L’IA per lo sviluppo dei laboratori di R&S

Dati di formulazione dei rivestimenti: dai dati frammentati alle decisioni operative

La maggior parte dei team di formulazione non incontra difficoltà a causa della chimica. Le difficoltà derivano piuttosto dal fatto che le conoscenze critiche sulla formulazione sono disperse tra fogli di calcolo, LIMS, report e singoli file. Con l’accorciarsi dei cicli di sviluppo, l’inasprirsi dei requisiti di sostenibilità e la crescita delle esigenze normative, riuscire a trovare rapidamente le informazioni corrette diventa un vantaggio competitivo.

In questo workshop mostreremo come i dati di formulazione interconnessi possano trasformare le attività quotidiane di R&S. Invece di cercare tra sistemi non collegati tra loro, i team possono accedere a esperimenti, formulazioni, materie prime e risultati dei test in un unico ambiente. Le conoscenze storiche diventano ricercabili, le precedenti sostituzioni possono essere individuate in pochi secondi e le formulazioni possono essere confrontate tra diversi progetti utilizzando query in linguaggio naturale.

I dati strutturati costituiscono inoltre la base per l’intelligenza artificiale. Gli ingegneri possono identificare correlazioni tra gli esperimenti, stimare le prestazioni dei materiali prima di eseguire il successivo test fisico e prendere decisioni di formulazione più consapevoli, basandosi sulle conoscenze già disponibili invece di ripartire da zero.

La sessione mostrerà come una piattaforma di Material Intelligence possa aiutare le aziende del settore dei rivestimenti a riutilizzare le conoscenze, ridurre il lavoro ripetitivo e prendere decisioni di formulazione più rapidamente e con maggiore sicurezza.