在注塑成型中，同一套工艺参数常因原料批次差异、料筒温控漂移与环境湿度而在批次间失稳，缺陷又往往要到成型后才被发现。本期实验把重点放在「过程可观测」：以注塑机自身信号（注射压力、螺杆位移、模腔压力积分）叠加模具温度与料筒各段温度，做注射—保压阶段的短时特征提取，用轻量模型预测短射、飞边与重量偏差的趋势。
进展与数据：
- 在4台机台、同一模具的连续生产数据上，模型可在保压结束前输出缺陷风险评分，对重量超差趋势的提前预警窗口约2~4模次；以人工抽检结果作标签，误报率控制在可接受范围，换料初期样本不足仍是主要短板。
- 参数自适应目前只开放小幅调整：模温、保压压力与保压时间的组合微调，幅度受工艺窗口约束，避免与调机员经验冲突；每次调整均记录前后曲线，便于回溯归因。
下一步：补充换料与停机再启动场景样本，验证模型在工况切换后的收敛速度，并优先把风险评分接入机台报警而非自动改参——先解决「看得见」，再谈「调得准」。
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