两家大型央企引入基于人工智能技术（AI）的铸造质量预测系统及设备预测性维护系统

变传统的“事后质量检测”为“事中质量监测”乃至“事前参数优化”

增强工艺理解与知识传承：

机器学习模型，特别是具有良好可解释性的模型（如决策树、随机森林），能够揭示工艺参数与产品缺陷之间复杂的、非线性的因果关系。这不仅能帮助工程师更深刻地理解工艺机理，还能将老师傅的隐性经验转化为显性的、可量化的数字模型，解决核心技术人员流动性带来的工艺传承难题。

降低废品率：

传统的质量控制模式下，缺陷往往在最终检测环节才被发现，此时已造成了材料、能源和工时的巨大浪费。质量预测系统能够在早期工段中识别出潜在的缺陷风险，提前预警或直接筛选出高风险在制品，从而避免缺陷传递至后续工段。

节约生产成本：

成本节约是降低废品率的直接结果。通过预测性地剔除缺陷件，可以避免在这些注定报废的产品上投入后续的加工和检测成本。

提升生产效率与良率：

通过提前预知并规避可能导致生产中断的质量问题，系统能够保障生产流程的连续性和稳定性。同时，通过分析模型找到的最优工艺参数组合，可以直接提升首次送检合格率，减少返工和等待时间，从而提高设备利用率和整体产出。

浩宇也正与已有的铸造数字化系统企业用户商议，在原有数字化系统技术上，升级使用AI技术。