在企业模具管理领域，传统的手工记录和管理方式已经无法满足快速发展的生产需求。为了应对这一挑战，本文首先深入剖析了当前模具管理存在的问题，如信息更新不及时、资源分配不合理以及预测性维护能力弱等。针对这些问题，我们提出了一个基于计算机技术的解决方案。

首先，通过引入数据挖掘技术，实现了模具使用历史数据的深度分析。这不仅有助于识别模具使用模式，还能预测模具的潜在故障，实现预测性维护，减少停机时间，提高生产效率。

其次，利用人工智能算法优化模具资源的分配。通过对模具需求、生产计划和设备状态进行综合考量，系统能够智能地安排模具使用顺序，避免资源浪费，同时确保生产计划的顺利执行。

此外，云计算技术的应用使得整个模具管理系统具备了强大的扩展性和灵活性。无论企业规模大小，系统都能提供高效稳定的服务，支持远程访问和数据共享，方便管理者随时随地掌握模具状态，做出更明智的决策。

总之，通过集成数据挖掘、人工智能、云计算等计算机技术，企业可以构建一个高效、智能的模具管理系统，有效提升模具管理的智能化水平，为企业带来显著的经济效益和竞争优势。