全球减少碳排放政策的进一步完善，对注塑装备行业提出了更高的要求，同时也孕育了新机遇，使得绿色化、低碳化及智能化成为行业发展的重要趋势。

装备制造商的核心竞争力

欧盟预计将在2026年推出数字产品护照（Digital Product Passport，DPP），要求在欧洲销售产品的公司必须数字化收集和分享关于产品生命周期的全面信息，包括成分、来源、生产过程及可回收性，旨在实现加工透明度，促进循环经济，并重塑供应链。

同时，循环经济的推进使得回收塑料成为产品的重要组成材料。例如，欧盟即将实施的报废汽车（End-of-Life Vehicle，ELV）法规要求汽车中使用的塑料至少25%来自回收材料。

然而，回收材料与原材料之间的加工性能差异，尤其是在消费后回收（Post-Consumer Recycled，PCR）塑料使用日益增加，可能导致最终产品质量的不确定性。因此，开发智能化的绿色、低碳生产技术和系统，将成为注塑装备制造商在未来全球市场竞争中的核心能力。

阿博格推出了针对回收材料的加工技术，通过平衡批次材料间的差异，显著降低注塑过程中的废品率。

四大技术开发方向

目前，注塑装备实现绿色化、低碳化、智能化突围有四个重点开发方向。

（一）回收材料加工技术：针对回收材料加工性能的不足，通过装备结构和加工工艺创新，并构建在线质量监测和补偿方法，以增加回收材料的应用场景。

（二）复合注塑成型技术：高效复合注塑成型工艺，例如模内装饰（In-Mold Decoration，IMD）、在线混配等，除了减少了加工环节，还提升了产品性能，并降低了生产能耗及污染。

（三）产品碳足迹计算平台：随着碳足迹计算体系的完善，塑料产品的碳足迹计算平台将成为注塑行业的标配，为能耗优化方案提供重要数据基础。

（四）数字孪生智能运维平台：动能/热能回收技术是注塑装备能量回收的重要发展方向，结合人工智能（Artificial Intelligence，AI）对试模能量浪费、设备故障、工厂排产等进行能耗优化，将整体提升注塑加工的节能水平。

住友（SHI）德马格推出的数字工具可通过对成型周期、压力和温度等数据的记录分析，实现制造过程的碳足迹计算。

新时代的注塑绿色化、低碳化及智能化涵盖整个加工过程，升级装备结构、加工技术和质量管理，可应对回收材料的注塑成型，满足高效和定制化生产，而应用AI、物联网、大数据分析等技术，能提升生产效率，优化能耗，并实现产品可追溯性，推动行业可持续发展。

全球减少碳排放政策的进一步完善，对注塑装备行业提出了更高的要求，同时也孕育了新机遇，使得绿色化、低碳化及智能化成为行业发展的重要趋势。

装备制造商的核心竞争力

欧盟预计将在2026年推出数字产品护照（Digital Product Passport，DPP），要求在欧洲销售产品的公司必须数字化收集和分享关于产品生命周期的全面信息，包括成分、来源、生产过程及可回收性，旨在实现加工透明度，促进循环经济，并重塑供应链。

同时，循环经济的推进使得回收塑料成为产品的重要组成材料。例如，欧盟即将实施的报废汽车（End-of-Life Vehicle，ELV）法规要求汽车中使用的塑料至少25%来自回收材料。

然而，回收材料与原材料之间的加工性能差异，尤其是在消费后回收（Post-Consumer Recycled，PCR）塑料使用日益增加，可能导致最终产品质量的不确定性。因此，开发智能化的绿色、低碳生产技术和系统，将成为注塑装备制造商在未来全球市场竞争中的核心能力。

阿博格推出了针对回收材料的加工技术，通过平衡批次材料间的差异，显著降低注塑过程中的废品率。

四大技术开发方向

目前，注塑装备实现绿色化、低碳化、智能化突围有四个重点开发方向。

（一）回收材料加工技术：针对回收材料加工性能的不足，通过装备结构和加工工艺创新，并构建在线质量监测和补偿方法，以增加回收材料的应用场景。

（二）复合注塑成型技术：高效复合注塑成型工艺，例如模内装饰（In-Mold Decoration，IMD）、在线混配等，除了减少了加工环节，还提升了产品性能，并降低了生产能耗及污染。

（三）产品碳足迹计算平台：随着碳足迹计算体系的完善，塑料产品的碳足迹计算平台将成为注塑行业的标配，为能耗优化方案提供重要数据基础。

（四）数字孪生智能运维平台：动能/热能回收技术是注塑装备能量回收的重要发展方向，结合人工智能（Artificial Intelligence，AI）对试模能量浪费、设备故障、工厂排产等进行能耗优化，将整体提升注塑加工的节能水平。

住友（SHI）德马格推出的数字工具可通过对成型周期、压力和温度等数据的记录分析，实现制造过程的碳足迹计算。

新时代的注塑绿色化、低碳化及智能化涵盖整个加工过程，升级装备结构、加工技术和质量管理，可应对回收材料的注塑成型，满足高效和定制化生产，而应用AI、物联网、大数据分析等技术，能提升生产效率，优化能耗，并实现产品可追溯性，推动行业可持续发展。