一种基于物联网和人工智能的注塑模具监测方法

本发明公开了一种基于物联网和人工智能的注塑模具监测方法，包括以下步骤：S1、分析注塑模具的工作流程和常见故障模式，选择适合的传感器类型和安装位置；S2、通过仿真和数据分析识别高风险区域，确定重点监测对象；S3、在选定位置安装传感器，采集实时数据并通过IoT网关将传感器数据上传至云服务器，并进行数据预处理；S4、利用机器学习或深度学习算法构建预测模型，通过预测模型进行异常检测、故障分类和剩余使用寿命预测；S5、通过Web或移动应用程序为用户提供实时数据展示、警报通知和维护建议；该方法首次实现了注塑模具"数据采集‑仿真验证‑智能预测‑决策支持"的全链条智能化管理，在保证监测精度的同时大幅降低人工干预需求。