刘香伶
豆包
AI 概念在模塑行业普及已久，但走进制造现场，依旧绕不开三大痛点：✅模具开发依赖经验，多次试模修模拉高成本；✅相同工艺参数，受材料、设备波动就容易产生批量不良；✅大量工程知识储存在老工程师脑中，很难形成企业可复用资产。2026 ACMT AIoM 产业巡回技术年会首站落地东莞：⏰9 月17日｜东莞喜来登大酒店后续巡回：台北（10月15日）、苏州（10月22 日）大会提出「从圈链共生，迈向模数共振」，围绕 ToM、QoM、KoM 三条技术路线，聚焦 AI 在模具开发、射出生产、材料知识库的产业落地，而不只是概念探讨。🔹ToM｜模具开发 T 零量产将缺陷识别前置到设计、加工阶段，降低试模次数。议题包含智能模具设计、2μ 级精密加工、MuCell 发泡、RHCM快速热循环、叠层模具热流道、冷却水系统优化、模具企业数字化转型等。🔹QoM｜射出成型高质量稳定生产摒弃静态最优参数，关注材料、设备、环境的动态变化。议题覆盖成型稳定要素、机台工况实时监测、物性动态调机、欧美日AI射出成型应用、锁模力在线监测、AI注塑工厂管理实务。🔹KoM｜塑料基因知识库与AI知识工程把分散的材料数据、试模报告、工艺经验结构化，打造企业知识资产。议题：企业塑料基因数据库、PCR 再生塑料改善、高性能 PEEK 材料、新型复合材料、CAE 与物性仿真、一体化成型工艺。主会场重点方向模塑产业链生态协同、AIoM 模数共振体系解读、智慧成型设备实践、T零量产落地实践、叠层模具热流道技术解析。面向行业：模具、注塑、改性原料、热流道、设备、工业软件从业者，企业经营者、技术负责人、工艺、研发、CAE仿真工程师均可参考。本文仅整理行业技术议题，会议信息以官方发布为准。# 智能制造 #工业人工智能 #注塑 #模具 #高分子材料 #制造业数字化
发布于 广东
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