AI表面处理挂具设计定制：兼容件型与上挂率估算

在喷涂、电镀、阳极氧化等表面处理工序中，挂具设计长期依赖老师傅经验：一件挂具能做哪些件型、一次能挂多少件、间距留多少，往往靠试挂和记忆。件型一变，挂具要么闲置、要么返工重做。本阶段我们在行业AI实验室围绕「挂具—件型—上挂率」做了实验性探索。

思路是先把历史挂具的结构参数（挂钩形式、导电触点位置、层间距、总承载）与已验证可挂的件型做结构化关联，形成可检索的兼容矩阵；再让模型根据新件型的三维轮廓与工艺约束（如挂点不得遮挡外观面、导电点需落在非装饰区），推荐可复用的挂具方案并估算单挂数量与上挂率，同时标出不兼容项与需改造位置。

要点进展：
1）在约120件历史件型、40套挂具的样本上，模型给出的挂具推荐与现场实际选用的吻合率约八成，上挂率估算误差多在 ±15% 以内；
2）下一步计划接入挂具库存数据，把「推荐」扩展为「优先复用库存挂具 + 改造建议 + 新制判断」的三段式输出，并补充换挂时间对节拍的影响估算。