近年来自动化控制技术被引入机械制造工艺中之后，很多自动化机械设备转变了生产控制方式。基于此，本文将结合机械设备生产工艺的相关内容，深度分析自动化控制的重点和难点问题。
自动化制造控制管理是在机械制造生产的过程中，合理分配生产原料、人力资源、生产技术、制作工艺等生产要素，以满足企业生产需求为主要发展任务的新型管理控制体系。
机械制造中的自动化控制模式
一个自动化程度非常高的机械设备，其对生产原料的控制能力非常强，并能保证生产商品的质量安全。与此同时，机械制造的自动化控制模式还可以帮助生产设备完成多个复杂的生产任务，只需更换生产程序，机械生产结构会自动按照预设的轨道运行，生产出截然不同的工业产品。自动化控制模式不仅可以有效节约生产资源，还能提高生产效率，在规定时间内，机械制造设备会按照设定好的运行程序运行，只要动能充足、机械设备工作状态良好，机械制造设备就会高效完成生产任务。
机械制造过程中的自动化控制方法研究
2.1质量检验
2.1.1聚类分析
当制造机械设备在失控状态下运行时，其运行数据会大大偏离原始数据，负责检测机械制造设备运行状态的仪器显示出来的数据会“超常规”。由此可见，利用运行数据机械制造设备的运行生产状态十分有效。聚类分析是常用的数据分析模式，通过对生产工艺数据的相关参量进行统计和分析之后，质量检测人员会对机械设备的运行状态提出相对准确的预判，运行参数、故障源、故障规模和状态都可以从数据中检索出来。
2.1.2非参数检验
非参数检验控制方法是美国著名机械制造工程师沃德发明的，这种检验控制模式可以将不同种类的设备运行参数融合在统一的测算系统中，创建一个统计总体。制造机械设备中的非参数检验项目在数据系统中的组织结果不对称，则非参数将无法作为有力证据，参与控制管理。因此，在进行质量检验之前，工作人员需根据不同非参数检验项目进行价值测评，如果价值符合数据分部要求，则可以选定该非参数检验项目参与质量检测。
2.2自动化加工生产控制
机械生产加工的自控能力很差，一旦出现生产编程数据错误或设备陷入非正常生产状态等现象，则以“故障”为节点的后续生产工作都会受到相应的影响。自动化加工在生产控制中需要进行周期性的监督和管理，有效的监督和管理会增加商品质量，检修出来的故障被及时修复，会弱化失误数据对整个加工生产中的影响效果。同时，管理者可以分派不同工作人员监督机械设备生产运行状态，分析设备运行数据是否处在正常的范围。同时，在更换生产产品种类时，程序编程人员应严格按照设计图纸和编程规范来编程，以最大限度防止编程失误现象的发生。
表1 各加工生产要素对控制管理效果的影响
| 自动化加工生产要素 | 控制管理 | |||
| 生产控制 | 过程控制 | |||
| 机械加工图纸设计 | -1.1242 | +0.9231 | -0.0231 | +1.1123 |
| 编程规范 | 11.235% | 9.233% | ||
| 运行故障检测 | +1.0231 | +1.1252 | ||
2.3统计过程控制
统计数据不仅可以表现一段时间内设备的实际运行状态，还能客观的反应设备潜在的运行故障问题。因此，开展自动化控制工作必须以统计过程控制为基准，其他质量检测、生产控制工作为辅，切实有效的对机械制造设备的运行状态进行监督和控制。
除此之外，工业制造企业还应引进先进的设备检修仪器，将机械制造设备与检修仪器相互连接，一旦设备出现运行故障，检修仪器会随即发出预警信号，提醒生产施工人员与质量检测人员对设备进行运行状态检查和故障维修。统计过程控制的重点工作内容是数据的搜集、分析和处理工作，质量检修人员与技术员应开展联合工作活动，针对机械制造设备的敏感故障问题，展开学术讨论，以制定出合理、规范的控制方案。同时，企业还可以利用科学的数据统计系统来完成控制工作，将运行数据引入工程模型当中，数学模型会自动检验运行数据的准确性和时效性。
运行数据以及生产产品是反映设备生产模式是否科学的主要依据，所以在自动化控制管理应从上述两方面入手，利用质量检验和数据统计来优化设备生产结构和控制制度。针对多品种、大批量的高度自动化生产模式,本文提出了三种自动化控制方法：质量检测法、生产控制和统计过程控制。这三种方法的控制效果显著，可以帮助企业控制机械制造设备，完成自动化生产目标。
