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在材料配方工艺以及质量研究过程中，对于工艺人员、质量管理人员、生产管理人员以及管理层来说，如何将产品相关数据进行汇总融合并进行分析、展示，以及如何监控整个工艺过程风险，确保工艺稳定性与产品质量，是加速产品研发的关键所在。
从数据记录和利用维度的对比看数据融合的重要性
然而，当前大部分材料研发企业仍然采用传统的数据管理方式，使得数据在融合、调用、分析等方面存在诸多困境。
数据管理痛点一
跨部门数据整合难，数据共享利用性差
企业在不同历史时期、为满足不同业务目的而单独建设的专项专业科研数据库造成了数据标准不统一，无法形成统一完整的数据视图，科研人员无法快速精准地定位自己所需的数据，项目管理者也无法快速从宏观层面掌握研发进程的综合情况。
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科学数据基因组平台sdh通过便捷的锚点链接与拖拽操作，可以快速实现跨部门不同数据库的关联。
跨部门数据整合与结构式展示
数据管理痛点二
大量exeel数据无法与各类数据库融合
在材料工艺研究过程中，虽然上下游相关的工艺单元已分别有相应的管理系统来进行数据存储和管理，而依靠人工搜集excel文件的方式仍然是当前最为普遍的数据汇总与融合方式。如何将复杂灵活的、非结构化的excel文件与各类数据库进行融合？
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科学数据基因组支持多种异构数据源，汇聚企业内部不同业务系统与数据应用，同时兼顾外部各类专业数据库，并且可直接将excel文件导入进行批量规范化处理，从而实现各类数据源的融合、统一。
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清洗数据、规范数据标准、提高数据质量
数据管理痛点三
如何实现按需提取有用信息/数据保密
不同部门间在数据共享时，人们更希望仅获取对自己有用的信息或者不希望泄露需要保密的信息。
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科学数据基因组可按需重新梳理数据逻辑，提取有用信息，隐藏保密或非必要信息，在保证数据共享的同时兼顾数据保密性。
数据管理痛点四
如何建立数据模型寻优cpp/cqa
以汽油研发过程中的配方工艺研究为例，如何建立配方组分与排放之间关系的智能模型（见下图）根据模型高效地进行关键工艺参数cpp/关键质量参数cqa的寻优？
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汽油配方业务流程涉及系统
（基于数据驱动的工艺智能整体九游会j9官方登录入口的解决方案）
通过ilabpower数字化研发平台（数据基础层）各业务模块采集的研发实验数据，大量excel数据，以及来自分析部门lims系统数据等等通过科学数据基因组平台（数据技术层）进行数据清洗与融合，业务人员可以在不掌握任何it背景的情况下，按需建立相应的基于产品的数据基因组，对全工艺流程数据按需抽取，输出高质量数据，再利用doe和机器学习技术（人工智能创新平台maxflow：数据应用层）建立寻优模型的工作流，实现模型驱动的cpp/ cqa确认与寻优。
数据管理痛点五
如何实现关键工艺参数的实时监控
无论是稳定性研究、质量检测还是检测方法性能监控等环节都会产生大量数据，工作人员对数据的实时监控与准确分析至关重要。
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sdh平台内置的bi报表功能模块，搭载了丰富的图表与质量工具，可执行成品、原辅料等在研发、生产过程中的关键工艺参数（cpp）/关键质量参数（cqa）的实时监控与敏捷提醒，辅助qc等业务部门人员快速响应异常状况，确保产品线的质量管控。例如，某企业在生产过程中发现光纤拉丝断纤次数极不稳定，故欲排查断纤次数与光棒设备/光纤工序拉丝设备是否存在关联性。
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材料研发与生产工艺中的应用
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