研发管理系统_MAI-DEV—国工智能官网

智能研发管理系统

建立标准的研发管理流程

MAI-DEV以数据大脑为引擎,建立标准的研发管理流程,通过对项目立项、项目计划、科研任务、开题、实验记录、项目结题为核心的项目节点的监督执行,完成对整个研发项目生命周期的管理。 结合MAI-CLI的自我学习能力,实现化合物的逆向推导、目标分子的收率优化,在推动科研效率的同时,帮助企业搭建智能化研发管理平台,为企业核心竞争力赋能。

功能模块

项目管理

从项目整体流程入手,对项目立项、项目计划、任务分配、开题、电子实验记录本、项目评审、项目结题等节点实时监控,识别项目里程碑节点,及时把握项目进度

实验管理

以任务分配为驱动,对不同实验赋予不同用户查看权限;
自动计算配方成分用量,根据实验消耗进行成本核算;
实验偏差管理,对出现的偏差结果进行提醒。

AI研发管理

依靠数据大脑的神经网络模型、蒙特卡洛树模型,实现目标化合物的逆向合成,目标分子的实验收率优化提升;

产品管理

建立企业研发数据库,根据产品类型、性能等相关属性分类汇总;产品与工艺路线权限分离,指定人员查看工艺路线,保证科研成果数据安全性

产品功能

项目流程
AI辅助研发——逆向合成
AI辅助研发——收率优化
产品管理
项目流程
MAI-DEV项目流程
在系统中建立标准的研发项目业务流程,加入客制化功能,将人员、实验设备、物料、实验方法、实验环境有机结合,在规范流程的基础上,最大限度贴合客户实际业务。 实时展示项目状态和进度,对项目过程实现精准把控。
AI辅助研发——逆向合成
逆向合成
依靠MAI-CLI神经网络模型和蒙特卡洛树搜索建立算法平台,实现有机化合物的逆向推导。

系统已涵括全球专利信息数据库和PubChem中的10亿分子式及合成路线,使用时可直接在系统中进行检索,指导研发工作,提高研发效率。

系统保存本公司所有的历史研发分子式,储备科研经验,提高研发核心竞争力。

AI辅助研发——收率优化
收率优化
依靠MAI-CLI贝叶斯算法,来预测不同原料配比下的不同实验收率。

实验方案管理:从研发数据库中选择方案影响因素,比如实验方案涉及的配体、溶剂、底物、反应参数;AI根据各参与物的特性、历史实验数据、实验经验等因素推荐若干种实验方案。

AI实验交互算法:根据AI推荐的实验方案进行实验,将实验结果反馈至AI模型,通过人与算法模型交互式地推进实验过程,以尽可能少的实验次数找到理想的反应条件使反应收率最大化。

实验轮次管理:每轮实验方案、结果  收率记录跟踪,并将每轮实验收率趋势可视化。

产品管理
产品管理

系统中建立研发数据库,用于存储科研成果

系统支持结构式相似性检索、子结构检索、超结构检索等多种高级检索方式。

支持多权限管理,精确到每个用户的新建、修改、查看、删除。 支持历史科研成果批量导入,一站式解决科研经验断层难题,实现科研经验的长期累积。

产品优势

规范研发流程

系统实行规范化流程与评审机制,定义项目阶段及里程碑节点,识别各阶段需要输出的工作产品,并分配计划中各项任务所需的资源,强化进度管理

AI智能研发

研发大数据管理,AI智能学习,逆向合成自动生成样品研发配方,提高产品收率,缩短研发周期,降本增效

保证数据安全性

严格数据权限管理,实现各组织、角色、用户之间的数据隔离,通过借阅功能约束实验记录查看权限,提高数据安全指数

提高实验效率

自动计算配方成分用量,价格,理化指标,有害物,营养值的总量。减少人工操作并提高计算准确率

项目风险管理

系统可以设置跨项目的临界值,当跟踪的参数超过了临界值时,对相关人员进行提醒,实现对项目风险的自动跟踪管理

资源协同合作

与MES、LIMS、ERP等业务系统对接,实时接收客户订单,传递检验信息与工艺路线,打通系统间的信息壁垒,建立智能化研发生产管理平台

效益提升

项目实时跟踪

实时查看项目进度,项目状态一目了然

降本增效

结合辅助研发,为科研人员提供研发思路,智能筛选最优方案,精准管控项目流程,降低研发成本,提高科研效率

协同

智能化研发管理,实现多模块协同,数据大范围共享

安全

建立科研成果数据库,提高科研数据安全指数

手段

实验室无纸化,提升管理手段和力度
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