人工智能（AI）技术浪潮席卷全球，我们几乎天天能听到“AI”这个缩写词。聊天、翻译、作诗、绘画……十八般武艺样样精通，AI开始融入并重塑人类生活的方方面面。除了民用领域，包括塑料工业在内的制造业对AI应用的探索也已渐入佳境。AI正从辅助决策的工具，演变为驱动千行百业智能化转型的核心生产力引擎，以润物无声的方式实现着复杂过程的自动化、降本增效、故障诊断、风险预警、创新突破……为传统产业的转型升级和变革打开了新路径。在去年本公众号对德国K展的深度回顾系列报道第二篇文章 - 《当塑料遇上AI，从“制造”到“智造”的临界点已至》中，我们对AI技术已有所触及与探讨。

破局之道：AI应用的六大核心场景

在中国塑料产业版图中，中小微企业占比超80%，它们普遍面临利润薄、资源有限、技术基础薄弱的现实困境，却也承载着产业转型的关键使命。过去，AI常被视为头部企业的奢侈品，但随着解决方案日益成熟与普惠，AI正从遥不可及变为中小企业降本增效的实用工具。接下来，小编将从中小企业的角度出发，剖析AI在六大核心环节的落地潜力与可行路径。

 材料开发：AI降低研发门槛，聚焦细分场景定制 

人工智能可以通过应用基于模拟的设计方法和分析大量数据来识别最佳材料特性，从而帮助开发新材料和配方。

中小企业在材料开发上的核心痛点是研发周期长、试错成本高，难以与头部企业比拼基础研究。但可通过AI聚焦应用型材料优化，在细分场景实现突破。新型高分子材料研发周期从传统模式的5-8年缩短至18-24个月。2025年实验室阶段的新型生物降解塑料配方超过1200种，其中32%具备商业化潜力。

2024年成立的中小型生物基材料企业 - 象生新材（深圳）有限公司，依托AI纳米催化与多相微流反应技术平台，解决了生物基材料FDCA（2,5 - 呋喃二甲酸）量产难、成本高的痛点。其核心路径是：通过AI模拟“催化剂结构 - 反应能垒”关联规律，构建“催化剂结构 - 性能”预测模型（见下图），结合流体模拟优化反应条件，实现FDCA一步法制备，收率与工艺稳定性显著提升，同时降低三废处理成本。目前该企业已落地百吨级产线，计划2026年升级千吨级柔性产线，产品已在高阻隔包装、功能聚酯薄膜等领域与多家企业达成合作意向。

 流程优化： AI破解小批量、多品种之生产难题 

中小企业多承接定制化订单，常面临换模频繁、工艺参数不稳定所导致的效率低下。AI可通过分析操作数据和传感器数据，算法可以识别模式并提出提高效率的建议，实现流程精益化，减少能源消耗和浪费。

华东某汽车内饰件注塑企业（为知名车企配套的中型企业），引入金蝶云・星空的AI辅助流程优化模块后，解决了订单变更频繁、换模耗料高的痛点。系统通过AI分析历史生产数据（如不同ABS料的熔融指数与注塑温度的关联），更换模具或原料批次时自动推荐最优参数（如料筒温度、注射压力），试模次数从传统5-8次降至2-3次，生产准备阶段原料损耗降低15%；同时通过APS高级排程算法优化生产序列，减少非必要换模，车间整体产能利用率提升 20%。此外，通过ECN（工程变更）智能协同模块，变更响应时间缩短70%，因信息传递错误导致的物料报废基本杜绝。

据全球注塑机头部企业ENGEL公司预测，到2028年，40%的新注塑机将具备由AI驱动的自主性。

 预测性维护：AI先知先觉，减少突发停机损失 

人工智能在塑料行业最有前途的应用之一是预测性维护。这是一种积极的方法，通过AI驱动，在设备发生故障之前预测出来。

中小企业设备多为中低端机型，缺乏实时监控手段，突发的故障停机常造成数万至数十万元损失。AI预测性维护可通过“低成本传感器+简易算法”的软硬结合手段，硬件捕捉诸如温度值、振动水平、压力测量、流量和电机电流消耗等重要参数，软件分析这些数据，以识别出可能表明潜在设备问题的模式和异常，实现风险预警，使企业的维修团队能够采取主动措施。据了解，智能注塑设备的故障预警准确率提升至94%。

美国DataToBiz公司服务的某全球塑料包装企业，通过AI预测性维护系统解决了设备突发停机问题。该系统通过传感器采集设备振动、温度、电流等实时数据，结合AI算法分析历史故障数据，可提前识别潜在故障并触发预警，指导预防性维护。应用后，企业非计划停机减少30%，维护成本降低22%，同时避免因停机导致的订单延误损失。对于中国塑料中小企业，可借鉴其“低成本传感器+订阅制AI服务”模式，无需一次性大额投入即可落地。

 质量控制：AI替代人工检测，实现毫秒级精准判定 

中小企业质检多依赖人工，存在漏检率高、标准不统一的问题。人工智能可以通过分析图像或传感器数据，来检测塑料产品的缺陷或不规则性。这有助于在早期阶段识别有缺陷的产品，提高生产质量。

作为五粮液酒业旗下全资子公司，四川省宜宾普拉斯包装材料有限公司率先提出“AI+战略”，其中质检是其AI转型的核心应用场景。普拉斯选择携手腾讯云，基于腾讯TI平台的AI开发能力与工业质检场景需求进行深度融合，通过对瓶盖领域缺陷样本训练的深度学习模型，实现毫秒级精准识别，不仅检测效率大幅提升，检测准确率也显著提高，重大缺陷的漏失率降至0%，一般缺陷的漏失率降至万分之三。同时，AI质检还带来了成本的降低和员工价值的提升。通过AI质检的应用，普拉斯每班检测人员减少了75%，充分释放人力以投入更有创造性的工作。

隶属中船重工的洛阳双瑞橡塑科技有限公司，为解决风电叶片大梁拉挤板的“微小瑕疵检测难”问题，与昇腾AI公司合作打造AI质检系统。该系统通过工业相机捕捉实时影像，结合昇腾AI的预训练缺陷识别模型，可识别0.1mm 级的缝隙、脱膜布偏差，检测准确率从人工的85%提升至99.5%，检测效率提升3倍，单条生产线设备投入控制在50万元以内。对于更小的注塑配件企业，可选择即插即用的AI质检模块（如搭载现成缺陷模型的相机），单台成本约10-15万元，6-8个月即可通过节省人工成本收回投入。

 生产计划和管理：AI打通数据孤岛，实现智能协同排产 

塑料加工属于“离散制造”，这种制造类型的订单批次复杂、配置多样，多数订单都是定制化的。过去，中小企业排产依赖人工，不仅零部件核查效率低，还容易出现订单优先级混乱，进而导致缺料停产。AI可通过ERP +数据协同，实现智能调度，快速完成排产，销售人员可向客户精准承诺出库与上线时间，生产线停工率大幅降低。

生产橡塑胶管的河北瑞源橡塑制品有限公司上线了产业大脑的离散制造协同系统，自动识别生产类型并触发物料调拨，实现了从“人盯”到“数管”的转变，显著提升了生产管理效率。

 废塑料管理：AI提升分拣纯度，切入高值回收赛道 

在废塑料回收过程中，必须高速处理海量数据，以持续优化流程。中小企业若涉足此领域，常面临分拣效率低、纯度不足等问题。而人工智能正是实现这一目标的理想工具。AI使用图像识别技术、机器学习和机器人技术，来帮助对塑料废物进行更快、更准确的分类和识别，提升再生料价值，有助于促进循环经济。

陶朗（Tomra）集团自主研发的、基于深度学习技术的AI分选解决方案GAINnext™在去年4月正式进入中国市场，并率先与年产能30万吨的回收企业 - 泉州灿华（见下图）达成合作，其核心价值是通过AI深度学习，区分材质、颜色、外观特征，实现PET/PP等高纯度分选，同时减少产线长度、降低设备成本。

挑战与应对：跨越AI落地的现实鸿沟

塑料行业的许多中小企业在采用人工智能时面临着多重挑战，减缓着应用AI，包括：

◆数据适用性和安全性：高质量、安全的数据是AI的“燃料”，因为精确的预测和优化需要广泛和高质量的数据集，而数据隐私和安全可保护敏感信息。但现在许多企业数字化程度低，数据积累不足。

◆技术与人才短缺：AI的使用改变了工作流程，许多中小企业的员工可能首先需要接受人工智能技术的培训，内部员工培训成本高。

◆流程与结构的不兼容：AI工具可能与现有老旧设备、管理系统难以兼容，改造集成复杂。
◆低数字化：有限的数字基础设施阻碍了人工智能的数据可用性，需要大量的投资。
◆员工的接受度：AI可能会淘汰一部分不大需要动脑筋的工作，对AI竞争上岗的忧虑不可避免地困扰着基层员工。如果员工抵制变革或成本超过收益，一些企业选择不采用人工智能。解决好AI伦理问题，才有可能真正走向“人机共生”的新未来。愿意学习和尽快接纳AI浪潮的企业，在未来将会走到前列。

中小企业的应对之道在于采取“小步快跑、聚焦痛点”的策略：从单一、最迫切的场景试点开始，优先选择云服务或模块化解决方案以降低初始成本，并与具备行业知识的科技服务商紧密合作。

前景展望：“AI+”行动下的战略机遇

2025年，国务院在《政府工作报告》中首次写入 “人工智能+”行动，并将其提升至国家战略层面。这为塑料行业，尤其是中小企业，指明了明确的政策方向和发展动能。

对于中国塑料产业中小企业来说，人工智能AI值得投资吗？答案会越来越多成为“是”。尽管中小企业面临以上所述在数据、集成和熟练劳动力方面的挑战，但对技术进步和可持续性的双重追求，正汇聚成不可逆转的驱动力。

AI不是炫酷技术，它的价值并非颠覆，而是赋能 - 让传统工艺更稳定、更高效，成为解决实际问题的工具。通过将AI技术与深厚的行业知识相结合，让其在应用端走深向实，AI就能从“曲高和寡”变为“雪中送炭”，成为中小企业在激烈市场竞争中实现提质、降本、增效与绿色转型的关键助力。