传统混合料拌和站在生产过程中存在设备管理不精细、生产控制不到位、数据采集与传输滞后等问题，不仅制约了生产效率，也影响了混合料质量的稳定性和可靠性。为此，本成果结合数字化与智能化技术，创新性地提出并实现了基于实时监控和设备管理优化的混合料拌和站智能化管理系统。 首先，提出了基于图像识别的配合比见证技术，并结合实时监控系统实现了生产数据的精准采集与传输，构建了一个高效、可扩展的智能平台，实时监控平台能够精准获取混合料中各组分的投放比例，确保配料精度，并通过高速数据传输实现生产信息的实时共享，提升了物料质量的稳定性。 其次，在设备管理方面，通过引入物联网传感器和智能控制模块，实现了设备的远程监控、实时数据采集和故障预警。尤其是在设备故障预警方面，系统能够基于多个监控参数进行综合分析，提前识别潜在故障并维护调控，提高了生产效率和设备利用率。 再者，为提升混合料性能预测的精度与实时性，成果在传统BP神经网络模型基础上，创新性地采用了Spearman-PCA联合降维优化方法。该改进模型通过降低数据维度和消除冗余信息，有效提高了混凝土及沥青混凝土性能预测的准确率，为混合料质量控制提供了强有力的数据支持和决策依据。 系统整体架构具备高度的扩展性和兼容性，能够灵活适应不同规模和工艺要求的拌和站，实现定制化应用。通过智能化监控和设备管理，企业不仅能够显著提升生产效率和产品质量，还能降低能耗与人工成本，实现绿色、智能、高效生产。成果的推广应用将为行业带来显著效益，推动设备管理与数字化转型的深度融合，具有较强的示范性和推广价值。 总之，该智能化管理系统通过突破传统生产瓶颈，实现了生产过程的精细化管理和实时数据反馈，为混合料拌和站提供了一种全新的智能化生产解决方案。其在提高混合料质量稳定性、降低设备故障率、提升生产效率等方面展现出显著优势，不仅为企业带来直接经济效益，更为行业数字化转型和智能化提供了参考，具有较高的示范性和推广价值。