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。

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：

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；

2、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。

当前，AI落地工业领域的核心挑战在于行业适配性、摆脱单纯辅助的价值局限——既需技术紧贴实际需求，同时从辅助转变为核心决策支撑。鼎捷以流程行业PLM配方场景破局，通过四大核心技术特征实现研发范式重构：

主智能体（配方设计专家）分解任务，调度配方推荐、性能预测、合规校验等子专家Agent，并联结文档解析、法规检索等通用Agent，实现多目标优化。

类似于AI大模型的深度研究模式，当你给定若干参数目标（包含硬约束和软约束），其以最优解为目标，找到与目标最接近的若干配方。

以涂料行业为例，其会根据耐冲击性、附着力、涂膜光泽等多个参数的给定目标值，寻找已有配方库中最匹配的5-10个配方并按优先级排列。

构建企业研发知识体系是知识推理和精准推荐的基础，一站式封装产品配方、试制履历、检测方案以及项目文档和知识经验，实现产品开发前可借鉴、开发中可丰富、同时供应链上下游可协作的企业级知识经验共享。

鼎捷早在2015年先手布局“智能＋”战略，作为工业AI落地和创新实践的先行者，AI智能应用已覆盖企业研发设计、生产制造、质量管控、经营管理、服务售后等五大领域，切实撬动新的生产动力。

鼎捷AI+流程行业PLM作为一款专业的一体化数字化研发管理平台，聚焦研发项目管理、样品试制生产、试验检测三大场景，提供轻量化的解决⽅案，目前已广泛运用于化工新材料、美妆等典型流程行业，并通过其优异的性能和对前沿技术的运用，助力企业快速提升研发实力。当流程行业PLM与AI深度融合将重构涂料研发价值链，将经验依赖的“试错实验室”转化为数据驱动的“智能推演中心”，助力企业降本、增效、控险三重跃迁！