人工智能(AI)技術借助計算機技術,模擬并拓展了人類智能的邊界,它憑借學習、推理、判斷及規劃等能力,為涂料行業帶來了自動化控制與智能化決策的新篇章。
AI在涂料領域的運用廣泛而深入。依托機器學習和數據分析的強大功能,AI能從浩瀚的歷史數據中挖掘出最佳的涂料配方,從而推動生產效率與涂料品質的雙重飛躍。
在產品開發這一關鍵環節,AI與機器學習更是不可或缺的加速器,特別是在涂料這類技術密集型行業中。實驗設計的精妙與高級統計分析的廣泛應用,已助力涂料配方師在優化產品特性的同時,輕松應對愈發嚴格的法規要求與可持續性挑戰。
以美國PPG公司為例,其推出的PPGINNOVELAI系統,一個基于云計算的涂料配方設計平臺,為涂料制造商開辟了一條通往高性能涂料的快車道。借助該平臺,即便是開發航空航天領域所需的高溫涂料,也僅需數周時間,相較于以往動輒數月乃至數年的研發周期,無疑實現了質的飛躍。
再如德國科思創公司的Covestro i3D-Design studio系統,該系統能夠模擬涂料配方的表現與性能,并據此對配方進行優化,此舉極大地縮短了實驗室測試周期,降低了試錯成本,顯著提升了產品開發效率。
在國內,同樣有涂料企業積極投身于AI技術在涂料配方設計中的應用探索。華潤油漆公司便是其中的佼佼者,該公司引入AI技術,成功打造了一款自動化涂料配方調配系統。該系統憑借圖像識別技術與傳感器數據的雙重加持,能夠實時監控涂料生產線上的質量控制指標,確保生產效率與質量穩定性的雙重提升。
AI技術的融入,還使得涂料生產設備具備了自動控制生產過程的能力,能夠優化涂料配方與生產流程,進而實現生產效率與涂料品質的雙重飛躍。
值得一提的是,GE公司也開發出了一種基于人工智能的涂料制造質量控制系統。該系統如同一位敏銳的質檢員,能夠在涂料生產過程中自動分析并檢測出如氣泡、皮膜、斑點等缺陷,為涂料品質保駕護航。Akzo Nobel的Intellispray系統采納了機器視覺與人工智能(AI)的前沿技術,對涂料的噴涂流程實施了智能化管理。
該系統能實時解析噴涂數據,據此靈活調整噴槍設置、壓力值及噴涂速率等核心參數,旨在提升涂料的利用率并確保涂層均勻無瑕。
更進一步,借助先進的模型預測技術,AI能夠深入剖析涂料的物理化學特性,精確預估其性能表現,從而為涂料的研發與生產提供極具價值的導向信息。