注塑成型AI工艺参数寻优的阶段性实验进展

注塑成型是典型的多变量强耦合工艺，传统调参高度依赖工程师经验，换模后爬坡周期长。近期，实验室在合作企业的注塑车间开展工艺参数寻优实验：以模温、料温、注射速度、保压压力与冷却时间为输入，以成型周期与不良率为双目标，先构建代理模型，再通过贝叶斯优化推荐下一轮试模参数。
阶段性结果：

• 某PP外壳件换模爬坡阶段，达标参数的平均试模次数由9次降至4次，爬坡时间缩短约40%；
• 连续两周跟踪显示，不良率由2.8%降至2.1%，成型周期基本持平。

下一步计划引入熔体压力曲线作为补充特征，验证模型在多物料、多模具间的迁移能力，并评估与MES系统对接后的参数自动下发方案。实验数据仍在积累，相关结论以阶段性观察为准，暂不作为产线推广依据。