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慧正資訊：在科技日新月異的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度滲透到各行各業，涂料行業也不例外。隨著技術的不斷進步，AI已成為推動涂料行業增長的重要催化劑，不僅為涂料企業帶來了競爭優勢，還極大地提升了生產效率、產品質量和客戶滿意度。
來源：包圖網
涂料行業作為一個充滿活力的市場，涵蓋了建筑和施工、汽車涂裝、家具制造、醫療設備等多個領域。從抗菌涂料到自清潔涂料，再到太陽能電池板涂料，這些多樣化的產品滿足了不同行業的特定需求。然而，在2020年，新冠疫情給全球涂料行業帶來了不小的沖擊，市場規模一度下降。
但幸運的是，隨著疫情的逐步控制，該行業正迅速恢復并有望超越疫情前的水平。據Statista預測，到2029年，全球涂料行業市場規模將達到2350.6億美元。
應用在涂料工廠可實現配方優化、質量控制、預測性維護
在這一復蘇與增長的過程中，數字化和可持續性成為了推動涂料行業發展的兩大關鍵因素。為了順應這一趨勢，涂料制造商和零售商紛紛采用人工智能和機器學習工具來優化生產流程、質量控制、分銷渠道和銷售策略。其中，雅圖高新材料有限公司（簡稱“雅圖高新”）就是一個典型的例子。雅圖高新是一家集研發、制造、品牌運營于一體的水性環保汽車涂料和高端工業涂料企業。為了提升企業管理水平和運營效率，雅圖高新引入了金蝶云K/3 Cloud系統，并借助AI技術進行數字化轉型。通過引入金蝶云K/3 Cloud系統，雅圖高新實現了財務、供應鏈、生產制造等業務的一體化整合。AI技術在數據深度分析與智能決策制定方面發揮了至關重要的作用，助力企業優化了管理流程、加強了成本控制，并顯著提升了整體運營效率。
AI在涂料行業的作用首先體現在配方優化上。傳統配方開發流程繁瑣且成本高昂，需要大量重復的試驗與調整。而借助先進的AI算法，涂料制造商能夠高效地分析海量的原材料數據、配方信息及產品屬性，快速鎖定最有效的組合方案，并實時調整優化配方。這一變革不僅大幅提升了產品的質量與性能，還有效降低了生產成本。除了配方優化外，AI在質量控制方面也發揮著重要作用。基于AI的質量控制系統能夠快速準確地檢測涂料生產過程中的缺陷和質量問題，確保產品符合一致的質量標準。這不僅降低了發布不合格產品的風險，還提高了生產效率和產品一致性。同時，AI預測性維護系統的應用也極大地提升了設備的可靠性和運行效率，減少了計劃外停機時間和維護成本。
為了提升生產效率和管理水平，三棵樹涂料在多個工廠中引入了AI技術。例如，三棵樹涂料成都工廠引入的MES和DCS系統，通過AI算法進行生產調度和質量控制，實現了生產過程的智能化管理。MES系統涵蓋了配方管理、工藝監測、工單管理、質量管理等多個功能模塊，通過AI算法實現了生產過程的自動化和信息化。例如，自動投料精度可控制在±1kg以內，賬務處理時間從2天壓縮到2分鐘，1分鐘內可實現生產追溯快速查詢。
三棵樹四川生態工業園
此外，在銷售策略方面，AI還可以應用于營銷，以三棵樹為例，三棵樹涂料借助百度商家智能體等AI工具，開展了精準的營銷活動。例如，針對孤獨癥兒童家庭的家裝需求，三棵樹與百度商家智能體攜手發起了“讓AI住進你星里”公益計劃活動，通過AI智能和色彩互動，實現了品牌與消費者之間的深度溝通。
嘉寶莉則在品牌宣傳上進行了人類與AI結合的創新嘗試。2025年的品牌海報，就是一次這樣的探索。嘉寶莉將涂料與世界的關系告訴AI，與它分享嘉寶莉是如何裝飾和保護我們熱愛的世界。隨后，AI以它獨特的方式向大眾展示了它眼中的世界、涂料與嘉寶莉之間的獨特關系。
嘉寶莉2025年品牌海報
AI助力科學探索與新型涂料開發
科學家們利用人工智能創建了預測模型，深入探索涂料性能的奧秘，這一成果對涂料行業及農業、工程等領域可能產生深遠影響。該模型能預測水滴接觸表面后的行為特性，包括濺水情況，揭示了涂層粘度、表面粗糙度、靜水與動水壓力等因素對濺射效果的重要作用，還能預測液滴大小及濺射圖案直徑，為創造新型涂層和噴霧產品提供了重要依據。
面對未來需求，涂料研究人員正積極開發創新產品。根據報道，某研究團隊就成功利用人工智能制造了一種窗戶涂料，這種窗戶涂料能在不消耗能源的情況下為建筑物內部有效降溫。隨著氣候變化加劇，極端溫度現象頻發，這一創新成果對實現減排目標具有重要意義。
該團隊設計了透明輻射冷卻器涂層，能阻擋近紅外光和紫外線。他們采用分層方法，將氮化硅和氧化鋁等材料交替堆疊在玻璃上。為確定最佳涂層組合，研究人員運用機器學習和量子計算技術進行模擬測試，測試過程極為迅速。在炎熱干燥天氣下，性能最佳的涂層能使制冷能耗降低31%，效果顯著，為建筑物節能降耗提供了新途徑。
改變客戶選擇產品的方式 擴大產品開發機會
隨著涂料行業技術的不斷發展，AI正在改變客戶選擇產品的方式。歷經近兩年的精心研發，贏創涂料配方數字助手COATINO®順利完成測試，并于2020年正式上線，面向全球涂料行業免費開放。COATINO®能夠為涂料配方師提供基于AI技術的添加劑建議，以及針對顏料濃縮液的定制化指導配方，從而滿足不同應用領域對于涂料的多樣化需求。COATINO®不僅支持各類電子設備，還具備便捷的語音操作功能，使得用戶能夠隨時隨地獲取專業的配方建議。
COATINO®的推薦算法融合AI與機器學習，依托贏創在德國埃森的高通量設備，每天測試評估多達120種配方，不斷優化軟件功能。其數據庫還涵蓋贏創添加劑專家數十年的經驗，提供專業指導。
同時，眾多企業研發出AI油漆可視化工具，與增強現實技術結合，助力用戶探尋心儀色調。宣偉推出AI色彩工具，實現即刻試色、直接訂購。立邦涂料與貝殼如視合作，推出“一鍵換色”實景換搭服務，讓消費者直觀看到涂料在自家房型中的效果，減少選色風險，該服務已覆蓋全國多城、多家門店。
立邦聯手貝殼如視
通過AI技術應用，科技賦能新涂裝
人工智能在涂料行業的應用，還體現在拓展產品開發機遇上。它改變了產品配方專家提供新產品的方式，展現了其獨特價值。一些實驗室團隊已利用人工智能來預測新配方的效果，或提出新的配方制備建議。
KCC公司成功研發業內首個基于AI的涂裝調色系統，并注冊專利，應用于批量生產。該系統利用龐大數據庫和AI算法預測目標顏色，構筑無需實際涂裝即可預測、調色的生產-調色工程平臺，已在韓國工廠成功應用，調色工序縮短、生產率提高。
KCC“AI涂裝調色系統”在使用中
當下，企業還在探索如何利用人工智能作為涂料行業技術來縮短開發時間，加速獲利。一個典型例子便是預測聚合物化合物的機械性能和顏色性能。這樣，企業可以將更多時間和精力投入到最有前景的選項中，而非耗費在反復的試驗過程中。
改善涂層監測和性能
在涂層監測和性能改善方面，涂料通常被用于達到特定效果。防腐便是使用涂料的一個常見原因，尤其在戶外表面。利用人工智能監測特定防護產品在自然環境中的效果，便是涂料行業應用人工智能的一種方法。
以某項目為例，人們利用人工智能來優化石油和天然氣行業的腐蝕控制機制。管道或其他關鍵基礎設施的腐蝕磨損可能導致災難性的泄漏，若不及時糾正，將引發排放問題和健康威脅。為此，有人在管道上安裝傳感器，追蹤導致腐蝕的各種環境因素。隨后，他們運用人工智能算法和數據，開發出比現有方案更能減緩腐蝕效果的涂層。同樣，一旦涂上新涂層，相同的傳感器網絡便可驗證其在現實環境中的效果是否與實驗室中一樣出色。
在另一案例中，研究人員利用機器學習研發出一種能夠選擇性吸附或排斥多種化學物質和生物分子的涂層。他們研究了聚合物刷膜，這種膜能形成具有所需特性的涂層。通過讓算法接觸來自51種不同厚度和密度的薄膜數據，研究人員訓練出了這一算法。結果表明，這項工作為開發防生物污損涂層的方法帶來了改進。
人工智能無疑是涂料行業一項值得關注的技術。多年來，涂料行業的專業人士一直在利用AI改進工藝。
隨著ChatGPT等AI產品的廣泛應用，這樣的例子愈發普遍。AI在涂料行業的應用才剛剛嶄露頭角，未來的發展前景更加令人期待。
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