性變形。系統(tǒng)自動關(guān)聯(lián)壓鑄機(jī)參數(shù)（如注射速度、保壓壓力）與形變趨勢，當(dāng)監(jiān)測值超出安全閾值時立即觸發(fā)警報(bào)。實(shí)際應(yīng)用中，紅外熱像儀與振動傳感器的組合可進(jìn)一步驗(yàn)證形變成因，避免誤報(bào)。

長期數(shù)據(jù)積累為預(yù)測性維護(hù)提供支撐。通過分析模具形變歷史數(shù)據(jù)與疲勞曲線，系統(tǒng)可預(yù)判模具剩余壽命并推薦最佳維護(hù)時機(jī)。某汽車零部件工廠實(shí)施該系統(tǒng)后，模具意外停機(jī)率下降67%，產(chǎn)品報(bào)廢率降低42%。當(dāng)前技術(shù)前沿已引入數(shù)字孿生技術(shù)，通過虛擬模型實(shí)時映射物理模具狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的形變模擬與干預(yù)。

值得注意的是，不同鑄造工藝（如壓鑄/重力鑄造）需定制化監(jiān)測方案。對于大型模具可采用分布式光纖傳感技術(shù)，而精密小型模具則適用嵌入式微傳感器。未來隨著5G邊緣計(jì)算技術(shù)的普及，模具健康狀態(tài)監(jiān)控將實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈云平臺化管理，最終形成智能制造閉環(huán)。