当模具故障可能引发百万损失，如何实现0.01秒精准拦截？这套双重动态检测系统正在改写安全生产规则。

模内监控器通过实时状态监测+异常行为预判的双重机制预防压模事故，核心融合高精度传感器、AI算法与动态补偿技术，对模具开合、脱模、顶针复位等关键环节全程监控。

第一重：实时状态监测——捕捉“即时异常”

高精度传感器结合AI图像识别，快速定位显性异常：

- 监测点：模具闭合间隙、顶针复位、产品脱模状态、浇口/流道堵塞。

- 技术实现：0.01秒完成0.05mm精度的图像采集；多参数联动；AI对比预设模型，偏差超5%即报警。

- 案例：某车企实时监测顶针复位，0.01秒拦截未退回风险，模具寿命延长40%。

第二重：异常行为预判——阻断“潜在风险”

通过动态误差补偿、历史数据学习与工艺关联分析，预测隐性风险：

- 预判逻辑：自动补偿10mm位移误差；记录模具开合次数提示维护；分析压力与废品率关系优化参数。

- 技术实现：边缘计算+云端分析；数字孪生预测24小时风险；多设备联动停机。

- 案例：某医疗企业通过温度曲线预判3小时后型腔开裂风险，调整冷却水流量避免事故。

双重协同：从“被动响应”到“主动防御”

- 响应链：传感器捕捉异常→AI分级风险→0.01秒联动停机并报警。

- 效果：压模事故降90%，效率提升25%，某企业年省200万维修成本。

行业适配：

- 注塑：重点监测顶针复位/温度波动；

- 冲压：关注冲头断裂/模具磨损趋势；

- 压铸：防范型腔填充不足/浇注温度异常；

- 锻造：预警模具开裂/锻造温度分布。