在我国，模具被称为“工业之母”，这足以证明模具在制造业生产中的重要性，许多模具制造业管理者都会遇到相同的一些问题——模具管理混乱、模具保养不及时等。自国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》以来，智能工厂已经成为许多制造企业解决管理与经营难题的选择，那么，模具管理难的问题是否可以借助智能工厂来解决呢 ？答案是肯定的，智能工厂利用传感、数据传输、大数据分析等技术，解决传统工厂管理与经营难题，在模具管理方面也不例外。

模具管理难点:
1.模具数据采集难
数据如同智能工厂这座大厦的“地基”，许多传统工厂的模具生产数据多为人工方式进行记录，数据缺乏真实性与时效性，假如加派人手，则会导致人力成本上涨，传统工厂进退两难。
2.缺乏规范管理
数据是基础，数据的利用率则是智能工厂的关键，传统工厂模具管理大多也依靠人工，而人工管理则无法像计算机一样精确地记录模具数据，在模具种类多、数量多、零件多的情况下，导致模具管理混乱缺乏规范。
3.模具保养不及时
据可靠数据统计，模具保养与维护对于模具寿命的影响比例达到15%—20%，这足以证明模具保养的重要性，而在传统工厂内，模具保养依靠人工，易导致漏检、忘检等情况，从而缩短模具寿命，导致工厂成本上涨。
针对模具管理难题，阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司立足于智能工厂发展的趋势，利用物联网等技术，推出模具全生命周期管理系统，结合软硬件，帮助传统工厂解决模具管理乱象。
1、模具数据采集智能化
ALSI模具全生命周期管理系统搭配 ALPSALPINE模具传感器，适用与所有注塑模具，可实时自动收集模具数据，数据采集精度达到99.9999%，进行汇总与分析，为模具管理提供数据基础。
2、模具管理数据化
有了数据基础后，ALSI模具全生命周期管理系统利用模具计数定位模- DWXSH002A为模具提供唯一身份标识，也就说每个模具都有自己的数据信息。同时结合Mkeeper应用系统，形成可视化的产能数据，通过数据分析完成模具管理、生产计划预测、订单保障分析等工作。达到数据化管理模具目的的同时，为智能工厂的生产决策提供科学支持。
3、模具状态与保养
ALSI模具全生命周期管理系统搭配Mkeeper应用系统，可对模具各生产环节数据进行管理，同时基于物联网技术，对模具运行进行状态监视，模具状态一目了然。以模具使用次数、维保历史等数据为基础，通过手环、看板等方式，对模具维护与保养进行提醒与预警，避免出现漏检、忘检导致的生产停滞。

模具制造企业想要借智能工厂提升管理水平，没有一套先进的模具管理解决方案，很难实现模具管理智能化。阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司自成立以来，便深入制造业现场，为制造企业提供先进的IoT解决方案，随着智能工厂的不断普及与发展，阿尔卑斯系统集成（大连）有限公司顺势而变，助力制造企业搭建属于自己的智能工厂。因此，ALSI模具全生命周期管理系统将会是模具制造企业提升智能化管理水平的不二之选。