老师傅的“手感”能写进代码吗？广东这条AI涂料产线给出答案

来源：南方+

精细化工这门生意，长期靠“老师傅”。一缸涂料配方调到什么黏度、研磨多长时间，往往藏在师傅的经验里；换个批次、换个班组，品质就可能波动。与此同时，粉体投料的粉尘、IT与OT两张皮的数据孤岛、追溯不全的混料错料隐患，一直是行业绕不开的痛点。

在“AI启未来——人工智能优秀应用案例征集活动”中，祈业（佛山）软件有限公司牵头建成的工业涂料AI数字化产线，把28年行业Know-how、AI大模型与自动化产线拧成一股绳，让新品研发周期缩短50%、设备利用率提升25%、批次追溯率达到100%。

一条AI产线长什么样？

从配料到包装全链路

据介绍，这条工业涂料AI数字化产线构建了设备层、PLC控制层、MES执行层、AI分析层的四层智能架构，通过数据中台打通IT与OT，覆盖配料、搬运、投料、分散、研磨、调漆、检验、包装八大工艺环节，形成“数据采集—分析—优化—执行”的闭环。

当原料进厂，RMAC防差错系统与AGV无人搬运协同，人工配料变成系统按指令精准投料，从源头堵住混料错料。

此次同时，专利粉体自动输送系统解决了长期困扰行业的扬尘、堵料、分层难题。配方参数一键下发到设备终端，毫秒级采集运行数据，工艺下达与执行反馈双向咬合。生产过程中，在线细度检测实时回传，AI动态调节分散与研磨参数，把品质波动压到最小。

此外，10类核心设备接入数字孪生，采集频率达到毫秒级，让异常停机基本归零。环保环节，该产线的RTO废气设备与VOC浓度感知联动，风量自适应调节能耗，环保数据反过来预警工艺异常。

而整条产线的底层逻辑，是百万级生产数据训练出的AI模型，实时推荐最优配方与工艺参数。

从一家标杆到五家复制

把“Know-how”变成行业公共品

这条产线不是祈业软件一家的作品。作为广东省涂料与油墨行业协会数字化产业联盟秘书长单位，公司2025年牵头发起“精细化工与新材料数字化联合体”，联合广东政和、顺德日东、广东金宗等覆盖AI+MES、智能控制、核心装备、环保治理、质量检测的全链条企业共建。产线建成后对外开放参观交流，目前已有5家企业基于这一平台原型，启动各自的AI数字化产线建设。

这种“联合体+标杆线”的打法，指向的是精细化工行业的真问题：中小企业普遍养不起一支AI团队，但又必须面对环保、安全、品质合规的硬约束。把龙头企业的产线做成可复制的原型，让行业Know-how沉淀为公共能力，比单点卖软件更有想象空间。

据悉，祈业软件深耕行业28年，服务过国内外1000多家化工企业，其基于DeepSeek+RAG的化工新材料研发与质量追溯系统曾获2025年“广东省人工智能创新应用人气奖”。

当“老师傅的手感”终于能被写成代码、复制产线，精细化工这个传统行业的数字化，才算摸到了新质生产力的门槛。