电镀线的槽液浓度长期依赖人工滴定加经验补加，班次差异、挂镀面积波动与蒸发损失叠加后，浓度会缓慢漂移，表现为镀层厚度不均、边缘烧焦或结合力下降。行业AI实验室本期实验的方向，是把这条经验链改成可监测、可复核的软测量闭环。
做法上不追求替代化验，而是把已有数据用起来：滴定记录、补加台账、整流器安时积分、槽温、液位与pH按时间轴对齐，训练浓度软测量模型，输出未来1~2小时的浓度趋势与建议补加量；同时叠加安全规则，浓度接近工艺窗口边界时不给出激进建议，补加动作仍由现场确认后执行。
要点：
· 阶段进展：某五金挂镀线试点4周，浓度趋势预测相对偏差控制在±5%以内，补加由固定周期改为按需触发，单班补加次数下降约三成，镀层厚度极差收窄。
· 下一步计划：将活性炭处理、槽液开缸与停产复工等事件作为特征纳入模型，并验证跨槽体、跨镀种的迁移能力，减少每条线单独建模的成本。
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