人工智能360度无死角助力涂料行业发展

过去两年，随着ChatGPT等突破性算法的兴起，人工智能出现了爆炸式增长。越来越多的涂料开发商正在利用人工智能、机器学习和大数据等新兴技术来优化涂料配方、调色、生产和涂装的全过程。

来源：美国涂料协会、宣伟、阿克苏诺贝尔、medium.com

作者：冯颖

人工智能 可以预测涂层性能，提高生产效率，优化配方，提高客户满意度，并为油漆和涂料行业节省时间、精力和成本。本文将探讨 人工智能 在油漆和涂料行业中的作用、近期发展的案例以及与涂料企业如何选择合适的人工智能技术助力发展。

Part 01

配方开发

开发人员可以使用人工智能快速分析许多用于涂层材料的新化合物。人工智能仅需手动分析所需时间的一小部分，即可对各种化合物的潜在有效性和缺点进行建模。因此，开发人员可以更快地将新化合物投入生产，并更了解其特性、优点和缺点。

人工智能和机器学习是加速产品开发的理想工具，尤其是在涂料等技术领域。实验设计方法和广泛使用的高级统计分析已经使涂料配方师能够更好地优化产品特性，同时满足日益增长的法规和可持续性要求。

使用人工智能和机器学习策略将配方科学提升到了一个新的水平，允许在决策过程中纳入更多的数据。

根据加州理工州立大学西部涂料技术中心和化学与生物化学系的助理教授Erik Sapper的说法，人工智能可以以多种方式应用于任何合成或配方挑战。

在涂料开发中，机器学习模型可以在实验室中实际制作任何材料之前预测树脂或配方的性能。此外，聚类和分类算法可以在现有数据中寻找趋势或模式，识别新的经验法则或规则，这些可以在后续实验中加以利用。

Sapper说：“最终，人工智能和机器学习工作流程将允许用户通过输入所需的最终使用性能来设计新的树脂和配方，先进的算法会推荐起始配方或树脂配方。”

陶氏聚氨酯公司是已经在数字化道路上前行的公司之一，其与微软合作创建的“产品开发预测智能功能（Predictive Intelligence capability）”是更广泛的数字化计划的一部分。

陶氏北美业务副总裁Alan Robinson表示，该技术最近获得了FutureEdge 50奖项，该奖项表彰其使用这种突破性技术的成就。技术结合了陶氏的材料科学专长和微软的人工智能和机器学习经验，将两到三个月的聚氨酯配方产品开发过程加速了200,000倍，将发现阶段缩短至仅30秒。

Robinson说：“我们在挑战我们的工作方式，以客户体验为中心，颠覆我们的端到端创新周期，通过更好地利用科学和数字工具来解决未来的世界挑战。这是陶氏更广泛数字化愿景中的一个重要里程碑，很快将推出更多的举措。”

Sapper指出，陶氏成功的关键在于将其涂料专业知识与人工智能和机器学习相结合。他强调，公司必须将人工智能视为增强、加速、扩展和放大人类创造力和努力的手段，而不是取代它。

Part 02

颜色匹配

人工智能涂料行业的作用不仅限于研发，它还可以用于颜色匹配和创建新色调，帮助客户根据需求选择合适的颜色，制定针对目标受众的合适营销策略，简化供应链并提升客户体验。

基于人工智能的颜色匹配工具可以在几分钟内匹配颜色，这比传统的颜色匹配方法快得多，后者可能需要数小时甚至数天，而过去涂料公司依赖技术人员或分光光度计。

这些工具还消除了人为错误和主观性的可能性，导致更准确和一致的颜色匹配。这减少了颜色不匹配和返工。颜色不匹配可能是由于油漆配方的变化、天气条件、油漆质量和年龄以及涂抹的表面纹理和类型导致的。

通过使制造商能够仅使用最佳数量的油漆，这些工具减少了浪费并提高了可持续性。基于人工智能的颜色匹配工具通过满足客户的需求来提升整体客户体验。这导致更高的客户满意度和忠诚度。

韩国 KCC 公司开发了一种名为 K-Smart 的 人工智能 颜色匹配和设计系统，可以在五分钟内完成任何组合设计的颜色混合。该公司使用了五十年的数据来开发这一人工智能模型。

针对家庭用户设计，宣伟也在近期推出由人工智能技术驱动的应用程序Color Expert™，它通过基于现有色彩方案提供个性化的下一代色彩推荐。

宣伟利用其丰富的色彩数据和色彩专业知识，基于其数字色彩可视化技术的进步，创建了个性化的色彩推荐。Sherwin-Williams Color Expert™应用程序使用创新的人工智能色彩技术，检测房间中已经存在的颜色，例如艺术品和家具，并根据房间中的其他物品即时为用户提供个性化的油漆颜色推荐。用户只需上传所需空间的图像，技术就会即时推荐几种与房间内其他物品（如家具和装饰）相得益彰的墙面颜色。

该应用程序提供了卓越的用户体验，用户可以通过应用程序无缝订购免费的色样或购买贴纸样品，瞬间在他们的空间中可视化1000多种颜色中的任何一种，保存他们的收藏以供快速和轻松参考，并访问完整的宣伟色彩目录，包括专家精选、最流行的颜色等。

类似地，还有其他 人工智能 应用程序，例如 宣伟的ColorSnap Match、X-Rite Color-Eye、Datacolor MATCH TEXTILE、Nix Pro 2 等，可以帮助选择最佳颜色和组合来粉刷墙壁。

Part 03 

生产制造

人工智能在制造过程中也具有无价的价值，它是流程优化和自动化的绝佳工具。例如，涂料制造商可以使用人工智能来完全自动化质量控制检查点。人工智能能够采用多种分析技术，例如借助传感器进行视觉检查或化学检查。与传统的质量控制流程相比，制造商可以使用人工智能更快、更准确地检测缺陷。这确保客户以更低的成本获得更高质量的涂层材料。

人工智能算法使涂料行业能够快速发现缺陷和质量问题，并在产品上市前确保纠正。人工智能快速准确地检测缺陷和质量问题，从而减少发布次品的风险。基于人工智能的质量控制系统可以实时处理大量数据，从而减少人工检查和测试所需的时间和资源。同时质量控制系统确保产品符合一致的质量标准，无论原材料或生产过程的变化如何。

阿克苏诺贝尔上海技术中心近日成功引入并正式启用“高通量涂料测试机器人”系统设备，此举不仅大幅提升了阿克苏诺贝尔在装饰漆领域的研发效率，赋能更多前沿油漆涂料产品的创新孕育，更彰显了公司在可持续发展领域的坚定承诺，为消费者和客户带来更多源自中国力量的绿色创新装饰漆产品。

全新引入的高通量涂料测试机器人集成了原材料性能筛选、产品性能对标、配方模型设计以及色彩配方数据库构建的四大核心功能，及湿膜制备、光学及耐久性测试三大模块，能够全面满足油漆涂料各项核心测试需求。它拥有强大的数据处理能力、连续测试作业能力及自检功能，不但能够提升研发效率与测试精确性，更有助于进一步减少实验废弃物。对比同类测试，使用该设备能够帮助阿克苏诺贝尔在新产品开发阶段降低该类测试至少50%的废漆废水排放。

Part 04

涂装阶段

人工智能在涂料喷涂中显著提升了效率、质量和可持续性。它能自动规划最佳喷涂路径，确保涂料均匀覆盖，减少浪费，提高效率。同时实时监控和调整喷涂参数，确保质量一致性，减少涂料浪费，提高材料利用率。人工智能通过摄像头和传感器实时监控喷涂过程，检测并修正涂层缺陷，确保产品质量。监控设备状态，分析数据预测故障风险，提前安排维护，减少停机时间，提高生产连续性。

在学习方面，人工智能能分析喷涂数据，识别最佳工艺参数，持续优化工艺，提高稳定性和效率。随着人工智能技术优化了涂料的使用，减少挥发性有机化合物（VOC）排放，提高材料利用率，它也间接推动了可持续生产。总体来说，人工智能技术在涂料喷涂中的应用，提高了生产效率和产品质量，节约了资源，推动了环保和行业可持续发展。

近日，阿克苏诺贝尔粉末涂料业务部与coating人工智能公司合作开发的革命性软件Flightpath登陆中国市场。这项业内首创的软件基于人工智能技术，能够助力客户改进粉末涂料的应用流程并减少碳足迹，让粉末涂装更绿色高效。

“中国市场是阿克苏诺贝尔粉末涂料最为重要的战略市场之一。我们很自豪能够引入人工智能技术, 把Flightpath带到中国，将更智能更环保的粉末涂装解决方案带给客户，提升粉末涂装效率，减少碳足迹。”阿克苏诺贝尔粉末涂料北亚区业务总监殷涛表示。”

Flightpath软件基于人工智能的建议进行设备优化设置（例如喷枪运行参数的调整），不但能够使涂层更均匀，更能有效减少喷涂缺陷与过度喷涂，最大化粉末涂料利用率，从而帮助喷涂厂与涂装商节省时间、成本与能耗。该软件不需要复杂的集成，而是根据条件的变化，由人工智能技术驱动参数调整，以科技赋能更高效、更优异、可持续的粉末涂装。

这款为粉末涂料行业带来革新性技术的软件由阿克苏诺贝尔与初创公司coating人工智能合作开发而来。双方结缘于2021年的“涂创未来”挑战赛，随后结合各自在涂料与人工智能方面的专长开展紧密合作，将创新孵化落地——Flightpath软件由此诞生。

阿克苏诺贝尔粉末涂料市场总监Remco Maassen van den Brink表示：“coating人工智能公司正不断开拓边界，改变涂料行业。与这样的初创公司合作意味着我们能够加速粉末涂料行业的变革，为我们的客户提供独一无二的服务。这是我们不断创新、为客户提供先进且可持续解决方案的最新例证；也是我们为实现到 2030 年将整个价值链的碳排放量减半目标所做的不懈努力。”

Part 05

结论

人工智能、机器学习和大数据分析将在油漆和涂料行业中继续发挥重要作用。随着工业4.0日益普及，制造商必须采用数字化转型并投资于人工智能工具，以在市场竞争中生存。