自动化产线换型AI参数推荐：首件调试时间压缩

多品种小批量产线下，换型（changeover）后的首件调试往往依赖老师傅试切与经验微调，是自动化流程中最难标准化的环节之一。本实验室近期完成一轮实验性验证：不追求“AI 直接给出最优参数”，而是让它输出可执行的安全参数区间。

做法分三步：一是把历史换型记录结构化为「机型—材料批次—工装—工艺段—参数—首件测量值」样本；二是按工艺段分别建模，用梯度提升树预测各参数区间，区间宽度由历史波动与工艺容差共同约束，避免激进推荐；三是首件测量回填后做在线校正，第二轮起推荐随实际结果收敛。

要点一（进展）：在某机加产线 3 条线体试点，首件调试平均耗时由约 45 分钟降至约 26 分钟，单次换型试切废件由 2.1 件降至 0.8 件（试点期内部统计，样本量有限）。
要点二（下一步）：打通设备侧 PLC 与量具数据自动采集，替代当前人工录入；同时验证跨厂区、跨机型迁移时的区间收敛速度，明确模型适用边界。