Web解决方案开发
Insilico自主开发专门针对材料产业的基于Web的解决方案, 提供能够综合管理从研发到生产、质量管理全领域数据的高级定制化平台。基于直观的用户体验(UX/UI)设计和灵活的系统联动技术, 实现兼具使用便利性和运营效率的数字化环境。
概述
基于实时数据管理功能和业务流程优化的UI设计, 可在研究和生产现场快速便捷地使用。通过数据标准化、分析自动化、可视化功能等同时提升业务效率和生产力。
- 提供直观的用户界面(UI/UX)
- 支持实时数据录入、检索、分析功能
- 高级数据可视化及自动报告生成
- 基于Web访问, 可随时随地使用
核心技术
基于符合Web标准的最新技术和灵活的联动结构, 构建具有与各种业务环境及外部系统高扩展性的平台。灵活应对企业内部服务器和云环境, 支持反映客户需求的定制化开发。
- 基于HTML5的Web标准前端设计
- 前端与后端集成的全栈开发
- 与外部系统及第三方解决方案的API联动
- 支持RS232及基于文件的设备联动
- 本地部署或基于云的系统架构
- 根据客户需求的定制化开发
应用案例
已成功构建专门针对各产业领域的基于Web的研发、生产、质量管理系统。通过反映实际业务需求的系统设计, 创造数字化转型效果。
- 物质信息管理系统 : 综合管理化学物质、试剂、MSDS等物质相关信息
- 研究信息管理系统 : 通过电子实验记录本(ELN), 实现研究数据数字化并强化协作
- 实验室信息管理系统 : 综合管理样品、设备、测试数据, 确保可靠性
- 库存管理系统 : 实时监控试剂、原材料、消耗品的入库、出库及库存水平
- 生产·质量信息系统 : 实时收集、分析、监控工艺和质量数据
- AI分析及预测系统 : 支持工艺优化、良率预测、设备异常检测等基于AI的决策
数据库构建
Insilico支持将材料、器件、实验信息以及生产工艺和质量数据等企业核心资产转化为数据库所需的全部过程。特别是在处理化学材料和器件数据时, 我们在化学物质结构和化学式数字化技术方面拥有独特的经验。通过这些技术, 我们构建能够轻松与人工智能技术对接的最优数据库。
概述
从数据库设计到性能优化的全过程, 专业执行系统化、逻辑化地收集、存储、分析产业现场生成的复杂数据。
- 基于数据流的逻辑结构分析
- 以目的为中心的逻辑·物理数据建模及模式设计
- 实验·工艺数据的自动收集和元数据存储
- 应用高速检索、并行分析的性能调优技术
核心技术
拥有反映材料领域数据特性的精密数据库构建能力。通过基于化学结构的精确数据表达, 提供相似度分析、物性预测、虚拟探索等高级功能。
- 关系型及NoSQL数据模型设计
- 优化大容量处理的查询及索引技术
- 基于SMILES、InChI、分子指纹的结构索引和检索
- 应用基于大数据的数据挖掘和分析算法
应用案例
数据库构建系统地存储和管理研发、生产、质量等全过程中产生的数据，是提高信息准确性和可用性的基础。结构化的数据可作为AI数据分析、业务自动化、数字化转型的核心资产。
- 材料数据库 : 管理物性、组成、供应商等材料相关信息
- 虚拟库数据库 : 基于虚拟化合物结构的检索及AI学习应用
- 研究信息数据库 : 综合管理实验条件、使用物质、设备信息、结果等
- 生产数据库 : 管理工艺条件、设备信息、操作人员记录等生产相关数据
- 质量数据库 : 管理测试条件、结果、不良记录及基准规格
人工智能
Insilico通过基于深度学习的AI技术, 开发可应用于材料物性预测及设计、工艺优化、质量异常检测等整个产业的高级分析模型。基于各种研发和生产数据构建自动化分析流水线, 提高运营效率和质量竞争力。
概述
提供将各种实验、工艺、质量数据构造成可分析形态，并转化为可预测模型的AI技术。减少重复性实验和试错，实现基于数据的快速、精准决策。
- 开发结构-组成-物性之间相关性预测模型
- 开发基于领域知识的非结构化数据分析和分类模型
- 开发具有目标物性的组成推荐模型
- 开发基于工艺条件的质量预测和异常检测模型
- 构建实验·工艺·质量数据综合分析的自动化流水线
核心技术
为提高AI分析性能, 应用专门针对材料领域的数据处理、特征工程、时序分析等各种基础技术。结合基于统计的分析和领域知识, 构建高级预测模型和自动化分析流水线。
- 数据挖掘及探索性数据分析(EDA, Exploratory Data Analysis)
- 通过缺失值修正和变量生成进行预处理
- 基于专业知识的标注和数据增强
- 利用时序·传感器数据的工艺分析
- 应用模型调优和集成方法
应用案例
在材料设计、工艺控制、质量评估等各种产业现场应用AI技术, 加速数字化转型。通过实验优化、设备异常检测、质量预测等基于数据的决策, 同时确保生产力和可靠性。
- 实验条件推荐及重复实验最小化
- 根据复合材料组合预测和优化物性
- 工艺中质量监控及异常早期检测
- 通过预测性维护预防设备故障
- 通过合格/不合格判定自动化实现质量管理高级化
系统构建的差异化优势
Insilico构建的不是简单的IT开发，而是针对材料产业优化的实质性数字解决方案。
基于积累的产业理解度和开发经验，设计符合客户环境的系统并支持稳定运营。
基于对材料研发、生产、质量等产业全领域的深度理解，提供贴近现场的解决方案。
提供从解决方案规划到构建的一站式服务，精准优化于客户的工作流程和数据特性，精密实现功能。
设计为可与各种系统及设备联动的结构，灵活应对未来的数据扩展和功能升级。
构建后仍提供运营支持、功能改进、用户培训等持续的维护服务，支持系统的稳定使用。
系统构建咨询
Insilico提供符合客户数字化转型目标的现场密切型咨询。从基于数据的决策结构设计到系统化, 共同设计各阶段的最优解决方案。
- 以现场为中心的需求分析 : 详细分析客户业务流程和数据流, 提取符合实际运营环境的系统需求。
- 数字化转型战略建议 : 超越短期课题解决, 提出考虑长期数据利用战略和系统联动的总体规划。
- 试点系统建议和验证 : 在实际运营前通过小规模试点应用验证实效性和用户反馈, 并在此基础上设计正式系统。
- 多部门集成设计经验 : 整合研究、生产、质量等部门间数据,设计最优系统结构, 使组织内各类用户能够高效协作。