충전식 배터리 - 데이터 분석

실질적인 인사이트를 활용하여 배터리 제조 공정 및 연구를 최적화하세요.

배터리 생산은 재료 발견, 고체 및 액체 전해질, 전극 및 셀 제조 등 전체 공정에 걸쳐 천문학적인 양의 데이터를 수집하는 과정을 포함합니다. 일부 연구 커뮤니티는 연간 1페타바이트(100만 기가바이트, 1e) 이상의 데이터를 생성하며, 일부 산업계는 하루에 7억 건 이상의 특성 분석 데이터를 보고합니다.

데이터 세트를 제대로 분석하고 해석하지 않으면 잘못된 의사 결정, 지연, 심지어 비용이 많이 드는 리콜로 이어질 수 있습니다. 불완전한 데이터 세트는 잘못된 예측을 초래할 수도 있습니다.

Sartorius Umetrics^® 데이터 분석 소프트웨어 제품군은 제조 공정을 최적화하고, 고품질 제품을 더 빠르게 시장에 출시하고, 생산량을 늘릴 수 있는 강력하면서도 사용하기 쉬운 도구를 제공합니다.

Umetrics^® 소프트웨어 제품군 전체에서 명확한 데이터 시각화, 광범위한 마법사 기능, 그리고 사용 편의성과 활용성을 극대화하면서도 지나치게 복잡하지 않은 맞춤형 플롯을 찾아볼 수 있습니다.

궁금한 점이 있으신가요? 전문가에게 문의하세요.

충전식 배터리 제조를 위한 데이터 분석 솔루션

실험설계법을 활용한 재료 개발

실험 설계(DOE)는 기존 지식을 검증하거나 반박하거나 새로운 개발의 한계를 시험하기 위한 새로운 실험을 설정할 때, 내재된 지식과 이해를 통해 신뢰도를 높여주는 중요하고 유용한 도구입니다.

MODDE^®는 일반적인 DOE 소프트웨어보다 훨씬 더 많은 기능을 제공합니다. 내장된 안내 기능과 품질 관리 기능을 통해 사용자는 최적의 실험 선택을 할 수 있으며, 이를 통해 가장 관련성 높고 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다. MODDE^®는 실험자들이 처음부터 DOE를 제대로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 효율적인 DOE 접근 방식을 통해 문제를 해결하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

실험 비용을 대폭 절감합니다.
프로젝트 위험을 줄이고 성공률을 높이세요
귀중한 샘플, 원자재 및 인적 자원을 최대한 활용하십시오.
예산을 준수하면서 진행 속도와 출시 기간을 단축하세요.

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다변량 데이터 분석을 통해 데이터 속 숨겨진 정보 찾기

다단계 제조 공정을 개발하고 구현할 때, 최종 결과물의 품질을 보장하기 위해 각 단계를 세심하게 관리해야 합니다. SIMCA^®는 각 공정 단계가 주요 문제 발생에 어떻게 영향을 미치는지 정량화하여, 정확히 무엇을 모니터링해야 하는지, 품질 문제를 어떻게 예방해야 하는지, 생산성과 수율을 어떻게 높일 수 있는지 파악할 수 있도록 지원합니다.

이 데이터는 더 나은 이해를 얻고 적시에 올바른 결정을 내리기 위해 처리 및 활용되어야 합니다. 다변량 분석은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 도구로서, 포괄적인 개요를 파악하고, 정확한 예측을 하거나 전체 생산 라인을 실시간으로 모니터링하는 데 매우 유용하며, 이는 흔히 사용되는 방법입니다. AI 및 ML에 투명성을 더하는 것은 이해를 증진하고 지속적인 개선을 이루는 데 매우 중요하며, 예를 들어 다음과 같은 분야에서 활용될 수 있습니다.