一炉中试几万块,吹不吹得成全靠老师傅的手感。竹粉加多少、相容剂配几份、含水率控在几个点——这些问题的答案,往往只在某个人脑子里。
平台不搞「可能行可能不行」的模糊档位。可吹(≥80 分)排中试开炉验证;有风险(55–79 分)先按提示调关键项再复判;不可吹(<55 分)别开炉,先解决标红的规则项。
12 条可解释工艺规则(R-01 至 R-12)管住下限。每条判定都标注命中规则与具体数值——比如「竹粉目数 100 目,分散性良好 +4」「相容剂比例偏低,界面结合偏弱 −6」「含水率 0.9%,需复烘至 0.5% 以下 −3」。工艺工程师可以直接质疑依据、校准权重。
机器学习部分要真金白银的小试数据喂养。规则引擎先跑起来,小试样本累计到位后再上梯度提升树;样本不够时系统老实说「还差几条」,不硬给假结论。每次小试都是模型的输入——预判与实测不一致的样本,自动标记为校准样本。
平台不替代中试,只减少无效中试;它给依据,不替人签字。判定结果必须由工艺工程师复核后执行。把明显不成立的条件挡在开炉之前,把钱和机时留给真正有希望的配方——这是它的全部价值所在。