在注塑行业，工艺参数调试高度依赖老师傅经验，试模轮次多、周期长。大模型应用实验室近期探索用语言模型串联模流分析与试模记录，做工艺参数推荐的辅助实验。
做法上并不追求端到端预测，而是把问题拆成三步：先由模流仿真输出填充、保压、翘曲等关键特征；再把材料牌号、模具结构、历史试模参数与结果整理成结构化文本输入；最后由模型给出建议参数区间和调整方向，例如某段保压时间偏短时，提示优先调整哪一档。模型输出不直接下发机台，只作为工程师调参时的候选参考。
阶段性进展：在内部一组家电结构件试模记录上，模型给出的首轮建议参数区间与工程师最终采用值重合度约七成，平均试模轮次由四到五轮压缩至三轮左右。下一步计划补充缺陷图像与参数调整的对应关系，并验证跨材料体系的迁移效果。
需要说明的是，注塑受材料批次、模具磨损影响较大，当前方案定位仍是辅助而非替代，实际参数以工程师判断与试模验证为准。
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