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Multi-Criteria Optimization por BASF - 

Aproveche al máximo su I + D a través de la ciencia de datos

Encuentre la mejor solución para el desarrollo de productos complejos basados en la planificación de ensayos estadísticos de última generación y el modelado predictivo. Optimice su I + D y experimente un desarrollo de productos más rápido, más barato y más confiable. Descubra nuevas formulaciones y recetas ocultas en sus propios datos, impulsadas por el aprendizaje automático.

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In the new research building B007, BASF research moves closer together. Here, scientists from material physics, formulation and specialty chemicals research work door-to-door. They develop new solutions together with polymer chemists in the neighboring building. A bridge, shortening paths, interconnects the two buildings. 

Furthermore, open communication areas facilitate exchange between the scientific disciplines. This stimulates creative ideas, and benefits the efficient development of effective solutions.

Rui de Oliveira (left) and Karsten Seidel (right), from Material Physics, exchange experience and discuss research findings.

El desafío

Un proceso complejo de desarrollo de productos a menudo implica objetivos contradictorios, las compensaciones son necesarias.

Pequeños cambios en las especificaciones requieren muchos experimentos adicionales. Aprovechar los datos existentes de experimentos antiguos a menudo no es posible.

Las empresas pierden oportunidades debido a los tiempos de desarrollo muy largos y la sobrecarga de I + D.

El software comercial puede ayudar a los científicos a encontrar solo una buena formulación a la vez. Con Multi-Criteria Optimization de BASF todos los factores se optimizan de una manera "Pareto-eficiente". Después de realizar un conjunto predefinido de experimentos, permite al usuario tomar decisiones instantáneas y bien informadas sobre la formulación del producto final.   

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Como funciona

multi criteria optimization: workflow

Supongamos que te enfrentas al siguiente desafío:

  • Para el desarrollo de su material, debe lograr varias propiedades, por ejemplo, el material debe ser duradero, resistente al calor e impermeable al mismo tiempo, al tiempo que limita los costos de material.
  • Algunas de estas características pueden ser contradictorias, por ejemplo, cuanto más duradero se vuelve un producto, menos impermeable se vuelve. Otra compensación podría ser entre la resistencia al calor y el costo.
  • Desafortunadamente, generalmente no hay forma de lograr el óptimo para todos los parámetros deseados.
  • Para encontrar un equilibrio entre las características en conflicto (respuestas), puede consultar el ensayo y error a través de múltiples experimentos. Esto suele ser ineficiente en el uso de los recursos y aumenta el tiempo de comercialización.
  • Al mismo tiempo, un enfoque de prueba y error nunca puede explorar de manera segura el óptimo entre las diferentes respuestas.
  • Incluso el uso de métodos más avanzados como el Diseño de Experimentos (DoE) en combinación con el software disponible en el mercado no le permitirá tomar las mejores decisiones. Si es que lo hace, este enfoque le proporcionará un óptimo entre, por ejemplo, resistencia al calor y costos, pero no con todos los óptimos posibles dependiendo de sus preferencias con respecto a otros factores.

Así es como Multi-Criteria-Optimization de BASF puede ayudar:

  • Multi-Criteria Optimization es un complemento de sus flujos de trabajo y herramientas de software existentes, no un reemplazo.
  • Multi-Criteria Optimization construye modelos sobre sus datos (que pueden ser anonimizados y mantenidos confidenciales) y encuentra todos los optima posibles. A continuación, le permite elegir entre todos los optima posibles y muestra las compensaciones y formulaciones en tiempo real.
  • Por ejemplo, puede seleccionar un nivel deseado de resistencia al calor y ver instantáneamente los costos óptimos, así como los parámetros de entrada.

Póngase en contacto con nosotros para obtener una demostración y más información para saber cómo puede beneficiarse:

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