某大型汽车制造企业冲压车间大型模具健康状态智能诊断与管理系统

汽车覆盖件冲压模具造价昂贵，因模具故障导致的停线停产是冲压车间一大痛点。本项目在压机滑块、模架及导柱等关键部位集成了振动加速度传感器与压力传感器，通过采集每次冲次的特征信号构建基准健康曲线。平台集成了基于卷积神经网络的图像故障分类模型，可对冲头磨损、拉延筋断裂、弹簧疲劳等12类常见故障进行自动识别与定位。

系统应用后模具计划外故障停机频次同比下降约55%，模具平均使用寿命延长约20%。故障停线时间缩短使冲压线日均产能可用率从89%提升至96%，有效支撑了整车产能扩张目标的按期实现。