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工艺参数优化模块

AI智能优化 · 效果提升42%

参数优化项目看板

优化进行中
项目#2024-10-A 试验中
注塑成型参数优化
优化目标 降低缺陷率
试验轮次 第3轮/共5轮
当前缺陷率: 3.2% 目标: 1.5%
项目#2024-10-B 仿真中
CNC加工参数优化
优化目标 提升表面质量
仿真方案 12组参数组合
仿真完成: 5/12 预计Ra: 0.8μm
项目#2024-09-C 已完成
热处理工艺优化
优化成果 硬度↑15%
试验轮次 共完成4轮
✓ 优化参数已投产,效果稳定
42%
优化效果提升
280+
优化项目
85%
目标达成率
¥1,200万
年度价值创造

参数优化难点场景

凭经验调参慢

87%

靠老师傅经验调整参数,试错成本高,优化周期长达数周甚至数月

多因素难权衡

84%

参数之间相互影响,质量/效率/成本难以平衡,顾此失彼

试验成本太高

81%

全因素试验组合数量庞大,消耗大量时间和材料成本

优化效果不稳

78%

优化后的参数在实际生产中不稳定,效果与预期有差距

数据分析复杂

75%

试验数据量大且复杂,人工分析耗时费力,难以找到最优组合

成果难以固化

72%

优化成果没有系统化管理,知识流失严重,重复优化

DOE试验设计

科学设计试验方案,最少试验次数获取最多信息

全因素设计 vs DOE设计 效率对比
全因素试验
243
试验次数
耗时: 60天
DOE正交设计
27
试验次数
耗时: 7天 ↓89%
优化项目示例
注塑成型参数优化
因素: 温度、压力、速度、时间、冷却 (5因素×3水平)
全因素
3⁵ = 243次
DOE L27
27次 ↓89%
支持的DOE方法
正交试验设计
响应曲面法
田口方法
混料试验设计
核心功能 01

科学试验设计

采用DOE方法论,大幅减少试验次数和成本,快速找到最优参数组合

  • 试验次数减少85-90%,大幅降低成本
  • 支持多种DOE方法,适应不同场景
  • 自动生成试验方案和数据表
  • 可视化设计矩阵,易于执行

AI智能优化

机器学习算法分析试验数据,快速找到最优参数组合

AI优化流程 4步完成
1
数据导入
导入试验数据和测试结果
2
模型训练
AI学习参数与结果的关系
3
智能寻优
算法搜索最优参数组合
4
方案推荐
输出Top3最优参数方案
优化结果示例
推荐方案#1 综合得分: 96.5
温度220°C | 压力88MPa | 速度48mm/s
预测缺陷率: 1.2% | 周期时间: 38s
推荐方案#2 综合得分: 94.2
温度215°C | 压力85MPa | 速度52mm/s
预测缺陷率: 1.5% | 周期时间: 35s
支持的优化算法
遗传算法
全局寻优
粒子群算法
快速收敛
神经网络
复杂关系
模拟退火
跳出局部最优
核心功能 02

AI智能分析

机器学习算法自动分析试验数据,智能寻找最优参数,准确率高达95%

  • 4步完成优化,从数据到方案仅需5分钟
  • 多算法组合,自动选择最适合的方法
  • 输出Top3最优方案,平衡多目标
  • 预测准确率95%,可靠性高

持续优化跟踪

跟踪优化效果,持续改进参数

优化效果跟踪 持续监控
缺陷率 4.8% → 1.3% (↓73%)
优化前: 4.8% 优化后: 1.3%
生产周期 52s → 38s (↓27%)
优化前: 52s 优化后: 38s
材料利用率 82% → 95% (↑16%)
优化前: 82% 优化后: 95%
优化历程记录
第4轮优化完成
2024-10-10 | 缺陷率达标1.3%,投入生产
第3轮优化
2024-10-05 | 缺陷率降至2.1%,接近目标
第2轮优化
2024-09-28 | 缺陷率3.2%,继续优化
项目启动
2024-09-20 | 基线缺陷率4.8%
核心功能 03

效果验证

全程跟踪优化效果,量化改进成果,持续迭代优化

  • 实时监控关键指标变化
  • 可视化对比优化前后效果
  • 完整记录优化历程
  • 支持多轮迭代持续改进

优化效果数据

42%
优化效果提升
综合指标平均提升
85%
项目成功率
达到预期目标
89%
试验成本节约
相比全因素试验
95%
AI预测准确率
优化方案可靠

优化案例展示

注塑制造企业

成功案例
优化目标
降低外观缺陷率
优化方法
DOE L27 + AI优化算法
优化成果
缺陷率4.8%→1.3% | 周期↓27%
试验次数 27次(省216次)
年度节约 ¥320万

精密机加工厂

成功案例
优化目标
提升CNC加工表面质量
优化方法
响应曲面法 + 仿真验证
优化成果
Ra 1.6→0.8μm | 刀具寿命↑35%
试验次数 15次(省110次)
年度节约 ¥180万

热处理企业

成功案例
优化目标
提高材料硬度和韧性
优化方法
田口方法 + 多目标优化
优化成果
硬度↑15% | 韧性↑22% | 能耗↓18%
试验次数 18次(省63次)
年度节约 ¥220万

智能工艺参数优化平台

科学试验,AI优化,快速迭代

42%
效果提升
89%
成本节约
85%
成功率
95%
准确率

开启智能参数优化

免费试用30天