수천 가지의 다양한 고분자, 블렌드 및 복합재료 중에서 선택하는 과정에는 기계적 강도, 내열성, 화학적 호환성, 비용, 제조 가능성(예: 사출 성형 적합성) 및 점점 더 중요해지는 환경 영향 등 여러 요소를 균형 있게 고려해야 합니다.
잘못된 선택은 제품 실패, 비용이 많이 드는 재설계 및 생산 지연으로 이어질 수 있습니다.
엔지니어는 작동 온도, 예상 부하, 화학 물질 노출, 목표 비용 및 원하는 지속 가능성 인증과 같은 주요 설계 매개변수를 입력하여 성능과 실현 가능성을 기준으로 순위가 매겨진 최적의 재료 목록을 받아볼 수 있습니다.
"수십 년 동안 소재 선택은 과학이라기보다는 예술에 가까웠고, 개인의 경험에 크게 의존해 왔습니다."라고 마테리신스(MateriSynth)의 CEO인 에블린 리드 박사는 말했습니다. "저희 플랫폼은 이러한 전문 지식을 민주화합니다. AI는 1만 개 이상의 소재로 구성된 자체 데이터베이스를 실제 환경 데이터와 비교 분석합니다."
성능 데이터 및 규제 지침을 활용하여 재료가 사용되기 전에 어떻게 작용할지 예측합니다.ver는 프로토타입 제작에 들어갑니다.
이번 출시는 의료기기, 자동차, 가전제품 등 혁신 주기가 가속화되고 지속가능성 규제가 강화되는 산업 분야에서 증가하는 요구에 부응하는 것입니다. 이 플랫폼에는 바이오 기반, 재활용 소재, 그리고 쉽게 적용 가능한 소재를 평가하기 위한 전용 모듈이 포함되어 있습니다.
재활용 가능한 고분자 소재는 기업이 ESG(환경, 사회, 지배구조) 목표를 달성하는 데 도움을 줍니다.
"기존 나일론과 새로운 바이오 대체재의 탄소 발자국을 빠르게 비교하고 충격 강도의 장단점까지 확인할 수 있는 기능은 판도를 바꿀 만한 혁신입니다."라고 현재 해당 소프트웨어의 베타 테스트에 참여하고 있는 주요 가전제품 제조업체의 수석 엔지니어인 마크 첸은 말했습니다. "이것은 단순히 탄소 배출량 감축에만 국한된 것이 아닙니다."
적합한 소재를 찾는 것이 핵심입니다. 제품과 지구, 그리고 수익성을 모두 고려했을 때 최적의 소재를 찾는 것이죠.
업계 분석가들은 이러한 디지털 도구로의 상당한 전환을 예상하고 있습니다. 테크비전의 소재 산업 분석가인 클라우디아 로시는 "현대 플라스틱의 복잡성과 지속 가능한 혁신에 대한 압력으로 인해 기존의 선택 방식이 시대에 뒤떨어지고 있습니다."라고 말했습니다. "재료 과학을 통합한 AI 기반 솔루션이 필요합니다."
데이터 분석은 중요한 경쟁 우위 요소가 되고 있으며, 기업들이 개발 비용과 출시 기간을 수백만 달러 절감할 수 있도록 해줍니다.