从人工经验到AI决策 赣籍团队重塑试模工艺链
传统模具试模依赖人工经验与反复试验的模式正在被技术革新打破。江西制造职业技术学院模力全开团队开发的智能试模系统，将AI深度融入工艺设计与缺陷检测环节。其工艺设计模块通过抗干扰算法训练，可在复杂条件下实现98.5%的准确率，运算效率较传统方法提升76.3%。缺陷检测模块则借助AI与高分辨率摄像头联动，精准捕捉0.1毫米级裂纹，准确率达98%，有效降低了返修频率。
数字孪生技术成为另一核心突破点。团队基于物理试模数据构建虚拟模型，通过虚拟-物理闭环验证，将试模误差压缩至5%以下，物理试模次数减少80%。区块链技术的引入进一步解决了数据孤岛问题，上下游协同效率提升63%，并通过数字指纹技术确保数据不可篡改。
项目研发过程中，江西制造职业技术学院的先进制造技术中心为团队提供了实验设备与技术支持。目前，技术已进入中试阶段，团队计划进一步拓展应用场景，提升技术适配性。
