印染车间小批量、多品种的订单结构，让配方打样长期依赖老师傅经验：同一色号在不同批次坯布上常需反复微调，首缸命中率不稳定，回修与补染直接吃掉交期与成本。本实验室近期围绕「可解释的配方推荐」做了一组实验性探索。
思路是把分光光度计测得的反射率曲线作为主输入，用回归模型给出染料组合与用量的初值，同时检索历史配方库中光谱最接近的样本做约束，避免模型输出落在实际不可用的浓度区间；输出端不只给配方，还给出预测色差ΔE与置信区间，让调色员知道该直接投缸还是先打小样。
进展：在合作工厂的离线回测中，首缸命中率（ΔE<1.0）由约62%提升至约78%，平均打样次数从2.6次降至1.8次；受染料力份与坯布批次差异影响，深色系仍是主要误差来源。
下一步计划：接入染缸温度、浴比与助剂加料时序，把「配方推荐」扩展为「配方＋工艺曲线」联动；同时补充染料力份波动的在线校正机制，在更多色系上验证稳定性。
评论