数据治理配方、工艺、批次、性能和单位标准化
AI Process Optimization
配方、工艺与性能预测
基于机器学习、多目标优化与智能实验设计，整合配方组成、工艺参数、性能指标和实验反馈，快速识别关键因素并推荐可验证的最优方案。
01
方案概述
面向材料配方、反应条件、制备工艺、产品性能和制造过程优化，将历史实验、计算模拟、生产记录与表征结果整理为可建模的数据资产。通过特征工程、性能预测、关键因素识别和多目标优化，给出下一轮实验建议，减少经验试错，提高研发迭代效率。
性能预测建立回归/分类模型，预测目标性能区间
关键因素识别输出变量贡献、敏感性和约束影响
多目标优化平衡性能、成本、稳定性与可制备性
02
适用场景
- 高分子、涂层、催化剂、电池材料等配方优化
- 温度、压力、时间、浓度、溶剂等工艺窗口搜索
- 性能、稳定性、成本、产率和安全性多目标平衡
- 小样本历史实验需要转化为可复用 AI 数据资产
- 根据模型推荐下一批实验组合，缩短研发周期
03
整体流程
文献与工艺参数
工艺特征
Pareto 排序
验证清单
可信度分析
模型更新
04
技术模块
- 多源数据融合：统一整理实验、表征、计算与生产数据，建立可追溯的数据结构。
- 小样本建模：结合随机森林、XGBoost、Gaussian Process 等模型提升有限数据下的预测稳定性。
- 可解释分析：使用 SHAP、敏感性分析和变量贡献排序识别关键因素。
- 多目标决策：输出性能、成本、稳定性和可制备性的 Pareto 优选清单。
- 闭环迭代：将验证结果反馈到模型中，持续更新实验建议。
05
项目价值
提高研发效率减少重复试错，优先验证高价值组合
增强决策依据将经验判断转化为可解释数据结论
沉淀数据资产形成可复用的配方、工艺和性能数据库
支持持续优化随着新实验结果不断更新模型建议
AI/模拟
表征/耗材