AI per accelerare lo sviluppo dei materiali
Predicta Analytics è una piattaforma digitale avanzata a supporto dei processi di sviluppo e trasformazione dei materiali, basata su algoritmi predittivi e tecniche di analisi dei dati.
La soluzione è rivolta ad aziende dotate di laboratori qualità e R&D operanti in settori quali vernici, cosmetici, plastiche, gomme, adesivi e rivestimenti.
La piattaforma consente di strutturare e valorizzare i dati tecnici di laboratorio, mettendo in relazione composizione, processo e proprietà dei materiali e di generare modelli predittivi spiegabili a supporto delle decisioni tecniche, con l’obiettivo di ridurre i cicli di prova, contenere i costi di sviluppo, migliorare l’efficienza dei processi produttivi e favorire un utilizzo più sostenibile delle risorse, aumentando la competitività delle imprese.
Ogni nuovo materiale nasce da una sequenza di prove, modifiche e verifiche in laboratorio. Una formulazione viene testata, corretta, ritestata. I cicli di sviluppo si allungano, i test fisici si moltiplicano e l’apprendimento rimane spesso confinato all’esperienza del singolo tecnico. Anche quando vengono utilizzati strumenti strutturati come il Design of Experiments (DOE), la conoscenza generata non sempre si trasferisce facilmente tra progetti o tra persone. Nel tempo, le aziende accumulano grandi quantità di dati sperimentali. Tuttavia, senza un sistema che li organizzi e li colleghi in modo sistematico, questo patrimonio resta parzialmente inutilizzato.
Predicta Analytics interviene in questo punto critico: trasforma i dati raccolti negli anni in conoscenza quantitativa riutilizzabile. Mettendo in relazione composizione, parametri di processo e proprietà finali, la piattaforma consente ai team R&D di stimare in anticipo le performance attese e di orientare le scelte tecniche prima di avviare nuovi test fisici.
Il risultato è un processo di sviluppo più consapevole e strutturato: meno iterazioni ridondanti, cicli più brevi, costi di R&D ridotti e un utilizzo più efficace del know-how interno. I dati non restano archiviati, ma diventano uno strumento operativo per innovare più rapidamente.
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