在現代化鑄造生產過程中，模具作為成型核心部件，其狀態直接影響產品質量與生產成本。傳統生產依賴定期人工檢測，難以捕捉動態生產中的瞬時形變問題。通過高精度傳感器網絡與實時數據采集系統，可對模具關鍵部位進行毫秒級監測。應變片與激光位移傳感器的布設能精準捕捉合模壓力、溫度循環及金屬液沖擊導致的微觀形變。

基于多源數據融合的智能分析平臺，可通過算法模型區分正常彈性形變與異常塑性變形。系統自動關聯壓鑄機參數（如注射速度、保壓壓力）與形變趨勢，當監測值超出安全閾值時立即觸發警報。實際應用中，紅外熱像儀與振動傳感器的組合可進一步驗證形變成因，避免誤報。

長期數據積累為預測性維護提供支撐。通過分析模具形變歷史數據與疲勞曲線，系統可預判模具剩余壽命并推薦最佳維護時機。某汽車零部件工廠實施該系統后，模具意外停機率下降67%，產品報廢率降低42%。當前技術前沿已引入數字孿生技術，通過虛擬模型實時映射物理模具狀態，實現更精準的形變模擬與干預。

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