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从新材料设计到上市的全流程智能数据驱动解决方案
材料化工
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从新材料设计到上市的全流程智能数据驱动解决方案
数据智能驱动 加速产品上市
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新材料研发与上市过程中面临的挑战

高投入、高难度、高门槛、长周期

  • 研发过程的复杂性与不确定性
    新材料开发涉及多学科知识，且面临诸多技术挑战；由于物质性质在初期不明确，存在很大的不确定性，设计优化过程常伴随大量试错。
    研发过程的复杂性与不确定性
  • 高昂的研发成本
    新材料开发需要大量的实验、模拟和测试，不仅涉及大量的材料成本，还包括高昂的设备、人力和时间投入。
    高昂的研发成本
  • 市场竞争与知识产权保护
    新材料领域的研发竞争激烈，保护自己的研究成果和技术创新，避免技术泄露或被模仿，成为重要挑战。
    市场竞争与知识产权保护
  • 合规与认证
    新材料在进入市场前需要通过各种安全、环保和性能的标准和测试。这些合规性检测通常时间长、成本高，且标准会因国家和地区而异。
    合规与认证
  • 数据的管理和整合问题
    新材料开发和生产过程，会产生海量数据，如何有效地管理、整合、分析数据，寻找关键参数并对过程进行监控，从数据中获得洞见，是一个重大挑战。
    数据的管理和整合问题
  • 新材料开发涉及多学科知识，且面临诸多技术挑战；由于物质性质在初期不明确，存在很大的不确定性，设计优化过程常伴随大量试错。
    研发过程的复杂性与不确定性
  • 新材料开发需要大量的实验、模拟和测试，不仅涉及大量的材料成本，还包括高昂的设备、人力和时间投入。
    高昂的研发成本
  • 新材料领域的研发竞争激烈，保护自己的研究成果和技术创新，避免技术泄露或被模仿，成为重要挑战。
    市场竞争与知识产权保护
  • 新材料在进入市场前需要通过各种安全、环保和性能的标准和测试。这些合规性检测通常时间长、成本高，且标准会因国家和地区而异。
    合规与认证
  • 新材料开发和生产过程，会产生海量数据，如何有效地管理、整合、分析数据，寻找关键参数并对过程进行监控，从数据中获得洞见，是一个重大挑战。
    数据的管理和整合问题

一站式数据驱动智能创新解决方案

三大平台联动 智能高效的数据管理方案

  • 建立数字化实验室 告别纸质记录

    提供全方位、全生命周期的数字化实验室解决方案。iLabPower平台整合了项目、实验记录、试剂耗材、自有化合物、样品送检和仪器等核心管理需求。

  • 知识产权保护与知识库建立

    严格的权限控制和数据加密确保实验数据安全；企业建立和维护自己的知识库、模型库，实现团队的知识积累与传承。

  • 高效精准的资源管理

    实现实验资源（试剂、仪器、耗材等）的实时追踪与全生命周期管理，确保精准、合规、弹性的管理，实现实验资源的高效利用，提高效率、节约成本，降低安全风险。

  • 三大平台联动 全方位数据整合

    模块间整合、平台间联动形成统一的全流程管理，避免数据孤岛；全方位提升数据整合分析与共享能力；精简研发流程，大幅降低团队协作和数据利用成本，提高效率。

  • 智能数据驱动 超越传统研发

    MaXFlow分子模拟与人工智能平台，大大降低分子模拟和人工智能的应用门槛。与SDH科学数据基因组平台的结合，提供多样数据源和强大的数据融合分析能力，实现模型自由与数据自由。

  • 合规性保证

    标准化数据记录和规范化流程、严格的用户权限管理和数据加密技术确保材料研发过程满足相关行业和政府的规定和标准，降低合规风险。

创腾基于SaaS的三大平台

构建从数据采集、融合至AI建模、数据决策的完整闭环

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解决方案收益

破除数据壁垒，提升数据质量和部门协作，积累数据和模型资产

  • 80%-90%

    数据采集与整理时间

    自动化数据采集
    智能化数据预处理和清洗
    模板化数据录入

  • 70%-80%

    数据共享与利用效率

    统一的数据格式与标准
    智能化数据检索与分析
    实时数据同步与SaaS云共享

  • 30%-40%

    研发效率

    实时协作与流程自动化
    高度可配置和灵活性
    云计算支持

  • 30%-40%

    研发成本

    合规性与安全性保障
    优化资源利用与AI辅助决策
    上线快见效快的SaaS部署

应用场景

丰富的应用场景实例

  • 光伏材料制备工艺优化
  • 高分子材料制备工艺开发

针对有机光伏材料的研发，需要在4种供体/受体比例、4种体异质结厚度（取决于溶液浓度与旋转铸造速度）、4种二碘辛烷添加剂的浓度条件下探究性能最优实验配比。如使用均匀实验，共需做4^4=256个实验，而采用DOE-ML方法能够显著降低实验数量。 通过iLabPower电子实验记录本DOE模块，先用正交设计生成初步实验方案。完成实验后，通过SDH平台汇总实验数据并推送至MaXFlow中进行进一步的实验方案推荐与材料性能预测。 使用MaXFlow的DOE_ML组件，上传从SDH中获得的实验方案数据，该组件结合机器学习和实验方案设计方法，自动生成16个实验方案并预测其结果，从中筛选预测效果好的方案进行第二轮实验，并在电子实验记录本中记录实验过程，通过SDH平台将第二轮的实验数据进行汇总和推送至MaXFlow平台，进一步迭代优化生成13个实验方案并进行实验。若想要继续迭代，可以将多轮实验结果推送至MaxFlow进行更多轮次的预测。 除了上述案例，更多研究成果表明，借助实验设计方法结合机器学习方法可以帮助研究人员更高效地确定最佳反应条件，显著减少所需实验次数。

H研究机构致力于功能高分子材料的生产与研发。他们的一种耐高温树脂材料制备过程中包含包括合成温度、时间、热重实验气氛、单体分子式等在内的多个关键工艺参数。通过从iLabPower平台获取上述工艺数据与所得相关性能，利用SDH平台将数据进行融合，并通过MaXFlow平台的AI算法找到影响材料热力学性能的关键工艺参数，从而优化了核心工艺流程，成功缩短了相关产品的研发和投产时间。

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