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首页 > 新闻 > 市场新闻

AI引领人机协作，开启工业 5.0 时代

来源：雅式橡塑网 日期 ：2026-04-30 作者 ：Victor
版权声明： 本文由“雅式橡塑网（AdsaleCPRJ.com）”原创/编辑首发，未经许可，禁止转载与摘选。对任何侵权行为，本司将依法追究法律责任。

人工智能（AI），特别是生成式人工智能（GenAI），已从实验探索阶段迈入实用化阶段，成为推动塑料与橡胶行业发展的重要技术工具。

 

传统AI主要用于数据的分类与分析，而GenAI在此基础上更进一步，具备类似人类的创造能力，可产出创新性成果。这一能力依托深度学习模型，通过对海量现有数据进行自动特征提取得以实现。

 

这类前沿技术推动了人工智能与人类之间更自然的交互，借助直观界面，将复杂数据转化为具体、可落地的建议与策略，为决策提供有力支撑。

 

从自动化到自主决策：赋能制造业升级的核心引擎

 

制造业正从传统自动化加速迈向自主决策新阶段，GenAI的快速发展，为制造业实现跨越式进步奠定了坚实基础。

 

ENGEL的inject AI框架深度融合注塑领域专业技术与人工智能能力，针对性解决行业面临的技术工人短缺、原料节约、质量管控等核心难题。其搭载的人工智能解决方案具体包括iQ process observer，可实时自动分析超过1,000项工艺参数，精准识别偏差并输出可执行优化建议，有效降低操作失误、支撑工艺持续优化。

 

另一大亮点是ENGEL Virtual Assistant (EVA)，这款基于人工智能助手可7×24小时在线响应，快速根据设备文档解答技术问题，并为各生产单元生成多语言定制清单与操作说明。同时，系统内置部件查找器功能，客户只需拍摄设备零件照片，即可快速完成备件识别与匹配，高效锁定所需零部件。

 

新一代的注塑机预测性维护系统，在云端数据分析层面深度应用人工智能与数字孪生技术。系统可整合多台设备的运行数据，借助机器学习模型，输出更具深度的优化建议与分析报告。

 

数字孪生作为实体设备的虚拟映射，可开展“假如”（what-if）场景模拟与参数优化，预测周期覆盖二至六周。依托这些技术突破，工厂能够实现更主动、更高效的预测性维护。

 

例如，在汽车行业，一家一级供应商为其生产散热器部件的泰瑞DH-650注塑机生产线，部署了先进的预测性监测系统。经过九个月的实际应用，该生产线停机时间减少42%，设备综合效率（OEE）也从78%提升至88%，成效显著。

 

西门子（Siemens）的智能配电管理平台NXpower Monitor，则通过整合人工智能驱动的电气特征分析（ESA）与机器学习技术，对高精度电流、电压数据进行实时解析。借助这一功能，系统可在潜在停机事件发生前五个月，提前检测出电气及机械故障，为设备维护争取充足时间，有效规避非计划停机损失。

 

此外，该系统还可提供全面的性能和效率信息，能确定用电量、成本和效率损失最高的区域。采用数据驱动的建议，相关企业可以优化其运营流程，显著减少能源浪费，并将二氧化碳排放量减少15%。

 

随着人工智能技术的不断发展，它们在监测和分析中的应用将愈来愈重要。

 

Siemens_AI.jpg

西门子的NXpower Monitor是一款智能能源管理应用程序。

 

模式转变：下一波材料开发浪潮

 

人工智能在材料研发领域的作用同样是革命性的。巴斯夫（BASF）作为化工行业龙头企业之一，利用人工智能推动材料创新，2024年在全球范围内获得了1,000多项新专利，其中约23%的专利中，人工智能和数字化起到了重要作用。

 

这些研发工作的核心是巴斯夫的QKnows平台，该平台整合了科学文献、专利和内部报告，让全球研究人员能够高效搜索超过四亿份文档。这种人工智能功能加速了对复杂科学主题的探索，为材料创新提供了宝贵的信息支撑。

 

此外，巴斯夫还开发了其第一个人工智能反应器，旨在提高化学反应的收率。过去，化学工程人员按顺序改变反应参数，这是一个耗时的过程。人工智能反应器则通过规划、执行和分析实验彻底改变了这一点。

 

该反应器可自主学习并触发下一个反应周期，最大限度地提高反应收率，显著加快优化进程——与人工方法相比，获取结果的时间缩短了20倍。巴斯夫的目标是将这一人工智能系统扩展到所有相关化学领域，进一步强化材料创新能力。

 

BASF_AI.jpg

巴斯夫与研究伙伴合作，将先进的测量技术与人工智能相结合，优化塑料的机械回收。

 

技术和可持续性之间的协同作用在食品行业至关重要。雀巢（Nestlé）正在不断减少包装中新塑料的用量，转向可回收的单一材料和其他解决方案。该食品、饮料巨头正与IBM展开合作，开发一款生成式人工智能工具，用于研发可保护食品的创新型、可持续高阻隔包装材料，同时兼顾成本、可回收性与功能性要求。

 

雀巢和IBM的研究人员利用基于人工智能的处理技术，从公共和专有文档中构建了一个已知材料的知识库。随后，该团队对一个适用的化学语言模型进行了微调，使其能够学习高分子结构的表达以及关键结构分子特征与物理化学性质之间的相关性。

 

未来成功之路

 

塑料和橡胶行业面临的关键问题已经不是是否采用人工智能，而是如何有效地实施人工智能来推动行业向前发展。

 

工业5.0代表了从以自动化为重点的制造业向将人类专业知识与GenAI相结合的协作模式的转型。这种模式既能发挥人工智能强大的数据处理优势，又能保留人们在创造性解决问题方面的核心能力。

 

为了充分把握这一转型机遇，培育人机协同的文化氛围至关重要。在这样的环境下，企业既能提升生产制造效率，又能加速材料研发创新，助力整个行业在未来实现更具竞争力、更可持续的高质量发展。


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来源：雅式橡塑网 日期 ：2026-04-30 作者 ：Victor
版权声明： 本文由“雅式橡塑网（AdsaleCPRJ.com）”原创/编辑首发，未经许可，禁止转载与摘选。对任何侵权行为，本司将依法追究法律责任。

人工智能（AI），特别是生成式人工智能（GenAI），已从实验探索阶段迈入实用化阶段，成为推动塑料与橡胶行业发展的重要技术工具。

 

传统AI主要用于数据的分类与分析，而GenAI在此基础上更进一步，具备类似人类的创造能力，可产出创新性成果。这一能力依托深度学习模型，通过对海量现有数据进行自动特征提取得以实现。

 

这类前沿技术推动了人工智能与人类之间更自然的交互，借助直观界面，将复杂数据转化为具体、可落地的建议与策略，为决策提供有力支撑。

 

从自动化到自主决策：赋能制造业升级的核心引擎

 

制造业正从传统自动化加速迈向自主决策新阶段，GenAI的快速发展，为制造业实现跨越式进步奠定了坚实基础。

 

ENGEL的inject AI框架深度融合注塑领域专业技术与人工智能能力，针对性解决行业面临的技术工人短缺、原料节约、质量管控等核心难题。其搭载的人工智能解决方案具体包括iQ process observer，可实时自动分析超过1,000项工艺参数，精准识别偏差并输出可执行优化建议，有效降低操作失误、支撑工艺持续优化。

 

另一大亮点是ENGEL Virtual Assistant (EVA)，这款基于人工智能助手可7×24小时在线响应，快速根据设备文档解答技术问题，并为各生产单元生成多语言定制清单与操作说明。同时，系统内置部件查找器功能，客户只需拍摄设备零件照片，即可快速完成备件识别与匹配，高效锁定所需零部件。

 

新一代的注塑机预测性维护系统，在云端数据分析层面深度应用人工智能与数字孪生技术。系统可整合多台设备的运行数据，借助机器学习模型，输出更具深度的优化建议与分析报告。

 

数字孪生作为实体设备的虚拟映射，可开展“假如”（what-if）场景模拟与参数优化，预测周期覆盖二至六周。依托这些技术突破，工厂能够实现更主动、更高效的预测性维护。

 

例如，在汽车行业，一家一级供应商为其生产散热器部件的泰瑞DH-650注塑机生产线，部署了先进的预测性监测系统。经过九个月的实际应用，该生产线停机时间减少42%，设备综合效率（OEE）也从78%提升至88%，成效显著。

 

西门子（Siemens）的智能配电管理平台NXpower Monitor，则通过整合人工智能驱动的电气特征分析（ESA）与机器学习技术，对高精度电流、电压数据进行实时解析。借助这一功能，系统可在潜在停机事件发生前五个月，提前检测出电气及机械故障，为设备维护争取充足时间，有效规避非计划停机损失。

 

此外，该系统还可提供全面的性能和效率信息，能确定用电量、成本和效率损失最高的区域。采用数据驱动的建议，相关企业可以优化其运营流程，显著减少能源浪费，并将二氧化碳排放量减少15%。

 

随着人工智能技术的不断发展，它们在监测和分析中的应用将愈来愈重要。

 

Siemens_AI.jpg

西门子的NXpower Monitor是一款智能能源管理应用程序。

 

模式转变：下一波材料开发浪潮

 

人工智能在材料研发领域的作用同样是革命性的。巴斯夫（BASF）作为化工行业龙头企业之一，利用人工智能推动材料创新，2024年在全球范围内获得了1,000多项新专利，其中约23%的专利中，人工智能和数字化起到了重要作用。

 

这些研发工作的核心是巴斯夫的QKnows平台，该平台整合了科学文献、专利和内部报告，让全球研究人员能够高效搜索超过四亿份文档。这种人工智能功能加速了对复杂科学主题的探索，为材料创新提供了宝贵的信息支撑。

 

此外，巴斯夫还开发了其第一个人工智能反应器，旨在提高化学反应的收率。过去，化学工程人员按顺序改变反应参数，这是一个耗时的过程。人工智能反应器则通过规划、执行和分析实验彻底改变了这一点。

 

该反应器可自主学习并触发下一个反应周期，最大限度地提高反应收率，显著加快优化进程——与人工方法相比，获取结果的时间缩短了20倍。巴斯夫的目标是将这一人工智能系统扩展到所有相关化学领域，进一步强化材料创新能力。

 

BASF_AI.jpg

巴斯夫与研究伙伴合作，将先进的测量技术与人工智能相结合，优化塑料的机械回收。

 

技术和可持续性之间的协同作用在食品行业至关重要。雀巢（Nestlé）正在不断减少包装中新塑料的用量，转向可回收的单一材料和其他解决方案。该食品、饮料巨头正与IBM展开合作，开发一款生成式人工智能工具，用于研发可保护食品的创新型、可持续高阻隔包装材料，同时兼顾成本、可回收性与功能性要求。

 

雀巢和IBM的研究人员利用基于人工智能的处理技术，从公共和专有文档中构建了一个已知材料的知识库。随后，该团队对一个适用的化学语言模型进行了微调，使其能够学习高分子结构的表达以及关键结构分子特征与物理化学性质之间的相关性。

 

未来成功之路

 

塑料和橡胶行业面临的关键问题已经不是是否采用人工智能，而是如何有效地实施人工智能来推动行业向前发展。

 

工业5.0代表了从以自动化为重点的制造业向将人类专业知识与GenAI相结合的协作模式的转型。这种模式既能发挥人工智能强大的数据处理优势，又能保留人们在创造性解决问题方面的核心能力。

 

为了充分把握这一转型机遇，培育人机协同的文化氛围至关重要。在这样的环境下，企业既能提升生产制造效率，又能加速材料研发创新，助力整个行业在未来实现更具竞争力、更可持续的高质量发展。


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