【前沿】破局与重塑：人工智能浪潮下的涂料行业进化论

涂料行的一个早期特点，那就是它相当“保守”——在工艺和技术上沿袭传统。但这并不应抹杀该行业在过去五六十年间取得的巨大进步，尤其不能忽视近年来涌现的众多新技术，如纳米技术、石墨烯、生物基设计等。

当前多份报告显示，涂料行业在积极拥抱工业4.0（尤其是人工智能）方面仍较为谨慎；然而，人工智能为该行业带来的潜力是巨大的。可以理解的是，中小企业应用人工智能的一大障碍是成本，因为企业需要确信投资回报——即确有实据的收益。但对任何大型公司而言，集成人工智能系统是提升效率、实现进阶发展的途径。其所能覆盖的范围极为广阔。

实验室中的预测法与迭代法

纯粹从计算输入的角度来看，人工智能在实验室阶段的早期潜在应用可分为预测型和迭代型两类。预测型应用被认为特别适合树脂和助剂设计，而且大量预测性计算工作可以在任何合成开始之前完成；其优势之一是能更有针对性地规划合成与开发路径，从而降低成本、缩短实验室工时。

化学结构与性能之间的关系，对涂料行业而言，与对化工行业其他领域一样，都是根本性的；而能够优化树脂化学——作为涂料的骨架强度——可能是其未来开发的关键因素。

要实现这类目标，需要扎实、可靠的数据集，才能放心地运用预测算法和模型，从而将建模过程推进到仿真模拟阶段。这很可能成为一个极具重要性的领域，因为许多配方设计师及其客户都关注能够针对特定用途量身定制的配方。

毫无疑问，涂料及其性能的设计与预测，需要原材料公司与涂料生产商之间的产业合作。欧洲已有范例：阿克苏诺贝尔、欧米亚和阿科玛通过合作，开发了一款面向大众市场的低碳足迹装饰性涂料配方。

迭代型应用则体现在快速优化配方，使性能不断接近目标。高通量实验设计（HTE）通过加速研发中大量迭代循环，提供了一条相对快捷的配方优化途径。

在化学/计算实验室环境中，采用最小二乘法的线性数学方法，是一种直观且易于理解的相关性识别手段，可用于分析不同原料浓度下的基础性能结果。

人工智能在数据中识别模式和相关性的能力是其优势之一，而其在实验室阶段向前推进、以更精准的目标逐步逼近的能力则是另一大优势。在某些情况下，这可能是一种平衡——在优化配方时，需要在不同性能属性之间做出权衡。

缺陷检测、质量控制与维护

基材以及用于表面处理和保护的面漆的完整性，乃至尽可能无瑕疵，对涂料性能至关重要。人工智能可在涂装前后分别介入。腐蚀风险是显而易见的敌人。传统上，许多基材在涂装前依靠目视检查，但这可能不足以在微观层面早期发现表面缺陷。如今，人工智能系统更有可能在基材或成品的缺陷扫描中发挥更大作用。

通过摄像头成像对表面质量进行扫描，并经过人工智能训练或机器学习后，将成为未来提升质量控制的途径。膜厚不均、裂纹、气泡、色差等典型瑕疵均可被监测和扫描；尽早发现这些技术缺陷，可使企业快速干预，从而减少损失和停机时间。

生产维护与效率

对任何行业，尤其是涂料行业——其工艺结果往往高度依赖生产（或固化）条件——生产运营效率对于减少因设备停机造成的经济损失至关重要。预测性维护可通过监测温度、振动和能耗来实现，使企业能尽早排查故障设备。

设备安全性的提升会自然转化为员工安全性的提升；而当维护被视为必要的干预时，早期识别也便于将其纳入计划，以最大程度减少对生产的干扰。

色彩匹配与开发

在消费端，色彩匹配是人工智能在涂料开发中的关键应用之一，完美的色彩匹配能带来客户满意度。

色彩匹配领域具备诸多吸引力和优势——其中两点是匹配精度更高、达成匹配的效率更优。两者都依赖于自动化相对于人工判断的优势，从而缩短达到完美匹配所需的时间和设备成本。

此外，应用人工智能的涂料公司还可能获得开发某些难以实现的色调的选项。少数顶尖涂料公司和部分主要分光光度计专业厂商已在色彩匹配和色彩开发中深度应用人工智能，其系统建立在数十年的配方数据基础之上。

人工智能的应用领域

前文已提到大众市场装饰性涂料的应用案例，其关键点之一是企业仅针对三项关键性能属性进行优化。

由于涂料具有多种不同性能属性，任何大众市场（如装饰性）或主要性能应用（如建筑）都可能涉及对某些配方进行微调，以强化其他性能优势。

在工业涂料领域，富含人工智能开发潜力的板块包括包装、汽车、军工/国防、防护涂料和航空航天。其中，防护涂料、航空航天和国防装备是欧洲工业可能尤其受益于人工智能集成的关键领域。

高性能工业涂料已存在数十年，但未来的涂料在自身设计方式上将变得更具功能性。随着终端应用领域的要求不断提高，对涂料本身的要求也将水涨船高。

传统的实验室研发缓慢的局限将再次被打破，因为人工智能将为更精准、更专用的终端应用提供路径。其中一些将超出主流领域，进入更专业的应用，例如电子行业，这也预示着涂料开发将进入一个从“涂料配方”迈向“涂料工程”的新时期——或者说，如果我们现在尚未处于这一变革的前夜的话。

来源：涂界