实验室在塑料注塑AI工艺优化方向推进到第三阶段试验，本轮聚焦「缺陷预测与参数自适应」这一闭环环节。方法上，在模具模腔与流道加装压力、温度传感器，以秒级采样获取保压段压力曲线，叠加机台注射速度、料筒温度、速度—保压切换位置等约40维工艺量，训练轻量时序模型，输出短射、飞边、缩痕的风险概率。风险超限后，由参数自适应模块在工艺窗口内对保压压力与切换点做小步微调，单次幅度受限并保留回滚。
进展：
- 在2台注塑机、4套模具（PP/ABS）上完成离线复算，缩痕与短射的早期识别召回约0.89，误报率约7%，相比固定阈值判断下降一半以上。
- 自适应模块采用保守步长与一次回滚机制，避免连续调整引起工艺漂移；所有参数变更均留痕，便于复盘。
下一步：补做不同螺杆、不同模具间的迁移测试，评估模型跨机台的衰减幅度，并与MES对接记录每次参数变更的因果链。
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