以智慧化布局重塑试模流程

展望2026年，人工智能（AI）技术持续深化演进。对制造业者而言，若能掌握前瞻趋势并落实关键环节的智慧布局，方能于变局中顺势领航。以射出成型产业为例，试模向来是耗时、高成本且充满变数的环节。为突破此困局，iMolding Hub试模导引功能迎来全面升级：透过仿真数据自动产出建议试模参数，并能根据每模次的实际结果，智能调整参数与质量预测逻辑，打造更科学、高效的智能试模流程。

图一、iMolding Hub可以为每台机器建构独特的数字分身，协助用户轻松掌握机台特性

以仿真数据为核心，自动生成试模参数

iMolding Hub整合多方技术数据，自动推导可行的初始试模条件，其参数建构逻辑主要依据：

• Moldex3D模流分析结果（含充填、保压、冷却等制程建议）
• 成型窗口顾问（Molding Window Advisor，MWA）范围探索结果
• 实际输入之射出机与模具条件（如机台容量、模穴结构等）
• 材料特性数据库（如黏度模型、PVT曲线、剪切敏感性）

根据上述数据，系统会生成建议的射出成型参数，包括射出速度、保压压力、保压时间、模温与料温等。将所显示的条件及数值输入至射出机台后，即可进行实际试模，如此不但能加速试模设定，也有助降低试误次数。

回馈机制升华质量预测精度

在试模后，用户可以透过iMolding Hub纪录机台响应信息、实际成型结果，亦可输入成品缺陷（如短射、翘曲、包封、毛边等）。系统会与先前预测进行差异比对，自动修正iMolding Hub内含的质量预测模型，并更新后续建议参数设定。透过模次与反馈数据的累积，平台的质量预测逻辑会自动学习与修正，使后续推荐条件更贴近实际状况。此外，系统亦能根据缺陷类型与参数间的关联性，自动判断是否须增加充填速度、降低模温或延长保压等，提供更加具体可行的改善方向。

图二、透过回馈机制，iMolding Hub的质量预测逻辑会自动学习与修正

整合MWA模拟范围，聚焦稳定条件试模

iMolding Hub可以搭配成型窗口顾问（Molding Window Advisor，MWA）使用，直接引用MWA所产生的稳定制程区间，自动选出代表性条件点作为初始试模条件，协助用户避开高风险区域，集中在高成功率的制程区段，实现更稳定的生产设定。

图三、iMolding Hub能整合MWA使用

iMolding Hub连结模拟与现实

iMolding Hub的试模导引功能，将试模从「经验主导」转化为「数据驱动」。从模流分析结果自动生成参数，到透过回馈机制修正质量预测模型，带动整个射出成型流程迈向更稳、更快、更准的成果。为了让数据实时发挥价值，iMolding Hub采用云端平台架构，无须安装软件，透过浏览器登入即可使用。使用者可透过智能型手机、平板等设备检视模拟结果、参数建议与历次模次资料，实现仿真与现场数据的无缝接轨。

前往体验iMolding Hub试模导引功能：https://imolding.moldex3d.cloud/#/mainPage