化工企业配方优化项目

运用预测建模与实验设计，缩短研发周期，降低原材料成本

运用预测建模与实验设计，缩短研发周期 X 个月，降低原材料成本 X%。

客户挑战

新产品配方开发依赖大量试错实验，研发周期长达数月甚至更久。

缺乏对配方组分与性能关系的量化理解，难以在保证性能的前提下优化成本。

配方知识高度依赖老工程师的个人经验，难以系统化传承和复用。

解决方案

运用 DOE 方法系统规划实验方案，用最少的实验次数覆盖最大的因子空间。

基于历史实验数据构建预测模型，可视化配方组分与性能的量化关系。

在满足多性能指标约束的前提下，自动搜索最低成本的配方组合。

落地成果

通过 DOE 系统规划实验，大幅减少试错次数，加速配方定型。

在保证性能达标的前提下，通过约束优化找到最低成本配方。

将配方开发流程标准化、模板化，降低对个人经验的依赖。

客户实践

客户为国内知名化工企业，新产品配方开发周期长、成本高，希望引入数据驱动的方法提升研发效率。

团队首先梳理客户的历史配方数据，建立配方-性能数据库。然后运用 DOE 实验设计，以最少的实验次数覆盖关键因子空间。最后通过预测建模与约束优化，找到满足全部性能指标的最低成本配方。

DE-G 的 DOE 模块让我们第一次用科学的方法系统规划实验，预测建模功能让我们直观地看到了配方组分与性能的关系，研发效率有了质的飞跃。

Insight

三点启示

数据安全与自主可控是战略底色

国产化、私有化平台让核心技术命脉掌握在自己手中。

工具要贴合真实工程约束

带工程约束的 DOE 将『不可能的实验』变成一键生成。

自动化让工程师回归本质

把重复劳动交给系统，让工程师专注真正的问题分析。

发送您的软件选型或数据分析需求，我们将在 24 小时内响应。

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