在工業材料性能檢測場景下，耐寒耐濕熱折彎試驗設備面臨測試流程復雜、人工干預多、效率低下等問題。智能決策系統憑借數據處理與智能分析能力，成為提升設備測試效率的有效手段。

系統核心在于算法模型的運用。基于機器學習的預測模型，能依據歷史測試數據，對當前測試材料的性能變化趨勢進行預判，提前調整測試參數，避免無效測試。例如，當預測到材料在某一折彎角度即將斷裂時，系統自動降低加載速度，精準捕捉材料極限性能數據，減少重復測試次數。此外，優化調度算法可根據測試任務優先級、設備運行狀態等因素，智能規劃多任務測試順序，實現設備資源的高效利用。