【製品カタログ】BIOVIA Scientific Notebook～上質な科学を身近なものに　

研究、製品開発、品質管理、製造などのステージでイノベーションの強化や製品開発の加速化、生産性やコンプライアンスの向上、コスト削減などを実現する多彩なアプリケーションをラインナップしています。

■コラボレーティブサイエンス

■ラボソリューション

■GMPに準拠した製造・品質管理
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ダッソー・システムズのBIOVIAは製薬、化学、材料分野において多様なイノベーションを創出するためのサイエンティフィック・ツールとデータ・マネジメント環境を提供します。
研究、製品開発、品質管理、製造などのステージでイノベーションの強化や製品開発の加速化、生産性やコンプライアンスの向上、コスト削減などを実現する多彩なアプリケーションをラインナップしています。

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BIOVIAは、製薬、化学、材料分野の研究開発に特化したサイエンティフィック・ツールとラボラトリデータ・マネジメント環境を提供しています。
多彩なアプリケーションを使って基礎研究、応用研究、開発研究の各ステージでイノベーションと製品開発を加速化し、研究開発における生産性やコンプライアンスの向上、コスト削減などを実現します。

開催日時：2022年12月8日(木)

【本イベントでご紹介するソリューション】
・材料の研究・開発における分子シミュレーションの現在と将来
・Pipeline Pilot による化学・生物学向けデータサイエンス環境の実現
・電子実験ノートから広がる研究開発のデジタル化
・BIOVIA のラボ業務デジタル化支援ツール （詳細を見る）

当社のBIOVIAは、オンラインにて、マテリアル・サイエンス オンラインセミナー
シリーズ 2023 第1回となる「アクティブラーニングによる材料探索・最適化～
有機材料：エポキシ樹脂の接着強度の応用例」を開催いたします。

BIOVIAでは、目的とする特性を持つ材料の探索および配合の最適化を効率良く
行うための、分子シミュレーション、実験、データサイエンスをつなぐ
ソリューションをご提供。

本セッションでは、異なる種類の材料に対して、アクティブラーニングを適用した
事例をご紹介します。ぜひ、ご聴講ください。

【開催概要】
■日時：2023年5月24日(水)　15：00～15：45
■開催形式：オンライン
■言語：日本語

※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。 （詳細を見る）

混ぜ物を扱うプロセス産業の研究開発部門は、膨大な試作・試験が必要となり、製品の市場投入までに時間とコストがかかっています。また、実験で得られたノウハウを活用するためには、配合設計と配合情報の管理も重要です。

BIOVIAのソリューション "BIOVIA Formulation Designer" では、配合を構築する原材料、原材料に含まれる物質、配合を合成する際に必要な工程など、配合設計に必要な情報を一元的に管理することで、原材料や物質が保持するコスト情報や法規制コンプライアンスまで配合から辿ることができます。
本資料では、配合設計者が複数の配合を同時に比較検討する際に必要な機能や、使いやすいユーザーインターフェイスの例をご紹介します。

※詳しくはPDF資料をご覧ください。 （詳細を見る）

配合開発の現場では、社内で蓄積された経験と知識を土台に手作業で膨大な量の施策検討が行われています。しかし、この方法では膨大な試作・試験により多くの時間とコストがかかってしまいます。これに加え、高品質且つサステイナブルな原材料を用いた配合が求められるようになり、複数の条件を考慮して配合を開発する必要があるなど、配合開発は複雑化され、従来の手法は限界を迎えつつあります。
本資料では、現状の配合開発における課題を明らかにし、配合設計と配合最適化を実現するソリューションを用いることで、業務上の課題がどのように解決されるのか、さらに、これらのソリューションが担う役割と概要をご紹介します。

※詳しくはPDF資料をご覧ください。 （詳細を見る）

混ぜ物を扱うプロセス産業の研究開発部門は、膨大な試作・試験が必要となり、製品の市場投入までに時間とコストがかかっています。また、実験で得られたノウハウを活用するためには、配合設計と配合情報の管理も課題となります。

BIOVIAのデータサイエンスツールである "BIOVIA Pipeline Pilot" は、配合に求める複数の条件を最適化（多目的最適化・パレート最適化）するための機能を備えています。ノーコードで科学的なデータの取得から分析、出力まで同じツールで取り扱うことができるメリットに加えて、他のツールと連携して構築したシステムを社内に展開する機能性も保持しています。
本資料では、BIOVIA Pipeline Pilot の活用例として、コストを抑えながら強度の高いコンクリートの配合を機械学習を用いて検討するプロセスをご紹介します。

※詳しくはPDF資料をご覧ください。 （詳細を見る）