AI“調色師”，調出數智化出彩新路

——“人工智能+”賦能新舊動能轉換系列報道之十

10月15日上午10時，在位於衡水市故城縣的河北青竹畫材科技股份有限公司組裝車間，傳送帶載著空顏料盒勻速向前。隻見蜘蛛手機器人靈活轉動，精准夾起一支支管狀顏料，順著色號順序穩穩嵌入盒內卡槽。十幾秒，一盒12色顏料組裝完成。

這條產線，如今隻需3人值守，承擔著全廠約三成產能。而就在幾年前，產線前還擠著十幾名工人。

作為國內美術畫材行業的龍頭企業，青竹畫材的產品覆蓋水粉、丙烯、油畫棒等三十個大類11000多個品牌與規格。龐大的產品矩陣，曾給生產帶來不小難題。

“以往排產靠老員工經驗，調色靠腦子記配方，組裝靠手工擺放。可人的精力、記性是有限的，一個錯誤就可能造成一大批產品返工。”公司信息部負責人郭樹偉說道。

變化始於一場全鏈條的數智化升級。2022年，青竹畫材投資1800萬元，請來一位AI“調色師”：引入金蝶雲星空企業管理系統，並在其基礎上二次開發，智能排產、車間執行、設備聯網、倉儲管理等模塊陸續上線，數字化能力鋪到了畫材生產的每一道工序。

常規顏料產品，客戶隻需照著色卡下單，而青竹的訂單裡，近一半是定制單。客戶寄來的往往是一整套幾十色、上百色的樣品，每一種顏色都要單獨分析、單獨開方，照著樣品百分之百復刻，顏色偏差分毫，整批產品就過不了關。在過去，這樣一套樣品到了老師傅手裡，靠記憶摸配方、反復試色，經常需要十來天才能確定整體配方。

而如今，再棘手的樣品，研發人員也有了底氣。

“來，我給你們演示一下。”隻見公司研究院工作人員金苗苗取過樣品，把顏料均勻刮涂成標准色卡，放進愛色麗測色儀。扣合艙蓋，啟動光源亮起，幾分鐘后，色相、明度、飽和度等一組數據便顯示在屏幕上，數字能精確到小數點后兩位。一旁的紅外光譜儀、X射線衍射儀同步分析樣品成分，單項分析短則1分鐘、長則5分鐘，原料種類、配比多少在圖譜裡一目了然。

這些數據隨即匯入系統，AI對配方庫中上萬組歷史數據逐一比對，推算出最接近的基礎配方，並標出需要微調的成分比例。用數據代替肉眼“讀色”、用算法代替經驗“配藥”，正是這位AI“調色師”的看家本事。研發人員隻做針對性優化，一天之內就能敲定一整套產品的最終配方。

配方確定后，這位AI“調色師”會把其整理成電子工單，一鍵下發到配料車間。

配料車間裡，工人用手持數據採集器掃一下工單條碼，照著屏幕上的“方子”取料：鈦白、鐵紅、朱砂各色粉末按單投入料桶，地秤顯示屏上的讀數隨之變化，臨近閾值自動提示﹔膠液隨后按量注入，攪拌、研磨依次運轉，不多時，一批色膏順著管道流入灌裝線。配方不再記在老師傅腦子裡，加多加少全憑手感的日子，也就成了過去。

對這位AI“調色師”來說，調好顏色只是基本功，生產全鏈條的節奏同樣要“調”得順暢。

郭樹偉每天上班后第一件事，就是打開APS高級排程系統。當天要完成的訂單任務、每台設備的分工、各道工序的開工與完工時間、物料到位情況等信息在系統裡都能查到，不用再挨個聯系各部門負責人確認。

系統還支持“模擬推演”：插入一筆急單調整訂單的交期，產能怎麼排、庫存怎麼動，三五套方案瞬間生成，供管理人員對比選擇。過去最頭疼的產能錯配、庫存積壓等問題，也隨之明顯減少。

郭樹偉印象最深的，是兩年前一筆來自美國大型連鎖商超的急單：對方想趕開學季的銷售窗口，臨時要求一批5萬套兒童水彩顏料提前10天交貨。

“換作以前，計劃員得連夜把后面的計劃全部推翻重排，還不一定排得過來。”郭樹偉說。但這一次，他把急單錄入系統、設好優先級，系統隻用了十幾分鐘就重新排布好了全部產能，哪台設備讓位、哪道工序插單，算得明明白白。最終，急單如期交付。

實打實的數字最能說明變化：原本5個人、耗時40小時的日排產，如今3人、24小時即可完成，排產效率提升40%。企業計劃准確率提升200%，設備故障率下降100%，整體產能提升40.8%。

青竹畫材接連摘下省級工業互聯網標杆示范工廠、國家級綠色工廠等榮譽。如今，公司水粉類產品國內市場佔有率約六成，穩居行業第二，產品還銷往37個國家和地區。

“做了幾十年顏料，以前靠人做顏色、靠人排生產，現在靠數據就能把這些事做得更准、更順。”郭樹偉說，下一步企業要把更多產線、更多工序接進系統，與相關科技型企業合作，讓包裝機器人也學會“辨色”，啃下相近顏色自動識別這塊“硬骨頭”。

從一粒色粉到一盒顏料，從一張訂單到一條產線，AI“調色師”調出了萬千繽紛色彩，也為這家畫材企業調出了一條數智化轉型的出彩新路。（見習記者王耀菲）