AI热处理淬火参数推荐定制：材料牌号与冷却速率

在热处理车间，工艺卡长期依赖老师傅的经验判断，同类零件在不同班次也可能出现参数漂移。AI实验室近期围绕「淬火参数推荐」做了一轮小范围实验，目标不是替代工艺员，而是把分散的工艺卡、炉温记录与硬度检验结果整理成可检索、可复核的依据。

实验做法分三层：一是安全边界层，依据材料牌号与工件有效厚度，结合行业手册和企业内控标准划定加热温度、保温时间与冷却速率的可行区间，先排除开裂与硬度不足的高风险组合；二是相似案例层，把历史批次按材料、尺寸、装炉方式做特征对齐，检索最接近的若干条工艺并给出推荐值；三是反馈层，将每批次实测硬度与金相结果回写，用于修正后续推荐。

阶段性进展：在某轴类件与齿轮件两类零件上完成离线回测，覆盖 60 余个历史批次，推荐工艺与最终实际采用工艺卡在硬度落点上的一致率约八成，主要偏差集中在装炉量差异较大的批次。下一步计划接入淬火槽温度与搅拌流量的在线数据，把「推荐」延伸到淬火过程的偏差提示；现阶段仍以工艺员确认为准，不做自动下发。