行业方案
材料化工AI解决方案
实验数据散落各处？配方经验全在老工程师脑子里？合规检查全靠人工？我们帮材料化工企业用AI管理知识、提升效率。
材料化工企业面临的典型问题
LIMS、MES等系统和文献知识、实验经验彼此割裂，研发和工艺优化效率受限。
- 实验经验难复用，知识容易随人员流失。
- 配方与工艺数据需要严格的安全管控。
- 从研发到放大生产的协同周期长。
系统对接
接入系统
LIMSELNMESQMS文献库知识图谱
业务能力
自动化能力
实验规划偏差检查配方比对批次风险分析
执行流程
AI 智能体如何执行
1
汇聚实验、批次、文献与工艺相关信息
2
按阶段分配研发、工艺、质量等AI助手协同
3
对关键动作进行审批、留痕和版本追踪
4
输出实验总结、复盘与下一轮建议
预期成果
预期成果
研发迭代速度提升
实验与工艺知识结构化沉淀
敏感数据在安全边界内使用
安全管控
治理机制
私有化部署
数据脱敏
版本追踪
知识权限控制
常见问题
常见问题
研发数据能否私有化部署？
可以。材料与化工企业常见做法是私有化或混合部署，敏感实验与配方数据不出安全边界。
适合先做哪些场景？
实验规划、结果归档、偏差检查和知识沉淀通常最适合作为首批试点。