注塑工艺参数（料温、注射压力、冷却时间等）相互耦合，传统调机依赖经验试凑，换模换料后爬坡周期长、废品多。本实验室近期与一家汽车零部件注塑厂合作，开展基于贝叶斯优化的工艺参数自动寻优实验：以良品率为约束、成型周期为目标函数，采集注塑机实时工艺数据与在线称重复检结果构建代理模型，由算法迭代推荐下一组参数，经人工确认后执行，形成“建议—验证—回写”闭环。
阶段性结果：
- 在三款典型产品上，参数寻优平均耗时由4~6小时缩短至约90分钟，换模爬坡期不良品数量下降约35%；
- 算法建议与资深调机师终选方案的参数重合度约80%，方向判断基本可靠，但尚未完全替代人工确认。
下一步将引入型腔压力、熔体温度等模内传感数据提升代理模型精度，并对工艺稳定的产品试点参数自动执行。需要说明的是，当前结论仅基于特定机型与材料组合，跨机台迁移能力仍在验证中。
评论