注塑缺陷多数不是突然发生的，而是模腔压力曲线先出现偏移。在本实验室的《塑料注塑AI工艺优化系统定制：缺陷预测与参数自适应》研究中，我们把模腔压力传感器信号与注塑机自身数据（螺杆位置、注射速度、熔体温度、切换点）做时间对齐，提取曲线峰值、保压段斜率、压力积分等少量可解释特征，用轻量模型判断当前模次是否存在短射、欠注或飞边趋势。
- 阶段进展：在某日用品件产线小批量验证中，模型可在缺陷成形前3~5模给出预警，把事后全检前移为过程预警；对样本稀少的新品，用少量正常模次建立基线即可启用，降低对调机数据的依赖。
- 下一步计划：将保压切换由固定位置改为按压力曲线拐点自适应触发，验证其对制品重量波动的抑制效果，并补充不同材料、模具之间的基线迁移方法。
当前评估以过程稳定性指标与预警提前量为主，尚未开展跨机台大规模对比，结论保持阶段性。
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