以智慧化布局重塑試模流程

展望2026年，人工智能（AI）技術持續深化演進。對制造業者而言，若能掌握前瞻趨勢并落實關鍵環節的智慧布局，方能于變局中順勢領航。以射出成型產業為例，試模向來是耗時、高成本且充滿變數的環節。為突破此困局，iMolding Hub試模導引功能迎來全面升級：透過仿真數據自動產出建議試模參數，并能根據每模次的實際結果，智能調整參數與質量預測邏輯，打造更科學、高效的智能試模流程。

圖一、iMolding Hub可以為每臺機器建構獨特的數字分身，協助用戶輕松掌握機臺特性

以仿真數據為核心，自動生成試模參數

iMolding Hub整合多方技術數據，自動推導可行的初始試模條件，其參數建構邏輯主要依據：

? Moldex3D模流分析結果（含充填、保壓、冷卻等制程建議）

? 成型窗口顧問（Molding Window Advisor，MWA）范圍探索結果

? 實際輸入之射出機與模具條件（如機臺容量、模穴結構等）

? 材料特性數據庫（如黏度模型、PVT曲線、剪切敏感性）

根據上述數據，系統會生成建議的射出成型參數，包括射出速度、保壓壓力、保壓時間、模溫與料溫等。將所顯示的條件及數值輸入至射出機臺后，即可進行實際試模，如此不但能加速試模設定，也有助降低試誤次數。

回饋機制升華質量預測精度

在試模后，用戶可以透過iMolding Hub紀錄機臺響應信息、實際成型結果，亦可輸入成品缺陷（如短射、翹曲、包封、毛邊等）。系統會與先前預測進行差異比對，自動修正iMolding Hub內含的質量預測模型，并更新后續建議參數設定。透過模次與反饋數據的累積，平臺的質量預測邏輯會自動學習與修正，使后續推薦條件更貼近實際狀況。此外，系統亦能根據缺陷類型與參數間的關聯性，自動判斷是否須增加充填速度、降低模溫或延長保壓等，提供更加具體可行的改善方向。

圖二、透過回饋機制，iMolding Hub的質量預測邏輯會自動學習與修正

整合MWA模擬范圍，聚焦穩定條件試模

iMolding Hub可以搭配成型窗口顧問（Molding Window Advisor，MWA）使用，直接引用MWA所產生的穩定制程區間，自動選出代表性條件點作為初始試模條件，協助用戶避開高風險區域，集中在高成功率的制程區段，實現更穩定的生產設定。

圖三、iMolding Hub能整合MWA使用

iMolding Hub連結模擬與現實

iMolding Hub的試模導引功能，將試模從「經驗主導」轉化為「數據驅動」。從模流分析結果自動生成參數，到透過回饋機制修正質量預測模型，帶動整個射出成型流程邁向更穩、更快、更準的成果。為了讓數據實時發揮價值，iMolding Hub采用云端平臺架構，無須安裝軟件，透過瀏覽器登入即可使用。使用者可透過智能型手機、平板等設備檢視模擬結果、參數建議與歷次模次資料，實現仿真與現場數據的無縫接軌。

前往體驗iMolding Hub試模導引功能：https://imolding.moldex3d.cloud/#/mainPage