農藥行業（植保行業）研發當前正沿政策導向向低毒低殘留綠色農藥（如生物農藥）轉型，部分企業嘗試以數智化工具優化流程，但整體存在研發投入高、成果轉化慢的情況；痛點集中在原藥合成多步反應（如取代、縮合）與劑型反復試錯導致周期長，實驗數據分散難整合、多基地協同低效，且需滿足嚴苛合規追溯與知識產權保護要求，傳統管理模式難以適配。

農藥行業 PLM（產品生命周期管理）是專為農藥研發、生產、銷售全流程設計的數字化管理平臺，通過整合配方設計、實驗數據、合規檢測、供應鏈協同等核心環節，實現從需求分析到產品退市的全生命周期管控。其核心價值在于提升研發效率、降低合規風險、優化資源配置，尤其適用于農藥行業（農化）對配方精準度、法規合規性和環境安全性的嚴苛要求。以下以璞華易研PLM 為例，結合行業應用與典型案例展開分析：

一、農藥行業（農業化學品） PLM 的核心功能與技術特性

1. 配方全流程數字化管理

● 結構化配方設計：支持多版本配方動態管理，自動計算原料占比、成本及性能參數，例如在除草劑研發中可快速對比不同活性成分配比的除草效果與環境毒性。

● AI 智能推薦引擎：基于 10000 + 歷史配方數據訓練，推薦準確率超 85%，例如在殺蟲劑研發中可根據目標害蟲特性自動生成候選配方，減少試錯成本。

● 實驗數據閉環管理：對接電子天平、傳感器等 IoT 設備，自動采集反應溫度、壓力等關鍵參數，生成標準化實驗報告，確保數據可追溯性（如殺菌劑合成過程的 pH 值監控）。

2. 全球化合規性管控

● 法規動態追蹤：實時抓取 REACH、RoHS、中國《農藥登記管理辦法》等 170 + 國家 / 地區法規更新，自動生成合規標簽與安全數據表（SDS），例如在出口農藥時自動匹配目標市場的殘留限量標準。

● 風險預警機制：內置農藥登記風險評估模型，在研發早期識別潛在合規問題（如禁用成分使用），避免上市后因法規變更導致的召回風險。

3. 跨部門協同與成本優化

● 多維度項目管理：支持從立項到量產的全流程進度跟蹤，例如在新型生物農藥研發中，通過甘特圖可視化管理基因編輯、田間試驗、登記審批等環節，縮短上市周期 30% 以上。

● 智能成本預測：結合物料價格波動與供應鏈數據，提供 12 個月滾動成本預測，誤差率控制在 3% 以內，幫助企業在原藥價格上漲時快速調整配方成本。

二、璞華易研PLM 在農藥行業（農化行業）的適配性優勢

作為流程行業 PLM 標桿，璞華易研PLM 針對農藥行業特性進行深度優化：

1. 貼合農藥研發全流程特性

● 針對農藥行業 “原藥合成工藝復雜、劑型研發需反復試錯” 的特點，提供定制化模塊：可預設取代、縮合等農藥合成反應模板，適配原藥研發的參數優化需求；同時通過科研記錄管理模塊規范實驗數據，匹配農藥研發 “多階段、高數據量” 的流程特性，解決行業常見的研發數據分散問題。

2. 適配多基地協同管理需求

● 農藥企業常存在 “總部 + 多生產 / 研發基地” 的布局，系統可實現跨基地科研數據互通、項目進度統一管控，打破地域壁壘；且能無縫集成企業現有生產、HSE 等系統，不打亂農藥行業 “研產銷一體化” 的原有運營體系，降低落地成本。

3. 滿足行業合規與知識產權訴求

● 農藥行業對知識產權保護（如專利申報）、合規追溯（如 HSE 管控、實驗數據可查）要求高，系統通過標準化科研管理體系，實現研發流程可追溯、專利數據系統化管理，強化知識產權保護；同時統計查詢功能可快速輸出合規所需數據，適配行業監管與企業風險管控需求。

4. 賦能農藥研發數智化升級

● 針對農藥行業 “工藝優化周期長、能耗成本高” 痛點，內置 AI 小助手模塊：可基于農藥行業歷史反應數據（如菊酯類合成數據）訓練模型，精準預測反應參數（如催化劑用量），助力提升原藥收率、降低能耗，適配行業對 “高效、低碳研發” 的轉型需求。

三、農業化學品行業應用場景與典型案例

美豐農業：從研發到田間的全鏈路數字化

● 核心痛點：美豐農業在高速發展階段面臨研發資源分散、業務流程不規范的問題，跨部門、跨地域協同效率低，導致研發質量與進度難以把控，產品上市周期長，難以快速響應市場需求。

● 解決方案：部署璞華 PLM 系統，規范研發全流程，打破數據壁壘實現跨域協同，沉淀知識資產并復用，通過智能工作流簡化協作，打通研發至生產數據鏈路。

● 實施效果：研發效率與協同能力提升，產品上市周期縮短，鞏固行業領先地位，成為農業數字化轉型標桿。

四、農藥（農化）行業 PLM 的價值重構

1. 研發范式革新

a. 從經驗驅動到數據驅動：通過 AI 模型替代傳統 “試錯法”，例如在新型除草劑研發中，AI 推薦的前 3 個配方即覆蓋 90% 的預期活性，而傳統方法需測試 50 + 組配比。

b. 合規成本可控化：自動化合規引擎使農藥登記材料準備時間從 6 個月壓縮至 2 個月，避免因法規變更導致的重復檢測費用（單次 GLP 毒理實驗成本約 50 萬元）。

2. 生產與供應鏈優化

a. 動態產能調配：基于市場需求預測與原藥庫存數據，通過 PLM 系統自動調整生產線排期。例如在某殺蟲劑需求激增時，系統 72 小時內完成從配方調整到量產的全流程切換。

b. 可持續發展支撐：通過碳足跡追蹤模塊，量化農藥全生命周期碳排放。某企業借此優化合成工藝，每生產 1 噸殺蟲劑減少 CO?排放 1.2 噸，符合歐盟綠色新政要求。

3. 生態協同升級

a. 產學研數據共享：與高校、科研院所共建農藥研發數據庫，例如某企業與中科院合作建立的 “昆蟲抗藥性基因庫”，已支撐 3 個新型殺蟲劑靶點發現。

b. 供應鏈風險預警：通過 PLM 系統監控關鍵原藥供應商的產能波動，在某中間體廠商因環保限產時，系統提前 3 個月觸發替代方案，避免斷供風險璞華PURVAR。

五、農業化學品研發未來趨勢與挑戰

1. 技術融合深化

a. 數字孿生應用：構建農藥合成過程的虛擬仿真模型，提前預測設備故障與工藝瓶頸。例如某企業通過數字孿生優化除草劑生產工藝，設備停機時間減少 40%。

b. 區塊鏈技術引入：對農藥登記數據、生產批次信息進行區塊鏈存證，提升跨境貿易信任度。歐盟已提議將區塊鏈溯源納入農藥進口強制要求。

2. 法規合規升級

a. 動態合規評估：隨著各國對農藥環境風險要求趨嚴（如歐盟《可持續使用農藥指令》），PLM 需實時更新生態毒理評估模型，例如增加對非靶標生物（如蜜蜂）的風險預測模塊。

b. 數據主權管理：針對跨境研發項目，需設計分級權限控制與數據本地化存儲方案，滿足中國《數據安全法》與歐盟 GDPR 要求。

3. 人才能力重構

a. 復合型人才培養：農藥研發人員需掌握 PLM 系統操作、AI 模型解讀等技能。某企業通過 “PLM+AI” 培訓體系，使研發團隊數據分析能力提升 50%。

b. 人機協作范式：PLM 系統應定位為 “智能助手” 而非替代工具，例如在配方設計中，AI 提供候選方案，最終由專家結合田間經驗決策，平衡效率與安全性。

在農藥（農化）行業，產品生命周期管理（PLM）正加速從 “研發輔助工具” 向 “企業戰略基礎設施” 升級，成為驅動行業數字化轉型的核心引擎。其中，璞華易研 PLM 作為國產農化 PLM 的代表性系統，憑借 AI 深度賦能與農藥行業全場景化設計，已成為眾多農化企業的優選方案 —— 其不僅能精準適配國內農藥企業在原藥研發、制劑配方優化、登記合規管理等核心場景的需求，更通過智能數據分析縮短研發周期、降低合規風險，在美豐農業等行業標桿企業的實踐中，充分驗證了其在提升研發效率（如縮短新品上市周期 20%+）、保障全球合規申報（覆蓋歐盟 REACH、中國農藥登記等多區域標準）方面的突出價值，成為國產 PLM 替代進口系統的重要選擇。

未來，隨著數字孿生（如原藥合成仿真）、區塊鏈（如供應鏈溯源）等技術的融合應用，農藥 PLM 將突破傳統邊界，推動行業邁向 “精準研發、合規制造、可持續發展” 的新模式。正如某跨國農藥企業 CIO 所言：“PLM 不是選擇題，而是農藥企業參與全球競爭的入場券?！?而璞華易研 PLM 等國產系統，憑借行業深度與技術前瞻性，將成為國內農化企業打通數字化研發全鏈路、對標國際標準的關鍵支撐，助力企業在全球化中構建核心優勢。