注塑AI工艺参数寻优实验：缩短首件调机时间

注塑行业的普遍痛点在于换模换料后的首件调机高度依赖老师傅经验，参数试错周期长、批次间波动大。本实验室近期与合作注塑厂开展了一项实验性探索：以历史工艺卡与在线传感数据为基础，构建"初始参数推荐＋小范围试错"的两段式寻优方法，将熔体温度、保压压力、冷却时间等关键参数纳入联合优化，目标是在保证外观与尺寸合格的前提下压缩调机时间。进展要点：一是基于三类常见物料、12套模具的历史数据完成离线验证，推荐参数下首件合格率约82%，平均试模次数由5~6次降至2~3次；二是首件调机时间中位数下降约35%，但复杂薄壁件仍需人工介入修正。下一步计划引入模腔压力曲线作为在线反馈信号，验证闭环微调的稳定性，并评估小批量、多品种场景下的泛化能力。需要说明的是，当前实验样本有限，结论尚待更大规模产线验证，欢迎有注塑数据积累的同行交流指正。