高投入、高難度、高門檻、長周期
三大平台聯動 智能高效的數據管理方案
提供全方位、全生命周期的數碼化實驗室解決方案。iLabPower平台整合了項目、實驗記錄、試劑耗材、自有化合物、樣品送檢和儀器等核心管理需求。
嚴格的權限控制和數據加密確保實驗數據安全；企業建立和維護自己的知識庫、模型庫，實現團隊的知識積累與傳承。
實現實驗資源（試劑、儀器、耗材等）的實時追蹤與全生命周期管理，確保精準、合規、彈性的管理，實現實驗資源的高效利用，提高效率、節約成本，降低安全風險。
模塊間整合、平台間聯動形成統一的全流程管理，避免數據孤島；全方位提升數據整合分析與共享能力；精簡研發流程，大幅降低團隊協作和數據利用成本，提高效率。
MaXFlow分子模擬與人工智能平台，大大降低分子模擬和人工智能的應用門檻。與SDH科學數據基因組平台的結合，提供多樣數據源和強大的數據融合分析能力，實現模型自由與數據自由。
標準化數據記錄和規範化流程、嚴格的用戶權限管理和數據加密技術確保材料研發過程滿足相關行業和政府的規定和標準，降低合規風險。
構建從數據採集、融合至AI建模、數據決策的完整閉環
破除數據壁壘，提升數據質量和部門協作，積累數據和模型資產
自動化數據採集
智能化數據預處理和清洗
模板化數據錄入
統一的數據格式與標準
智能化數據檢索與分析
實時數據同步與SaaS雲共享
實時協作與流程自動化
高度可配置和靈活性
雲計算支持
合規性與安全性保障
優化資源利用與AI輔助決策
上線快見效快的SaaS部署
豐富的應用場景實例
針對有機光伏材料的研發，需要在4種供體/受體比例、4種體異質結厚度（取決於溶液濃度與旋轉鑄造速度）、4種二碘辛烷添加劑的濃度條件下探究性能最優實驗配比。如使用均勻實驗，共需做4^4=256個實驗，而採用DOE-ML方法能夠顯著降低實驗數量。 通過iLabPower電子實驗記錄本DOE模塊，先用正交設計生成初步實驗方案。完成實驗後，通過SDH平台匯總實驗數據並推送至MaXFlow中進行進一步的實驗方案推薦與材料性能預測。 使用MaXFlow的DOE_ML組件，上傳從SDH中獲得的實驗方案數據，該組件結合機器學習和實驗方案設計方法，自動生成16個實驗方案並預測其結果，從中篩選預測效果好的方案進行第二輪實驗，並在電子實驗記錄本中記錄實驗過程，通過SDH平台將第二輪的實驗數據進行匯總和推送至MaXFlow平台，進一步疊代優化生成13個實驗方案並進行實驗。若想要繼續疊代，可以將多輪實驗結果推送至MaxFlow進行更多輪次的預測。 除了上述案例，更多研究成果表明，藉助實驗設計方法結合機器學習方法可以幫助研究人員更高效地確定最佳反應條件，顯著減少所需實驗次數。
H研究機構致力於功能高分子材料的生產與研發。他們的一種耐高溫樹脂材料製備過程中包含包括合成溫度、時間、熱重實驗氣氛、單體分子式等在內的多個關鍵工藝參數。通過從iLabPower平台獲取上述工藝數據與所得相關性能，利用SDH平台將數據進行融合，並通過MaXFlow平台的AI算法找到影響材料熱力學性能的關鍵工藝參數，從而優化了核心工藝流程，成功縮短了相關產品的研發和投產時間。
