AI电镀膜厚预测定制：电流密度与添加剂消耗

在五金电镀产线的试点中，我们把膜厚波动从「事后抽检」前移为「过程预判」。输入侧取整流器分区电流密度、槽液温度、添加剂补加记录与循环流量，输出侧用X射线测厚仪的九点采样作为标签，构建小时级的膜厚分布回归模型。

进展：多批次试跑中，边缘区膜厚预测偏差由±18%收敛至±7%以内；对添加剂异常补加引起的厚度漂移，可提前约两小时给出提示。

下一步计划将预测结果接入整流器分区分流设定，做小步闭环；同时补充挂具导电点磨损、阳极面积衰减等慢变量，避免模型把设备劣化误读为药水问题。