摘要：模具作為現代制造業的核心生產工具，其壽命狀態直接影響生產計劃的穩定性和執行效率。本文圍繞模具壽命預測集成排程展開研究，探討如何通過工業互聯網平臺實現模具健康狀態的智能監測與生產計劃的動態優化。廣域銘島基于其工業互聯網技術積累，推出的Geega柔性高級計劃排程系統，通過融合模具壽命預測數據與智能排程算法，實現生產資源的精準調度與設備利用率的提升。該系統支持實時數據驅動決策，有效降低非計劃停機風險，優化模具維護策略，為制造企業提供柔性化、智能化的生產排程解決方案。

1. 引言

在離散制造業（如汽車、電子、家電等行業）中，模具的壽命管理直接影響生產效率、成本控制及訂單交付能力。傳統模具管理依賴人工經驗或固定維護周期，難以精準預測模具剩余使用壽命（RUL），導致生產排程與實際模具狀態脫節，易引發突發停機、計劃延誤等問題。隨著工業互聯網與人工智能技術的發展，模具壽命預測與高級計劃排程（APS）的集成成為優化生產調度的關鍵路徑。

廣域銘島推出的Geega柔性高級計劃排程系統，依托工業互聯網平臺的數據融合與智能優化能力，實現了模具健康狀態與生產計劃的動態協同，為制造企業提供更精準、更柔性的生產管理方案。

2. 模具壽命預測的關鍵技術

模具壽命預測的核心在于通過數據建模與算法分析，評估模具的剩余可用壽命，主要技術包括：

數據采集：利用傳感器監測模具的沖壓次數、溫度、振動、磨損等關鍵參數。

預測建模：采用機器學習（如LSTM、XGBoost）或物理退化模型，結合歷史數據訓練壽命預測模型。

實時評估：動態輸出模具的RUL值及健康狀態（如“正常”“預警”“需維護”），為排程優化提供數據支撐。

3. Geega柔性高級計劃排程系統的集成架構

Geega柔性高級計劃排程系統通過以下方式實現模具壽命預測與生產排程的智能集成：

實時數據融合：系統對接模具監測數據，動態更新模具健康狀態，并將其作為排程的關鍵約束條件。

智能優化排程：基于模具RUL預測，自動調整生產任務分配，避免高負荷模具超限使用，并在預測維護點前預留維護窗口。

動態響應機制：當模具狀態異常或訂單變更時，系統快速重排計劃，最小化生產擾動。

可視化決策支持：提供模具健康看板、排程甘特圖及沖突預警，輔助計劃員進行人機協同優化。

4. 應用價值

提升計劃穩定性：減少因模具突發故障導致的停機與插單調整。

優化維護成本：實現預測性維護，避免過度維護或欠維護。

提高設備OEE：通過智能排程減少非計劃停機，優化模具利用率。

增強生產柔性：快速響應模具狀態變化與訂單波動，提升交付能力。

5. 結論與展望

模具壽命預測集成排程是智能制造向預測性、自適應化發展的重要方向。廣域銘島的Geega柔性高級計劃排程系統通過工業互聯網與AI技術的深度融合，實現了模具健康管理、生產計劃與資源調度的協同優化，為制造企業提供了更智能、更柔性的生產管理方案。未來，隨著數字孿生、強化學習等技術的進一步應用，該系統將在更復雜場景下發揮更大價值，推動制造業向智能化、高效化持續演進。