近年來自動化控制技術被引入機械制造工藝中之后，很多自動化機械設備轉變了生產控制方式。基于此，本文將結合機械設備生產工藝的相關內容，深度分析自動化控制的重點和難點問題。
    自動化制造控制管理是在機械制造生產的過程中，合理分配生產原料、人力資源、生產技術、制作工藝等生產要素，以滿足企業生產需求為主要發展任務的新型管理控制體系。
    機械制造中的自動化控制模式
    一個自動化程度非常高的機械設備，其對生產原料的控制能力非常強，并能保證生產商品的質量安全。與此同時，機械制造的自動化控制模式還可以幫助生產設備完成多個復雜的生產任務，只需更換生產程序，機械生產結構會自動按照預設的軌道運行，生產出截然不同的工業產品。自動化控制模式不僅可以有效節約生產資源，還能提高生產效率，在規定時間內，機械制造設備會按照設定好的運行程序運行，只要動能充足、機械設備工作狀態良好，機械制造設備就會高效完成生產任務。
    機械制造過程中的自動化控制方法研究
    2.1質量檢驗
    2.1.1聚類分析
    當制造機械設備在失控狀態下運行時，其運行數據會大大偏離原始數據，負責檢測機械制造設備運行狀態的儀器顯示出來的數據會“超常規”。由此可見，利用運行數據機械制造設備的運行生產狀態十分有效。聚類分析是常用的數據分析模式，通過對生產工藝數據的相關參量進行統計和分析之后，質量檢測人員會對機械設備的運行狀態提出相對準確的預判，運行參數、故障源、故障規模和狀態都可以從數據中檢索出來。
    2.1.2非參數檢驗
    非參數檢驗控制方法是美國著名機械制造工程師沃德發明的，這種檢驗控制模式可以將不同種類的設備運行參數融合在統一的測算系統中，創建一個統計總體。制造機械設備中的非參數檢驗項目在數據系統中的組織結果不對稱，則非參數將無法作為有力證據，參與控制管理。因此，在進行質量檢驗之前，工作人員需根據不同非參數檢驗項目進行價值測評，如果價值符合數據分部要求，則可以選定該非參數檢驗項目參與質量檢測。
    2.2自動化加工生產控制
    機械生產加工的自控能力很差，一旦出現生產編程數據錯誤或設備陷入非正常生產狀態等現象，則以“故障”為節點的后續生產工作都會受到相應的影響。自動化加工在生產控制中需要進行周期性的監督和管理，有效的監督和管理會增加商品質量，檢修出來的故障被及時修復，會弱化失誤數據對整個加工生產中的影響效果。同時，管理者可以分派不同工作人員監督機械設備生產運行狀態，分析設備運行數據是否處在正常的范圍。同時，在更換生產產品種類時，程序編程人員應嚴格按照設計圖紙和編程規范來編程，以最大限度防止編程失誤現象的發生。
    表1 各加工生產要素對控制管理效果的影響
 

    2.3統計過程控制
    統計數據不僅可以表現一段時間內設備的實際運行狀態，還能客觀的反應設備潛在的運行故障問題。因此，開展自動化控制工作必須以統計過程控制為基準，其他質量檢測、生產控制工作為輔，切實有效的對機械制造設備的運行狀態進行監督和控制。
    除此之外，工業制造企業還應引進先進的設備檢修儀器，將機械制造設備與檢修儀器相互連接，一旦設備出現運行故障，檢修儀器會隨即發出預警信號，提醒生產施工人員與質量檢測人員對設備進行運行狀態檢查和故障維修。統計過程控制的重點工作內容是數據的搜集、分析和處理工作，質量檢修人員與技術員應開展聯合工作活動，針對機械制造設備的敏感故障問題，展開學術討論，以制定出合理、規范的控制方案。同時，企業還可以利用科學的數據統計系統來完成控制工作，將運行數據引入工程模型當中，數學模型會自動檢驗運行數據的準確性和時效性。

    運行數據以及生產產品是反映設備生產模式是否科學的主要依據，所以在自動化控制管理應從上述兩方面入手，利用質量檢驗和數據統計來優化設備生產結構和控制制度。針對多品種、大批量的高度自動化生產模式,本文提出了三種自動化控制方法：質量檢測法、生產控制和統計過程控制。這三種方法的控制效果顯著，可以幫助企業控制機械制造設備，完成自動化生產目標。