ラボからプロダクションまで確実にプロセスを拡張
AI を活用したモデリングにより、プロセス開発を加速し、シームレスなスケールアップを実現 と最適化
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スケールアップ時の不測の事態を排除
プロセス開発のリスクを軽減
Basetwo Platformは、予測型ハイブリッドモデルにより、実験室規模の実験とフルプロダクションの間のギャップを埋めます。
あらゆる規模でプロセス性能をシミュレートし、予測をDOEの結果と照らし合わせて検証することで、初回製造を確実に成功させることができます
最適な動作条件の特定 また、開発の初期段階における重要なプロセスパラメータも
スケールアップ中の試行錯誤の実験を最小限に抑えることで、市場投入までの時間を短縮
プロセスに最適なSOPの決定
プロセスのリアルタイムデジタルツインを構築して導入し、最適なプロセスパラメータと制御を探ります
プロセスの代替案や設計実験を迅速に評価して、最適な稼働時間や重要なパラメータを特定します
機器の選択、運転条件、制御戦略を最適化して、信頼性の高い商業規模生産を実現
収率を最大化し、プロセスコストを最小限に抑えながら、品質目標を達成するための最適な調合条件を決定する
スケール間の移行時のプロセス挙動を予測し、費用のかかるパイロットトライアルの前に潜在的なボトルネックを特定する
データ取り込みからリアルタイムの最適化と制御まで
Basetwoのオールインワンソリューションをリアルタイムシミュレーションと最適化に活用
Basetwoチームはお客様と緊密に連携して、数か月ではなく数週間でソリューションの開発と検証を行います。
評価とスコーピング
目標を定義し、
プロセスデータを収集し、
そしてモデルニーズの評価
第 1 週目
モデル開発
構築と検証 履歴データを含む正確なハイブリッドモデル
2週目から4週目
シミュレーションテスト
仮説分析を実行する そして、統制に関する推奨事項をテストしてください。
5週目から6週目
デプロイ
最適化の導入とリアルタイムのプロセスデータとの統合
7週目から8週目
業界の専門家から信頼されている、初めてでも適切な製造が可能
0%
リダクション
サイクルタイム内
サイクルタイム内
0%
エネルギーの削減
消費
消費
0%
での削減
バッチあたりのコスト
バッチあたりのコスト
頻繁に
尋ねられた質問
モデルが実際の製造装置を正確に表していることを確認するにはどうすればよいでしょうか？
Basetwoは、従来のアプローチと比較してどのようにスケールアップリスクを軽減しますか?
最適化ソフトウェアを実装する前に、どの程度のプロセス理解が必要ですか?
