배터리 제조 프로세스와 연구를 실행 가능한 인사이트로 최적화하세요

실험계획법(DOE)은 기존 지식을 검증하거나 도전하고, 새로운 개발의 경계를 테스트하기 위해 새로운 실험을 설정하는 데 있어 추가적인 확신을 제공할 수 있는 중요하고 유용한 도구입니다.

MODDE^®는 일반적인 DOE 소프트웨어보다 훨씬 더 많은 기능을 제공합니다. 내장된 가이드와 품질 측정을 통해 사용자가 최상의 실험적 선택을 할 수 있도록 하여, 가장 관련성 있고 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다. MODDE^®는 실험자들이 처음부터 DOE를 올바르게 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 효율적인 DOE 접근 방식을 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

• 실험 비용을 크게 절감
• 프로젝트의 위험을 줄이고 성공률 향상
• 귀중한 샘플, 원자재 및 인적 자원의 최대 활용
• 예산 범위 내에서 진행 속도 가속화 및 시장 출시 시간 단축

MODDE^® 소프트웨어 살펴보기 

다단계 제조 공정을 개발하고 구현할 때, 최종 결과의 품질을 보장하기 위해 각 단계를 신중하게 관리해야 합니다. SIMCA^®는 중요한 문제 발생에 각 공정 단계가 어떻게 기여하는지 정량화하는 데 도움을 줄 수 있으므로, 무엇을 모니터링해야 하는지, 품질 문제를 어떻게 피해야 하는지, 생산성과 수율을 어떻게 높일 수 있는지 정확히 배울 수 있습니다.

이 데이터는 더 나은 이해를 얻고 적절한 순간에 올바른 결정을 내리기 위해 처리되고 활용되어야 합니다. 포괄적인 개요를 얻거나, 품질 예측을 하거나, 전체 생산 라인을 실시간으로 모니터링하는 데 매우 유용한 신뢰할 수 있는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 도구인 다변량 분석을 사용하는 것은 매우 일반적입니다. AI와 ML에 투명성을 추가하는 것은 다음과 같은 분야에서 이해와 지속적인 개선 작업을 위해 매우 중요합니다:

• 활성 물질의 입자 크기 측정
• 들어오는 원자재 검사. 동일한 기본 재료이지만 다른 공급업체, 다른 배치, 화학 조성, 혼합물의 추가 구성 요소 비율
• 공정 매개변수 이해. 좋은 제품과 나쁜 제품에 가장 큰 영향을 미치는 요인
• 공정 제어 – 디지털화 노력. 모든 데이터 사용 및 접근성 확보

SIMCA^® 다변량 데이터 분석 소프트웨어는 대량의 데이터로부터 정보를 얻고자 하는 과학자, 엔지니어, 연구원, 제품 개발자 등을 위한 벤치마크 데이터 분석 도구입니다.

이 데이터 분석 소프트웨어 도구는:

• 대규모 프로세스 데이터 세트의 쉬운 생산 해석 및 분석을 가능하게 합니다
• 모든 유형의 프로세스 정보, 주요 트렌드, 상관관계 및 패턴에 대한 요약을 한 개의 편리한 데이터 모델로 제공합니다
• 더 빠른 문제 해결 허용
• 비용이 많이 드는 다운타임 위험 감소
• 추가 예측을 위한 배포 가능한 다변량 보정 모델 생성

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