人工智能正重塑塑料制造业，推动行业向可持续方向发展。塑料工程师协会前任主席、Clefs咨询公司总裁康纳·卡林指出，当前应用的是基于特定领域训练的大型语言模型、计算机视觉系统等狭义人工智能，而非通用人工智能。

卡林强调，人工智能在塑料制造中的直接应用之一是知识保存与获取。他解释道：“通过捕捉即将随退休技术人员流失的隐性专业知识，并在需要时让操作员能够使用这些知识，这可以通过专门为塑料加工设计的平台实现。”

制造商已投入大量资金为生产线配备传感器和数据记录器，但大部分数据未被充分利用。卡林指出：“人工智能可以弥合原始生产数据与可操作情报之间的差距。”然而，他也提到人工智能在制造业应用的三大挑战：信任、变革管理和数据质量。

塑料行业还面临日益严格的法规压力，尤其是在欧洲。卡林将《包装与包装废弃物法规》描述为欧洲在包装设计方面的重要监管干预，并强调将合规性视为设计输入的重要性。在北美，加州SB 54等立法也带来挑战。

结构性劳动力挑战在北美尤为严峻，卡林指出欧洲学徒模式是一个潜在解决方案。在材料供应方面，北美和欧洲都因依赖全球供应链而暴露问题，正投资于国内或近岸替代方案。

全球制造商正在探索将人工智能整合到运营中的最佳策略。思科报告显示，59%的受访制造商已大规模实施人工智能。预计全球制造业人工智能市场将从2025年的340亿美元增长至2030年的1550亿美元。

思科工业物联网网络产品管理负责人塞缪尔·帕斯基耶表示：“人工智能正在推动制造业生产力、质量和韧性的显著提升。这不再是试点项目；而是工作开始完成的方式。”

卡林强调，人工智能在应对可持续性挑战和提升竞争力方面发挥重要作用，但需将其作为组织投资的补充。他解释道：“当技术置于更广泛的劳动力发展承诺中时效果最佳。”

先进回收技术的成熟是塑料制造业的另一趋势。卡林指出，PET解聚已证明更具可扩展性，而混合塑料热解仍面临经济挑战。循环经济概念为将可持续性与竞争力对齐提供了框架。

卡林最后强调，行业现在拥有比历史上更多的工具，包括人工智能辅助的知识管理和更清晰的监管信号。这些工具的使用取决于领导力和意愿。