Kernpunkte:
1. Vom 1. bis 3. Juli 2026 fand in Ningbo die Konferenz zur zukünftigen technologischen Entwicklung der Beschichtungsindustrie statt, wobei KI das absolute Hauptthema der Konferenz war.
2. Die weltweit erste Rechenplattform für „Korrosions-Big-Data + KI-Deep-Learning“ wurde vorgestellt und deckt 6 Klimazonen sowie über 1500 Überwachungspunkte ab.
3. Die autonome Experimentierplattform „Materivo“ der University of Science and Technology Beijing kann Rezepturen automatisch empfehlen und Prozesse optimieren; der Haftkraftverlust von Epoxidbeschichtungen nach Salzsprühtest beträgt nur 3,3 %.
Vom 1. bis 3. Juli 2026 fand in Ningbo, Provinz Zhejiang, die Konferenz zur zukünftigen technologischen Entwicklung der Beschichtungsindustrie 2026 statt. Dieses von der China National Coatings Industry Association veranstaltete Technologiegipfel sandte ein klares Signal aus: KI verändert die grundlegende Logik der Beschichtungsentwicklung von Grund auf. Von der Rezepturentwicklung bis zur Korrosionsvorhersage, von der Laborautomatisierung bis zum globalen vernetzten Monitoring – die Durchdringungsgeschwindigkeit der KI übertrifft die Erwartungen der Branche bei weitem.
Korrosions-Big-Data + KI: Von 8 Jahren Trial-and-Error zu präziser Vorhersage
Direkte Antwort:Die traditionelle Beschichtungsentwicklung stützt sich auf die „Trial-and-Error-Methode“ – Rezeptur entwerfen → Probeplatte herstellen → Expositionsprüfung → Bewertung → Rezeptur anpassen; eine solche Runde dauert normalerweise mehrere Jahre, und die Entwicklungszeit einer Hochleistungs-Korrosionsschutzbeschichtung kann 8–16 Jahre betragen. Der Einsatz von KI verkürzt diesen Prozess auf ein Drittel bis ein Fünftel der ursprünglichen Dauer.
Mechanismus im Detail: Das augenfälligste Ergebnis der Konferenz war die von der Nationalen Wissenschaftsdatendrehscheibe für Materialkorrosion und -schutz entwickelten drei Plattformen: der weltweit erste pA-Level-Hochdurchsatz-Korrosionsmikrodetektor, die globale vernetzte Korrosionsüberwachungsplattform mit Abdeckung von 6 Klimazonen und über 1500 Überwachungspunkten sowie die erste KI-Berechnungsplattform, die Korrosionsdaten mit Deep Learning kombiniert.
Das Funktionsprinzip dieses Systems besteht darin, dass jahrzehntelang akkumulierte Korrosionsdaten (wie Korrosionsraten und Versagensmodi unterschiedlicher Materialien unter verschiedenen Umgebungsbedingungen) in ein Deep-Learning-Modell eingespeist werden, woraufhin die KI nichtlineare Zusammenhänge zwischen Korrosionsfaktoren und Beschichtungsversagen automatisch extrahiert und so die Gebrauchsdauer der Beschichtung bereits in der Rezepturentwicklungsphase vorhersagt – anstatt acht Jahre zu warten, um das Ergebnis zu sehen.
KI-gesteuerte autonome Experimente: Rezepturen nicht mehr abhängig vom „alten Meister“
Die von Professor Zhang Dawei und seinem Team an der University of Science and Technology Beijing vorgestellte “Materivo”-Autonomie-Experimentierplattform war der absolute Mittelpunkt der Aufmerksamkeit. Die Plattform kann Beschichtungsrezepturen autonom empfehlen, die Synthese und Prüfung automatisieren und sich auf Basis der Testergebnisse selbst optimieren – wodurch ein geschlossener Regelkreis entsteht. Eine von dem Team mit dieser Plattform entwickelte hochbarriere Epoxidbeschichtung wies nach dem Salzsprühtest einen Haftungsverlust von nur 3,3 % auf, und die Entwicklungseffizienz wurde im Vergleich zu herkömmlichen Methoden um mindestens eine Größenordnung gesteigert.
Akademiemitglied der Chinesischen Akademie der Ingenieurwissenschaften Xue Qunji wies in seinem Hauptvortrag auf der Konferenz darauf hin: "Nie zuvor war die Beschichtungsindustrie so eng mit den strategischen Bedürfnissen des Landes verbunden wie heute." Damit meinte er nicht nur die Unterstützung durch Korrosionsschutzbeschichtungen für Offshore-Anlagen und Kernkraftausrüstungen, sondern vielmehr, dass die KI-gestützte Materialforschungsparadigma an sich zum Kernlement der nationalen technologischen Wettbewerbsfähigkeit wird.
Vom Labor in die Fabrik: Drei Hauptszenarien für den Einsatz von KI in der Praxis
| Szenario | Technischer Ansatz | Aktueller Reifegrad |
|---|---|---|
| Intelligentes Rezeptdesign | Maschinelles Lernen zur Vorhersage der Eigenschaften von Dreikomponentensystemen aus Harz, Härter und Füllstoff | Bereits in industrieller Validierung |
| Vorhersage der Beschichtungslebensdauer | Deep-Learning-Modell basierend auf Umweltdaten und Beschleunigungstests | In einigen Szenarien bereits kommerziell genutzt |
| Produktionsqualitätskontrolle | Machine Vision + KI zur Echtzeiterkennung von Beschichtungsfehlern | Bereits im großen Maßstab eingesetzt |
Erwähnenswert ist, dass HG/T 6346-2025 „Digitalisierungsmodell und Bewertung der chemischen Industrie“ bereits im Februar 2026 in Kraft getreten ist; führende Unternehmen der Beschichtungsindustrie waren an der Erarbeitung des Standards beteiligt, und in Zukunft wird eine Zertifizierung zur Digitalisierungsbewertung durchgeführt werden – das bedeutet, dass KI-Anwendungen sich vom „Bonuspunkt“ zur „Pflichtaufgabe“ wandeln.
Quelle:2026 Future Technology Development Conference der Beschichtungsindustrie, Chinesischer Verband der Beschichtungsindustrie, Nationales Wissenschaftsdatenzentrum für Materialkorrosion und -schutz
Häufig gestellte Fragen
Kann KI Forschungs- und Entwicklungsingenieure für Beschichtungen vollständig ersetzen?
Kurzfristig nicht. KI zeigt derzeit hervorragende Leistungen bei Formulierungsempfehlungen und Eigenschaftsvorhersagen, aber für die originäre Entdeckung neuer Materialien sowie die Behandlung nicht standardisierter Probleme bei der Prozessskalierung sind weiterhin menschliche Fachurteile erforderlich. KI ist ein Hilfsmittel, kein Ersatz.
Können kleine und mittlere Beschichtungsunternehmen sich KI leisten?
Cloud-basierte Bereitstellung senkt die Einstiegshürden. Einige KI-Plattformen bieten ein SaaS-Modell – nach dem Hochladen der Anforderungen erfolgt die Berechnung durch Cloud-Modelle, bezahlt wird nutzungsbasiert. Doch die Akkumulation von Kerndaten bleibt der größte Schwachpunkt für kleine und mittlere Unternehmen.
Referenzquellen:Bericht der Konferenz für zukünftige Technologieentwicklung der Beschichtungsindustrie 2026, Chinesischer Verband der Beschichtungsindustrie, Nationales Wissenschaftsdatenzentrum für Materialkorrosion und -schutz, HG/T 6346-2025
Veröffentlichungsdatum: 5. Juli 2026