在智能制造浪潮的推動下，精密注塑行業正加速從依賴經驗的傳統模式，向依托數據驅動的智能模式轉變。借助物聯網（IoT）、人工智能（AI）、

數字孿生等先進技術，精密注塑智能化生產方案能夠有效解決傳統生產中參數難以精準控制、產品質量穩定性差、生產效率提升困難等痛點，助

力企業實現高質量、高效能、低成本的生產制造目標。以下將從智能感知、工藝優化、設備協同、質量管控四大關鍵維度，系統拆解精密注塑智

能化生產的核心方案與實踐路徑。

一、智能感知：數據采集與設備互聯

（一）全流程數據采集網絡

構建覆蓋注塑機、模具、周邊輔助設備的全方位感知體系，是實現精密注塑智能化生產的基礎支撐：

注塑機：利用工業數據采集網關，可實時獲取溫度、壓力、射速、螺桿位置等核心運行參數（采集頻率可達 50ms 級別）。該網關能夠兼容住友、

海天、發那科等市場主流注塑機設備的通信協議，無需人工繁瑣配置 “點表”，即可快速完成設備接入，實現數據采集。

模具：在模具上部署壓力傳感器、溫度傳感器、應變片等傳感設備，可對開合模力、模腔壓力、熱流道溫度等關鍵數據進行監測。當單次開模力

超過額定值的 15% 時，系統可自動觸發停機預警，提前防范模具因異常受力出現磨損等問題。

周邊設備：干燥機、機械手、供料系統等周邊設備的數據實現聯動互通。例如，原料含水率數據可與注塑工藝參數實時關聯，根據原料實際含水

率自動調整注塑工藝，保障熔體質量的穩定性，避免因原料差異影響產品品質。

（二）設備互聯與邊緣計算

基于OPC - UA、MQTT等工業通信協議，打通注塑機與制造執行系統（MES）、企業資源計劃系統（ERP）之間的數據鏈路，達成以下應用效果：

邊緣側實時決策：在注塑機本地部署邊緣計算模塊，該模塊可實時比對采集到的工藝參數與預設標準值。當熔體溫度偏差超過 ±1℃時，能夠自

動進行校準調整，響應時間小于 30ms，有效避免因依賴云端處理帶來的延遲風險，確保生產過程的及時調控。

設備健康預測：借助振動傳感器對注塑機運行時的振動數據監測，以及電流傳感器對設備電流數據的采集，運用數據分析算法可預判注塑機液壓

系統、伺服電機等關鍵部件的故障。通過提前預警，能夠將設備平均故障響應時間縮短至 2 小時以內，減少設備突發故障對生產的影響。

二、AI 驅動：工藝優化與質量提升

（一）動態工藝參數優化

依托深度學習模型，構建 “數據 - 模型 - 決策” 的閉環優化體系：

參數自尋優：將歷史生產中良品的工藝數據（涵蓋百萬級注塑周期參數）導入深度學習模型進行訓練，模型可依據實時生產條件，實時推薦最優

的工藝參數組合，包括保壓時間可精確調整至 ±0.1s、射膠速度調整至 ±1mm/s 等，助力產品良率從傳統的 95% 提升至 99.5% 。

多變量協同控制：平衡溫度、壓力、時間等多變量之間的耦合關系，有效解決薄壁件填充不足、厚壁件縮水等生產難題。以手機中框注塑生產為

例，通過 AI 優化工藝參數，能夠使成型周期縮短 12%，同時將產品不良率降至 0.5% 。

（二）模具全生命周期管理

融合數字孿生技術與物理傳感器數據，實現模具 “健康度可視化” 管理：

異常預警：綜合模具溫度、開合次數、受力峰值等多維度數據，構建模具健康度評估模型。當模型監測到模具存在異常情況時，如模具溫度超過

 200℃且持續 5 分鐘，可自動觸發冷卻干預機制，裂紋預警準確率可達 90%，及時發現模具潛在問題。

壽命優化：采用智能潤滑控制策略，根據模具實際使用頻率自動加注潤滑劑，可降低模具磨損率 40% 。對于性能劣化的模具，制定 “降級使用”

 策略，例如從生產高精度要求產品轉為生產低精度要求的輔助配件，能夠延長模具服役周期 25%，每年可節省模具更換成本 30% 。

三、柔性生產：設備協同與產線重構

（一）多機協同與混線生產

通過中央控制系統，實現多臺注塑機、機械手、檢測設備之間的柔性聯動生產：

快速換型：針對多品種、小批量的生產訂單，中央控制系統可自動調用對應模具參數和工藝曲線。以醫療耗材生產為例，切換模具時，工藝參數能

夠在 10 秒內完成匹配，使換線效率提升 40% ，快速響應市場多樣化需求。

產能動態調配：依據訂單優先級（如緊急醫療部件訂單），中央控制系統可智能分配注塑機生產資源，將注塑機產能利用率從傳統的 80% 提升至 

95% ，確保生產資源的高效利用，保障緊急訂單的及時交付。

（二）智能化供料與物流

搭建中央集中供料系統，解決精密注塑生產中原料管控的痛點問題：

精準供料：針對 PBT、LCP 等不同特性的原材料，定制專屬輸送方案。以 LCP 材料為例，采用閉環輸送系統，可使輸送過程中的粉塵含量控制在

＜3mg/m3 ，含水率控制在≤0.02% ，有效消除因原料問題導致的內飾件縮水、透鏡霧化等產品缺陷。

無人化物流：運用自動導引車（AGV）實現原料自動補料，配合機械手完成產品上下料作業，可減少產線人工干預崗位 15 人 / 線，降低人力成本 

30% ，同時提升生產過程的自動化程度和穩定性。

四、質量管控：全流程追溯與閉環改進

（一）數字化質量追溯體系

建立產品 - 工藝 - 設備的全流程數據鏈，實現生產質量的可追溯管理：

批次級追溯：從原料烘干（濕度數據記錄）、熔膠（溫度數據記錄）到射膠（壓力數據記錄），全生產環節的參數自動與產品批次號相關聯。當出現

產品質量問題時，支持 “一鍵追溯” 功能，能夠在 5 分鐘內定位到具體工藝參數，快速查找質量問題根源。

實時質量看板：通過 PC 端、移動端展示產品縮水率、飛邊率等關鍵質量指標，質量問題響應時間從傳統的 3 小時縮短至 10 分鐘，便于生產管理

人員及時掌握質量動態，快速響應質量異常情況。

（二）閉環質量改進

結合統計過程控制（SPC）與 AI 分析技術，構建質量改進閉環：

缺陷根因分析：對飛邊、短射等產品缺陷進行聚類分析，運用 AI 算法識別與缺陷高頻關聯的工藝參數（如飛邊缺陷與模具溫度、保壓時間強相關），

基于分析結果制定預防性質量管控措施，從源頭減少缺陷產生。

持續迭代優化：將生產過程中良品數據反向輸入工藝模型，不斷優化模型參數，實現 “生產 - 分析 - 優化” 的閉環管理。通過持續改進，可將客戶

退貨率從 3% 降至 0.2% ，顯著提升產品市場競爭力。

五、實踐路徑與案例驗證

（一）實施三步法

設備數字化（1 - 2 周）：部署工業數采網關，完成注塑機、模具、傳感器等設備的接入工作，建立數據標簽體系和參數閾值規則，為后續智能化應

用奠定數據基礎。

工藝智能化（2 - 4 周）：導入歷史生產數據訓練 AI 模型，上線實時工藝參數推薦系統和質量追溯看板，實現生產工藝的智能優化和質量數據的可視

化管理。

產線協同化（4 周以上）：擴展模具健康管理、能耗優化等功能模塊，對接企業 MES/ERP 系統，實現生產全域數據的打通與協同，構建完整的智能

化生產體系。

（二）行業價值體現

在醫療、汽車、電子等對產品精度和質量要求較高的高端領域需求驅動下，融合數字孿生、碳足跡追蹤等技術的新一代精密注塑智能化方案已逐步

嶄露頭角。未來，隨著技術的持續演進，精密注塑智能化生產將向 “全流程自主決策” 方向發展，助力行業邁向 “高精度、高效率、低能耗” 的

智能制造新形態，為企業創造更大的經濟效益和社會效益，推動精密注塑行業實現高質量發展變革。

通過構建智能感知體系實現數據精準采集與設備互聯，依托 AI 技術驅動工藝優化和質量提升，借助柔性生產模式實現設備協同與產線重構，運用

數字化質量管控達成全流程追溯與閉環改進，精密注塑智能化生產方案能夠幫助企業打破傳統 “經驗依賴” 的生產慣性，提升生產制造的智能化

水平和核心競爭力，在激烈的市場競爭中占據優勢地位。