注塑、压铸、冲压模具企业普遍面临试模周期长、损耗高、老师傅工艺经验流失、排产混乱多重经营压力，盲目采购通用大模型却难以贴合模具非标生产特性。《模具行业 AI 应用路线图白皮书 2026》独创 MDAM 五级数字化成熟度模型，以 “先夯实数据底座，再落地 AI 场景” 为核心思路，划分经营、工艺、质检、设备四大类标准化智能场景，区分大中小模具厂轻量化改造方案，为模具厂长、数字化 CIO、工业软件服务商提供分阶段落地指南。
报告直击模具行业独特经营困境：订单多为非标定制，每套模具参数、试模条件完全不同；试模反复调试拉高原料、工时成本；核心调机工艺仅掌握在资深师傅手中，人员流失直接造成产能下滑；多项目并行排产混乱，交期延误投诉频发。多数模具企业跳过 MES、机台联网基础建设，直接上线视觉、大模型工具，导致 AI 无稳定数据输入，预测、推荐功能准确率极低。白皮书明确双层并行建设路线，70% 资源补齐生产数据底座，30% 投入高 ROI 智能场景，杜绝无效 AI 投入。
自研 MDAM 五级成熟度自评体系，企业可快速自测数字化短板：L1 纸质台账零散试用 AI 工具；L2 打通单一车间机台数据，落地 1-2 个轻量化场景；L3 全流程系统集成，形成统一模具工艺数据库；L4 工艺智能体自主推荐试模参数、自动排产；L5 全域数据资产对外复用。八成中小模具厂停留在 L1-L2 阶段，报告按等级标注优先落地场景，L2 企业优先上线缺陷视觉检测、设备 OEE 分析，投入低、见效快。
白皮书梳理 24 个行业专属 AI 场景，按投资回报划分 P0 优先落地、P1 中期拓展、P2 远期规划三类。P0 核心场景包含模具外观视觉全检、试模工艺智能推荐、机床故障预测、工单自动排产；工艺智能体沉淀海量历史试模参数，新模具自动匹配温度、压力、冷却时长，试模次数平均下降 42%；视觉 AI 自动识别裂纹、缩水、变形缺陷，减少人工巡检人力。每个场景配套量化收益指标、依赖基础系统清单，企业立项可直接测算 ROI。
区分三类模具厂改造方案：小型作坊选用 SaaS 轻量化机联网 + 视觉检测套件，半年内落地；中型模具车间搭建 MES + 工艺知识库，12 个月打通数据闭环；大型集团搭建私有工艺大模型、全域排产智能体，分步实现全流程自主调度。报告梳理落地四大典型误区：跳过基础系统直接上大模型、单一 ERP 等同于数字化、忽视工艺数据沉淀、以模型上线作为成功标准，并结合失败项目复盘给出规避对策。
报告预判模具行业数字化趋势：工艺知识库成为模具企业核心竞争资产；轻量化工业 AI 套件全面下沉中小模具厂；AI 试模仿真大幅缩短新品开发周期。这份白皮书完全扎根模具非标生产场景，无互联网空泛概念，模具制造企业、工业数字化服务商可对标成熟度制定 1-3 年数字化建设计划，降低试模损耗、提升订单交付效率。
