基于工业互联网的塑料智能制造体系构建

Construction of Plastic Intelligent Manufacturing System Based on Industrial Internet

摘要

塑料工业作为我国重要的基础性产业，面临生产工艺复杂、品质波动大、能耗高、柔性生产能力不足等挑战。文章系统探讨工业互联网赋能下塑料智能制造的关键技术体系，包括数据采集与生产过程可视化、智能控制与自适应优化、柔性制造与多材料协同以及供应链协同与服务平台构建。通过典型应用场景与实践案例分析阐述各项技术的实施路径与成效，进一步提出“基础数字化-系统集成-智能优化”三阶段推进策略，为企业转型提供可操作的进阶指引。最后，指出塑料智能制造未来应向机理深度融合、产业生态协同与全生命周期绿色化方向演进，为行业高质量与可持续发展提供支撑。

Abstract

The plastics industry, as a fundamental sector of the national economy, faces challenges including complex production processes, significant quality fluctuations, high energy consumption, and insufficient flexible manufacturing capabilities. The paper systematically explored the key technical framework for intelligent plastics manufacturing empowered by the industrial internet, encompassing data acquisition and production process visualization, intelligent control and adaptive optimization, flexible manufacturing and multi-material synergy, as well as supply chain coordination and service platform construction. Through the analysis of typical application scenarios and practical case studies, the implementation pathways and effectiveness of these technologies were elaborated. Furthermore, a three-stage advancement strategy of "fundamental digitization-system integration-intelligent optimization" was proposed, offering actionable guidance for enterprise transformation. Finally, it was indicated that intelligent plastics manufacturing should evolve toward deep integration of mechanisms, industrial ecological synergy, and full life cycle greening in the future, thereby providing support for high-quality and sustainable industry development.

关键词

塑料工业 / 智能制造 / 工业互联网 / 供应链协同

Key words

Plastics industry / Intelligent manufacturing / Industrial internet / Supply chain collaboration

塑料工业是我国重要的基础性产业，其产品凭借可塑性强、成本低、耐腐蚀等特性，广泛应用于包装、建筑、汽车、电子及医疗卫生等领域^[1]。然而，该行业生产过程高度依赖工艺经验与设备状态，存在工艺参数调整复杂、品质波动大、设备能耗高、模具匹配与维护成本高昂等问题，在多品种小批量生产模式下切换效率低，导致整体资源利用率不足、产品同质化竞争加剧^[2]。在环保要求提升与市场竞争日趋激烈的背景下，塑料行业亟须实现精准控制、动态优化与柔性响应的转型升级路径^[3]。工业互联网通过实时采集生产数据、贯通工艺链路为上述问题的系统性突破提供可能^[4]。借助该技术，塑料企业可实现生产过程的精准感知、实时分析与自适应优化以及供应链资源的智能调度与高效协同，从而有效突破发展瓶颈^[5]。

本文聚焦塑料智能制造的关键技术体系，深入探讨四项核心技术的应用场景与实践案例，剖析该体系的主要技术构成、应用模式与实施策略，提出循序渐进的实施路径，以期为塑料企业数字化转型提供切实参考。最终通过体系化构建帮助企业在生产效率、运营成本、产品良率及能源消耗等核心指标上实现可量化的持续改进。

1 塑料智能制造的关键技术及应用场景

塑料智能制造体系的落地实施依赖一系列关键技术的支撑^[6]，这些技术覆盖从生产控制到供应链协同的多环节，并通过具体应用场景体现其价值。

1.1 数据采集与生产过程可视化技术

塑料制品制造涉及复杂的物理化学反应体系，主要依靠热力学与流变学原理的相互作用。数据采集设备结合可视化分析工具可为精确控制及持续改进提供必要且可靠的数据支撑，保障工艺流程的安全性与稳定性。

高价值数据采集运用高精度传感器、物联网网关、对象链接与嵌入过程控制的统一架构(OPC UA)等工业协议、边缘计算节点及实时数据库等技术，从物理设备中提取、转换并汇聚数据，重点采集与塑料熔体微观状态直接相关的过程质量数据^[7]；随后在制造执行系统(MES)、实时数据库(如Aspen IP21)等平台对多源数据进行汇聚、清洗与管理。王显强等^[8]将Kistler 6157BA等型号压电式压力传感器直接嵌入模具型腔，实时监测塑料熔体充填和保压过程中的腔内压力变化曲线，直接反映熔体流动行为^[9]；同时利用Fluke Ti480 PRO红外热像仪以25 Hz的速度非接触式扫描模具表面，获取其温度场分布。基于上述数据采集，异常检测准确率从89.5%提高至97.2%，响应时间从350 ms缩短至180 ms，产品质量偏差从±0.15 g降至±0.06 g。

可视化技术在智能制造中提供多维呈现形式，包括实时监控看板、工艺过程可视化[如监控与数据采集系统(SCADA)组态画面或数字孪生]、质量数据可视化[如统计过程控制(SPC)]^[10]。图1为数智车间数据平台可视界面。以河北西伯力特种橡胶有限公司为例，该公司通过部署实时监控看板，在车间大屏及管理者移动终端动态展示订单进度、设备状态、工艺参数等关键绩效指标，使生产状况清晰直观，有力支持管理决策与流程优化^[11]，排产周期从48 h大幅压缩至2 h，订单交付周期由45 d缩短至30 d。在工艺过程可视化方面，系统通过数据集成在虚拟空间中复现生产流程，实现每件产品的原料、设备、工艺参数与操作人员等全链条信息关联，质量追溯效率提升5倍^[12]。质量数据可视化则采用SPC方法对生产全过程进行实时监控与分析，有效确保工艺稳定性。西伯力公司通过该系统实施，将质检执行效率从82%提升至98%。

1.2 智能控制与自适应优化技术

智能控制与自适应优化技术可基于制造装备，利用实时、透明的生产数据驱动生产系统自主向更优状态演进，以动态适应内外部变化^[13]。该技术使制造系统动态适应内外部扰动并始终运行在最优或次优状态^[14]。模型预测控制(MPC)包含设备的几何与运动关系，集成塑料材料的流变特性、热物理属性及结晶动力学模型^[15]，实时传感数据注入孪生体，可形成当前生产状态的虚拟映射，寻得最优工艺参数组合^[16]。研究表明，在注塑成型中，计算机模拟优化将汽车门板缩痕率从1.2%降至0.3%，优化冷却水路使模具型腔温度差从8 ℃降至2 ℃，制品翘曲变形量从1.5 mm降至0.6 mm；在挤出成型中，通过仿真调整工艺参数，可将聚乙烯管材壁厚偏差从±0.3 mm精准控制在±0.1 mm以内，同时将聚丙烯薄膜表面粗糙度从3.5 μm改善至1.2 μm；对于3D打印工艺，热力耦合模拟指导的参数优化使聚乳酸制品层间结合强度提升35%，并针对大尺寸部件将打印翘曲变形量从80 mm成功降至1.5 mm以下^[17]。

机器学习算法在该领域发挥核心作用，通过从海量历史生产数据中挖掘高维非线性关系来驱动智能决策^[18]。在质量预测方面，人工神经网络(ANN)常用于分析模具内时序数据与图像数据，建立熔体压力曲线、温度场分布与产品翘曲变形、缩痕等缺陷之间的关联模型^[19]。此外，支持向量机(SVM)等分类算法可用于实现塑料材质的快速判别^[20]。更进一步，深度强化学习(DRL)等算法使系统具备在虚拟环境中自主探索优化的能力；智能体通过数百万次仿真试错，学习如何在原材料熔融指数波动或环境温湿度变化等干扰下，动态调整注射速度与保压曲线，以稳定输出最优质量，从而将自适应优化从理论变为工程现实^[21]。

预测性维护是该技术的重要拓展应用^[22]，依托时序预测模型对注塑机螺杆扭矩、液压系统压力及油温等设备运行的高频时序数据进行特征提取(如振动信号的频谱、谐波分量)，随后利用长短期记忆网络(LSTM)等模型捕捉其随时间衰减的微妙趋势。例如，螺杆轴承磨损可能导致驱动电流谐波分量发生细微变化，监测这些特征值的演变趋势可提前数周甚至数月预测部件剩余使用寿命，从而实现预测性维护并有效避免非计划停机^[23]。

克朗斯将高精度传感器安置于吹瓶线上，构建“再生聚对苯二甲酸乙二醇酯(RPET)材料-吹塑工艺-瓶体性能”数字孪生模型。当RPET成分波动或环境温湿度发生变化时，系统可自动调整吹塑压力和拉伸速度。基于该系统，RPET瓶生产废品率由5.0%降至1.2%，在保证质量前提下使瓶坯质量减轻13.9%，显著提升了材料利用率及生产稳定性^[24]。

1.3 柔性制造与多材料协同生产能力

塑料加工行业面临订单碎片化和产品生命周期缩短的挑战，企业需要频繁进行模具更换、原料转换及生产线调整，柔性制造技术凭借数字化手段突破传统模塑工艺的技术瓶颈。

在硬件层面，快速换模(SMED)是产线柔性的基石。现代系统采用磁力或液压锁模技术，配合标准化模具接口与自动夹紧单元，可将数小时的换模停机时间缩短至分钟级^[25]。实践表明，快速换模将14道内部作业成功转换为外部作业，优化了27道工序，换模时间由3 h 44 min缩短至1 h 40 min，效率提升55.6%，同时单次换模成本由555元降至305元^[26]。

工业机器人的深度应用将柔性从主机延伸至整个生产单元^[27]。核心技术体系包括专用机器人控制器与伺服驱动、运动规划算法、力觉/视觉等多类型传感器、离线编程与仿真软件、数字孪生以及实现系统集成的工业通信接口^[28]。通过搭载模块化末端执行器，单台机器人可在同一周期内快速切换不同工具，执行取件、基于机器视觉的精密嵌件安装、三维激光测距检测及包装码垛等系列任务^[29]。其柔性核心得益于离线编程与仿真技术，工程师可依据产品三维数模，预先模拟并优化机器人运动轨迹、节拍及与注塑机的联动信号^[30]。在以可编程逻辑控制器(PLC)为主、机器人为辅的控制系统实践中，生产效率提升1.18倍，产品合格率提升9.92%，人工数量减少一半。

中央供料系统的智能化升级为多材料协同生产提供坚实基础^[31]。该过程的核心挑战在于防止材料切换时的交叉污染，可配备自动清管或原位清洗(CIP)装置。原位清洗试验结果表明，与离线清洗相比，原位清洗工艺将单台滤罐滤料清洗时间由5.00 d以上缩短至1.83 d，清洗费用由6.47万元降至4.60万元^[32]。此外，高端多材料3D打印系统采用的“离心式多材料切换”技术，如microArch M150通过高速旋转(可达10 000 r/min)产生的离心力在切换间隙彻底清除打印头内残留树脂，单次打印可支持多达2 000次材料更换^[33]。

1.4 供应链协同与服务平台构建

塑料加工企业处于产业链中游，上游受石油价格波动及树脂供应商产能影响，下游要满足主机厂严苛要求^[34]。因此，构建高效协同的供应链体系已成为制造业提升核心竞争力的关键。

工业互联网平台作为供应链协同的神经中枢，其核心技术在于通过应用程序编程接口(API)编排层与数据集成引擎，向下连接生产现场的SCADA、MES等系统，向上对接企业级企业资源计划(ERP)系统，从而打通从上游供应商到下游客户的全链路数据通道^[35]。企业通过构建或接入行业级平台，能够与原材料供应商建立基于电子数据交换(EDI)和供应商关系管理(SRM)系统的深度数据共享机制，不仅实现库存水平的透明化管理，更通过基于联合需求预测的自动补货算法动态生成采购订单并下达，显著降低供应链中断风险。与此同时，平台通过提供标准化订单接口与下游客户订单系统无缝对接，使从订单接收、生产进度到交付状态的全流程信息得以实时同步。进一步，平台通过集成运输管理系统(TMS)与物流服务商系统，并利用物联网传感器与地理信息技术，实现在途物资的全程可视化追踪^[36]。

大数据分析技术为供应链决策注入更强的预见性和科学性。通过整合宏观经济指标、行业动态信息、历史交易记录及市场需求变化等多维数据源^[37]，企业能够构建精准的预测模型。这些模型广泛采用时间序列分析、回归模型及基于Transformer架构的深度学习等机器学习算法洞察原材料价格波动趋势。同时，通过智能化计划管理系统(PMS)研判不同区域市场的需求特征，为企业采购策略制定、生产计划安排及市场开拓方向提供可靠决策依据，有效降低市场不确定性带来的经营风险^[38]。多企业部署实践表明，预测周期由每月1次缩短至每日1次，决策响应速度提升90%；库存周转率提升25%，缺货率下降40%；供应链韧性评分提升30%，断供风险降低50%^[39]。

值得关注的是，区块链与工业互联网标识解析技术为解决高端塑料制品溯源需求提供创新方案。对于食品接触级、医疗级等具有严格合规要求的特种塑料制品，区块链能够构建不可篡改的全链条溯源档案。从原材料来源、生产工艺参数到质量检测报告，每一关键环节信息均被安全记录和存储，形成可信度极高的产品数字身份证^[40]。

2 塑料智能制造的实现路径

塑料智能制造体系的构建是一个循序渐进的过程。企业应根据自身基础与业务需求制定科学合理的实施路径，并在推进过程中持续评估成效、优化调整。建议分为3个阶段推进，由易到难、由点到面，确保项目稳步落地并产生持续价值。图2为塑料智能制造体系的实施路径。

第一阶段聚焦基础数字化与自动化升级^[41]。对于塑料制造企业而言，首要任务是对车间内关键注塑机、挤出线等设备进行自动化改造，包括引入机械手臂实现自动取件、嵌件精准安装等重复性作业，不仅显著提升作业效率，更能保证产品一致性。与此同时，应该为这些设备加装高精度传感器网络，实时采集与塑料加工质量密切相关的核心工艺参数；建设稳定可靠的工业网络环境，确保这些宝贵的一线生产数据能够被流畅采集并传输至数据中心，从而将长期以来依赖老师傅经验的“黑箱”操作转变为可视、可量化的数字记录，为后续深度分析奠定坚实基础^[42]。这种根本性转变不仅实现了生产过程的透明化管理，更为后续数据分析、工艺优化及品质追溯提供了不可或缺的数据基础，是迈向更高层次智能制造的必要前提。

完成初步自动化与数据采集建设后，第二阶段核心任务转向系统集成与数据打通。此阶段目标在于通过信息技术与运营技术的深度融合，构建统一、连贯的数字主线，实现从客户订单到产品交付的全流程数字化管理。本阶段实施重点在于部署并有效集成面向塑料行业特性的MES、ERP及产品生命周期管理(PLM)系统。当新塑料零件订单进入系统时，数据能够自动贯穿从产品设计中的模具信息到生产排产，再到车间现场工艺参数调用，最后到成品入库的完整流程。这种深度集成价值在塑料行业高频次生产切换中尤为凸显，系统能够自动协调模具准备、原料配送与设备调试等环节，确保生产信息在换模、换料过程中保持连续与准确。操作人员在工位终端即可实时查看订单进度、物料消耗与质量检测数据，形成生产要素闭环管理。此运营模式减少了因信息脱节导致的待机时间与错料风险，更优化了整个价值流的运作效率，为企业精细化管理奠定了坚实基础^[43]。

在数据全面贯通的基础上，第三阶段迈向智能优化与生态协同这一更高层次。企业可引入人工智能(AI)与大数据分析等先进技术，对长期积累的塑料工艺数据进行深度挖掘；基于机器学习算法构建的工艺优化模型，可针对不同牌号原材料及产品特征自动推荐最优工艺窗口^[44]。更为先进的是，系统能够根据熔体黏度、结晶度等实时监测数据，动态调整注射速度、保压曲线等关键参数，使生产过程具备对原材料批次波动的自适应补偿能力，显著提升产品质量一致性。这种智能化能力将进一步延伸至整个产业生态的协同运作。企业通过工业互联网平台与上下游伙伴建立数据连接，实现从原材料采购预测、协同生产计划到物流配送状态的全程透明化管理^[45]。当市场需求发生变化时，系统能够快速触发供应链协同响应。原材料供应商根据共享需求预测调整供货计划，模具维护团队依据设备状态数据提前安排保养，物流服务商则基于实时产能预测优化运力配置，构建以数据驱动、能够快速响应市场变化的柔性制造网络，从而在激烈的市场竞争中确立持续的核心竞争优势。

3 未来展望

在现有三阶段实施路径的基础上，基于工业互联网的塑料智能制造体系将向更高层次的智能化、生态化与绿色化方向演进。

智能决策将深入到高分子材料加工机理的核心。未来的数字孪生将不再只是设备的镜像，而是关注塑料熔体在型腔中的流动、冷却及相变过程。利用流变学模型及实时传感信息，仿真软件可对多种牌号塑料的注塑过程进行精准再现，预测并防止短射及翘曲等问题。AI将基于对熔体黏度、结晶度等微观参数的深刻认知，自主优化从塑化到保压的全工艺窗口，使注塑机不仅实现稳定生产，更能“理解”材料特性，针对原料批次变动进行自我补偿，从而保证高端制品的顶级品质。

产业协同将围绕塑料特有的价值链构建。工业互联网平台可形成以改性塑料生产商、模具供应商、终端客户及品牌商为主体的垂直整合生态体系。在此生态系统中，数字化模具数据可在网上快速流通并被广泛共享，从而大幅缩短新产品开发周期。利用区块链技术构建从“原油-单体-聚合物-成品”全过程追溯系统，不仅可满足食品接触材料及医疗器械的合规要求，还能推动再生塑料向高端应用拓展，前瞻布局绿色供应链管理体系^[46]。

体系发展的终极动力源于塑料全生命周期的绿色闭环。智能制造系统直连“城市矿产”数据在对再生料成分、热历史及性能进行精确分析后智能生成并动态调整掺混方案，从而打破再生料难以用于精密产品制造的瓶颈。体系可为生物基塑料、可降解材料的精准开发及高效生产提供支撑，以材料革新带动整个行业摆脱对石化原料的依赖，形成涵盖设计、制造、应用及循环利用的绿色发展新路径。

4 结语

本文系统阐述塑料智能制造的关键技术体系、应用场景及阶段化实施路径。研究表明，以数据驱动为核心的工业互联网技术能够有效实现生产过程精准控制、资源动态优化及供应链协同响应，助力塑料企业突破效率、品质与柔性等多重瓶颈。未来，随着数字孪生、人工智能及区块链等技术与塑料加工机理深度融合，行业将进一步向智能决策、生态协同及绿色闭环方向演进，构建具有韧性与可持续竞争力的产业新生态。塑料智能制造的深入推进，不仅关乎企业转型升级，亦对我国制造业整体竞争力提升具有重要现实意义。

参考文献

[1] 李丹. 中国式现代化下塑料产业绿色转型的实践路径[J]. 塑料科技, 2023, 51(5): 120-123.

[2] 陈建清. 科技赋能塑料制品产业升级问题研究[J]. 现代工业经济和信息化, 2025, 15(2): 27-29.

[3] 高敏, 赵举伟. 循环经济背景下塑料产业的转型发展路径[J]. 塑料助剂, 2024(5): 72-75.

[4] 吕晓龙, 李庆党. 工业互联网背景下发展高分子材料循环经济产业的研究[J]. 中国轮胎资源综合利用, 2022(12): 40-47.

[5] 查菲, 魏腾展. 5G背景下塑料类制造业的创新发展路径分析[J]. 塑料助剂, 2021(2): 81-84.

[6] JOSE S A, TONNER A, FELICIANO M, et al. Smart manufacturing for high-performance materials: Advances, challenges, and future directions[J]. Materials, 2025, 18(10): 2255.

[7] 解方. 基于物联网数字工厂与智能工厂的整合[J]. 科技视界, 2024, 14(25): 42-45.

[8] 王显强, 李娜. 基于电声传感技术的注塑工艺过程监控与优化研究[J]. 电声技术, 2024, 48(10): 141-143.

[9] 陈路, 黄志高, 周何乐子, 等. 移动边界下塑料熔体充填模拟的稳定性方法[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2023, 51(6): 137-143.

[10] 张玛丽. 基于计算机辅助设计的夹芯注塑成型可视化分析[J]. 塑料科技, 2023, 51(1): 115-119.

[11] 王海峰, 郭晓军, 王振东. 某保温管厂发泡车间智能监控系统研究[J]. 装备制造技术, 2020(11): 60-63.

[12] 吴轶凡. 注塑车间数字孪生系统关键技术研究[D]. 西安: 长安大学, 2022.

[13] 李井林. 智能制造环境下的机械自动化生产线优化与自适应控制系统设计[J]. 模具制造, 2024, 24(3): 170-172.

[14] 徐秀英. 模糊PID控制在塑料挤出机中的应用研究进展[J]. 合成树脂及塑料, 2021, 38(6): 75-78.

[15] 卢源. 基于相空间重构和Stacking集成学习的塑料制品出口额预测[D]. 北京: 中央财经大学, 2024.

[16] 王安邦, 孙文彬, 段国林. 基于数字孪生与深度学习技术的制造加工设备智能化方法研究[J]. 工程设计学报, 2019, 26(6): 666-674.

[17] 马少锋, 姚磊. 注塑模拟技术的塑料件结构及工艺分析[J]. 模具制造, 2025, 25(11): 144-146.

[18] CHEN J X, LU L, CHEN M Y, et al. Optimization of artificial intelligence algorithms for intelligent manufacturing: Enhancing production efficiency and supply chain stability[J]. Journal of Organizational and End User Computing, 2025, 37(1): 1-28.

[19] 于志省, 李应成, 王宇遥, 等. 人工神经网络在材料开发中的应用研究进展[J]. 工程塑料应用, 2023, 51(2): 158-164.

[20] 黄河, 邹伟, 王荣吉. 废旧塑料鉴别与回收技术的研究进展[J]. 现代塑料加工应用, 2022, 34(2): 48-51.

[21] 王鑫旭, 闫承琳, 李晓旭, 等. 机器学习在增材制造中的研究进展[J]. 材料导报, 2025, 39(): 564-576.

[22] 刘一蒙. 智能算法在塑料数字化生产车间的应用优势与前景[J]. 塑料助剂, 2025(4): 123-127.

[23] 周后文. 基于智能制造管理系统的数字化车间转型问题与对策研究: 以B公司为例[D]. 包头: 内蒙古科技大学, 2025.

[24] 高罔. 克朗斯自动化生产线吹瓶机浅谈[EB/OL]. (2023-07-29).

[25] 郭春东, 李唱唱, 孙芷芸. 基于快速换模技术的注塑车间生产优化[J]. 工程机械, 2023, 54(9): 175-181.

[26] 李文忠, 周炳海. 快速换模在注塑生产中的应用[J]. 精密制造与自动化, 2025(2): 53-58.

[27] 刘小娟, 郑浩枫, 王子博, 等. 基于工业机器人的注塑加工嵌件及成品取放自动化产线设计[J]. 机电工程技术, 2024, 53(10): 57-61.

[28] GAO F Y, XIE D C, XIE Y. Load detection of industrial robots in manufacturing environment based on improved FNO network[J]. Frontiers in Mechanical Engineering, 2025, 11: 1666911.

[29] 曹月真, 薛鹤娟, 王素芹. 自动化技术在塑料产品领域的应用分析[J]. 塑料科技, 2021, 49(9): 116-119.

[30] 于果然. 工业机器人在自动化控制中的应用分析[J]. 科技与创新, 2020(22): 149-150.

[31] 吴峻睿, 谢仲铭, 叶培华, 等. 一种在中央供料系统中的输送与检测装置研制[J]. 机电工程技术, 2022, 51(2): 129-132.

[32] 张冰. 三元复合驱采出水过滤罐滤料原位清洗工艺研究和应用[J]. 油气田地面工程, 2023, 42(11): 12-16.

[33] 南极熊3D打印网. 国产多材料离心式4D打印机来了!摩方精密与质多三维联合推出microArch M150 [EB/OL]. (2025-10-13).

[34] 苏畅, 朱彤, 张波. 工程塑料的性能研究及应用[J]. 天津化工, 2025, 39(5): 141-145.

[35] 潘日盛. 塑料制品企业物流管理的数字化转型路径研究[J]. 中国航务周刊, 2025(16): 87-89.

[36] 孟妍. 塑料制品企业绿色供应链的物流成本控制研究[J]. 塑料助剂, 2025(4): 131-136.

[37] 张颖慧. 企业安全生产大数据分析与决策支持系统研究[J]. 中国信息化, 2025(6): 83-84.

[38] 吕延涛. 塑包行业原材料价格波动对企业财务管理的影响研究[J]. 经济师, 2025(4): 84-85.

[39] 实在智能. 大模型RPA融合的供应链需求预测系统[EB/OL]. (2025-07-11).

[40] 樊丹. 数字化转型赋能塑料企业智能制造与高效管理[J]. 塑料助剂, 2025(4): 128-130.

[41] 许卫丽. 数字化转型下智能制造技术研究[J]. 产业创新研究, 2025(18): 84-86.

[42] 张友根. 虚拟工厂科学发展开拓塑料加工智能数字化转型升级新模式[J]. 塑料包装, 2025, 35(3): 28-41.

[43] 张琼. 塑料企业数字化营销转型发展[J]. 塑料助剂, 2025(2): 114-116.

[44] LUANGPAIBOON P, ATTHIRAWONG W, HIRUNWAT A, et al. Statistical learning-driven parameter tuning in injection molding using modified simplex method[J]. Results in Engineering, 2025, 27: 106690.

[45] 先梦瑜. 塑料制造企业物流数字化应用[J]. 塑料助剂, 2024(5): 91-94.

[46] 孙浩, 燕翔, 达庆利. 双渠道逆向供应链的区块链应用策略分析[J]. 数学的实践与认识, 2025, 55(7): 273-288.

基金资助

2024年度中国职业技术教育学会分支机构科研课题重点项目(ZJ2024A022)