충전식 배터리 - 데이터 분석

실행 가능한 인사이트로 배터리 제조 공정 및 연구 최적화

배터리 생산은 재료 발견, 고체 및 액체 전해질, 전극 및 셀 제조에 이르는 전체 공정에서 천문학적인 양의 데이터를 수집합니다. 일부 연구 커뮤니티는 연간 1페타바이트(1백만 기가바이트 - 1e¹⁵) 이상의 데이터를 생성하고, 일부 산업에서는 하루에 7억 건 이상의 특성 데이터를 보고합니다.

제대로 분석되고 해석되지 않은 데이터 세트는 잘못된 의사결정, 지연, 심지어 비용이 많이 드는 리콜로 이어질 수 있습니다. 불완전한 데이터 세트는 잘못된 예측으로 이어질 수도 있습니다.

싸토리우스 유메트릭스^® 데이터 분석 소프트웨어 제품군은 제조 공정을 최적화하고, 양질의 제품을 더 빠르게 시장에 출시하며, 생산 수율을 높일 수 있는 강력하면서도 사용하기 쉬운 도구를 제공합니다.

전체 유메트릭스^® 소프트웨어 제품군에서는 명확한 데이터 시각화, 광범위한 마법사 기능, 그리고 사용성과 다양성을 극대화하면서도 지나치게 복잡하지 않은 맞춤형 플롯을 찾을 수 있습니다.

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충전식 배터리 제조를 위한 데이터 분석 솔루션

실험 설계를 통한 소재 개발

실험 설계(DOE)는 기존 지식에 도전하거나 검증하고, 새로운 개발의 경계를 테스트하기 위해 새로운 실험을 설정하는 데 있어 추가적인 확신을 제공할 수 있는 중요하고 유용한 도구입니다.

싸토리우스의 MODDE^®는 일반적인 실험계획법(DOE) 소프트웨어보다 훨씬 더 많은 기능을 제공합니다. 내장된 가이드와 품질 측정을 통해 사용자가 최상의 실험 선택을 할 수 있도록 하여, 가장 관련성 높고 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다. MODDE^®는 실험자들이 처음부터 실험계획법을 제대로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 효율적인 실험계획법 접근 방식으로 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

실험 비용을 크게 절감
프로젝트 위험을 줄이고 성공률 향상
귀중한 샘플, 원자재, 인적 자원을 최대한 활용
예산 범위 내에서 진행 속도와 시장 출시 시간 단축

MODDE^® 소프트웨어 탐색

다변량 데이터 분석으로 데이터 속 숨겨진 정보 발견

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

이 데이터는 더 나은 이해와 적절한 순간에 올바른 의사결정을 위해 처리되고 활용되어야 합니다. 포괄적인 개요를 얻거나, 품질을 예측하거나, 전체 생산 라인을 실시간으로 모니터링하기 위해 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 도구로 신뢰할 수 있는 다변량 분석을 사용하는 것은 매우 일반적입니다. AI와 ML에 투명성을 추가하는 것은 다음과 같은 분야에서 이해와 지속적인 개선 작업을 위해 매우 중요합니다.