![[object Object]](https://res.cloudinary.com/polymerize/image/upload/v1662364944/blog/authors/doodp_ngmov8.jpg){kind=small}
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머신러닝 기반 실험 최적화로 55% 빠른 프로젝트 완성
– 적층 제조(Additive Manufacturing) 기업의 디지털 전환 사례
한 글로벌 적층 제조(Additive Manufacturing) 기업은 R&D 공정의 디지털 전환과 머신러닝 기반 실험 최적화를 목표로 Polymerize의 물질 정보학(Materials Informatics) 플랫폼을 도입했습니다. 기존에는 수작업 중심의 실험 데이터 관리와 반복적인 테스트로 많은 시간이 소요되었지만, Polymerize의 맞춤형 AI 모델을 적용한 후에는 예측 기반의 실험 설계 및 물성 최적화가 기존 대비 약 60% 빨라졌습니다.
고객사 개요
- 직원 수: 100명 이상
- 산업 분야: 적층 제조(Additive Manufacturing)
- 지역: 인도
주요 성과
- 반복 실험 및 예측을 통해 확보한 신규 데이터 기반으로
오차율 감소 및 프로젝트 완료 기간 55% 단축
- 데이터 중심의 의사결정이 가능해져 연구 효율성 향상
- 초기 25개의 데이터만으로도 95% 이상의 물성 예측 정확도 달성
Polymerize는 클라우드 기반 소재 정보학 플랫폼으로, 적층 제조, 폴리머, 고기능성 소재 등 다양한 산업의 R&D팀이 시간과 비용을 절감하면서 혁신을 가속화할 수 있도록 지원합니다.
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![[object Object]](https://res.cloudinary.com/polymerize/image/upload/v1746194252/case-studies/accelerating-polyolefin-and-elastomer-formulation-optimization-leveraging-polymerize-for-multi-objective-mechanical-property-enhancement_r978i8.svg)
