Exploiter les données de laboratoire en R&D pour mieux décider

Dans cette démo en direct, nous montrons comment les équipes de R&D industrielle peuvent structurer leurs données de laboratoire, de projet et d’essai afin de les exploiter dans leur travail quotidien.

À partir d’exemples concrets dans la plateforme LabV, découvrez comment retrouver plus rapidement des données historiques, analyser les relations entre différents paramètres et réutiliser les enseignements issus d’essais antérieurs dans de nouveaux projets de développement.

Ce que vous découvrirez dans cette démo

• Comment gérer de manière centralisée les matières premières, les standards de procédé, les méthodes d’essai et les équipements de laboratoire
• Comment relier les formulations, les paramètres de process et les résultats d’essai
• Comment documenter de façon traçable les valeurs cibles et les valeurs mesurées de chaque échantillon
• Comment rechercher efficacement des formulations et des résultats d’essais historiques
• Comment l’assistant IA résume les projets, compare les résultats et calcule des corrélations
• Comment visualiser les données afin de les analyser et de prendre des décisions fondées
• Comment les données historiques pourront servir de base à une planification d’essais assistée par l’IA

Pourquoi structurer et exploiter les données de laboratoire ?

Dans de nombreux services R&D, de précieuses données de développement restent dispersées dans des fichiers Excel, des dossiers locaux et différents systèmes. Les connaissances existent, mais elles sont souvent difficiles à retrouver et à réutiliser dans le travail quotidien.

Une base de données commune rend accessibles les formulations, essais et connaissances issus de projets antérieurs. Les équipes peuvent s’appuyer sur les résultats existants, identifier plus rapidement les relations pertinentes et démarrer de nouveaux projets sur une base de données solide.

Ce que vous retiendrez de cette démo

• Un aperçu concret de la gestion structurée des données R&D
• Des exemples pratiques de recherche, d’analyse et de visualisation de données d’essais historiques
• Une perspective sur la planification d’essais assistée par l’IA et le développement de formulations piloté par les données