品質重視とAIを活用した特殊化学品製造
Basetwoプラットフォームは、特殊化学品の生産を最適化し、高品質な製品を安定して生産しながら、市場投入までの時間を短縮するお手伝いをします
Basetwoのハイブリッドモデルは、私たちの複雑な「ブラックボックス」プロセスへの知見を提供し、少ないセンサーでカバレッジが限られている場合でも品質を理解して最大化できるようにしてくれました
— 大手化学メーカー、
デジタルトランスフォーメーション担当ディレクター
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データによる精度、効率、品質
Basetwoは次のような成果を提供しています
生産効率とスループットの向上による生産の最適化
初回から高品質の製品を生成でき、バッチの失敗や廃棄を最小限に抑える
バッチサイクル時間を短縮して市場投入までの時間を短縮
サステイナブルな事業運営のためのエネルギーと原材料コストの削減
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AIによる特殊化学プロセス全体の安定性の確保
塗料、樹脂、コーティング

ポリマー、溶剤、接着剤

特殊化学品製造における利用
バッチ全体で生産量を増加させながら、高品質の製品を安定的に確保
Basetwoを使用することで、すべてのバッチが厳しい品質基準を満たし、優れた性能を発揮することを保証できます。このプラットフォームは、予測に基づいた知見により、オペレーターがリアルタイムでプロセスを調整して不良品を防止するのに役立ちます
製品の性能と最終的なバッチの品質を予測
ばらつきや原材料の無駄を削減
ISO、ASTMなどで定められた品質管理基準への準拠を確保
品質予測とサイクルタイムを 10% 改善
プラットフォーム
AIによるエネルギーと廃棄の削減のためのプロセス最適化
Basetwoプラットフォームを使用すると、製造データと既存のプロセスをシームレスに分析し、材料とエネルギーの使用量を改善する機会を特定できます。
既存の製造プロセスをシミュレーションし、改善が余地がある領域を特定します(合成反応器、蒸留塔、晶析、ろ過など)
what-if分析にょって複数のプロセスパラメータを同時に最適化することが可能です
コスト、材料の浪費、蒸気/エネルギーの使用量を削減しながら、全体的な生産効率を高めます
エネルギー消費量をバッチあたり 20% 削減
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仮想実験による処方スピードの向上
実際のプロセスを仮想的にシミュレーションして、さまざまな原材料の組み合わせや比率を試したり改良したりすることで、新しい高品質の配合をより早く市場に投入できます
材料のバランスを取り、望ましい性能特性に合わせて最適化
新しい処方や プロセス・パラメーターにおける製品品質の予測
品質基準を満たしながら、コストを削減できる最適な処方を開発
従来よりも 30% 速く製品を展開
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