Лаки, Краски и AI — Кто Кого?

Производители лакокрасочных покрытий всё чаще используют технологии искусственного интеллекта (ИИ), чтобы повысить свою конкурентоспособность, сократить издержки, ускорить производство и улучшить качество продукции. ИИ помогает с подбором цветов, оптимизацией формул, контролем качества и предиктивным обслуживанием оборудования. В этом материале мы подробно рассмотрим роль ИИ в лакокрасочной промышленности.

Индустрия лакокрасочных покрытий охватывает множество сегментов: от строительства и автопрома до мебели, медицинских изделий и специального оборудования. Сегодня краски применяются не только для эстетики, но и для функциональных целей — например, для антимикробных покрытий, самоочищающихся красок и покрытий для солнечных панелей.

Пандемия COVID-19 негативно повлияла на промышленный сегмент в 2020 году, вызвав падение глобального рынка на 4,2%. Однако индустрия восстанавливается и стремительно возвращается к докризисным показателям. По данным Statista, к 2029 году мировой рынок красок достигнет 235 млрд долларов США.

Цифровизация и устойчивое развитие — ключевые тренды, которые сегодня движут отрасль вперёд. Производители и ритейлеры активно внедряют ИИ и машинное обучение, чтобы оптимизировать производство, контроль качества, логистику и продажи.

ИИ позволяет прогнозировать поведение покрытий, повышать производственную эффективность, совершенствовать рецептуры, улучшать клиентский опыт и значительно экономить ресурсы.

Почему ИИ важен для производителей красок и покрытий

ИИ играет важную роль во многих аспектах производства — от создания износостойких покрытий до разработки новых химических формул с повышенной адгезией или самосмазывающими свойствами. Алгоритмы машинного обучения моделируют свойства материалов, предсказывают результаты, анализируют составы и помогают создавать инновационные рецептуры.

С помощью ИИ можно анализировать токсичность продуктов, отслеживать рыночные колебания цен, оценивать экологичность формул и подбирать альтернативные материалы. Компьютерное зрение используется для анализа изображений микроструктур, что позволяет разрабатывать «умные» покрытия с улучшенными характеристиками.

В статье Американской ассоциации покрытий описывается, как ИИ помогает подбирать рецептуры смол с помощью сложных алгоритмов. А Эрик Саппер, профессор химии и технологии покрытий, подчёркивает: «Вам не нужно выбрасывать наработанные годами знания при внедрении ИИ. Напротив, ИИ легко интегрируется в существующие научные подходы и бизнес-процессы.»

Это значит, что переход к цифровым технологиям будет не разрушительным, а наоборот — плавным и естественным. Рассмотрим подробнее, как ИИ экономит ресурсы и улучшает работу предприятий.

Где применяется ИИ в лакокрасочной отрасли

ИИ и машинное обучение применяются не только в R&D (исследованиях и разработке), но и в подборе цветов, маркетинге, логистике и обслуживании клиентов.

Подбор цветов

Южнокорейская компания KCC Corporation разработала систему K-Smart, которая использует ИИ для подбора и смешивания цветов за 5 минут. Модель обучалась на данных, собранных за 50 лет. Схожие решения предлагают такие компании, как Sherwin-Williams (ColorSnap Match), X-Rite (Color-Eye), Datacolor и другие.

Преимущества ИИ в подборе цвета:

1. Скорость: автоматический подбор занимает минуты вместо часов.

2. Точность: исключаются ошибки и субъективность человеческого фактора.

3. Экологичность: уменьшается перерасход и отходы краски.

4. Клиентоориентированность: пользователи получают нужный оттенок без компромиссов.

5. Инновации: появляются новые цвета и комбинации, ранее недоступные.

Оптимизация формул

Раньше создание новой рецептуры происходило через утомительный метод проб и ошибок. ИИ позволяет моделировать поведение компонентов заранее и предсказывать свойства конечного продукта.

Как ИИ помогает оптимизировать формулы:

1. Прогнозирование: симулирует поведение ингредиентов и их взаимодействие.

2. Аналитика: выявляет закономерности в больших массивах данных.

3. Оптимизация процессов: снижает отходы и энергопотребление.

4. Гибкость: позволяет быстро адаптироваться под запросы рынка.

Контроль качества

ИИ помогает вовремя обнаружить дефекты и ошибки ещё на этапе производства, не допуская брака в финальный продукт.

Преимущества ИИ в контроле качества:

1. Точность: выявляет дефекты быстрее и надёжнее, чем человек.

2. Эффективность: сокращает время на проверку и снижает затраты.

3. Стабильность: обеспечивает единое качество независимо от партии.

Предиктивное обслуживание

ИИ анализирует данные о работе оборудования (вибрации, температура, энергопотребление) и предсказывает возможные поломки.

Почему стоит внедрить предиктивный сервис:

1. Надёжность: снижает риск аварий и простоев.

2. Экономия: уходит необходимость в срочном ремонте.

3. Производительность: всё оборудование работает стабильно и на максимум.

4. Безопасность: предотвращаются аварии и повышается защита персонала.

Как внедрить ИИ в лакокрасочное производство

Переход к цифровым технологиям требует стратегии и грамотного подхода. Вот пошаговый план:

1. Оцените текущие процессы и цели. Поймите, чего вы хотите достичь с помощью ИИ.

2. Разработайте стратегию внедрения. Учитывайте мнения сотрудников и их опыт.

3. Выберите AI-подрядчика. Лучше всего сотрудничать с независмой компанией, которая предоставит широкий спектр услуг.

4. Решите, разрабатывать модель с нуля или адаптировать готовую. Это зависит от бюджета и ваших задач.

5. Интегрируйте ИИ во все отделы. Создайте единое хранилище данных и используйте дашборды.

6. Обучите команду. Люди должны понимать, как использовать аналитику для принятия решений.

7. Настройте поддержку и сопровождение. Консалтинговая компания обеспечит стабильную работу ИИ-инструментов.

А используют ли ИИ реальные компании?

ИИ уже меняет индустрию красок и покрытий. Но готовы ли все компании к этим изменениям? Мировой рынок растёт с прогнозируемым среднегодовым темпом роста (Compound Annual Growth Rate, CAGR) в 7,6% до 2027 года — однако внедрение ИИ требует осознанных инвестиций.

Как сказала Ребекка Либерт, исполнительный вице-президент PPG ещё в 2020 году:
«Цифра — это будущее, а данные — наш путь к нему. Чем быстрее компании это поймут, тем успешнее они будут.»

Её слова актуальны и сегодня. Чем раньше производители начнут цифровую трансформацию, тем легче им будет сохранить и усилить позиции на рынке.

Заключение

ИИ, машинное обучение и большие данные продолжат оказывать колоссальное влияние на лакокрасочную отрасль. С развитием концепции Индустрии 4.0, производителям нужно адаптироваться к новым условиям, внедряя цифровые решения и подключённые устройства (IoT).

Источник