注塑行业长期依赖经验调机，参数试错周期长、换模后稳定性差。实验室近期围绕注塑成型开展AI工艺参数优化的实验性探索：以工艺窗口建模为基础，将模温、料温、注射速度、保压压力等参数与制品重量、飞边、缩痕等质量指标建立关联模型，再通过贝叶斯优化在约束范围内推荐参数组合，减少人工试错。
· 阶段进展：已在合作企业的两台注塑机上完成首阶段验证，换模后参数收敛时间由平均90分钟缩短至约35分钟，首件合格率提升约8个百分点；模型基于近12个月历史工艺数据训练，覆盖6种常用材料。
· 下一步计划：引入熔体压力与模腔传感器数据，探索小批量多品种场景下的迁移调参方法，目标将新模具冷启动样本需求控制在20模以内。
当前结果仍限于特定机型与材料组合，团队将持续积累跨设备数据，验证方法的泛化边界后，再评估规模化落地方案。
评论