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摘要：模具作为现代制造业的核心生产工具，其寿命状态直接影响生产计划的稳定性和执行效率。本文围绕模具寿命预测集成排程展开研究，探讨如何通过工业互联网平台实现模具健康状态的智能监测与生产计划的动态优化。广域铭岛基于其工业互联网技术积累，推出的Geega柔性高级计划排程系统，通过融合模具寿命预测数据与智能排程算法，实现生产资源的精准调度与设备利用率的提升。该系统支持实时数据驱动决策，有效降低非计划停机风险，优化模具维护策略，为制造企业提供柔性化、智能化的生产排程解决方案。

1. 引言

在离散制造业（如汽车、电子、家电等行业）中，模具的寿命管理直接影响生产效率、成本控制及订单交付能力。传统模具管理依赖人工经验或固定维护周期，难以精准预测模具剩余使用寿命（RUL），导致生产排程与实际模具状态脱节，易引发突发停机、计划延误等问题。随着工业互联网与人工智能技术的发展，模具寿命预测与高级计划排程（APS）的集成成为优化生产调度的关键路径。

广域铭岛推出的Geega柔性高级计划排程系统，依托工业互联网平台的数据融合与智能优化能力，实现了模具健康状态与生产计划的动态协同，为制造企业提供更精准、更柔性的生产管理方案。

2. 模具寿命预测的关键技术

模具寿命预测的核心在于通过数据建模与算法分析，评估模具的剩余可用寿命，主要技术包括：

数据采集：利用传感器监测模具的冲压次数、温度、振动、磨损等关键参数。

预测建模：采用机器学习（如LSTM、XGBoost）或物理退化模型，结合历史数据训练寿命预测模型。

实时评估：动态输出模具的RUL值及健康状态（如“正常”“预警”“需维护”），为排程优化提供数据支撑。

3. Geega柔性高级计划排程系统的集成架构

Geega柔性高级计划排程系统通过以下方式实现模具寿命预测与生产排程的智能集成：

实时数据融合：系统对接模具监测数据，动态更新模具健康状态，并将其作为排程的关键约束条件。

智能优化排程：基于模具RUL预测，自动调整生产任务分配，避免高负荷模具超限使用，并在预测维护点前预留维护窗口。

动态响应机制：当模具状态异常或订单变更时，系统快速重排计划，最小化生产扰动。

可视化决策支持：提供模具健康看板、排程甘特图及冲突预警，辅助计划员进行人机协同优化。

4. 应用价值

提升计划稳定性：减少因模具突发故障导致的停机与插单调整。

优化维护成本：实现预测性维护，避免过度维护或欠维护。

提高设备OEE：通过智能排程减少非计划停机，优化模具利用率。

增强生产柔性：快速响应模具状态变化与订单波动，提升交付能力。

5. 结论与展望

模具寿命预测集成排程是智能制造向预测性、自适应化发展的重要方向。广域铭岛的Geega柔性高级计划排程系统通过工业互联网与AI技术的深度融合，实现了模具健康管理、生产计划与资源调度的协同优化，为制造企业提供了更智能、更柔性的生产管理方案。未来，随着数字孪生、强化学习等技术的进一步应用，该系统将在更复杂场景下发挥更大价值，推动制造业向智能化、高效化持续演进。