注塑成型AI调参实验：缺陷预测与参数推荐

注塑成型中，缩水、飞边、短射等缺陷与保压压力、熔体温度、冷却时间等参数强相关，传统调机高度依赖工程师经验，换模后爬坡周期长。实验室近期与某汽车零部件注塑车间开展联合实验，采集12台注塑机的工艺曲线与质检结果，构建“工艺参数—缺陷概率”预测模型，并在此基础上输出参数推荐。阶段性结果显示：模型对短射与缩水缺陷的离线预测准确率约88%；在3套模具的换模场景中，采用推荐初始参数后首件合格率有所提升，调机时间平均缩短约35%。下一步计划：一是引入模腔压力传感器数据，验证其对保压阶段建模的增益；二是搭建在线建议模块，先以“建议—人工确认”模式运行，积累样本后再评估自动调参的可行性。团队还将持续记录PP、ABS、PA66等不同材料下的模型迁移表现，沉淀可复用的行业方法论。