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研發管理系統_MAI-DEV—國工智能

智能研發管理系統

建立標準的研發管理流程

MAI-DEV以數據大腦為引擎,建立標準的研發管理流程,通過對項目立項、項目計劃、科研任務、開題、實驗記錄、項目結題為核心的項目節點的監督執行,完成對整個研發項目生命周期的管理。 結合MAI-CLI的自我學習能力,實現化合物的逆向推導、目標分子的收率優化,在推動科研效率的同時,幫助企業搭建智能化研發管理平臺,為企業核心競爭力賦能。

功能模塊

項目管理

從項目整體流程入手,對項目立項、項目計劃、任務分配、開題、電子實驗記錄本、項目評審、項目結題等節點實時監控,識別項目里程碑節點,及時把握項目進度

實驗管理

以任務分配為驅動,對不同實驗賦予不同用戶查看權限;
自動計算配方成分用量,根據實驗消耗進行成本核算;
實驗偏差管理,對出現的偏差結果進行提醒。

AI研發管理

依靠數據大腦的神經網絡模型、蒙特卡洛樹模型,實現目標化合物的逆向合成,目標分子的實驗收率優化提升;

產品管理

建立企業研發數據庫,根據產品類型、性能等相關屬性分類匯總;產品與工藝路線權限分離,指定人員查看工藝路線,保證科研成果數據安全性

產品功能

項目流程
AI輔助研發——逆向合成
AI輔助研發——收率優化
產品管理
項目流程
MAI-DEV項目流程
在系統中建立標準的研發項目業務流程,加入客制化功能,將人員、實驗設備、物料、實驗方法、實驗環境有機結合,在規范流程的基礎上,最大限度貼合客戶實際業務。 實時展示項目狀態和進度,對項目過程實現精準把控。
AI輔助研發——逆向合成
逆向合成
依靠MAI-CLI神經網絡模型和蒙特卡洛樹搜索建立算法平臺,實現有機化合物的逆向推導。

系統已涵括全球專利信息數據庫和PubChem中的10億分子式及合成路線,使用時可直接在系統中進行檢索,指導研發工作,提高研發效率。

系統保存本公司所有的歷史研發分子式,儲備科研經驗,提高研發核心競爭力。

AI輔助研發——收率優化
收率優化
依靠MAI-CLI貝葉斯算法,來預測不同原料配比下的不同實驗收率。

實驗方案管理:從研發數據庫中選擇方案影響因素,比如實驗方案涉及的配體、溶劑、底物、反應參數;AI根據各參與物的特性、歷史實驗數據、實驗經驗等因素推薦若干種實驗方案。

AI實驗交互算法:根據AI推薦的實驗方案進行實驗,將實驗結果反饋至AI模型,通過人與算法模型交互式地推進實驗過程,以盡可能少的實驗次數找到理想的反應條件使反應收率最大化。

實驗輪次管理:每輪實驗方案、結果  收率記錄跟蹤,并將每輪實驗收率趨勢可視化。

產品管理
產品管理

系統中建立研發數據庫,用于存儲科研成果

系統支持結構式相似性檢索、子結構檢索、超結構檢索等多種高級檢索方式。

支持多權限管理,精確到每個用戶的新建、修改、查看、刪除。 支持歷史科研成果批量導入,一站式解決科研經驗斷層難題,實現科研經驗的長期累積。

產品優勢

規范研發流程

系統實行規范化流程與評審機制,定義項目階段及里程碑節點,識別各階段需要輸出的工作產品,并分配計劃中各項任務所需的資源,強化進度管理

AI智能研發

研發大數據管理,AI智能學習,逆向合成自動生成樣品研發配方,提高產品收率,縮短研發周期,降本增效

保證數據安全性

嚴格數據權限管理,實現各組織、角色、用戶之間的數據隔離,通過借閱功能約束實驗記錄查看權限,提高數據安全指數

提高實驗效率

自動計算配方成分用量,價格,理化指標,有害物,營養值的總量。減少人工操作并提高計算準確率

項目風險管理

系統可以設置跨項目的臨界值,當跟蹤的參數超過了臨界值時,對相關人員進行提醒,實現對項目風險的自動跟蹤管理

資源協同合作

與MES、LIMS、ERP等業務系統對接,實時接收客戶訂單,傳遞檢驗信息與工藝路線,打通系統間的信息壁壘,建立智能化研發生產管理平臺

效益提升

項目實時跟蹤

實時查看項目進度,項目狀態一目了然

降本增效

結合輔助研發,為科研人員提供研發思路,智能篩選最優方案,精準管控項目流程,降低研發成本,提高科研效率

協同

智能化研發管理,實現多模塊協同,數據大范圍共享

安全

建立科研成果數據庫,提高科研數據安全指數

手段

實驗室無紙化,提升管理手段和力度
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