淮安：18505218550
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相较于离散型制造，流程行业具备连续生产、配方驱动等多重特性。涂料化工领域正是其典型行业，2024年涂料产业以年5%的国内增速保持高效成长，而配方需求是流程的起点，配方中0.1%的组分差异可能导致性能不合格。
摆脱传统涂料产业研发依靠人工经验、配方依赖性强、参数耦合度高、小批量多品种等特性，成为企业打造产品护城河的关键。当AI从消费侧涌入工业场景，其强大模型分析、多模态交互及预测决策能力将为涂料企业配方提效带来质的飞跃。
告别人工经验依赖
专属涂料行业配方AI应用矩阵诞生
身处涂料企业，您的配方日常是否是这样：
配方查重度高，但每次都得按经验从0开始做！错题错了再错，失败配方无记录和预警！高度依赖老师傅经验，但初级和老师傅之间隔着取经路，培养成本太高了！
作为工业级AI落地先行者，鼎捷在其流程行业PLM之上融合AI大数据等先进技术，以“数据治理+知识库+行业模型+AI应用”四步走模式，形成涂料行业专属场景应用矩阵—配方设计专家。其打通OA\ERP\ MES等企业业务数据，以准确的数据为养料，结合鼎捷雅典娜数据中台数据治理能力，在鼎捷大模型与行业专属小模型共同作用之下，构建贴合行业业务所需的深度应用。
目前已囊括配方推荐、性能预测、配方生成、合规稽核等典型场景，让工程师从以前只能“翻历史、猜方案”，变成负责“审核+优化”关键模块，确保配方又快又合规的同时，充分发挥人力创新潜能：
一键“抄作业”：根据已有配方库快速筛选/查询已有配方甚至直接推荐相似度高的若干配方供参考，提升配方复用；
AI智能“老师傅”上岗：在配方推荐基础上提出修改建议（结合材料表征，行业配方模型，历史经验）通过性能预测模型验证；
专业靠谱，对标行业前列：在配方推荐+建议基础上结合外部大模型和行业知识直接得到配方生成结果；
那么AI是如何协奏出高效配方的交响呢？当需求来袭，流程行业PLM的AI配方设计专家真实情景将会分为4步：
1、配方推荐：
客户提交一个需求（文字、文件、参数均可），LLM模型先自动解析出结构化的性能目标；调用“配方推荐小模型”，基于历史数据生成一批初步候选方案；
、性能预测（基于配方推荐后的调整）：
传给“性能预测模型”，判断各配方能否达标；
3、配方生成：
通过配方推荐及性能预测模型，基于设计目标直接生成可靠的配方和机台工艺参数，指导试制验证和量产方案的微调最后，把高命中率的配方交给工程师审核、试制。而后系统还会自动生成试制方案，并同步到PLM或ERP，整个流程实现闭环。
4、结果反馈：
新的配方和检测数据进入AI配方专家模型，完成知识资产积淀和模型的再优化。
