压出是轮胎半成品核心工序，也是行业公认难啃的骨头：胶料物性随配方、存放周期（883436）、环境温湿度随时漂移，毫无规律可循；培养一名能凭手感精准控制重量偏差的操作工，平均耗时两年；从挤出到检测链路长、可控窗口极短，一旦参数失准，整段胎面直接报废。
面对这三大难题，玲珑轮胎（601966）没有选择靠"更多人盯着"，而是用AI把整条链路管了起来。
三招重构压出工序控制逻辑：
低损耗起头控制算法——传统开机要反复试参数，前面挤出的全是废料。玲珑基于历史数据预判最佳启动姿态，开机废胶损耗直接砍半。
AI智能工艺数据库——每天根据胶料实测物性、设备状态反向推演最优参数，自动推送、自动迭代，不再依赖当班师傅的状态和手感。
毫秒级在线闭环调控——机器视觉（886002）盯着挤出尺寸，发现偏差系统自动补偿，95%的偏差两次调节内拉回合格线，操作工还没反应过来，系统已经调完了。
这套方案的务实之处在于：不拆旧设备、不停产大改，以"外挂大脑"方式接入现有MES和PLC系统，复制门槛低、改造投入小，越跑越稳。
目前玲珑已完成压出工序工艺经验的数字化沉淀，下一步将把AI管控延伸至密炼、成型工序，以全链条数字化驱动轮胎制造精细化升级。
从压出到密炼、成型，玲珑轮胎（601966）正在将"老师傅的经验"转化为"可复用的数据"，将"手感的波动"固化为"算法的稳定"。当每一道工序都拥有自主感知、决策、执行的能力，轮胎制造将不再依赖少数人的个人技艺，而是建立在可迭代、可持续优化的数字化体系之上。这不仅是玲珑智能化转型的坚实一步，更是中国轮胎制造从"经验驱动"走向"数据驱动"的生动实践。
