수십 년의 고무 공학 노하우와 최첨단 머신러닝이 결합된 AI 솔루션으로 배합 개발 기간을 단축하고, 물성을 예측하며, 공정을 최적화합니다.
전통적인 시행착오 방식의 한계를 AI로 극복합니다.
배합 → 혼합 → 가황 → 물성 측정까지 반복되는 긴 사이클. 한 번의 실패가 수 주를 잡아먹습니다.
원재료비, 인건비, 장비 비용. 수십 번의 시험 배합이 쌓이면 감당하기 어려운 R&D 비용이 됩니다.
배합 성분 간의 복잡한 상호작용으로 최종 물성을 미리 예측하는 것이 매우 어렵습니다.
베테랑 엔지니어의 암묵지가 문서화되지 않아 인력 이탈 시 기술이 소멸될 위험이 있습니다.
REACH, RoHS 등 강화되는 유해물질 규제에 맞는 대체 배합 개발 요구가 계속 증가합니다.
천연고무·합성고무·카본블랙 등 원재료 가격 급등 시 빠른 대체 배합 개발이 필요합니다.
고무 배합 개발의 전 과정을 AI로 혁신합니다.
목표 물성(인장강도, 경도, 내마모성 등)을 입력하면 AI가 최적 배합 조성을 역설계합니다. 수천 가지 배합 조합을 수 초 안에 스크리닝합니다.
배합표를 입력하면 경도, 인장강도, 신장률, 내열성, 압축영구변형 등 20+ 가지 물성을 실험 전에 고정밀 예측합니다.
믹싱 온도·시간·가황 조건 등 공정 파라미터를 AI로 최적화하여 품질 편차를 최소화하고 불량률을 획기적으로 낮춥니다.
사내에 축적된 실험 데이터, 배합표, 품질 기록을 AI 모델로 학습시켜 기업 전용 배합 지식 베이스를 구축합니다.
규제 대응 또는 원가 절감을 위한 원재료 대체 배합을 AI가 자동 추천합니다. REACH/RoHS 컴플라이언스 스크리닝도 지원합니다.
ANSYS Polyflow 등 유동해석 툴과 연계하여 고무 압출·사출 공정의 유변학적 거동을 시뮬레이션하고 금형을 최적화합니다.
4단계로 AI 배합 시스템을 구축합니다.
기존 배합표, 실험 결과, 공정 데이터를 수집·정제합니다.
수집된 데이터로 물성 예측 및 배합 최적화 모델을 학습합니다.
실제 배합 실험으로 AI 예측 정확도를 검증하고 모델을 고도화합니다.
기존 ERP/MES 시스템과 연동하여 현장에서 바로 활용합니다.
검증된 기술로 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공합니다.
분자 구조 기반 물성 예측
최소 실험으로 최적 배합 탐색
고무 유변학 물리법칙 내재화
배합 노하우 AI 검색 & 추천
Polyflow 기반 공정 시뮬레이션
보안 요구에 맞는 유연한 배포
무료 데모 및 기술 상담을 신청하시면 전문 엔지니어가 직접 연락드립니다.