涂料行的一個早期特點，那就是它相當“保守”——在工藝和技術上沿襲傳統。但這并不應抹殺該行業在過去五六十年間取得的巨大進步，尤其不能忽視近年來涌現的眾多新技術，如納米技術、石墨烯、生物基設計等。

當前多份報告顯示，涂料行業在積極擁抱工業4.0（尤其是人工智能）方面仍較為謹慎；然而，人工智能為該行業帶來的潛力是巨大的。可以理解的是，中小企業應用人工智能的一大障礙是成本，因為企業需要確信投資回報——即確有實據的收益。但對任何大型公司而言，集成人工智能系統是提升效率、實現進階發展的途徑。其所能覆蓋的范圍極為廣闊。

實驗室中的預測法與迭代法

純粹從計算輸入的角度來看，人工智能在實驗室階段的早期潛在應用可分為預測型和迭代型兩類。預測型應用被認為特別適合樹脂和助劑設計，而且大量預測性計算工作可以在任何合成開始之前完成；其優勢之一是能更有針對性地規劃合成與開發路徑，從而降低成本、縮短實驗室工時。

化學結構與性能之間的關系，對涂料行業而言，與對化工行業其他領域一樣，都是根本性的；而能夠優化樹脂化學——作為涂料的骨架強度——可能是其未來開發的關鍵因素。

要實現這類目標，需要扎實、可靠的數據集，才能放心地運用預測算法和模型，從而將建模過程推進到仿真模擬階段。這很可能成為一個極具重要性的領域，因為許多配方設計師及其客戶都關注能夠針對特定用途量身定制的配方。

毫無疑問，涂料及其性能的設計與預測，需要原材料公司與涂料生產商之間的產業合作。歐洲已有范例：阿克蘇諾貝爾、歐米亞和阿科瑪通過合作，開發了一款面向大眾市場的低碳足跡裝飾性涂料配方。

迭代型應用則體現在快速優化配方，使性能不斷接近目標。高通量實驗設計（HTE）通過加速研發中大量迭代循環，提供了一條相對快捷的配方優化途徑。

在化學/計算實驗室環境中，采用最小二乘法的線性數學方法，是一種直觀且易于理解的相關性識別手段，可用于分析不同原料濃度下的基礎性能結果。

人工智能在數據中識別模式和相關性的能力是其優勢之一，而其在實驗室階段向前推進、以更精準的目標逐步逼近的能力則是另一大優勢。在某些情況下，這可能是一種平衡——在優化配方時，需要在不同性能屬性之間做出權衡。

缺陷檢測、質量控制與維護

基材以及用于表面處理和保護的面漆的完整性，乃至盡可能無瑕疵，對涂料性能至關重要。人工智能可在涂裝前后分別介入。腐蝕風險是顯而易見的敵人。傳統上，許多基材在涂裝前依靠目視檢查，但這可能不足以在微觀層面早期發現表面缺陷。如今，人工智能系統更有可能在基材或成品的缺陷掃描中發揮更大作用。

通過攝像頭成像對表面質量進行掃描，并經過人工智能訓練或機器學習后，將成為未來提升質量控制的途徑。膜厚不均、裂紋、氣泡、色差等典型瑕疵均可被監測和掃描；盡早發現這些技術缺陷，可使企業快速干預，從而減少損失和停機時間。

生產維護與效率

對任何行業，尤其是涂料行業——其工藝結果往往高度依賴生產（或固化）條件——生產運營效率對于減少因設備停機造成的經濟損失至關重要。預測性維護可通過監測溫度、振動和能耗來實現，使企業能盡早排查故障設備。

設備安全性的提升會自然轉化為員工安全性的提升；而當維護被視為必要的干預時，早期識別也便于將其納入計劃，以最大程度減少對生產的干擾。

色彩匹配與開發

在消費端，色彩匹配是人工智能在涂料開發中的關鍵應用之一，完美的色彩匹配能帶來客戶滿意度。

色彩匹配領域具備諸多吸引力和優勢——其中兩點是匹配精度更高、達成匹配的效率更優。兩者都依賴于自動化相對于人工判斷的優勢，從而縮短達到完美匹配所需的時間和設備成本。

此外，應用人工智能的涂料公司還可能獲得開發某些難以實現的色調的選項。少數頂尖涂料公司和部分主要分光光度計專業廠商已在色彩匹配和色彩開發中深度應用人工智能，其系統建立在數十年的配方數據基礎之上。

人工智能的應用領域

前文已提到大眾市場裝飾性涂料的應用案例，其關鍵點之一是企業僅針對三項關鍵性能屬性進行優化。

由于涂料具有多種不同性能屬性，任何大眾市場（如裝飾性）或主要性能應用（如建筑）都可能涉及對某些配方進行微調，以強化其他性能優勢。

在工業涂料領域，富含人工智能開發潛力的板塊包括包裝、汽車、軍工/國防、防護涂料和航空航天。其中，防護涂料、航空航天和國防裝備是歐洲工業可能尤其受益于人工智能集成的關鍵領域。

高性能工業涂料已存在數十年，但未來的涂料在自身設計方式上將變得更具功能性。隨著終端應用領域的要求不斷提高，對涂料本身的要求也將水漲船高。

傳統的實驗室研發緩慢的局限將再次被打破，因為人工智能將為更精準、更專用的終端應用提供路徑。其中一些將超出主流領域，進入更專業的應用，例如電子行業，這也預示著涂料開發將進入一個從“涂料配方”邁向“涂料工程”的新時期——或者說，如果我們現在尚未處于這一變革的前夜的話。

來源：涂界