배합비 최적화와 배합 IP 거버넌스를 한 모델로 — ML 기반 최적 처방 탐색으로 화학·소재·식품·화장품 R&D 의 시행착오를 줄이는 공정산업 특화 모듈입니다.
Overview
Formula 모듈은 원료·비율·투입 순서·공정 조건을 표준 모델로 관리합니다. 제조 BOM·라우팅과 같은 라이프사이클 안에서 결재와 변경 이력이 함께 보관되어, 흩어진 엑셀·문서로 운영되던 배합 정보가 단일 소스에 모입니다.
양산용 처방과 R&D 단계의 시험 처방을 별도 영역으로 분리해 관리합니다. 공식 처방 목록을 흐트러뜨리지 않으면서 새로운 후보를 자유롭게 시험하고, 검증을 통과한 처방만 정식 절차로 양산에 승격됩니다.
R&D 부터 양산까지, 배합 운영의 전 과정을 표준화합니다.
원료별 투입량·비율(%)·가산 검증을 분자 단위 단위계까지 추적합니다.
원료의 투입 순서·시점·단계 의존성을 모델로 표현합니다.
온도·압력·시간·교반 등 반응 조건을 표준화하고 변경 이력을 보관합니다.
R&D 배치와 양산 배치 간 자동 비례 계산으로 스케일업/다운 격차를 최소화합니다.
품질 동등성 검증 이력을 함께 보관해 원료 변경에 즉시 대응합니다.
Formula 라이프사이클 + ECO 와 결합해 변경의 추적성과 거버넌스를 보장합니다.
ML · 최적화 · 차별화 기능
시행착오 없이, 더 적은 실험으로 원하는 처방을 찾아갑니다. 누적된 시험 데이터를 학습해 다음 시도를 추천하는 배합비 최적화 루프입니다.
어떤 지표를 어디까지 끌어올릴지 선언합니다.
조절 가능한 원료·조건과, 비율 합·등식 같은 제약을 입력합니다.
최적화 엔진이 다음 시도해 볼 처방을 제안합니다.
시험 결과를 입력하면 다음 추천에 반영됩니다.
검증을 통과한 처방만 정식 절차로 양산 처방에 등록합니다.
양산 처방 목록을 흐트러뜨리지 않으면서, 시험 단계의 후보를 자유롭게 다룰 수 있습니다.
초기 시험 데이터가 부족한 단계에도 동작하도록 설계되어, 첫 시험부터 바로 운영할 수 있습니다.
외부 API 의존 없이 사내 인프라만으로 운영됩니다. 영업비밀인 처방 데이터가 외부로 나가지 않습니다.
ML · 최적화 · 분석
누적된 처방의 원가와 시험 지표를 한 화면에서 비교합니다. 비용 대비 성능이 가장 좋은 후보군(파레토 경계)을 자동으로 식별해, 다음 양산 후보를 빠르게 좁힙니다.
X축 원가(원/kg), Y축 시험 지표를 한 산점도에 함께 표시합니다.
점도·안정성·관능·pH·SPF 등 시험 지표를 지표별로 전환해 분석합니다.
지표마다 최대화 / 최소화 / 목표값을 지정해 트레이드오프를 정밀하게 평가합니다.
비용 대비 성능 우위에 있는 처방만 따로 추려 표로 보여줍니다.
배합 IP 보호와 ML·최적화를 동시에 만족시키는 실제 케이스.
R&D 에서 확정한 처방을 그대로 양산 MBOM 으로 이관해 스케일업 단계의 품질 격차를 최소화합니다.
최적화 엔진에 변수·제약을 선언하면 다음 시도를 추천받아, 실험 횟수를 줄이면서도 목표 지표를 끌어올립니다.
원료 단종·공급 변경 시 대체 원료 풀로 안전하게 전환하고, 영향 받는 BOM·라벨·승인을 즉시 식별합니다.
Formula 와 직접 연결되는 InterLink 모듈입니다.