AX Consulting
Accelerated Discovery, Scalable Success
데이터로 소재 개발의 한계를 넘고, AI로 상용화의 속도를 혁신합니다.
카이로스랩의 AX 컨설팅은 배터리, 반도체, 화학 등 고도화된 신소재 산업에 특화되어 있습니다.
수만 번의 실험 데이터를 단순 저장하는 것을 넘어, 물성-공정-성과를 연결하는 지능형 인프라를 구축하여 소재 R&D의 디지털 전환(Digital R&D)을 완결합니다.
FOCUSED FOR MATERIALS INDUSTRY
기업을 위한 AX 핵심 전략
Material-Process
Ontology
단순 DB가 아닙니다. 원소의 조합, 실험 조건, 측정 장비의 상관 관계를 정의하는 '소재 지식 지도'를 구축하여, 연구원이 묻기 전에 데이터가 답하는 환경을 만듭니다.
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화학 조성 및 분자 구조 데이터 표준화
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실험 조건(Recipe)과 물성 결과의 매핑
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전사적 연구 자산의 온톨로지 시각화
Predictive
Intelligence
시행착오를 가상 실험(Virtual Lab)으로 대체합니다. AI가 최적의 배합비를 예측하고 공정 변수를 추천하여 신소재 개발 기간을 획기적으로 단축시킵니다.
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AI 기반 물성 예측 시뮬레이션
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실험 설계(DOE) 자동 최적화
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가용 소재 탐색 및 추천 모델
Scale-up
Assurance
실험실의 결과가 양산 성공으로 이어지게 합니다. 랩 스케일의 데이터를 양산 데이터와 결합 분석하여, 대량 생산 시 발생할 수 있는 품질 이슈를 미리 제어합니다.
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랩-양산 간 데이터 상관관계 분석
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공정 이상 징후 실시간 탐지
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제품 수율(Yield) 최적화 로드맵
Material AX Roadmap
01
Audit
연구/개발 환경의 디지털 수준 진단
현재 연구소 내에 산재한 비정형 데이터(실험 노트, 장비 로그, SEM 이미지 등)의 수집 현황을 파악하고, AI 도입 시 경제적 효과가 가장 큰 핵심 소재(Target Material)를 선정합니다.
02
Build
소재 전용 AI 데이터 웨어하우스 구축
온톨로지 개념을 적용하여, 소재의 원자 단위 정보부터 공정 파라미터까지 수직적으로 연결된 데이터 파이프라인을 구축합니다
03
Accelerate
가상 실험 및 최적화 엔진 배포
카이로스랩의 기술을 활용하여 신규 물성을 예측하는 AI 모델을 현장에 배포합니다. 연구원이 직접 웹 대시보드에서 다음 실험 조건을 시뮬레이션할 수 있는 환경을 제공합니다.
04
Operate
데이터 기반의 지속 가능한 R&D 내재화
AI가 제안하고 연구원이 검증하는 '인공지능 협력 연구 체계'를 구축합니다. 이 과정에서 얻어진 성공/실패 데이터를 다시 학습에 활용하는 선순환 구조를 완성합니다.
