回流焊炉温AI优化实验：从测温板到在线寻优

SMT回流焊接的炉温曲线长期依赖工程师手持测温板反复试凑，换料或换板时往往需要数小时重新确认。实验室近期在一家消费电子贴片厂开展炉温优化实验，思路是将各温区设定值、链速、板厚与铜箔占比作为输入，以测温板实测曲线和焊点良率为监督信号，训练温度响应代理模型，再在工艺安全约束内进行参数寻优。阶段性进展如下：1）在两款高密度板上完成验证，代理模型对峰值温度与液相线以上时间的预测误差分别控制在3℃和2秒以内；2）换板后的曲线重调时间由平均4小时压缩至约40分钟，试产阶段焊接不良率下降约18%。下一步计划接入炉温实时反馈数据，探索曲线漂移的在线补偿，并评估多品种混线场景下的迁移调参方法。实验同时提示，测温板数据的规范化采集与工艺窗口的明确边界，是该方案能否向其他产线推广的前提条件。