在《塑料注塑AI工艺优化系统定制：缺陷预测与参数自适应》方向上，本阶段我们把工作重心从单纯的参数寻优前移到「缺陷可预测、可归因、可自适应」。基本思路是：以模流仿真与历史试模数据共同构建代理模型，将缩痕、飞边、翘曲、短射四类常见缺陷作为多目标输出，以料温、模温、保压压力与时间、注射速度分段等工艺窗口为输入，先在离线侧完成缺陷风险预测，再逐步接入机台侧形成参数自适应闭环。
进展：
1）代理模型冷启动：以历史试模记录叠加少量DOE（每套模具8~12组）训练，验证集上缺陷分类准确率约87%，缩痕与短射的召回相对稳定；翘曲因与冷却及模具结构强耦合，仍是当前最弱项。
2）闭环雏形验证：在单台注塑机上做小范围试点，模型输出建议参数后由工艺员确认下发，单次调机试模次数由平均5~6次降至2~3次；同时输出「最可能影响该缺陷的2个工艺变量及调整方向」，供调机员判断而非盲从。
下一步计划：把冷却时间与模温通道纳入模型输入，补齐翘曲预测短板；并评估换料、换色、回料比例波动下的模型漂移，计划引入在线残差监测与轻量再训练机制，验证跨机台迁移的可行性。
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