材料化工
从新材料设计到上市的全流程智能数据驱动j9九游会老哥俱乐部交流的解决方案
数据智能驱动 加速产品上市
高投入、高难度、高门槛、长周期
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
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
实时协作与流程自动化
高度可配置和灵活性
云计算支持
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
丰富的应用场景实例
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。