在现代制造业中,塑料注塑、金属压铸等流程依赖精细化工艺参数控制以保障产品质量。然而实际质检中常出现壁厚不均、缩水、缺料等缺陷,工程师需基于异常表现与设备参数快速提出调整建议。该数据集围绕“产品异常 + 工艺参数 → 优化建议”的工业智能推理任务构建,通过监督微调(SFT)方式训练模型具备故障诊断与参数优化推荐能力,支撑工业AI助手、质量分析系统、MES智能推荐模块等场景,助力实现制造过程闭环自适应调控。