AI回流焊炉温曲线定制：板厚器件与温区设定

回流焊换线时，炉温曲线常靠老师傅试跑，测温板反复过炉，既耗工时又难沉淀。AI 定制可从数据侧切入：输入板厚、层数、铜覆盖率、最大器件热容、锡膏型号、目标峰值温度与液相时间，结合炉膛温区数、加热区长度、风速和链速，先用历史测温数据训练回归模型，输出各温区设定与链速建议，并预测板面与关键器件温度曲线。 落地要点： 1. 闭环校正：每次量产测温数据自动回写，模型比较预测与实测偏差；峰值温度偏差超过 5℃或液相时间偏移超过 10 秒，触发配方重算，避免模型漂移。 2. 约束与集成：把工艺边界硬编码进推荐模块，如峰值温度 ±3℃、TAL 45–90 秒、升温斜率小于 3℃/s、降温斜率小于 4℃/s，超限不下发；通过扫码从 MES 调取 PCB 特征，推荐值写入配方管理，操作员确认后下发。 实施建议先做单线离线推荐，不直接闭环控制；用 2–3 个月实测数据验证不同炉型和器件组合，再接入在线炉温监控。多数产线可把试跑次数从 3–5 次降到 1–2 次，同时把老师傅经验固化成可追溯参数。注意，不同炉膛风速与加热方式差异大，模型必须按炉型单独标定。